人工智能技术赋能移动终端产业发展

杨利霞

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人工智能技术赋能移动终端产业发展

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% m5 D, q# U! m/ M% L3 t6 W) l近年来，人工智能技术水平不断提高，应用服务全方位加速落地，对促进经济发展、提高管
% A0 T8 B4 x! i3 L  o理效率、改善生活质量具有关键作用。国务院在 2017 年印发的《新一代人工智能发展规划》中
明确提出，加快智能终端核心技术和产品研发，发展新一代智能手机、车载终端、可穿戴设备等
产品形态和应用服务，在 2020 年 3 月人工智能又被列为新基建重点发展领域之一。当前，人工
3 Q7 u9 S: p: |5 l" r$ G, \/ a4 C6 r智能从计算机视觉、自然语言处理、语音处理等维度全方面推进智能手机、智慧家居、智能车载、
( n7 h4 }0 D& a% E' {智能可穿戴、智能机器人等领域移动终端的发展，据 IDC 预测，2020 年中国将有接近 1 亿部 5G
  }5 }3 D0 B7 O智能终端出货，人工智能赋能移动终端进入高速发展期。
0 d) M( O0 S0 \6 u0 V2 N4 {9 X 人工智能关键技术发展态势良好
. ?; M, N3 u2 V, g- E: B 人工智能技术迎来第三次浪潮，深度学习技术在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等研
究领域相继取得突破性进展，在图像分类识别准确率、语音合成自然度等方面已超过人类平均水
平，推动人工智能从实验室走向商业化，赋能移动终端实现智能化、多样化、个性化。
5 V2 ^7 K9 ]# G: k; b8 ` 计算机视觉技术已相对成熟，深度学习模型压缩推动移动智能终端发展。计算机视觉技术根
据业务场景可分为图像分类、目标检测、行为检测、语义分割、三维处理、图像生成、视频分类
等细分领域，在 2012 年 Hinton 团队提出深度神经网络模型 AlexNet 后，VGG、GoogLeNet、ResNet
1 b7 y: i; }+ ]等模型不断提高图像识别准确率，ImageNet 分类 top-5 准确率已超过人眼识别水平。近年来，我
国在计算机视觉技术创新方面占据全球主导地位，在 2019COCO 常见物体识别图像识别挑战赛
中，旷视拿下物体检测、人体关键点和全景分割三项第一，获得 COCO 三连冠，在 2019 图像识
4 Z4 t& x& o" r: _别竞赛 WebVision 中，阿里 AI 以 82.54%的识别准确率获得冠军，将万物识别领域的历史纪录提
5 ]) _+ N3 ~  A- @/ F) e升了 3 个百分点。同时，面对模型存储和预测速度的博弈问题，斯坦福、谷歌、旷视等企业相继
* v. t  h+ u  [' y% E& s提出 SqueezeNet、MobileNet、Shuf-fleNet、Xception 等轻量化模型，设计高效的网络计算方式，
4 [9 l  v' B" ~在网络参数减少的同时减少性能损失，加速人工智能模型在移动终端的部署应用。
+ o6 [8 A: H& q 自然语言处理技术在行业中应用广泛，覆盖文本翻译、情感分析、意图分析、智能问答、智
能对话、敏感词检索等场景。随着人工智能进入第三次发展浪潮，RNN、GRU、LSTM 等模型相
3 O1 e+ r3 T+ O4 v" r* N继出现，在机器翻译、问答系统、阅读理解等领域取得一定进展，谷歌于 2018 年 10 月提出 BERT
/ `3 w) J6 H. X预训练语言模型，创新提出了有效的无监督预训练任务，从而使得模型能够从无标注语料中获得
. ?% ~- U* Z  [8 j  c通用的语言建模能力，在其基础上拓展的 XLNET、RoBERTa、ALBERT、BioBERT 等模型分别
( q7 f0 F) z! w  r' [" I" R有不同维度的提升。我国的百度、腾讯、阿里等企业成为推动自然语言处理技术发展的主力，提
出了包括基于对抗学习的降噪技术、多领域对话行为与文本同步生成、关系型图注意力网络、利
/ X, w: p1 c0 G5 w: n用结构化信息进行知识蒸馏等创新技术和理念，但科技、医疗等领域仍需组织专家建立专业知识

图谱来提高识别准确率。

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