人工智能技术赋能移动终端产业发展

杨利霞

人工智能技术赋能移动终端产业发展

7 M4 r# V8 C" P2 ]7 K- B/ c1 g
! p0 \4 X" F5 {1 Q! s7 P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
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
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、
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
智能终端出货，人工智能赋能移动终端进入高速发展期。
$ F+ x) x$ i" w* a- R% ~- G 人工智能关键技术发展态势良好
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
% B. K. J# d- U3 [. ]+ b! l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
7 S# i# [( X1 \  }6 j  n  Z" Q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。
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
% [$ N$ T& t% J* f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
7 X. n  X$ E) t- N1 w1 ~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
' L$ \3 ?: n- p7 [' F! q8 ]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
7 N/ O# R: t+ R  m( a2 L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
* w! h6 {& W, P% z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
( K/ @" Z% T: b/ p提出 SqueezeNet、MobileNet、Shuf-fleNet、Xception 等轻量化模型，设计高效的网络计算方式，
% y  i0 o" J: w8 d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。
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
( N9 a( V' d  A' z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
1 o% J& v3 `5 ~8 H; J1 W- x" e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
# ]9 G' _$ a5 T  H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
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
) k% P3 p3 j/ ^/ o- i0 x  U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
0 {7 t6 }2 u) h) a$ R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
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。

# U) V% U- k+ c4 s! X