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全球手机AI大战打响!掉队即出局| 智东西内参

来源::网络整理 | 作者:管理员 | 本文已影响

  看点:分析AI赋能带来的市场机遇和价值,解读产品和生态层面所面临的问题和挑战。

随着人工智能(AI)技术的快速发展,AI和移动智能终端的结合受到了行业的重视,各主流终端厂商旗舰机型基本普及了AI功能,初步形成了从芯片到操作系统到应用生态的完整产业链。

  随着人工智能(AI)技术的快速发展,AI和移动智能终端的结合受到了行业的重视,各主流终端厂商旗舰机型基本普及了AI功能,初步形成了从芯片到操作系统到应用生态的完整产业链。

  人工智能技术对移动智能终端行业的赋能,提升了终端全行业链的附加值,但同时也带来了大数据与隐私保护的矛盾,以及数据孤岛、用户习惯有待培养等问题。

  本期的智能内参,我们推荐来自信通院泰尔终端实验室的AI移动智能终端蓝皮书,整合手机厂商、芯片厂商、AI技术服务商、第三方机构的信息调研,梳理行业发展的各个主要阶段,分析AI赋能移动智能终端厂商带来的市场机遇和价值,并对主流技术特点、指标、算法效果进行探讨,解读产品和生态层面所面临的问题和挑战。

  以下为智能内参整理呈现的干货:

AI催生手机的新业态

AI催生手机的新业态

  人工智能是2015年左右开始爆发的。

  一方面,行业巨头开始整合开源平台、芯片,聚焦行业共性解决方案;同时,(芯片)技术和(机器学习)算法的进步使得并行计算的性能更强,效率更高,成本更低;此外,云计算、云存储的快速发展和当下海量数据的爆发、各类图像数据、文本数据、交易数据等为机器学习奠定了重要基础。

  行业的蓬勃发展也引起了国家层面的关注,2017年人工智能首次被写入《政府工作报告》;同年7月,国务院正式印发《新一代人工智能发展规划》,确立新一代人工智能发展分三步走的战略目标,将其发展上升至国家战略层面。

作为当前互联网服务的主要入口,移动智能终端(首先的触摸屏大小)对人工智能的功能需求也越来越迫切。如音频降噪、图片处理、图像识别、生物信息登陆等高效的信息输入应用将在AI时代成为主流。

  作为当前互联网服务的主要入口,移动智能终端(首先的触摸屏大小)对人工智能的功能需求也越来越迫切。如音频降噪、图片处理、图像识别、生物信息登陆等高效的信息输入应用将在AI时代成为主流。

  同时由于个人隐私保护的驱动及人工智能处理器的快速发展,端侧人工智能将逐渐成为未来的发展趋势(即隐私信息将保存在个人终端,直接由端侧AI模块进行个性化处理;云端AI隐私保护技术方案有苹果的差分隐私技术,即在数据若干片段加入数学噪音,让个人身份/数据源无法识别)。

边缘AI可保护数据隐私并减少响应时间

边缘AI可保护数据隐私并减少响应时间

  AI与移动智能终端的结合不仅对用户来说是新的体验,也将对整个产业界造成深远的影响。

  根据StatCounter数据,移动终端产生的流量已经占所有网络流量的51.3%。移动智能终端作为目前互联网服务最重要的入口,对AI技术的普及和推广意义重大,必将催生出新的产业生态,并孕育出更多的产业机遇和市场需求。

AI+智能手机市场分析

AI+智能手机市场分析

  由于移动智能终端的形态发展进入了成熟期,在全球范围内,移动智能终端的需求增长放缓。根据IDC数据,全球移动智能终端2017年的出货量下滑了0.5%,这是移动智能终端市场有史以来首次出现下跌,存量市场更新换代的需求渐显疲态。

  AI移动智能终端的出现有望是的全球移动智能终端消费重新进入增长趋势。可以看到,设计创新仍会是手机行业的焦点,而在如显示屏、处理器等方面的竞争将趋于同质化,取而代之的将是手机的个性化需求,从而拉动出货量增长。

全球手机出货量变化趋势

全球手机出货量变化趋势

  经预测,2018年之后,AI智能终端的占比将会逐年提升。在2020年,全球手机出货量将达25.5亿部,其中AI移动智能终端将会达到13.3亿部,占比52.1%;中国AI移动智能终端出货增速及占比要高于全球平均水平,2020年底将占手机出货量66.8%,达到3.63亿部。

关键功能解读

关键功能解读

  人工智能技术在语音识别、语义理解、图像处理、图像超分辨率等方面已有诸多典型应用,相关算法也较为成熟。同时,在行为预测、用户感知方面也在积极探索。

语音转写系统框架

语音转写系统框架

  音频领域,依托于机器学习领域深度学习的研究,以及大数据预测的积累,语音识别技术(将语音信号进行内容提取并转化成对应文字的过程)已经接近人类水平,2016年微软就达到了5.9%的误差率。

AI算法用于图像中的物品检测

AI算法用于图像中的物品检测

  图像和视频领域,随着ImageNet挑战赛的兴起,短短七年优胜者的识别率就从71.8%提升到97.3%,超越了人类,卷积神经网络的深度使用也引爆了整个人工智能行业。AI在视频和图像领域的场景化应用覆盖了人脸识别、物体检测、图像美化、智能安防,到极端复杂场景,如机器人领域等。

  整机性能管理的AI优势则可以体现在能改和优化系统管理。

  终端能耗智能管理方面,谷歌新发布的Android P系统利用AI技术优化电池管理,加入了全新的自适应电池(Adaptive Battery)功能,减少CPU 30%的负担,并提供更加贴合用户使用习惯的“自动亮度”功能,准确率超过60%。

华为智能引擎

华为智能引擎

  系统内部资源智能感知分配方面,安卓手机的卡顿问题(有APP资源竞争、后台任务繁重、权限不合理设置、文件碎片化等引起)有望得到解决。


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