人工智能:一场从云到端的迁徙

“加强新一代人工智能研发应用,发展智能产业,拓展智能生活。”今年两会期间,政府工作这样强调。这是继2017年首次被写入之后,“人工智能”作为一个科技词汇第二次出现在政府工作报告里。

作为新一轮科技革命的重要代表以及所有科技领域中日益强大的一股力量,人工智能正被越来越多的人所谈论,也正成为全球经济发展新引擎。“推动人工智能应用到我们产业发展中去,应用到我们社会生活各方面去,解决人们所关心的安全问题、健康问题、环保问题等方面。”科技部部长万钢在回答记者提问时这样表示。随着人工智能的概念逐渐明晰、产业进一步发展,人工智能越来越快地走向落地、走向普通人的日常生活,此时,承载软件算法的计算硬件重要性凸显出来。

随着移动处理器性能的不断提升,连接技术的不断演进所能带来的完整可靠性,整个模式有了很大变化,很多人工智能的推理工作,比如模式匹配、建模检测、分类、识别、检测等逐渐从云端转移到了终端侧,这一趋势对提升人工智能终端性能和整体可靠性有极大裨益。

大多数移动机器学习任务,如图像或语音识别目前都在云中执行,近一两年才开始慢慢走入终端。智能手机将数据发送到云端,然后再将计算结果返回到手机,这就造成终端设备上执行的机器学习任务越来越繁重。为了给开发人员提供更好的基于机器学习的增强功能,人工智能引擎便来封装其当前的机器学习产品。终端侧人工智能的关键优势包括即时响应、隐私保护增强、可靠性提升,此外,还能确保在没有网络链接的情况下用户的人工智能体验能得到保障。

人工智能开发企业迅速闻风而动。算法技术已成功在极低功耗的情况下实现复杂的场景感知计算,实时视频风格转换应用,将摄像头采集到的普通视频,通过模型处理成特定风格化后的效果视频,保证风格化之后的视频色彩更加丰富,细节更加明显,充满层次感与立体感,同时保证转换后视频的实时性和流畅性。此外,还提供对人、车辆以及车牌检测和识别的终端侧优化模型。

尽管在这场迁徙中还面临着易购解决方案的融合、硬件终端开发成本等问题,但是不可否认人工智能从云到端的演变已经在路上。

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