Akıllı telefonlar, on yılın en büyük yıkımını başlatıyor! AI durdurulamaz, görmek için 38 sayfalık beyaz kağıt
Cep telefonlarının özellikli telefonlardan akıllı telefonlara dönüşümünün aşamalı olarak tamamlanmasıyla birlikte mobil internet ve akıllı telefonların inovasyon gücü zayıflamış, sektör sınırlı yenilik ve sınırlı büyüme ile olgun bir aşamaya girmiştir.Yerleşen devasa üretim kapasitesi acilen yeni büyüme noktaları, yapay zeka; Birçok alanda yıkıcı değişikliklere neden olan son teknolojidir.Görme, konuşma, doğal dil gibi uygulamalarda hızla gelişerek, giderek terminale doğru genişlemiştir. 2018'den bu yana, tüm ana terminal üreticilerinin amiral gemisi modelleri, kullanıcı ihtiyaçlarını daha doğrudan karşılamak ve yaşam tarzlarını dokunmatik ekranlar, kameralar ve ses gibi birden fazla yöntemle değiştirmek için yapay zeka unsurlarını tanıttı. Mobil akıllı terminal endüstrisinde yapay zekanın güçlendirilmesi, cep telefonu endüstrisindeki teknolojik ve yenilikçi değişikliklerin bir sonraki turu için itici güç olabilir. Yerli ve yabancı devler de entegrasyon ve yenilik için geniş alan konusunda iyimserler ve endüstriyel düzeni hızlandırmak için acele ettiler.
Bu akıllı dahili referans sayısında, Çin Bilgi ve İletişim Teknolojileri Akademisi'nden, yapay zekanın cep telefonlarında teknolojik entegrasyonunu ve pratik uygulamasını, endüstri zinciri üzerindeki etkisini, karşılaşılan sorunları ve zorlukları, bunlara karşılık gelen çözümleri ve gelecekteki gelişim trendlerinin görünümünü sistematik olarak tartışan bir raporu öneriyoruz. . Bu makalenin raporunu (cep telefonu yapay zeka teknolojisi ve uygulama teknik raporu) toplamak istiyorsanız, Zhidongzhi'nin başlık numarasındaki "nc378" anahtar kelimesine cevap verebilirsiniz.
Akıllı telefon endüstrisinin temel gelişme trendi
1. Akıllı telefon pazarı doygun hale geliyor
Pazar büyüklüğü açısından, akıllı telefon pazarı bir stagflasyon dönemine girdi. IDC istatistiklerine göre, küresel akıllı telefon gönderileri 2015 yılında zirveye ulaştı ve ardından bir yavaşlama yaşandı. 2017'de, küresel akıllı telefon gönderileri bir önceki yıla göre% 0,1 düştü ve 2018'in ilk üç çeyreğindeki sevkiyatlar, 2017'ye göre% 2,9 düşüşle 1,03 milyar adede ulaştı.
2012-2018 küresel akıllı telefon pazarı sevkiyat istatistikleri
Digitimes Research verileri, 2019'un ilk çeyreğinde Çinli cep telefonu üreticilerinden gelen akıllı telefon sevkiyatlarının çeyreklik bazda% 30.5 ve yıllık% 5.8 düşüşle 140 milyon adede düştüğünü gösteriyor. Bir Canalys çalışması, Çin akıllı telefon pazarının ilk çeyrekte yıllık% 3 küçüldüğünü tahmin ediyor.
2017-2019 yurt içi akıllı telefon sevkiyat istatistikleri
Teknik mimari açısından bakıldığında, akıllı telefon donanım teknolojisi mikro inovasyon aşamasındadır. . 4G dalgası azaldı, akıllı telefon inovasyonunun ivmesi yavaşladı ve performans artışı esas olarak donanım özelliklerinin yükseltilmesi etrafında dönüyordu. 2017'den 2018'e kadar, akıllı telefon inovasyonu hala esas olarak çift 4G, tam ekran, FaceID ve kablosuz şarj gibi mevcut teknolojilerle ilgilidir.
İşletim sistemi perspektifinden bakıldığında, oligopol piyasa modeli belirlendi. Küresel akıllı telefon işletim sistemi pazarı, pazar payının% 86'sını Android,% 14'ünü iOS ve geri kalan işletim sistemlerinin pazar payı temelde sıfır olan açık bir tekele sahip.
2011'den 2018'e kadar birçok genel işletim sistemi oranındaki değişiklikler
Uygulamalar açısından, sayı artmaya devam ediyor ve uygulama senaryoları ve uygulama modları sağlamlaştırılıyor . Akıllı telefonların kademeli olarak yaygınlaşmasıyla birlikte, zekasının temel taşıyıcısı olan mobil uygulama yazılımı (bundan sonra uygulama olarak anılacaktır), insanların sosyal yaşam tarzları ve ekonomik üretim yöntemleri üzerinde derin bir etkisi olan ve sosyal değişim için itici bir güç haline gelen bir büyüme hamlesi göstermiştir. Önemli tutuş. Bununla birlikte, Gartner verilerinden alınan eksik istatistiklere göre, anlık mesajlaşma, arama motorları ve çevrimiçi video uygulamaları, kullanım oranlarının sırasıyla% 90,% 80 ve% 70'inden fazlasını oluşturuyor ve bu da mobil uygulamaların büyük bir atılımın ardından insanların yaşam alışkanlıklarını değiştirdiğini gösteriyor. , Yeni eklemelerin sayısı artmaya devam etse de, her kategorinin uygulama türleri ve baş uygulamaları nispeten düzdür.Kullanıcılar tarafından mobil uygulamaların kullanımı temelde birkaç özel uygulamada sabittir ve uygulamaların kullanım kalıpları ve kullanım senaryoları da nispeten İyileştirildi, ilerleme eksikliği.
Mobil İnternet kullanıcıları tarafından uygulama kullanımı
2. AI teknolojisi pratik olma eğilimindedir ve bulut tarafından uç tarafa doğru uzanır
Yapay zeka ve endüstrinin derin entegrasyonu . Şu anda, AI uygulamaları gelişiyor ve sanayileşmenin gelişimi, yapay zekanın kendisinden yapay zekaya dayalı hale geldi ve AI entegrasyonu ve yetkilendirme bir trend haline geldi. Şu anda, AI, İnternet için çeşitli endüstrilerin hızlı gelişimini desteklemek için derin öğrenme, konuşma tanıma, yüz tanıma, makine görüşü, mantıksal akıl yürütme gibi yapay zeka alanındaki temel teknolojileri kullanarak temel olarak güvenlik, finans, ulaşım, eğitim, tıp ve diğer alanlarla entegre edilmiştir. Yenilik hızlandırır ve enerji enjekte eder.
Yapay zeka teknolojisi ortaya çıkıyor . Geleneksel olarak, sinir ağlarının birçok eğitimi ve çıkarımı bulutta veya sunuculara dayalı olarak yapılır. Mobil işlemci performansının sürekli iyileştirilmesi ve bağlantı teknolojisinin sürekli evriminin getirdiği tam güvenilirlik ile model eşleştirme, modelleme algılama, sınıflandırma, tanıma ve algılama gibi birçok yapay zeka çıkarım görevi, buluttan cep telefonu tarafına kademeli olarak taşındı. Ana nedenler aşağıdaki üç noktaya bağlanabilir.
İlk olarak, kullanıcının ihtiyacı . 2018, popüler yapay zeka uygulamasının başlangıcıdır ve mevcut İnternet hizmetlerinin ana girişi olan cep telefonları, yapay zeka işlevleri için giderek daha acil taleplere sahiptir.Sanal asistanlar, görüntü işleme, görüntü tanıma ve yüz kilidi açma gibi uygulamalar ana akım haline geldi. İkincisi, kullanıcı deneyimini iyileştirmektir . Yapay zekanın cep telefonu tarafındaki temel avantajları arasında anında yanıt ve geliştirilmiş güvenilirlik yer alır.Ayrıca, kullanıcının yapay zeka deneyiminin ağ bağlantısı olmadığında garanti edilebilmesini sağlayabilir. Üçüncüsü, veri gizliliği koruması için gereklidir . Kişisel veri gizliliği konusu, teknoloji ve uygulamaların yanı sıra yapay zeka alanında da sıcak bir nokta haline gelecektir.
3. Yapay zeka ve cep telefonlarının entegrasyonu, yenilik için geniş bir alana sahiptir ve cep telefonu şirketleri dağıtımlarını hızlandırır
AI uygulamalarının kapsamı genişlemeye devam ederek kullanıcı deneyimini büyük ölçüde iyileştiriyor . Biri görüntü alanı ve uygulama senaryoları sahne tanıma, güzellik, albüm sınıflandırması, arka plan bulanıklığı, karanlık ışık geliştirme, yüz tanıma ve metin tanımaya odaklanıyor. İkincisi, akıllı asistanlar, sesli çeviri ve sesli aramayı içeren ses alanıdır. Bunlar arasında akıllı asistan şu anda en yaygın kullanılan işlevdir ve ses tanıma özelliği, insan-bilgisayar etkileşimi deneyimini her zamankinden daha kolay hale getirmiştir. Üçüncüsü, sistem yazılımı alanıdır.Terminal, sistem seviyesinden uyarlamalı olarak optimize edilmiştir.Uygulama senaryosu, sistem akıcılığını artırmak, kaynak tüketimini azaltmak (güç tasarrufu gibi) ve Android telefon kartlarını çözmek için kullanılan dahili kaynak tahsisi ve kullanıcı / uygulama davranış tahmininin akıllıca algılanmasıdır. Şimdi bekle. Dördüncüsü, sanal / artırılmış gerçeklik (VR / AR) alanıdır.Sanal gerçekliğin sürükleyici deneyimi, kullanıcılara yeni bir deneyim getirir ve artırılmış gerçekliğin kendisi, çevredeki ortamın akıllı bir algısı olan AI + 5G + AR / VR modu, geleneksel uygulama engellerini aşacak ve terminal uygulamalarında yapay zekanın en önemli özelliği haline gelecektir.
Önde gelen akıllı telefon şirketleri yapay zeka stratejisine dönüşüyor . İlki, donanım ve yazılımın ilerlemesidir: Huawei, AI stratejisini 2018 Full Connect Konferansı'nda başlattı.Dönen başkan Xu Zhijun'un sözlerine göre, Huawei'nin AI'da TÜMÜNE sahip olduğunu bulmak zor değil; vivo, Temmuz 2018'de AI Küresel Araştırma Enstitüsü'nün kurulacağını duyurdu ve inşa etmeyi umuyor Yapay zeka yazılım ve donanım platformu, cep telefonu platformunun "akıllı" dan "akıllı" a dönüşümünü teşvik ediyor. İkincisi, cep telefonu + akıllı donanımın ürün ekolojik zincir dönüşüm modeli: Eylül 2018'de Şangay Dünya Yapay Zeka Konferansı'nda Xiaomi Grup Başkanı ve CEO'su Lei Jun, yapay zekanın Xiaomi'nin en önemli stratejisi olarak görülmesi gerektiğini belirtti. Üçüncüsü, bilimsel araştırma patentlerinin dönüşüm rotası: OPPO, 2016 gibi erken bir zamanda Ar-Ge'ye yatırım yaptı, gelişmiş eğitim kümeleri ve veri merkezleri kurdu ve 300'den fazla yapay zeka patenti biriktirdi. Yapay zekanın cep telefonu endüstrisinin bir sonraki zirvesi olacağını yapay zekaya dönüştürmek için yarışan bu önde gelen cep telefonu şirketlerinden görmek zor değil.
Akıllı telefonlarda AI uygulama trendleri
1. Yapay zekaya özel bilgi işlem gücü talebini desteklemek için uç taraftaki heterojen yongaların yükseltilmesini hızlandırın
AI yongaları, yapay zeka uygulamalarında yer alan çeşitli algoritmaları işlemek için tasarlanmış hızlandırılmış hesaplama modülleri olan AI işlemcileri olarak da bilinir (diğer hızlandırılmamış bilgi işlem görevleri hala CPU'dan sorumludur). AI çip hesaplama gücünün hızlı gelişimi, endüstriyel senaryolar ve otonom sürüş gibi yüksek gerçek zamanlı AI uygulamaları için güçlü bir garantidir. Aynı zamanda, hesaplama gücü ve güç tüketimi arasındaki yongaların dengesi ve optimizasyonu, uç taraftaki cep telefonu AI yongalarının gelecekteki gelişimi için önemli bir tema olacaktır.
Genel amaçlı çipler, AI bilgi işlem gücünün temelini oluşturur. Yapay zeka hesaplama gücü sağlayan genel amaçlı yongalar temel olarak üç tür içerir: CPU, GPU ve FPGA. Bu üç yonga geleneksel olarak karmaşık seri hesaplamalar, görüntü işleme ve yeniden yapılandırılabilir devrelerde iyidir. Yapay zeka hesaplama alanında, bu tür yongaların farklı yonga yapılarına dayalı olarak kendi avantajları ve dezavantajları vardır. Şimdilik, özellikle AI eğitimi alanında, GPU'ların temsil ettiği geleneksel genel amaçlı yongalar, endüstrinin yapay zeka hesaplama gücünün hala temelini oluşturuyor.
Özel çip, uç taraf AI performansını iyileştirir. Genel olarak konuşursak, AI'ya özel yongalar, GPU'lardan daha iyi enerji verimliliği ve daha düşük gecikme sağlayabilen ASIC'lere (Uygulamaya Özel Tümleşik Devreler), yani uygulamaya özel entegre devrelere atıfta bulunur. ASIC büyük miktarda Ar-Ge yatırımı gerektirir ve üretim bantlandıktan sonra çipin işlevi değiştirilemez.Eğer seri üretim sayısı azsa veya pazar yönü değişirse, ilk yatırım geri kazanılmayacaktır, bu daha büyük bir piyasa riskine sahiptir; ancak ASIC'in özel bir yonga olarak performansı FPGA'dan daha yüksektir. Optimizasyon ve verimlilik avantajları, son derece yüksek maliyet ve enerji verimliliği gereksinimleri olan mobil terminallerde popülerdir.
Çığır açan yeni nesil yapay zeka çip teknolojisini tanımlamak için yazılım ve donanım işbirliği yapıyor. Yeniden yapılandırılabilir bilgi işlem teknolojisinin kullanılması, donanım mimarisinin ve işlevlerinin, geleneksel işlemcilerin esnekliği ve yapay zekaya özel yongaların yüksek performansı ve düşük güç tüketimi ile yazılım değişiklikleriyle değişmesine olanak tanır. "Yazılım tanımlı yonga", yapay zeka yongalarının dinamik yapılandırma kapasitesini etkin bir şekilde geliştiren ve yazılım ve donanım ortak tasarımını gerçekleştiren, bilgisayar dizisi yeniden yapılandırması, depolama bant genişliği yeniden yapılandırması ve veri bit genişliği yeniden yapılandırması dahil olmak üzere üç düzeyde yeniden yapılandırılabilir hesaplama teknolojisi aracılığıyla gerçekleştirilir. Çip, yüksek derecede esneklik ve uygulama kapsamı sağlar.
Şu anda, çoğu cep telefonu AI çip üreticisi, ürün teknik mimarisi olarak heterojen yazılım ve donanım teknolojisi çözümlerini benimsiyor. Qualcomm, yapay zeka görevleri için heterojen bilgi işlem elde etmek için işlemcideki mevcut CPU, GPU ve DSP işlemci modüllerini mobilize etmek için arabirim olarak NPE (Sinir İşleme Motoru) yazılım çerçevesini ve Hexagon sinir ağı kitaplığını kullanır ve Caffe / Caffe2 üzerinden çalıştırılabilir Veya Tensorflow tarafından eğitilmiş bir veya daha fazla sinir ağı modeli; Huawei, sinir ağı hesaplamalarını hızlandırmak, mevcut modelleri hızla dönüştürmek ve taşımak ve en iyi performansı hızlandırmak için heterojen zamanlama ve NPU kullanmak için HiAI heterojen bilgi işlem platformunu kullanır. Şu anda, Kirin970'i destekleyebilir. , Kirin980 ve diğer yongalar; MediaTekin NeuroPilot'u, CPU, GPU ve APU (AI işleme birimi) gibi heterojen bilgi işlem işlevlerini SoC'ye entegre ederek yapay zeka uygulamaları için gerekli performansı ve verimliliği sağlar. TensorFlow, TF Lite, Caffe'yi destekler. , Caffe2 Amazon MXNet, Sony NNabla veya diğer özel üçüncü taraf genel mimarisi.
2. Akıllı sensör cihazları yavaş yavaş olgunlaşır ve algılama ve etkileşim teknolojisindeki yeniliği teşvik eder
3D kameralarla temsil edilen yeni optik sensör cihazları ortaya çıkıyor. Kullanıcıların akıllı telefon görüntü tanıma doğruluğuna ve doğruluğuna yönelik artan talepleri ile birlikte, 3D görüntü sensörleri kademeli olarak akıllı telefonlara uygulanmaya başlanmıştır. 3D görüntü sensörü, 3D görüntüleme teknolojisi aracılığıyla görüş alanındaki her noktanın üç boyutlu koordinat bilgilerini tanıyabilir, böylece alanın 3D verilerini elde edebilir, üç boyutlu dünyanın tamamını geri yükleyebilir ve akıllı üç boyutlu konumlandırmayı gerçekleştirebilir. Şu anda, akıllı telefonlar için ana akım 3D görüntüleme teknolojileri arasında yapılandırılmış ışık, uçuş süresi ve dürbün aralığı bulunmaktadır.
Yapı ışığı (Yapı Işığı) yöntemi, bir nesnenin yüzeyine özel bir yapıya sahip bir ışık demetinin yansıtılmasıdır.Kamera ile toplandıktan sonra, nesnenin konum ve derinlik bilgileri ışık sinyalinin değişimine göre hesaplanır ve ardından üç boyutlu alanın tamamı geri yüklenir. TOF (Uçuş Süresi) yöntemi, bir nesnenin mesafesini belirlemek için emisyondan resepsiyona yakın kızılötesi ışığın uçuş süresini yakalamak için özel bir sensör kullanır. Stereo Sistem yöntemi, aynı sahneyi iki bakış açısından gözlemlemek ve sahnenin üç boyutlu bilgisini elde etmek için üçgenleme prensibi aracılığıyla görüntü pikselleri arasındaki konumsal sapmayı (paralaks) hesaplamaktır.
Yüz tanıma sayesinde, 3D algılama, cep telefonu bileşenlerinin geliştirilmesi için önemli bir nokta haline gelecektir. Şu anda, piyasadaki çoğu cep telefonu hala 2D tanımaya aittir, yani yüz resmini ön kameradan okur ve ardından karşılaştırmak için yazılımı kullanır, bu daha az zor ve maliyetlidir, ancak zayıf ışıklı sahnelerde tanınamaz ve kilidi açılamaz; 3D algılama Kamerayı kullanmanın yanı sıra, kamera aynı zamanda yapılandırılmış bir ışık yayan uç, yapılandırılmış bir ışık alma ucu veya bir dereceye kadar canlı bir yargıya varan ve saldırıya uğramasını önleyebilen bir zaman farkı aralığı / mesafe sensörü ile donatılmıştır. Şu anda, Apple, Huawei ve oppo tarafından piyasaya sürülen yeni modeller yavaş yavaş 3D kameralarla donatılıyor. 3D sensörler daha da popüler hale gelecek veya yavaş yavaş akıllı telefonların standart konfigürasyonu haline gelecek.
Parmak izleri ve insan yüzleriyle temsil edilen yeni biyometrik tanıma teknolojisinin uygulanması yavaş yavaş olgunlaştı. 2018'den itibaren bazı markalar parmak izi tanıma yerine yüz tanıma kullanmaya başladı ve cep telefonu parmak izi tanıma teknolojisinin penetrasyon oranı düştü. Bununla birlikte, maliyet, deneyim ve hızdaki avantajları nedeniyle, parmak izi tanıma önümüzdeki yıl biyometrik tanıma teknolojisinin ana akımı olmaya devam edecek. Parmak izi tanıma, geleneksel parmak izi tanıma ve ekran altı parmak izi tanıma dahil olmak üzere parmak izi tanıma sensörlerine dayanır. Tam ekran akıllı telefonların gelişmesiyle birlikte geleneksel parmak izi tanıma yavaş yavaş ortadan kalkacak; gelecekte biyometrik tanıma alanı, ekran altı parmak izi teknolojisi ile yüz tanıma teknolojisi arasında bir yarışma olacak.
Ses izi tanımanın geniş çaplı yaygınlaşması aynı zamanda ses tanıma teknolojisi ve deneyiminin geliştirilmesine de bağlıdır. Ses izi tanıma, elektroakustik enstrüman tarafından görüntülenebilen ve konuşma bilgisini taşıyan akustik dalga spektrum modelini yakalamak için cep telefonu mikrofonuna dayanır ve konuşma dalga biçimine dayalı kimlik kararını gerçekleştirir. Ses izi kilidini açmayı destekleyen bazı cep telefonları piyasada göründü, ancak teknolojileri henüz tam olarak olgunlaşmadığından, karmaşık ortamlarda düşük tanıma doğruluğu veya kullanıcı deneyimini etkileyen özel kulaklık kullanma ihtiyacı gibi sorunlar var, bu nedenle cep telefonlarının popülerliği Hala daha düşük.
3. 5G ağ teknolojisi, yapay zeka uygulama senaryolarını büyük ölçüde genişleterek giderek ticari kullanıma doğru ilerliyor
14 Haziran 2018'de, 5G çekirdek ağ standardının ilk sürümü (R15) onaylandı ve SA genel kurul toplantısında donduruldu. SA 5G standardının resmi olarak kurulması ve şehir ölçeğinde ağ oluşturma denemelerinin başlatılmasıyla, 5G ticari kullanımı bir geri sayıma girdi. 2019'da 5G sektörünü destekleyen tesisler kademeli olarak tamamlanacak ve 2020'de küresel ticarileşme başlayacak. Beşinci nesil mobil iletişim teknolojisi olarak 5G, geniş bant genişliği, düşük gecikme süresi ve geniş bağlanabilirliğin özelliklerine ve avantajlarına sahiptir. Üç tipik uygulama senaryosu (gelişmiş mobil bant genişliği eMBB, büyük ölçekli makine iletişimi mMTC, ultra yüksek güvenilirlik ve ultra düşük gecikme) İletişim URLLC) veri, zamanlılık ve hesaplama gücü açısından yapay zeka teknolojisi için daha iyi bir destek temeli sağlayabilir ve çeşitli terminal kullanım senaryolarının inişini ve uygulamasını büyük ölçüde teşvik edebilir.
5G, büyük miktarda veri ve bilginin iletimi için yüksek hızlı bir aktarım kanalı sağlayan bir "bilgi otoyolu" gibidir; yapay zeka, tüm makine zekası sürecini tamamlamak için otoyoldaki bilgilerin öğrenilmesine ve evrimine dayanan bulut beynidir. 5G çağında yapay zeka, kullanıcılara daha hızlı yanıt, daha zengin içerik ve daha akıllı biliş ile daha fazla uygulama modeli sağlayabilir. 5G'nin yapay zeka gelişimini kısıtlayan eksiklikleri tamamladığı ve yapay zekanın gelişimi için yeni bir itici güç olduğu söylenebilir. Yapay zeka, robotlara zeka kazandırdı ve ikisinin kombinasyonu, tüm toplumun üretim yöntemlerinin iyileştirilmesi ve üretkenliğin gelişmesi için benzeri görülmemiş iyileştirmeler getirecek.
4. AI, akıllı telefon uygulama senaryolarını zenginleştirir ve uygulama ekolojisini büyük ölçüde geliştirir
Uygulama perspektifinden. Daha olgun cep telefonu AI uygulama senaryoları, akıllı fotoğrafçılık, portre güzelliği, resim yönetimi, sesli asistanlar, akıllı çeviri, sesli arama ve artırılmış gerçeklik uygulamalarına odaklanır.
Kaynak yönetimi açısından. İşletim sistemi seviyesinden, dahili kaynak akıllı algılama işlevi aracılığıyla, Android telefonların kekemelik sorunu (APP kaynak rekabetinin, yoğun arka plan görevlerinin, mantıksız izin ayarlarının, dosya parçalanmasının vb. Neden olduğu) etkili bir şekilde hafifletildi. Cep telefonu üreticileri, kullanıcı alışkanlıklarını kaydederek, APP'de kullanıcı davranışını tahmin ederek, önceliği işaretleyerek, soğuk başlatma olasılığını azaltarak veya Android ilkelerini ve mekanizmalarını değiştirerek, belleği birleştirerek, parçalanmış dosyaları ortadan kaldırarak ve arka plan bellek sıkıştırması ve son derece hızlı bellek kurtarma ile garanti ederek öğrenebilirler. CPU kaynak çağrısı.
Çip seviyesinden , Yonga düzeyinde sistem yönetimi ve optimizasyonunun kullanılması, sistemin çalışma hızını optimize edebilir ve pil ömrünü uzatabilir; görevleri performans çekirdekleri ve enerji verimliliği çekirdekleri arasında makul bir şekilde atayarak ve yonga performansını akıllıca yöneterek, kullanıcılara sezgisel bir deneyim iyileştirmesi sağlayabilir. Huawei HiSilicon Kirin 970 işlemci, makine öğrenimi ile ilgili hesaplamaları özel olarak işlemek için NPU'yu kullanır.HiAI mobil bilgi işlem mimarisini kullanım durumuna göre işlemcinin performansını akıllıca yönetmek ve dengelemek, hızlı hesaplamalar elde etmek ve güç tasarrufu yapmak için kullanır.
Yapay zekanın küresel akıllı telefon endüstrisi zinciri üzerindeki etkisi
1. Cep telefonu çip endüstrisi
Yapay zeka, mobil çip endüstrisinde yeniliği yönlendirir. Günümüzde Moore Yasası teknik ve ekonomik darboğazlarla karşılaştı ve işlemci performansının büyüme hızı gittikçe yavaşlıyor, ancak mobil uygulamalar, büyük veri ve yapay zeka gibi yeni uygulamaların ortaya çıkmasından sonra, bilgi işlem gücü ve bilgi işlem gücü için daha önemli hale geldi. Maliyetleri tüketme ve hesaplama ihtiyacı yavaşlamadı. Strategy Analytics'ten alınan verilere göre, 2018'in ilk çeyreğinde yapay zeka özellikli akıllı telefon uygulama işlemcilerinin pazar payı, bir önceki yıla göre yaklaşık üç kat arttı. AI tarafından getirilen Dongfeng'den yararlanarak Apple, HiSilicon, Qualcomm ve Samsung gibi akıllı terminal şirketleri de özel AIIP modülleri, heterojen DSP ve GPU kombinasyonları gibi çeşitli şekillerde AI çip pazarında yeniliği teşvik ediyor.
Yapay zeka, cep telefonu çip pazarının büyümesini sağlıyor . Mobil AI çipleri, terminal alanında hızla nüfuz ediyor ve endüstrinin ölçeği hızlı bir genişleme eğilimi gösterecek. 2017'den başlayarak, Apple, Huawei HiSilicon, Qualcomm ve MediaTek gibi büyük yonga üreticileri art arda yapay zeka hızlandırma işlevlerini destekleyen yeni nesil yongalar yayınladı.Şu anda, yapay zeka yongaları kademeli olarak orta sınıf ürünlere giriyor. Performans iyileştirmeyi takip etmenin yanı sıra, cep telefonu AI çipleri kademeli olarak özel senaryoların optimizasyonuna odaklanıyor. 2017'de küresel cep telefonu AI çip pazarı 370 milyon ABD doları oldu ve küresel AI çip pazarının% 9,5'ini oluşturdu. 2022'de 3,8 milyar ABD dolarına ulaşması, yıllık bileşik büyüme oranının% 59'a ulaşması ve önümüzdeki beş yılda yaklaşık on katına çıkması bekleniyor.
Yapay zeka, cep telefonu çip pazarında rekabeti yoğunlaştırıyor . 2017'de küresel cep telefonu AI çip pazarı 370 milyon ABD dolarıydı ve geliştirme için büyük bir alan vardı. Cep telefonu AI çiplerinin hızlı büyümesi, Google, Facebook, Microsoft, Amazon, Baidu, Ali ve Tencent gibi İnternet devlerini birbiri ardına çekerek orijinal cep telefonu çip pazarındaki rekabeti yoğunlaştırdı. Bulutta, Nvidia'nın GPU yongaları, derin sinir ağı eğitimi ve çıkarımlarında yaygın olarak kullanılmaktadır; Google TPU, 180 Tflop, 64 GB HBM bellek, 2400 Gbit / sn işleme kapasitesi ile bulut hizmeti Cloud TPU biçiminde ticari kullanıma açıktır. Depolama bant genişliği. Samsung, Apple, Huawei, Qualcomm ve MediaTek gibi üreticiler AI çiplerini piyasaya sürdü ve yükseltilmiş ürünleri piyasaya sürmek için yarışıyor.
Yapay zeka, ileri teknolojik atılımlara ulaşmak için cep telefonu çiplerini hızlandırır. Mobil AI endüstri zinciri, AI hızlandırma çekirdekleri sağlayan IP lisansörleri, çeşitli AI çip tasarım şirketleri ve dökümhane şirketleri olmak üzere üç ana bağlantı içerir. Şu anda, endüstriyel zincirdeki şirketler temelde yerindedir.IP lisans şirketleri arasında Synopsys, Cadence, GUC ve ARM yer alır; tasarım şirketleri arasında Apple, Qualcomm, MediaTek ve HiSilicon yer alır ve dökümhane şirketleri çoğunlukla TSMC'yi içerir. Cep telefonlarının sınırlı alanı nedeniyle, bağımsız AI çiplerinin cep telefonu üreticileri tarafından benimsenmesi zordur. AI çipleri, enerji tüketimi birimi başına bilgi işlem gücü için yüksek gereksinimlere sahiptir ve genellikle 14nm / 12nm / 10nm gibi gelişmiş süreçler kullanılarak üretilir TSMC, 7nm AI çiplerinin seri üretimini gerçekleştirmiştir.
2. Cep telefonu yazılım endüstrisi
İşletim sistemi satıcıları, stratejik dönüşümlerinin odak noktası olarak yapay zekayı alır ve önemli stratejik dönüşümler yapmak için mobil işletim sistemi tedarikçilerini teşvik eder. Yapay zeka ile kutsanmış işletim sistemi, belirli bilişsel işlevleri gerçekleştirebilir ve işletim sistemini akıllı bir asistan ve elektronik danışman haline getirebilir. Sinir ağı tabanlı işletim sistemi, çalışma belleği, tahmin, bağlam etkinleştirme, soyutlama, sınıflandırma vb. Gibi zayıf yapay zeka işlevlerine sahiptir, böylece işletim sistemi verimli çalışır ve insanlar ile işletim sistemi arasındaki etkileşim daha doğal ve rahattır. Şu anda, Google ve Microsoft gibi işletim sistemi satıcılarının tümü, yapay zekayı gelecekteki stratejik odak noktaları olarak görüyor. Apple Siri, Google Now, Microsoft Cortana, Samsung Galaxy AIUX, Honor Magic gibi birçok yapay zeka tabanlı işletim sistemi projesi, ses etkileşimi, kamera optimizasyonu elde etmek ve işletim sisteminin akıcılığını geliştirmek için doğal dil işleme ve derin öğrenme algoritmaları kullanılarak araştırılmakta ve geliştirilmektedir. Derece ve diğer işlevler.
İşletim sistemi, AI'nın terminal tarafına doğru gelişmesine yardımcı olmak için mobil terminal AI algoritma çerçevesini entegre eder. Geçtiğimiz iki yılda, büyük üreticiler Google'ın Tensorflow lite, Facebookun Caffe2, Appleın Core ML, XMART LABSın Bender ve Baidu dahil olmak üzere cep telefonları gibi hafif donanım platformlarında dağıtım için uygun olan hafif AI algoritma çerçevelerini piyasaya sürdü. Mobil Derin Öğrenme kütüphanesi vb. Ayrıca Google, mobil terminal için optimize edilmiş MobileNets modelini açık kaynaklı hale getirdi ve Face ++, mobil terminal modelini büyük ölçüde zenginleştiren mobil terminale uygun ShuffleNet modelini önerdi. AI algoritma çerçevesi, işletim sistemi üzerinde çalışır ve AI'nın terminalde hızlı dağıtımını gerçekleştirmek ve cep telefonu APP görüntü tanıma ve doğal dil işleme gibi çeşitli işlevleri gerçekleştirmek için model aramaları yapmak için API arayüzünü kullanır.
Yapay zeka, cep telefonu uygulamalarının ve sistem optimizasyon algoritmalarının gelişimini destekler. İlki, insan-bilgisayar ses etkileşimidir.Apple Siri, Google Now, Microsoft Xiaoice ve diğer uygulamalar, ses etkileşimini sağlamak için doğal dil işleme, derin öğrenme algoritmaları kullanır; ikincisi, bulanıklaştırma, görüntü işleme ve diğer algoritmalar yoluyla fotoğraf optimizasyonu ve cep telefonu yapmak için büyük veri eğitimidir. Profesyonel fotoğrafçılık bilgisini öğrenmede insanların yerini alın; üçüncüsü, derin öğrenme algoritmalarına ve kapsamlı veri eğitimine dayanan kimlik doğrulama, akıllı müşteri hizmetleri, kimlik doğrulama ve içerik denetimi gibi senaryolara uygulanabilen biyolojik özellikleri doğru bir şekilde tanımlayın; dördüncüsü sistem optimizasyonu, terminal enerji tüketimi. Akıllı yönetim açısından, işletim sistemine uyarlanabilir pil (Adaptive Battery) işlevi ekleyerek, CPU üzerindeki yükü azaltır ve kullanıcının enerji tasarrufu elde etme alışkanlıklarına uyan bir "otomatik parlaklık" işlevi sağlar; sisteme ekleyerek kekemelik sorununu çözmek için AI algoritması, kullanıcı alışkanlıklarını öğrenir, APP kullanan kullanıcıların davranışlarını tahmin eder ve akıllı kaynak tahsisini gerçekleştirir.
Yapay zeka, terminal tarafı derin öğrenme algoritması çerçevesinin açık kaynağını destekler. Derin öğrenmeye dayalı hesaplama miktarı, eğitim sürecinden çok daha küçüktür, ancak yine de matris evrişimi ve doğrusal olmayan dönüşüm gibi çok sayıda hesaplamayı içerir. Terminal tarafında cihaz performansını ve güç tüketimini sınırlandırma senaryolarını karşılamak için, endüstri birçok şey geliştirmiştir. Terminal tarafı yazılım çerçeveleri, en eski terminal tarafı çıkarım yazılımı çerçevesi olan Caffe2go ile Android ve iOS platformlarında çalışabilen TensorFlowLite'ı içerir. Bu çerçeveler, mobil platformların daha verimli AI mobil uygulama hızları elde etmesine ve kamera ve ses gibi uygulamaları optimize etmesine yardımcı olabilir. Mobil AI platformlarının nihai rekabeti ekolojidir. Açık AI yetenekleri aracılığıyla yukarı ve aşağı endüstriyel zincirleri bir araya getirmek genel bir eğilimdir. Bu nedenle, yukarıdaki derin öğrenme çerçevelerinin tümü açık kaynak modelini benimser.
Çin'in akıllı telefon yapay zeka teknolojisi ve uygulama geliştirme
1. Çin'in terminal endüstrisinde AI teknolojisinin uygulanması nispeten olgunlaşmıştır
Çin, geleneksel yongalar alanında biraz geç başladı, ancak gelişen akıllı yonga pazarında daha erken bir düzene sahip. Mayıs 2018'de Çin Bilimler Akademisi'nin bir yan kuruluşu olan Cambricon Technology Company, 7nm sürecini kullanan terminal çipi Cambricon 1M'de Şangay'da düzenlenen küresel yeni nesil yapay zeka çip konferansında Çin tarafından geliştirilen en yeni nesil terminal IP ürünlerini piyasaya sürdü. Bir bulut akıllı çip MLU100 ve MLU100 ile donatılmış bir bulut akıllı işlem bilgi işlem kartı, bulut çipinin teorik en yüksek hızı saniyede 128 trilyon sabit nokta işlemine ulaşır. Ağustos 2018'de Huawei, 7nm teknolojisine dayalı dünyanın ilk cep telefonu çipi olan Kirin 980'i ilk çıkaran şirket oldu. 6,9 milyar transistörü entegre ediyor ve performans ve enerji verimliliğinde genel bir iyileşme sağlıyor. CPU, GPU, AI gibi performans ve enerji verimliliğinde öncü bir konuma sahip. % 30. Baidu, Horizon, Yunzhisheng ve Shenjian Technology gibi internet şirketleri de görüntü, ses ve otonom sürüş gibi birden fazla alan ve senaryoyu kapsayan sinir ağlarına veya kendi geliştirdiği AI mimarisine dayalı IP, FPGA ve ASIC gibi ürünleri piyasaya sürdü. AI çipi.
Çin'in yapay zeka algoritması araştırma yetenekleri nispeten güçlü. Çinli bilim adamları, AI akademik makaleleri yayınlama, patent başvurusu yapma ve uluslararası yarışmalara katılma konusunda büyük başarılar elde ettiler. Elsevier'in SCOPUS veri tabanındaki veriler, 2011-2015 yılları arasında Çinli bilim adamları tarafından AI alanında yayınlanan makale sayısının dünyada ilk sırada olduğunu ve 41.000'den fazla yayının rekorunu kırdığını gösteriyor. 2016'dan beri yayınlanan makale sayısı artmaya devam etti ve en iyi uluslararası akademik konferanslarda önemli roller oynayan Çinli akademisyenlerin oranı da artıyor. Çinli araştırmacılar tarafından başlatılan patent başvuruları da son yıllarda üç katına çıktı. ILSVRC görsel tanıma yarışmasında geçtiğimiz üç yıl içinde şampiyonluk kazanan Çinli takımların yüzdesi de arttı. 2017 ILSVRC yarışmasında Çin üniversitelerinden ve şirketlerinden AI takımları tüm yarışmalarda birinci oldu ve katılan 27 takımın yarısından fazlası Çin'den oldu. Bu başarılar, Çin'in yapay zeka algoritma araştırmalarında büyük bir potansiyele sahip olduğunu ve etkisinin dünyaya yayıldığını gösteriyor.
Çin'in cep telefonu endüstrisi, ekolojik iniş ve senaryo uygulamaları açısından dünyanın en iyileri arasında yer aldı. Yapay zeka algoritmasının atılımı ve çekirdek çip araştırma ve geliştirmesinin ilerlemesi, endüstriyel uygulamalarda yapay zeka için sağlam bir temel oluşturdu. Baidu, 2016 yılında PaddlePaddle derin öğrenme platformunu açtı ve Google, Facebook ve IBM'den sonra açık kaynaklı yapay zeka teknolojisini sunan ilk Çinli şirkettir. HKUST iFLYTEK, algısal zeka, bilişsel zeka ve ikisinin derinlemesine entegrasyonunda yer almış ve birçok uluslararası üst düzey ses yarışmasında sonuçlar elde etmiştir. Buna ek olarak, Megvii Technology, SenseTime, Yunzhisheng ve Sibiz gibi AI alanındaki başlangıç şirketleri, derin öğrenmenin en iyi olduğu görsel tanıma ve konuşma tanıma alanlarına odaklanır ve Çin'deki ilgili alanların teknik seviyesinin iyileştirilmesini teşvik eder. Senaryo uygulamaları açısından, Çin'in terminal üreticileri ve mobil geliştiricileri, akıllı asistanlar, akıllı kameralar ve akıllı evler gibi bir dizi topraklanmış akıllı senaryoyu kullanıcıların yaşamlarının tüm yönlerine tanıtarak, terminal endüstrisinin akıllı hale getirilmesine öncülük ederek AI dalgasına ayak uyduruyor. Uygulama açılışının geliştirme yönü.
2. Cep telefonu üreticileri AI teknolojisinin düzenini hızlandırıyor
Çin'in TOP50 yapay zeka modellerine sahip en çok satan cep telefonlarının sayısına bakıldığında, AI uygulamalarını destekleyen cep telefonlarının sayısı 2018'de keskin bir şekilde arttı ve sayı yapay zeka dışı cep telefonlarını geçti. Çin'deki ana akım cep telefonu üreticilerinin tümü çabalarını mobil yapay zeka üzerine harcayarak çiplerden, sistemlerden ve uygulamalardan çoklu senaryoları kesip aldı. Huawei, tüm cep telefonu endüstrisi zincirinde AI oluşturmak için yazılım ve donanımı birleştiren chip + uygulama modelini benimser; OPPO, fotoğraf güzellik uygulamalarına odaklanarak görüntü işlemeye odaklanır; vivo, yapay zeka cep telefonu sahnesi deneyimine giriş olarak Jovi akıllı asistanı kullanır; Xiaomi Temel iş etrafında AI teknolojisi oluşturun ve akıllı ürünler uygulayın.
3. Algoritma şirketleri cep telefonu senaryo yeteneklerini derinleştiriyor
Çin'deki makine vizyonu algoritma şirketlerinin Ar-Ge ve sanayileşme yetenekleri hızla gelişiyor. SenseTime, Yuncong, Yitu ve Megvii gibi temsilci şirketler bir dizi endüstri lideri makine görme algoritmaları, ürünleri ve çözümleri geliştirdiler ve sektördeki birçok şirket "algoritmalar + çipler" ile deneylere başladı. Örneğin, Shangtang Technology, makine öğrenimi modellerini ve algoritmalarını Qualcomm'un Snapdragon çipleri ile mobil terminaller ve Nesnelerin İnterneti ürünleri etrafında birleştirir ve yenilikçi görüş ve kamera tabanlı görüntü işleme üzerine araştırma yapar. Baidu ve Amerika Birleşik Devletleri NVIDIA Corporation, sürücüsüz teknolojiyi ortaklaşa geliştirmek için Baidu algoritması ve NVIDIA GPU yongalarını birleştiren stratejik bir işbirliğine ulaştı.
Şu anda, İnternet şirketleri tarafından temsil edilen bir AI cep telefonu ekosistemi oluşturmak amacıyla bir dizi yerel çerçeve ortaya çıkmıştır. NCNN, Tencent'in açık kaynaklı terminal tarafı AI yazılım çerçevesidir.Farklı yazılım çerçeveleri tarafından oluşturulan modellerin karşılıklı dönüşümünü destekler. Esas olarak CPU odaklı AI modeli uygulamaları içindir. Şu anda Çin'de en yaygın kullanılan terminal tarafı AI yazılım çerçevesidir; Paddle-mobile, kendi geliştirdiği bir Baidu'dur Mobil derin öğrenme yazılımı çerçevesi, iOS GPU hesaplamayı destekler. Endüstri devleri, kendi teknik sistemlerine dayalı eğitim ve çıkarım yazılım çerçevelerini başlatmış olsalar da, endüstriyel ekoloji henüz oluşturulmadığından, derin öğrenme modeli gösterimi ve depolama henüz birleştirilmedi, eğitim yazılımı çerçeveleri ve çıkarım yazılımı çerçeveleri henüz bire bir yazışma oluşturmadı ve teknolojik ekoloji rekabet ediyor Devam edecek.
Gelecek trendler ve görünüm
1. AI çipleri üst sınıftan düşük seviyeye yayılmaya başladı
2017'de üst düzey cep telefonlarında yalnızca birkaç AI yongasının kullanıldığı durumla karşılaştırıldığında, 2018'de cep telefonu pazarında yalnızca HiSilicon Kirin 980, Qualcomm Snapdragon 855, Samsung Exynos 9810 ve üst düzey cep telefonlarında kullanılan diğer AI yongaları değil, MediaTek P60 da vardı. , P22 ve Qualcomm Snapdragon 450 ve diğer düşük kaliteli AI çipleri. Qualcomm, cep telefonlarında nöron ağlarını çalıştıran Snapdragon Neural Processor Engine'i (SNPE) piyasaya sürdü.SNPE yalnızca Snapdragon 800 serisi yongaları desteklemekle kalmaz, aynı zamanda bazı Snapdragon 600 serisi yongaları ve Snapdragon 400 serisi yongaları da destekler. MediaTek ayrıca, MediaTek yongaları ile donatılmış ürünlerin donanımı (AI işlemcileri) ve yazılımı entegre ederek AI yeteneklerine sahip olmasını sağlayan NeuroPilot platformunu da piyasaya sürdü.
2. AI terminallerinin çok alanlı entegrasyonu ve dikey endüstrilere giriş
Şu anda, AI terminallerindeki uygulamalar esas olarak son kullanıcılar için kişiselleştirilmiş işlevsel deneyime odaklanıyor; AI yavaş yavaş toplum tarafından dikkate alındığından ve kabul edildiğinden, AI mobil akıllı terminaller yaşamın her alanını derinden etkileyecektir. Örneğin, tıp endüstrisinde akıllı terminaller, hastanın vücut işlevi parametrelerini kaydetmek için AI işlevlerini kullanabilir ve hastanın başlamasının olasılığını ve zamanlamasını tahmin etmek için geçmiş vakaları ve vücudu izlemek için büyük verileri kullanabilir ve buna karşılık gelen tanı koyabilir; eğitim endüstrisinde, AI akıllı terminaller değişebilir Sanal bir öğretmen olun, öğrencilerin olağan performansını kaydedin, akıllıca puan verin ve kalite geliştirme yeteneklerini kapsamlı bir şekilde değerlendirin; otomotiv endüstrisinde, L5 otonom sürüş modunda, yerleşik terminal, sürüş kontrolünden araç içi eğlenceye ve sürüş modunu getirerek sürücü görevi görecek Büyük değişim. Hukuk sektöründe, NLP işlevlerine sahip akıllı terminaller, birkaç dakika içinde binlerce sayfalık yasal belgeyi özetleyebilir, mevcut bilgileri hızlı bir şekilde sıralayabilir ve geçmiş vaka verilerinin analizi ve öğrenilmesi yoluyla akıllı denemeler gerçekleştirebilir. Dikey alandaki keşif ve keşif, AI mobil akıllı terminal endüstrisine yeni pazar fırsatları getirecek.
3. Yazılım çerçevesi, kullanıcılar için teknik eşiği düşürür ve AI terminal inovasyon grubunu genişletir
Çoğu geliştirici için, yapay zeka modelleri oluşturmak için çeşitli açık kaynaklı çerçevelerin kullanılması zaman alıcı ve karmaşık bir süreçtir ve yüksek teknik eşik, inovasyon ve geliştirme hızlarını bir dereceye kadar engellemektedir. Google tarafından 2018'in başlarında piyasaya sürülen Cloud AutoML hizmeti, yapay zeka geliştirme sürecinde makine öğreniminin otomasyonunu ve görselleştirmesini gerçekleştirerek geliştiricilerin görüntüleri yüklemesine, modelleri kod olmadan eğitmesine ve yönetmesine olanak tanıyacak. Model doğruluğu, geleneksel açık kaynak çerçeveleriyle karşılaştırılabilir. Modelleme yöntemleri karşılaştırılabilir. Baidu'nun makine öğrenimiyle ilgili bilgi içermeyen EasyDL ürünü, görüntü tanıma, metin sınıflandırması ve ses sınıflandırması gibi temel hizmetleri destekleyen, tüm görselleştirme işlemi boyunca 15 dakika kadar kısa bir sürede yüksek hassasiyetli bir model elde edebilir.
Teknik eşiği düşürmek, AI açık kaynak çerçevesinin gelecekteki geliştirme yönü olacaktır. Hafif ve kullanımı kolay açık kaynak çerçevesi aynı zamanda uç taraf AI eğitim senaryolarına daha uyarlanabilir, AI terminallerinin daha da popüler hale getirilmesi için güçlü teknik destek sağlar, mükemmel fikirlerin daha rahat bir şekilde uygulanmasına yardımcı olur ve dağıtım kapsamını genişletir. Gerçekten insanların yaşadığı ve çalıştığı yerlere in.
Bilge şeyler düşünür 2018 yılından bu yana, tüm ana terminal üreticilerinin amiral gemisi modelleri, kullanıcıların ihtiyaçlarını daha doğrudan karşılamak ve dokunmatik ekranlar, kameralar ve ses gibi çeşitli yöntemlerle yaşam tarzlarını değiştirmek için yapay zeka unsurlarını tanıttı. Yapay zeka çiplerinin geliştirilmesi ve geliştirme araçlarının ve dağıtım platformlarının iyileştirilmesiyle birlikte cep telefonu yapay zekasının geliştirilmesi hala nispeten erken bir aşamada olsa da, öngörülebilir gelecekte yonga üreticileri, cep telefonu üreticileri ve üçüncü taraf geliştiriciler, Cep telefonu yapay zekasına yapılan yatırımla, yapay zekanın cep telefonu deneyimine eklenmesi giderek daha belirgin hale gelecektir. Yaklaşan 5G çağında, AI ve 5G'nin gelecekteki akıllı telefonların temel bir yeteneği haline gelmesi ve yeni nesil akıllı telefon deneyimini birlikte tanımlaması muhtemeldir.
