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5G时代的AI效能提升 改变了智能生活的哪些细节?


发布日期:2020-08-16 20:36   来源:未知   阅读:

当前,分布式的 AI效能,能体现在智能手机上,但也远不止智能手机,在我们数字生活中的不少场景中,AI计算都已经开始发挥出其特殊的优势,来着力解决传统智能设备使用中的“痛点”。

2020年,如果有人和你提到 AI给生活带来的改变,你会想到什么?在如今越来越多被提到的 AI落地投入实用的案例中,其实要回答这个问题很简单:自动驾驶需要车载AI、Google利用AI的深度学习能力预测洪水、更富未来感的“智慧城市”,以及更多医疗健康领域的新研究进展;AI带给生活的改变已经随处可见。

抛开高大上的商业概念,就最贴近我们实际生活的AI来讲,目前分为两大发展方向 ??将算力保存在数据中心的云计算,以及将人工智能算法基于本地设备的AI效能运行的分布式计算;与前者更多用于商业领域不同,后者目前已经非常深入我们日常生活的了:我们目前手机摄影领域最热门的计算摄影 ??包括超清夜景、自动连拍,交给手机来选择效果最好的那张;乃至智能识物、实时文字翻译功能,以及颇受好评的 AI自动拦截骚扰电话功能,其实都是借助于手机 AI算力的飞速提升而得以实现。

但在当前,分布式的 AI效能,能体现在智能手机上,但也远不止智能手机,在我们数字生活中的不少场景中,AI计算都已经开始发挥出其特殊的优势,来着力解决传统智能设备使用中的“痛点”。

智能手机

在当下高速稳定的 5G网络仍然不是很普遍的时代,许多厂商都仍然在研究如何将 AI“塞进”用户的终端设备中:比如Google就一直在研究将基于服务器的语音助手模型通过深度学习的训练,将原本 100G的模型缩减至 0.5G,使其可以直接存储在绝大部分智能手机中,直接通过手机的 AI效能实现更快速的语音响应与交互。

AI的效能同样体现在手机系统优化上,在 Android中,借助高通骁龙移动平台的 AI Engine引擎以及 Google推出的 Tensorflow深度学习框架,开发者还能做出更多利用 AI性能让用户减少重复操作手机的功能:比如在 Android 10中 Google推出的基于深度学习功能的智能回复功能,就可以实现在手机收到短信通知时智能为你推荐快速回复语,如果信息内容中包括了地点或是电话,手机还能直接帮你将地点导入进地图中,或是一键拨打电话。

目前在手机中,AI的使用场景当然不限于手机摄影与语音助手,我们在使用智能手机的日常中已经随处可见 AI算法的“助力”:在输入法中,AI可以结合你输入的上下文自动为你推荐相关的表情包,甚至目前热门的手机快充功能上,AI模型也能实现根据用户使用习惯智能调节充电功率,让你在晚上睡前充电时自动降低快充速度,既保证了你清晨拿起手机仍然是满电状态,同时也延缓了手机电池的容量衰减。

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