移动终端人工智能特点与分层结构

      AI移动终端应该具有如下特征:从系统架构上来看，应同时满足在硬件层具备AI加速单元。软件层支持专用移动终端推理框架，交互层支持摄像头、传感器、触屏、语音等多种感知方式，且从业务功能和应用场景来看，应搭载基于计算机视觉、自然语言处理等技术的应用，能通过收集和分析各类交互信息、感知用户使用习惯来优化系统资源配置，经云侧或移动终端进行学习处理，提升使用效率，降低系统功耗，同时能够结合场景的数据分析和用户行为感知为使用者提供更“智慧化”和个性化的服务。
       基于这些技术特点，智能手机、平板电脑等移动终端需要有区别于传统智能终端的全面的AI处理能力来进行支持。从底层芯片、操作系统到上层应用，AI移动终端功能拓扑结构相比于传统的智能终端存在较大差异。我们将AI移动终端从技术架构上分为四层，分别是应用层、框架层、驱动层和硬件层(见图2-1)。应用层通过调用推理框架提供的应用程序接口（API）。

       移动终端推理框架和硬件层的AI加速芯片是这个技术架构中的核心要素，移动终端推理框架将深度神经网络转换为可在端侧芯片上执行的机器指令，AI芯片则为推理框架提供有针对性地优化过的指令集，从底层赋予推理框架更高的性能。
      需要指出的是，目前的A红终端市场中，底层硬件使用异构架构，各厂家的芯片和技术架构并不完全相同，软件框架也尚无统一的标准和接口。所以本章给出的架构图是一个基于AI移动终端的通用技术架构图，它概括了当前大部分AI移动终端的通用组件，但各厂家的AI技术架构间存在一定差异，这种差异会在之后的各章中详细介绍。

深度学习移动终端AI架构图

　　审核编辑：汤梓红