“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。
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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