神經網路移植到手機上

⑴ 基於人工神經網路模型的手機用戶情況分析論文怎麼寫

咨詢記錄 · 回答於2021-08-05

⑵ 曾經離不開的CarPlay，什麼時候開始被你悄悄拋棄了呢

曾經宣稱在全球超過500款車型中預裝、幾乎成為車機系統主流的蘋果CarPlay，如今卻在默默地退出新車市場。車機系統主導權爭奪戰的新戰場，也正悄然浮現。

「我對車機系統的唯一要求，就是要有CarPlay。」

類似的話語，在三五年前的消費者選購新車時並不鮮見。

在那個車聯網並不發達、車機體驗取決於車輛出廠時內置了多少本地數據的年代裡，將手中的蘋果手機插在車上，就可以享受到導航、音樂、Siri語音助手等服務，已經能夠吊打一眾的原廠車機。

如果內置在汽車中的系統和智能手機性能一樣強大、體驗一樣方便，又有多少人還願意上車後多此一舉掏出手機呢？反過來，如果受限於客觀條件，車機永遠不可能在性能與生態應用上跟上手機，是否手機與車機的深度互聯就是更好的解決方案呢？

事實上，也許蘋果更期待早日揭開答案。根據域名查詢網站Who.is公布的信息，蘋果目前已經注冊了包括apple.car、apple.auto在內等多個汽車相關的域名。如果CarPlay有一天真的被淘汰，那麼蘋果親自下場造一台「蘋果牌汽車」的日子也不會太遠了……

本文來源於汽車之家車家號作者，不代表汽車之家的觀點立場。

⑶ 蘋果手機將引入AI人工智慧是真的嗎

蘋果的確已經開始進行這樣的戰略部署。其實，他們將人工智慧的技術全面引入手機，早在五年前左右就已經開始了。但是， 近期據知情人士的透露，很有可能，蘋果得到了一項新技術的突破，因此，iphone的整體性能會迎來下一次的飛躍。

我們都知道，盡管今年因為疫情風波，美國的整體股市受到了大量的沖擊，可以說， 很多著名的科技龍頭公司，都已經損失慘重。但是，有一個專注於手機，電腦研發的公司，不僅絲毫沒有受到風波的影響，股價反而節節攀升；

讓我們靜靜等待，手機行業會不會因為這次的變化，再次掀起一陣狂潮吧。

⑷ 如何把電腦訓練好的神經網路移植到app上

分兩部分：
1. 把程序移植(看什麼代碼寫的了，移植到app上，iOS或者安卓，做個界面弄個後台)
2.資料庫遷移(如果原來的數據存在於電腦本地，可以遷移到雲端，由app通過網路訪問獲取必要信息)

⑸ 什麼才是真正的人工智慧手機

什麼才是真正的人工智慧手機？

麒麟970

除了此前推出的華為Mate 10系列，目前有消息指出榮耀新一代的旗艦產品榮耀V10也將搭載麒麟970這款晶元。榮耀手機官方微博前段時間發布了一條視頻，寫著：「Hi, I am AI」，致更懂你的未來。短短10秒的視頻中未來科技感十足，星空、手機、宇宙、AI、機器人元素齊聚。

再聯系之前榮耀總裁趙明微博中，關於「愛」、「AI」的暗示，不難看出，這些都是在為即將推出的人工智慧手機榮耀V10預熱。進一步的曝光消息指出，這還是一款全面屏產品。

事實上，也正是因為有了此前的榮耀Magic的智能引擎打頭陣，這一次加入麒麟970人工智慧晶元的榮耀V10才更加值得期待。有AI晶元的手機才是真AI手機，AI晶元及演算法代表了廠商的真正技術，擁有真正的自學習能力，將給用戶帶來更多更好體驗。

為什麼這么說呢？NPU的加入到底對智能手機到底有什麼意義呢？《新潮電子》在其日前刊登的一篇文章做了很淺顯易懂的解釋：

「CPU就好比是數學系的老教授，能夠解決各類復雜數學問題，但單純去做求解數值的函數運算顯然費時費力；這時候，NPU就好比是一個科學計算器，你不能用它來直接解題，但由它來專門應付題目中需要求解函數數值的部分，顯然要得心應手。」

也就是說，NPU的加入並不會明顯提升CPU、GPU的性能，但它的出現，卻能明顯改變端側的運算環境——而非簡單的提升運算能力。

正如在前文提到端智能對比雲智能可以讓大量識別性的學習操作不需要再過分依賴於雲端，而是直接在本地即時高效的處理。硬體級AI能力在手機中的加入，如果開放給第三方應用開發者，還能夠帶來極大的想像和擴展空間。

結語

國際數據公司（IDC）最新發布的手機季度跟蹤報告顯示，2017年第三季度，中國智能手機市場出貨量略高於第二季度，但低於去年同期，同比下降約為1%。

相比顯得有些枯燥的數據，聚焦在市場發展趨勢上，IDC中國研究經理金迪表示："中國手機廠商在全球的市場競爭力持續增強，但在產業鏈上游的核心技術發展，以及智能化移動生態的部署仍有很大欠缺。」

他認為，今年智能手機在人工智慧應用領域有所建樹，但實際應用與服務提升並不顯著。中國手機廠商需要投入更多資源與精力,著力解決用戶在移動生態中的痛點問題，結合生態夥伴的技術優勢，開發應用服務，並且考慮AI手機的核心應用布局，以及結合AR行業應用，探索在2018年後逐漸落地發展的路徑。

毫無疑問，人工智慧在移動終端市場已經是不可逆的大勢所趨，已經布局端側智能的廠商無疑搶得了先手優勢。這兩年的智能手機市場已經開始洗牌，在智能手機轉AI或者說智慧手機的這次變革中，勢必又將洗掉一批掉隊者。

⑹ 人工智慧真的能統治人類嗎

作者：劉明河

近期，警惕人工智慧的文章和報道越來越多，甚至有人宣稱「隨著計算機運算能力增強，強人工智慧將在我們的有生之年出現，給人類文明帶來前所未有的沖擊」，這些看似有理有據的觀點深入人心，很多人甚至心生恐懼，擔憂起了自己的未來。

人工智慧真的會對人類產生如此大的威脅嗎？

【困難重重】

對於人工智慧這個過於龐大的概念，我們將它區分成弱人工智慧（weak AI，或Narrow AI）和強人工智慧（Strong AI或General AI）。

弱人工智慧是處理特定問題的人工智慧，AlphaGo就是一個專門下圍棋的弱人工智慧，iPhone里的Siri是一個專門語音識別的人工智慧，Google的搜索框里也藏著一個專門提供搜索建議的人工智慧——多虧了如今盛極一時的「人工神經網路」，我們已經愉快地發現，弱人工智慧表現得非常出色，在某些時候真的比人類還要高效。

與之對應的，強人工智慧模擬了完整的人類心智，我們通常會用能否通過「圖靈測試」看作強人工智慧的判斷標准，但這樣的人工智慧直到今天仍未實現。另外，我們還進一步遐想了「超人工智慧」這個概念，顧名思義，就是比人還睿智的人工智慧，也就是科幻藝術和大眾媒體中最擔心的那種情形——但在人工智慧的實踐上，我們恐怕要說這更接近盲目樂觀，追求的強人工智慧的征途絕不像一些未來展望者那樣，近在咫尺，迫在眉睫，數不清的艱難問題還等著我們攻克。

我們遭遇的第一個問題就是計算機的運算能力。

細胞雖小，卻異常復雜，神經元尤其如此。在最微小的尺度上，一個神經元有成千上萬個突觸與其它細胞連接，釋放或接受神經遞質，識別數百種獨立的活動，隨後發出高速傳導的神經興奮，在整個大腦內激起復雜而不確定的反饋，有些突觸還可以直接向腦脊液中釋放遞質和激素，在全身范圍內引發更大尺度的反應——時至今日，人類發現細胞已近400年，即便動用最強大的超級計算機，也只是靜態地構建出了一個突觸的微觀結構，真要模擬它完整的活動還無能為力——而人腦大約有860億個神經元。

最後，我們要再次反省一下預測未來這件事：一個平靜的社會大概激不起人們什麼興趣，所以我們總是在變革的浪潮中「高瞻遠矚」，但是我們忘了，科學革命或許加快了人類探索和改變世界的速度，但人類的認知過程從來都不是一帆風順。旁觀者贊美收獲時的成就，卻很少理會耕耘時的艱辛，盲目樂觀是他們永遠無法擺脫的缺陷。

⑺ 如何把電腦訓練好的神經網路移植到app上

有兩個思路。
一個online方式：
移動端做初步預處理，把數據傳到伺服器執行深度學習模型，現在很多APP都是這個思路, 優點是這個方式部署相對簡單，現成的框架（caffe，theano，mxnet，Torch) 做下封裝就可以直接拿來用，伺服器性能大, 能夠處理比較大的模型，缺點是必須聯網。
另外一種是offline方式：
根據硬體的性能，部署適當的模型。優點是可以離線執行。缺點也是明顯的，1）受限硬體，可能要運行個閹割版的模型 ，對模型精度會有一定的影響； 2) 要移植現成框架到移動平台比較麻煩, 各種依賴的剝離很痛苦，mxnet有個Android app的例子（Leliana/WhatsThis · GitHub), Torch 7也個Android版本soumith/torch-android · GitHub，可以參考下，當然如果編程能力強的話，自己寫個網路前傳的代碼。

⑻ 如何把電腦訓練好的神經網路移植到app上

這個要重新編寫程序了。如果你的電腦的程序與手機的APP程序不兼容就沒法了。還是就是如果匹配了那些文件一般要寫入APP程序的某個文件里，首先你要找到你電腦程序寫入的文件，然後在復制到手機APP的程序寫入的地方方便讀取就可以了