神经网络移植到手机上

⑴ 基于人工神经网络模型的手机用户情况分析论文怎么写

咨询记录 · 回答于2021-08-05

⑵ 曾经离不开的CarPlay，什么时候开始被你悄悄抛弃了呢

曾经宣称在全球超过500款车型中预装、几乎成为车机系统主流的苹果CarPlay，如今却在默默地退出新车市场。车机系统主导权争夺战的新战场，也正悄然浮现。

“我对车机系统的唯一要求，就是要有CarPlay。”

类似的话语，在三五年前的消费者选购新车时并不鲜见。

在那个车联网并不发达、车机体验取决于车辆出厂时内置了多少本地数据的年代里，将手中的苹果手机插在车上，就可以享受到导航、音乐、Siri语音助手等服务，已经能够吊打一众的原厂车机。

如果内置在汽车中的系统和智能手机性能一样强大、体验一样方便，又有多少人还愿意上车后多此一举掏出手机呢？反过来，如果受限于客观条件，车机永远不可能在性能与生态应用上跟上手机，是否手机与车机的深度互联就是更好的解决方案呢？

事实上，也许苹果更期待早日揭开答案。根据域名查询网站Who.is公布的信息，苹果目前已经注册了包括apple.car、apple.auto在内等多个汽车相关的域名。如果CarPlay有一天真的被淘汰，那么苹果亲自下场造一台“苹果牌汽车”的日子也不会太远了……

本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。

⑶ 苹果手机将引入AI人工智能是真的吗

苹果的确已经开始进行这样的战略部署。其实，他们将人工智能的技术全面引入手机，早在五年前左右就已经开始了。但是， 近期据知情人士的透露，很有可能，苹果得到了一项新技术的突破，因此，iphone的整体性能会迎来下一次的飞跃。

我们都知道，尽管今年因为疫情风波，美国的整体股市受到了大量的冲击，可以说， 很多着名的科技龙头公司，都已经损失惨重。但是，有一个专注于手机，电脑研发的公司，不仅丝毫没有受到风波的影响，股价反而节节攀升；

让我们静静等待，手机行业会不会因为这次的变化，再次掀起一阵狂潮吧。

⑷ 如何把电脑训练好的神经网络移植到app上

分两部分：
1. 把程序移植(看什么代码写的了，移植到app上，iOS或者安卓，做个界面弄个后台)
2.数据库迁移(如果原来的数据存在于电脑本地，可以迁移到云端，由app通过网络访问获取必要信息)

⑸ 什么才是真正的人工智能手机

什么才是真正的人工智能手机？

麒麟970

除了此前推出的华为Mate 10系列，目前有消息指出荣耀新一代的旗舰产品荣耀V10也将搭载麒麟970这款芯片。荣耀手机官方微博前段时间发布了一条视频，写着：“Hi, I am AI”，致更懂你的未来。短短10秒的视频中未来科技感十足，星空、手机、宇宙、AI、机器人元素齐聚。

再联系之前荣耀总裁赵明微博中，关于“爱”、“AI”的暗示，不难看出，这些都是在为即将推出的人工智能手机荣耀V10预热。进一步的曝光消息指出，这还是一款全面屏产品。

事实上，也正是因为有了此前的荣耀Magic的智能引擎打头阵，这一次加入麒麟970人工智能芯片的荣耀V10才更加值得期待。有AI芯片的手机才是真AI手机，AI芯片及算法代表了厂商的真正技术，拥有真正的自学习能力，将给用户带来更多更好体验。

为什么这么说呢？NPU的加入到底对智能手机到底有什么意义呢？《新潮电子》在其日前刊登的一篇文章做了很浅显易懂的解释：

“CPU就好比是数学系的老教授，能够解决各类复杂数学问题，但单纯去做求解数值的函数运算显然费时费力；这时候，NPU就好比是一个科学计算器，你不能用它来直接解题，但由它来专门应付题目中需要求解函数数值的部分，显然要得心应手。”

也就是说，NPU的加入并不会明显提升CPU、GPU的性能，但它的出现，却能明显改变端侧的运算环境——而非简单的提升运算能力。

正如在前文提到端智能对比云智能可以让大量识别性的学习操作不需要再过分依赖于云端，而是直接在本地即时高效的处理。硬件级AI能力在手机中的加入，如果开放给第三方应用开发者，还能够带来极大的想象和扩展空间。

结语

国际数据公司（IDC）最新发布的手机季度跟踪报告显示，2017年第三季度，中国智能手机市场出货量略高于第二季度，但低于去年同期，同比下降约为1%。

相比显得有些枯燥的数据，聚焦在市场发展趋势上，IDC中国研究经理金迪表示："中国手机厂商在全球的市场竞争力持续增强，但在产业链上游的核心技术发展，以及智能化移动生态的部署仍有很大欠缺。”

他认为，今年智能手机在人工智能应用领域有所建树，但实际应用与服务提升并不显着。中国手机厂商需要投入更多资源与精力,着力解决用户在移动生态中的痛点问题，结合生态伙伴的技术优势，开发应用服务，并且考虑AI手机的核心应用布局，以及结合AR行业应用，探索在2018年后逐渐落地发展的路径。

毫无疑问，人工智能在移动终端市场已经是不可逆的大势所趋，已经布局端侧智能的厂商无疑抢得了先手优势。这两年的智能手机市场已经开始洗牌，在智能手机转AI或者说智慧手机的这次变革中，势必又将洗掉一批掉队者。

⑹ 人工智能真的能统治人类吗

作者：刘明河

近期，警惕人工智能的文章和报道越来越多，甚至有人宣称“随着计算机运算能力增强，强人工智能将在我们的有生之年出现，给人类文明带来前所未有的冲击”，这些看似有理有据的观点深入人心，很多人甚至心生恐惧，担忧起了自己的未来。

人工智能真的会对人类产生如此大的威胁吗？

【困难重重】

对于人工智能这个过于庞大的概念，我们将它区分成弱人工智能（weak AI，或Narrow AI）和强人工智能（Strong AI或General AI）。

弱人工智能是处理特定问题的人工智能，AlphaGo就是一个专门下围棋的弱人工智能，iPhone里的Siri是一个专门语音识别的人工智能，Google的搜索框里也藏着一个专门提供搜索建议的人工智能——多亏了如今盛极一时的“人工神经网络”，我们已经愉快地发现，弱人工智能表现得非常出色，在某些时候真的比人类还要高效。

与之对应的，强人工智能模拟了完整的人类心智，我们通常会用能否通过“图灵测试”看作强人工智能的判断标准，但这样的人工智能直到今天仍未实现。另外，我们还进一步遐想了“超人工智能”这个概念，顾名思义，就是比人还睿智的人工智能，也就是科幻艺术和大众媒体中最担心的那种情形——但在人工智能的实践上，我们恐怕要说这更接近盲目乐观，追求的强人工智能的征途绝不像一些未来展望者那样，近在咫尺，迫在眉睫，数不清的艰难问题还等着我们攻克。

我们遭遇的第一个问题就是计算机的运算能力。

细胞虽小，却异常复杂，神经元尤其如此。在最微小的尺度上，一个神经元有成千上万个突触与其它细胞连接，释放或接受神经递质，识别数百种独立的活动，随后发出高速传导的神经兴奋，在整个大脑内激起复杂而不确定的反馈，有些突触还可以直接向脑脊液中释放递质和激素，在全身范围内引发更大尺度的反应——时至今日，人类发现细胞已近400年，即便动用最强大的超级计算机，也只是静态地构建出了一个突触的微观结构，真要模拟它完整的活动还无能为力——而人脑大约有860亿个神经元。

最后，我们要再次反省一下预测未来这件事：一个平静的社会大概激不起人们什么兴趣，所以我们总是在变革的浪潮中“高瞻远瞩”，但是我们忘了，科学革命或许加快了人类探索和改变世界的速度，但人类的认知过程从来都不是一帆风顺。旁观者赞美收获时的成就，却很少理会耕耘时的艰辛，盲目乐观是他们永远无法摆脱的缺陷。

⑺ 如何把电脑训练好的神经网络移植到app上

有两个思路。
一个online方式：
移动端做初步预处理，把数据传到服务器执行深度学习模型，现在很多APP都是这个思路, 优点是这个方式部署相对简单，现成的框架（caffe，theano，mxnet，Torch) 做下封装就可以直接拿来用，服务器性能大, 能够处理比较大的模型，缺点是必须联网。
另外一种是offline方式：
根据硬件的性能，部署适当的模型。优点是可以离线执行。缺点也是明显的，1）受限硬件，可能要运行个阉割版的模型 ，对模型精度会有一定的影响； 2) 要移植现成框架到移动平台比较麻烦, 各种依赖的剥离很痛苦，mxnet有个Android app的例子（Leliana/WhatsThis · GitHub), Torch 7也个Android版本soumith/torch-android · GitHub，可以参考下，当然如果编程能力强的话，自己写个网络前传的代码。

⑻ 如何把电脑训练好的神经网络移植到app上

这个要重新编写程序了。如果你的电脑的程序与手机的APP程序不兼容就没法了。还是就是如果匹配了那些文件一般要写入APP程序的某个文件里，首先你要找到你电脑程序写入的文件，然后在复制到手机APP的程序写入的地方方便读取就可以了