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本文目录

1. AI是什么，人工智能的简称吗？
2. 大数据和人工智能有什么关联？
3. 手机上的AI技术有什么用？
4. 为什么手机会出现机器人的声音

AI是什么，人工智能的简称吗？

因为我自己是学软件的，所以可能对AI比较熟悉一点，AI是人工智能的简称，许多人喜欢把AI理解为机器人，其实这样是不准确的。我们可以把人工智能拆开来解释为“人工”和“智能”，简单来讲就是由我们人类创造出来的智能。换句话说，只要是人类创造出来的，能提高人类的生产生活的效率，降低重复性操作，或者能够代替人类工作的都可以称作AI（人工智能）

大数据和人工智能有什么关联？

第一层——两化融合

内容：

自动化——制造设备具备一定自动化能力，可实时产生生产制造的过程数据。

信息化——信息化主要指企业具备信息化能力，至少已经实施如ERP、MES、APS、WMS、SCM等传统软件，

物联网——具备RIFD、环境传感器等感知元件，可产生设备物联、物料物联、环境信息等。

作用：数据源

关键词：多源异构数据

第二层——信息通路

内容：

内部通路——打通企业内部网络数据通路，有条件可建立数据仓库或大数据中心。

外部通路——与互网联信息关联，通过爬虫或第三方数据服务获取商业舆情、用户画像等信息。

安全性——即在安全的基础上实现信息互通，尤其是内外部互通时，信息安全直接影响生产经营，甚至影响企业的竞争力。

作用：数据通道

关键词：消除信息孤岛

第三层——大数据

内容：

分布式集群——最著名的当属Hadoop生态圈，地球人都知道。

多源异构数据处理——多源是指企业需具备广泛数据来源，多源同时意味着较大数据量，传统IT架构处理千万级数据已经很困难了，要么牺牲时间要么牺牲硬件，而在大数据的分布式集群架构下，亿级数据秒处理只是入门门槛；异构是指要处理结构化数据、半结构化数据、非结构化数据，在传统的关系型数据库架构下，非结构化数据的处理采用对象存储，很难做到全文检索，而大数据架构下非结构化数据直接处理的模式多变灵活，且可与结构化数据进行关联分析。

数据运营——数据运营的概念在传统软件产品的世界中几乎是不存在的，以往软件提供特定功能，用户使用其功能。而在大数据的世界里，如果把数据比作钻石矿，大数据平台提供数据采集能力，数据就被开采；平台提供处理能力，数据矿就被提炼；平台提供配套运营体系，数据矿就变成了光彩夺目价值连城的首饰。数据运营能力决定了数据的价值，同时是不同的数据也是不同的矿藏，挖掘开采方式也不同，地貌也不同，因此配套解决方案也不应一套方法放之四海而皆准。

作用：数据探索

关键词：4个V（高速、高价值、大数据量、多样性）

第四层——人工智能

内容：

机器学习——分为有监督学习和无监督学习两种，当下最火的自然就是借AlphaGo扬名立万的深度学习领域了。

算法模型——构建数学算法模型，为企业应用场景提供支撑。可以是古老的贝叶斯，也可以是神经网络、灰度预测、随机森林等，原则就是算法为应用场景服务。

智能决策

作用：自学习能力参与决策、生产经营

关键词：自学习——只有具备自学习能力，才称得上人工智能，才具备了模拟人脑的能力，才能做我们的制造能力具备了大脑，才能称得上智能制造。

手机上的AI技术有什么用？

自从麒麟970率先加入NPU模块后，手机处理器似乎又回到了当初核心数量大战的时代，高通和苹果纷纷在处理器中加入AI计算模块，通过针对AI计算设计模块，不断提高处理器AI算力。那我们该如何衡量这些处理器的AI算力呢？我们不妨试试这些软件。

不过说AI跑分之前，我们首先要搞清楚各大厂商所谓的AI核心到底有什么用，是干什么的。而要分析作用之前，我们需要先解释清楚AI这个流行词。

手机上的AI到底是什么东西

所谓AI，其实就是指人工智能，如果将范围缩小在硬件层面，就是指模拟人类大脑结构的人工神经网络。说白了，就是模拟人的神经结构和功能的数学模型或计算模型，通过大量的人工神经元联结进行计算。不同于传统逻辑推理，基于大量数据统计的人工神经网络具有一定的判断力，在语音识别和图像识别上特别有优势。

单层神经元网络

而目前手机真正能用到AI（也就是神经网络）的功能也就集中在图像识别这一领域，各大厂商新加入的各种拍照方面的算法优化，也正是得益于手机图像识别能力的提升。

所以，现在最能体现手机AI算力的跑分软件，都使用了图片处理来衡量处理器的AI算力，AIBenchmark就是其中的代表。

AIBenchmark

这款软件主要测试了手机使用神经网络识别和处理图像的能力。并通过9个独立的神经网络执行不同的图像识别任务，考察各大处理器的AI处理能力。

这9个不同神经网络分别针对不同的识别任务，其一是对象识别/分类，通过输入不同的图片进行训练，AI能够对数量庞大的图片进行区分，在AIbenchmark中，它还使用了不同像素的分辨率来进行识别，以进行更精确和细小物体的检测。

对象识别测试

这一点与我们现在常见的“智慧识别”息息相关，虽然各大厂商都已经推出了这项功能，但是在识别准确率上都有所差别，因此这一项在跑分中还是拥有一定的说服力。

此外，识别也分为物体识别与面部识别，在面部识别上，AI将会将面部图像分解为不同的特征点，然后通过与库里特征点进行比对，最终输出最近似的结果。

面部识别测试

在我们的手机上，除了图片搜图片这种多对多的识别方案，也包括多对一的面部识别解锁方案。相比而言，面部识别方案需要比对的库里数据处理量虽然少，但是在特征点采集上面，面部识别的神经元网络需要经过更深次的细节训练。

之前的AI应用在于识别-对比环节，而这一步的AI则偏向图像处理环节。例如在缺少光学变焦的手机上，如果你放大图片的话，你会发现细节部分的噪点会十分突出，这是因为它细节部分全部都是由算法补充出来的。通过训练，AI能够对缺少过渡部分周围的像素进行识别，并且经过计算后自动填充，使得画面更加平滑自然。

使用神经网络对图像进行去模糊处理

而语义图像分割则是图像识别的进一步应用，也是立足在大量的图像识别上，然后针对整个画面识别的结果进行分类并加以标明。除此之外，AIbenchmark还测试了照片增强环节，这一项功能比较常见，就是常说的拍照AI模式，能够对画面场景进行识别以后按照预定的算法预设进行调整，比如说画面集体提亮，蓝天白云饱和度拉高等。

分割图像语义

前面说了这么多测试全部都是建立在图像识别上，但是对于一般手机而言，大量的图像计算会消耗大量的内存，所以最后一个测试，也是对手机内存大小的测试。

内存大小同样会限制识别图像大小

说了那么多，我们来看看目前市面上的处理器跑分成绩到底如何。我们将AIBenchmark官方的跑分天梯图奉上，大家也可以自己下载这个软件（搜索AIBenchmark即可），测测自己手机的AI性能究竟如何。

AI跑分排行榜

需要说明的是，目前跑分的前三名都是开发平台上测试的处理器。既然平台不同，性能和手机内部的同款处理器有差别也属于正常。

同时这个跑分软件也有很大的局限性，比如尚未支持iOS系统等问题，不过相信未来还会有更全面的AI评分标准。

毕竟目前的手机AI处理还处在“初级”水平，未来的路还很长，手机阵营三大芯片巨头谁胜谁负还未可知也。

为什么手机会出现机器人的声音

手机出现机器人声音可能是因为以下原因：

1.手机硬件问题：如果手机的扬声器或麦克风损坏或不良，可能会产生机器人声音。

2.网络问题：在进行电话或视频通话时，网络连接不稳定，可能会引起声音失真和机器人声音。

3.软件问题：应用程序或操作系统中的错误或漏洞可能导致机器人声音。

4.电池问题：如果手机的电池电量过低，它可能会影响声音质量，产生机器人声音。

5.其他干扰：来自其他电子设备，如无线电或电视，可能干扰手机信号，导致机器人声音。

如果手机经常出现机器人声音，建议检查软件和硬件问题，或咨询专业技术支持。

关于手机有人工智能英语到此分享完毕，希望能帮助到您。