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¿Qué tecnologías de IA hay en nuestros teléfonos?

1. Desbloqueo facial. Mediante algoritmos eficientes de reconocimiento facial, los teléfonos móviles pueden lograr un desbloqueo facial a nivel de milisegundos.

2. Certificación de pago en vivo. Podemos escanear el rostro de una persona y analizar si es él/ella, realizando así la autenticación de pago facial financiero.

Además de las presentaciones a pantalla completa en las principales conferencias de telefonía móvil de este año, la característica más común es la IA. A juzgar por la popularidad actual, esta palabra se mencionará con frecuencia en los lanzamientos de teléfonos móviles en la segunda mitad del año. En este caso, el profesor Nicholas predijo audazmente que, en poco tiempo, la IA se convertirá en una característica estándar de los teléfonos inteligentes.

Entonces, ¿qué es la IA? ¿Cuál es la diferencia entre los teléfonos con tecnología de IA? ¿Qué nos aporta? En cuanto a la IA (inteligencia artificial), la inteligencia artificial se entiende como el proceso de información que simula la conciencia y el pensamiento humanos. La inteligencia artificial no es inteligencia humana, pero puede pensar como los humanos o superar la inteligencia humana.

En cuanto al mercado actual de la IA, la IA se puede dividir a grandes rasgos en tres tipos.

Representante de la bendición del chip AI: Kirin 970 El chip AI con el que estamos más familiarizados debería ser el primer procesador Kirin 970 lanzado por Huawei HiSilicon con NPU integrada. Integra la unidad informática dedicada a AI NPU y. No ocupa otros recursos de hardware. En el procesamiento de algunas aplicaciones de IA, se liberan más recursos de CPU y GPU para procesar otras aplicaciones. La IA del Snapdragon 845 opera datos de forma asincrónica en el terminal. En pocas palabras, integra el algoritmo de IA en la arquitectura existente.

Representante de IA de cámara: Google Google se centra principalmente en algoritmos de IA y computación en la nube. Puede reflejarse plenamente en los diversos dispositivos portátiles, domésticos y móviles de Google. No hay un chip de IA dedicado, pero el algoritmo y la unidad de procesamiento de imágenes de IA se utilizan para completar la compensación de las capacidades fotográficas, como la fotografía con desenfoque dinámico.

Representantes de APPs con algoritmos de IA: Beauty Camera añade algunos algoritmos de IA a la APP, que es más económico y rápido que los dos primeros. Así es como las cámaras de belleza y las cámaras de belleza toman fotografías a través de los contornos del rostro y del cuerpo humano, el reconocimiento de escenas y el desenfoque automático del fondo. Recientemente, el vivo NEX recientemente desarrollado también ha comenzado a intentar incluir la inteligencia artificial en aplicaciones de terceros.

En cuanto a la aplicación de la IA en los teléfonos móviles, la aplicación de la IA en los teléfonos móviles se puede dividir simplemente en tres categorías: interacción persona-computadora, reconocimiento facial y embellecimiento de fotografías.

Actualmente las experiencias interactivas son muy utilizadas en asistentes de voz, traducción de voz, posicionamiento inteligente, etc. Al igual que Siri, Cortana y Xiao Ai, todos ellos son asistentes de voz inteligentes de la IA. Pero la voz inteligente es sólo una simple aplicación de la IA, por lo que la interacción persona-computadora todavía tiene mucho margen de desarrollo.

Antes de la IA de reconocimiento facial, el reconocimiento facial de los teléfonos móviles se implementaba mediante algoritmos de software del sistema y hardware de la cámara. Una vez agregada la IA, puedes recordar y familiarizarte con los rasgos faciales a través de cientos de millones de métodos de cálculo. También puede registrar en detalle tus comportamientos y hábitos diarios y analizar si eres el propietario del teléfono.

Con el apoyo de la tecnología de IA para embellecer la fotografía, podemos detectar y obtener directamente la luz, los detalles locales, el color y otra información del objeto fotografiado, dejar que la IA genere una red y luego realizar un aprendizaje por refuerzo profundo para capturar de manera integral y meticulosa el análisis del objeto fotografiado, y finalmente generar una decisión y luego optimizar aún más las características del sujeto para obtener diferentes representaciones, haciendo el retrato más claro y suave;