新一代智能终端扩展功能边界,促进人、机、物、境深度互联融合

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摘要 12月30日消息(九九)当前,全球新一轮科技革命和产业变革正深入发展,信息通信技术创新已从过去单点突破转变为多技术协同推进及群体性演变。人工智能、物联网、卫星通信和大数据等关键技术

12月30日消息(九九)当前,全球新一轮科技革命和产业变革正深入发展,信息通信技术创新已从过去单点突破转变为多技术协同推进及群体性演变。人工智能、物联网、卫星通信和大数据等关键技术不断突破,加速终端行业创新进程,新一代智能终端逐渐走深向实,推动人类社会进入智慧化时代。Xji喜好网-记录每日喜好的科技时尚娱乐生活

中国信通院日前发布《新一代智能终端蓝皮书(2024年)》,深入剖析新一代智能终端的发展现状、技术特点、产业生态、市场前景及对未来的憧憬展望,为相关领域的决策者、研究者及从业者提供全面而深入的洞察与参考。Xji喜好网-记录每日喜好的科技时尚娱乐生活

新一代智能终端呈现“四新”趋势特征Xji喜好网-记录每日喜好的科技时尚娱乐生活

根据技术发展路线、应用服务智能化水平等要素,智能终端演进历程可概括为以下四个关键阶段。Xji喜好网-记录每日喜好的科技时尚娱乐生活

智能终端演进历程可概括为4个关键阶段。计算智能起步期(1995年—2007年),终端初步具备基础的数据计算和传输能力,硬件和软件技术尚在发展初期,应用生态处于早期萌芽阶段。应用智能导入期(2007年—2011年),iOS、Android及Windows Phone等移动智能操作系统正式问世,应用程序被广泛引入终端设备以提供多类型服务,智能应用生态初步构建。单点智能普及期(2011年—2020年),新一代信息技术驱动终端软硬件升级变革,应用生态进入多元化发展阶段,万物互联迎来新机遇。协同智慧发展期(2020年以来),人工智能、物联网等技术取得关键性突破,终端交互方式及服务方式发生深度革新,推动智能终端进入万物智联、协同智慧新纪元。Xji喜好网-记录每日喜好的科技时尚娱乐生活

蓝皮书提出,新一代智能终端指基于信息通信技术,以强感知、强计算、强交互、强体验提升为目标,能够执行多元化复杂任务,为用户提供强智能服务的新型智能终端。Xji喜好网-记录每日喜好的科技时尚娱乐生活

新一代智能终端扩展了智能终端的功能和边界,支持人类对物理世界更深刻的感知与理解,更加强调系统整体的智能互联和智能化管理,旨在通过更全面、综合的智能化应用,促进人、机、物、境的深度互联融合。Xji喜好网-记录每日喜好的科技时尚娱乐生活

新一代智能终端呈现“四新”趋势特征:一是新交互,从“单一模态交互”走向“多模态交互”,交互方式从“人理解机器”逐渐演变为“机器理解人”;二是新应用,传统应用向智能化升级,衍生出应用+AI、AI原生应用两类代表性范式;三是新服务,服务模式由“以用户指令为驱动”转变为“以用户意图为导向”,由“被动服务”转变为“主动服务”;四是新场景,新兴技术推动业务场景从“万物互联”进入“万物智联”。Xji喜好网-记录每日喜好的科技时尚娱乐生活

随着人工智能工程化的加速推进,新产品新模式层出不穷,催生了AI 手机、AI PC、AI 可穿戴设备等系列人工智能终端,并成为新一代智能终端的代表性应用产品。Xji喜好网-记录每日喜好的科技时尚娱乐生活

端云协同加速软件重构Xji喜好网-记录每日喜好的科技时尚娱乐生活

蓝皮书指出,新一代智能终端技术创新重点,一是终端硬件创新升级,助推端侧性能加速提升;二是平台软件加速重构,端云协同成为主要路径;三是多重技术综合应用,催生人机交互全新范式;四是安全防护策略演进,筑牢用户安全隐私屏障。Xji喜好网-记录每日喜好的科技时尚娱乐生活

AI技术在终端产品的融入度正逐步深化,在软件层面,主要分为“应用加入AI”“系统导入AI”“AI重构原生OS”三个阶段。第一阶段“应用加入AI”的AI功能较为简单,强调单点特性的智能增强,如翻译,图片处理,文字识别等领域引入AI能力,实现方式为将各类AI能力集成至应用软件中,主要的计算处理任务在云端运行;第二阶段“系统导入AI”是指AI能力下沉至OS侧,并对系统高频应用和服务进行智能化改造,AI 功能融入终端预装应用,如图片一键消除、图库检索、日程自动生成等;第三阶段“AI 重构原生OS”是以AIXji喜好网-记录每日喜好的科技时尚娱乐生活

为中心重构系统及应用,包括交互方式、意图理解、执行方式、系统资源调度等,以系统级入口和全局可用的超级智能体,实现更自然的多模态交互。Xji喜好网-记录每日喜好的科技时尚娱乐生活

当前处于“系统导入AI”阶段,多家终端厂商在旗舰机操作系统中加入AI模型和AI Agent,尝试以AI重构原生OS。Xji喜好网-记录每日喜好的科技时尚娱乐生活

蓝皮书同时指出,端侧模型优势点在于低延迟、强隐私保护、免受网络强弱限制,满足自动驾驶、智能机器人等实时性要求高的场景,处理敏感信息(如医疗、金融数据)更具安全性。但受终端计算、存储和能耗限制,无法支持较大规模的 AI 模型,所以当前端侧大模型常用于处理算力要求较低的任务,如翻译、图片编辑、本地搜索等。云侧大模型优势点在于算力强、知识库丰富、可扩展性与灵活性好,能够支持更大规模的模型部署和训练,所以Xji喜好网-记录每日喜好的科技时尚娱乐生活

云侧负责算力要求高的AI工作,如提供更高品质的内容生成及更复杂的推理任务。Xji喜好网-记录每日喜好的科技时尚娱乐生活

综合终端的成本、性能、功耗等要求,端云协同成为主流解决方案。端侧模型兼顾本地化运行的算力限制,负责执行实时数据的采集和处理、敏感数据本地处理、用户意图理解、贴合用户的个性智能化、端侧计算资源调度等功能,做到本地化快速响应;云侧大模型做深度用户意图理解、复杂指令拆分与执行、跨设备协同、远程设备管理等。未来端云协同仍为主流部署模式,并将不断优化云侧、端侧资源调度和使用,平衡能力、效率、功耗等关键性能,有望在智能家居、自动驾驶、工业制造等行业场景提供更多服务。 Xji喜好网-记录每日喜好的科技时尚娱乐生活

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