全球領先的信息技術(shù)研究和顧問公司Gartner的報告指出，人工智能（AI）不僅將幫助智能手機廠商留住現(xiàn)有用戶，還能助力其贏得新客戶，因此AI會是智能手機廠商實現(xiàn)核心產(chǎn)品差異化的重要手段。隨著智能手機市場逐漸從銷售技術(shù)產(chǎn)品轉(zhuǎn)向提供令人信服的個性化體驗，在智能手機上運行AI解決方案將成為未來兩年手機廠商發(fā)展路線圖的重要組成部分。
Gartner預測，到2022年，80%售出的智能手機將擁有基于設備的人工智能（on-device AI），與2017年的10%相比，增加迅猛。目前，基于設備的人工智能僅限于高級設備，憑借在本地處理和存儲數(shù)據(jù)，它可以提供比完全基于云端AI（full cloud-based AI）更好的數(shù)據(jù)保護和電源管理。
Gartner研究總監(jiān)呂俊寬表示：“隨著智能手機逐步成為一種日用品，廠商正在尋找產(chǎn)品差異化的方法。未來具備AI功能的智能手機能夠幫助用戶學習、規(guī)劃和解決問題。AI不僅讓智能手機變得更加智能，還能通過減少用戶的認知負擔來增強用戶體驗。然而，應用于智能手機的AI功能目前尚處于起步階段。”
AI驅(qū)動型智能手機的10種用途
Gartner研究總監(jiān)Roberta Cozza認為：“在今后兩年內(nèi)，大部分使用案例仍將拘泥于單一的AI功能和技術(shù)。展望未來，智能手機將融合兩種或更多種AI功能和技術(shù)，以提供更高級的用戶體驗。”
Gartner為AI驅(qū)動型智能手機確定了10種具有重大影響力的用途，幫助廠商及企業(yè)為客戶提供更多價值。
1）移動端“Digital Me”（"Digital Me" Sitting on the Device）
智能手機將成為用戶的一種延伸，它可以識別、預測用戶的下一步行動；還能夠理解用戶身份、用戶需求、需要時間、用戶交待的任務以及在獲得授權(quán)后執(zhí)行任務。
Gartner首席研究分析師王爭表示：“智能手機將與用戶如影隨形，幫助他們學習、計劃和解決問題。智能手機將利用傳感器、攝像頭和數(shù)據(jù)自動完成這些任務。例如：在聯(lián)網(wǎng)家庭（connected home）中，它能設置吸塵器在家中無人時打掃房間，或者在用戶到家前20分鐘啟動電飯煲。”
2）用戶認證（User Authentication）
基于密碼的簡單身份驗證越來越復雜，效率也越來越低，這就導致了安全性差、用戶體驗不佳和使用成本居高不下。結(jié)合機器學習（machine learning）、生物識別（biometrics）和用戶行為的安全技術(shù)將提高可用性和自助服務功能。例如：智能手機無需密碼或主動身份驗證即可捕獲和學習用戶行為，例如觀察用戶走路的姿態(tài)以及在手機上觸摸滑動、點擊操作、滾動和輸入的方式。
3）情感識別（Emotion Recognition）
情緒感知系統(tǒng)（emotion sensing systems）和情感計算（affective computing）能讓智能手機檢測、分析、處理和回應人們的情感狀態(tài)和情緒。虛擬個人助理（virtual personal assistants）的普及和用于會話系統(tǒng)（conversational systems）的其它AI技術(shù)正在促使手機廠商引入情感智能（emotional intelligence），來提供更好的情境和更好的服務體驗。例如：汽車制造商可以使用智能手機的前置攝像頭了解駕駛員的身體狀況或評估疲勞水平，以此提高安全性。
4）自然語言理解（Natural-Language Understanding）
智能手機的持續(xù)訓練和深度學習將提高其語音識別的準確性，同時更好地理解用戶的具體意圖。例如：當用戶說“天氣很冷”時，智能手機可根據(jù)情況來判斷用戶的真實意圖是“請在線訂購一件夾克衫”還是“請將空調(diào)溫度調(diào)高”。此外，在國外旅行時，自然語言理解的功能可以用于智能手機上近乎實時的語音翻譯。
5）增強現(xiàn)實（AR）和AI視覺（AI Vision）
隨著iOS 11正式發(fā)布，蘋果推出了ARKit功能——它為開發(fā)人員提供一種新工具，可以更加輕松地將AR添加到應用程序中。谷歌同樣宣布推出Android版ARCore AR開發(fā)工具，并計劃在2019年年底之前，在約1億個Android設備上啟用AR。谷歌預計幾乎所有Android新手機在明年都將配備AR-ready功能。在應用程序中使用AR的一個例子就是收集用戶數(shù)據(jù)和檢測諸如皮膚癌或胰腺癌的疾病。
6）設備管理（Device Management）
機器學習將提高設備性能和待機時間。在配備多個傳感器后，智能手機可以更好地理解和學習用戶的行為，例如：何時啟用某種應用。智能手機將在后臺運行經(jīng)常使用的應用程序以便快速重啟或者關閉未使用的應用，節(jié)省內(nèi)存和電池。
7）個人分析（Personal Profiling）
智能手機能夠收集行為和個人分析數(shù)據(jù)。用戶可以根據(jù)正在進行的活動及其所處環(huán)境（如：家中、汽車、辦公室或休閑活動）動態(tài)地獲得保護和協(xié)助。保險公司等服務提供商現(xiàn)在可以更加關注用戶而非資產(chǎn)。例如它們可以根據(jù)用戶的駕駛行為調(diào)整汽車保險費率。
8）內(nèi)容審查/檢測（Content Censorship/Detection）
限制內(nèi)容將被自動檢測。不良圖像、視頻或文本將被標記，同時啟動各種通知警報。計算機識別軟件可以檢測違反法律或政策的內(nèi)容。例如，在高度安全的設施中拍攝照片或在公司付費的智能手機上存儲高度機密數(shù)據(jù)的行為都將被告知IT部門。
9）個人拍攝（Personal Photographing）
個人拍攝包括智能手機能夠基于用戶個人審美偏好自動生成美圖照片。例如：東西方之間有著不同的審美偏好，大多數(shù)中國人喜歡白皙的膚色，而西方的消費者更喜歡棕褐色的膚色。
10）音頻分析（Audio Analytic）
智能手機的麥克風能夠持續(xù)收聽真實世界的聲音。該設備上的人工智能功能可以通過分辨這些聲音來指導用戶或觸發(fā)事件。例如：當智能手機聽到用戶打鼾聲時，其將觸發(fā)用戶的腕帶，以提醒用戶改變睡眠姿勢。 
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