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手机人工智能 技术与应用白皮书 （2019 年） 中国信息通信研究院 中国人工智能产业发展联盟 2019年6月 版权声明 本白皮书版权属于中国信息通信研究院和中国人工智能产业发展联盟，并受法律保护。转载、摘编或利用其它方式使用本白皮书文字或者观点的，应注明“来源：中国信息通信研究院和中国人工智能产业发展联盟”。违反上述声明者，编者将追究其相关法律责任。 前 言 随着手机从功能机向智能机的演变逐渐完成，移动互联网与智能手机的创新动力减弱，产业进入了有限创新、有限增长的成熟阶段，已成型的巨大产能迫切寻觅新的增长点；人工智能是一种引发诸多领域产生颠覆性变革的前沿技术，在视觉、语音、自然语言等应用领域迅速发展，并逐渐向终端延伸。2018年起，各主流终端厂商的旗舰机型均引入人工智能元素，通过触屏、摄像头、语音等多种方式，更直接地满足用户需求，改变其生活方式。人工智能对移动智能终端行业的赋能，或成为引发手机产业下一轮技术和创新变革的源动力。国内外巨头也纷纷看好其融合创新空间广阔，已争相发力，加快产业布局。 中国信通院以2019版白皮书为载体，系统探讨AI在手机上的技术融合与实际应用情况，对产业链的影响，面临的问题挑战，相应解决方案以及对未来发展趋势的展望，向产业界分享已知，共同推动我国人工智能和手机融合技术产业迈向新高度。 目 录 一、 智能手机产业发展基本态势..................................... 1 （一） 智能手机市场趋于饱和 ................................... 1 （二） AI 技术趋于实用化，从云侧向端侧延伸 ..................... 4 （三） AI 与手机融合创新空间广阔，手机企业加快布局 ............. 5 （四） 明确 AI 手机定义，将促进产业生态良性发展 ................ 6 二、 AI 在智能手机中的应用趋势 .................................... 7 （一） 端侧异构芯片加速升级，支撑 AI 专用计算力需求 ............ 7 （二） 智能化传感器件逐步成熟，推动感知交互技术创新 ............ 10 （三） 端侧 AI 框架和算法迭代创新，提供应用加速能力 ........... 11 （四） 5G 网络技术逐步走向商用，极大拓展 AI 应用场景............. 15 （五） AI 丰富智能手机应用场景，极大繁荣应用生态................ 17 三、 AI 对全球智能手机产业链的影响 ............................... 18 （一） 手机芯片产业 .......................................... 19 （二） 关键元器件产业 ........................................ 20 （三） 手机软件产业 .......................................... 22 四、 我国智能手机 AI 技术与应用发展情况........................... 24 （一） 我国终端产业对 AI 技术的应用已较为成熟 ................. 24 （二） 手机厂商加快 AI 技术布局 ............................... 25 （三） 算法企业深化手机场景能力 .............................. 26 五、 面临的问题与挑战............................................ 26 （一） 底层技术创新和生态建设布局有所不足 .................... 27 （二） 手机智能化能力标准与规范尚需完善 ...................... 27 （三） 手机与 AI 的结合带来安全与监管新挑战 ................... 28 六、 未来发展与展望.............................................. 30 （一） AI 芯片开始从高端向中低端普及 .......................... 30 （二） 算力、通信等基础能力提升，打造 AI 终端生态体系 ........... 30 （三） AI 终端多领域融合，向垂直行业渗透 ...................... 31 （四） 软件框架降低使用者技术门槛，扩展 AI 终端创新群体 ......... 31 手机人工智能技术与应用白皮书（2019） 一、 智能手机产业发展基本态势 （一） 智能手机市场趋于饱和 从市场规模来看，智能手机市场进入滞涨期。据 IDC 统计数据显示，全球智能手机出货量在 2015 年达到峰值，之后出现放缓趋势。2017 年全球智能手机出货量同比下滑 0.1%，2018 年前三季度出货量达到 10.3 亿部，较 2017 年下滑 2.9%。从国内市场来看，由于 4G 市场趋于饱和，5G、AI 等新技术尚未成熟，新的市场需求刺激不足导致换机周期拉长，我国智能手机出货量连续六个月负增长，市场呈现加速下滑态势。 数据来源：IDC 统计数据 图 1 2012-2018 年全球智能手机市场出货量统计 据中国信通院数据统计， 2019 年第一季度国内智能手机出货量总和达到 7693 万台，较 2018 年同比大幅下滑 11.9%，下滑趋势较全球市场更为明显。Digitimes Research 的数据显示，2019 年第一季度中国手机制造商的智能手机出货量季度环比下降 30.5%，同比下降5.8%，至 1.4 亿台。而 Canalys 的一项研究估计，中国智能手机市场40000 42000 44000 46000 48000 50000 52000 54000 2012Q1 2012Q2 2012Q3 2012Q4 2013Q1 2013Q2 2013Q3 2013Q4 2014Q1 2014Q2 2014Q3 2014Q4 2015Q1 2015Q2 2015Q3 2015Q4 2016Q1 2016Q2 2016Q3 2016Q4 2017Q1 2017Q2 2017Q3 2017Q4 2018Q1 2018Q2 2018Q3 2018Q4 1 手机人工智能技术与应用白皮书（2019） 第一季度同比萎缩 3%。 数据来源：中国信息通信研究院统计数据 图 2 2017-2019 年国内智能手机出货量统计 从技术架构来看，智能手机硬件技术处于微创新阶段。据企鹅智库发布的调研报告，自 2017 年起，用户的换机频率明显下降：从未用过 iPhone 的安卓用户中，至少一年一换的用户比从 34.7%下降到了 23.5%；iPhone 用户每年换机占比则下降至 16%。造成这一现象的主要原因在于 4G 浪潮褪去，智能手机创新势头放缓，性能提升主要围绕硬件规格的升级。纵观 2017 年至 2018 年，智能手机创新依旧主要围绕双 4G、全面屏、FaceID、无线充电等既有技术，双 4G 技术仅针对有双卡需求的部分用户；无线充电技术还在发展过程中，存在充电速度较慢、发热严重、标准不统一等问题；全面屏技术经过多年发展，屏占比已超过 90%关口，继续提升的空间十分有限；而人脸识别技术用户体验褒贬不一，甚至受到部分用户的抵制。不难看出，近两年智能手机在总体技术发展上依旧延续现有构架，缺乏颠覆性创新技术或设计，创新点主要用于提升用户感受以及使用方便度，难以对消0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000 1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月 2017年 2018年 2019年 2 手机人工智能技术与应用白皮书（2019） 费者换机形成真正的强驱动力。 从操作系统来看，寡头垄断市场格局已经确定。全球智能手机操作系统市场垄断态势明显，其中安卓占据 86%的市场份额，iOS 占据14%，其余操作系统的市场份额基本为零。纵观 2011 到 2018 年，随着手机产业从功能机到智能机的时代转型，Android 凭借其开源优势，iOS 凭借极致的用户体验，逐步打造了开放和封闭两种截然不同的生态模式，瓜分了手机操作系统的市场。随着智能机市场进入成熟稳定发展期，操作系统双寡头局面形成并稳固。 数据来源：IDC 统计数据 图 2 2011 至 2018 年几种主流操作系统占比变化 从应用程序来看，数量持续增长，应用场景、应用模式固化。随着智能手机的逐渐普及，其智能化的核心载体移动应用软件（下文简称 app）呈现井喷式的增长，对人们的社会生活方式和经济生产方式产生了深刻的影响，成为推动整个社会变革的重要抓手。例如Whatsapp、微信等即时通信类 app，基本代替了手机原本的运营商短信甚至语音业务，成为智能手机必备的基本功能之一。然而，据0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 Android IOS 塞班 黑莓 windows 3 手机人工智能技术与应用白皮书（2019） Gartner 数据的不完全统计显示，即时通信、搜索引擎和网络视频几类应用分别占据了 90%、80%和 70%以上的使用率，表明移动应用改变人们生活习惯的爆炸式突破后，其新增数量虽然持续上涨，但应用种类和每种类别的头部应用却相对持平，用户对移动应用的使用情况基本稳定在几种特定的应用上，应用的使用模式和使用场景也相对固化，缺少突破。 数据来源：IDC 统计数据 图 3 移动互联网用户 app 使用情况 （二） AI 技术趋于实用化，从云侧向端侧延伸 人工智能与行业领域深度融合。当前 AI 应用百花齐放，产业化发展由人工智能本身转为人工智能驱动，AI 融合赋能成为趋势。当前 AI 主要与安防、金融、交通、教育、医疗等领域相融合，利用深度学习、语音识别、人脸识别、机器视觉、逻辑推理等人工智能领域关键技术，支撑各行业的快速发展，为互联网创新提速注入能量。 人工智能技术端云一体态势初现。传统而言，很多对神经网络的0.65 0.7 0.75 0.8 0.85 0.9 0.95 2018Q4 2018Q2 2017Q4 2017Q2 即时通信(%) 搜索引擎 (%) 网络新闻 (%) 网络视频 (%) 网络音乐 (%) 网上支付 (%) 网络购物 (%) 4 手机人工智能技术与应用白皮书（2019） 训练和推理都是在云端或者基于服务器完成。随着移动处理器性能不断提升，连接技术不断演进所带来的完整可靠性，很多人工智能推理工作，如模式匹配、建模检测、分类、识别、检测等逐渐从云端转移到了手机侧，其主要原因可归结为以下三点。 一是用户使用场景所需。2018 年是人工智能大众化应用的开始，而移动手机作为当前互联网服务的主要入口，对人工智能功能需求也越来越迫切，虚拟助手、图片处理、图像识别、人脸解锁等应用成为主流。二是提升用户体验所需。手机侧人工智能的关键优势包括即时响应、可靠性提升，此外，还能确保在没有网络连接的情况下用户的人工智能体验能得到保障。三是数据隐私保护所需。个人数据隐私问题将成为人工智能领域除了技术、应用之外的一大热点。 尽管在这场迁徙中还面临着异构解决方案的融合、硬件开发成本、手机算力瓶颈等问题，但人工智能从云到端的演变已经在路上，未来人工智能算力将是端侧、边缘侧和云端的协同发展。 （三） AI 与手机融合创新空间广阔，手机企业加快布局 AI 应用范围不断扩大，极大提升使用体验。一是图像领域，其应用场景聚焦于场景识别、美颜、相册分类、背景虚化、暗光增强、人脸识别和文字识别。二是语音领域，包括智能助手、语音翻...