什么是设备端人工智能及其工作原理？

从聊天机器人到自动驾驶汽车，人工智能正在改变技术格局。人工智能采用迅速加速的领域之一是智能手机等消费设备。科技巨头正在竞相将设备上的人工智能功能集成到他们最新的硬件和软件中。

但到底什么是设备端人工智能，它是如何工作的？

什么是设备端人工智能及其工作原理

如今，大多数消费者人工智能都由存储在云中的庞大数据集提供支持。然而，将个人数据上传到人工智能服务器并不利于隐私。这就是设备端人工智能的用武之地。

设备端人工智能是指在设备本地而不是在云端运行的人工智能功能。这意味着人工智能处理直接在您的手机、平板电脑或其他设备上进行，无需连接到互联网。

它的底层工作原理如下：Stable Diffusion、DALLE-E、Midjourney 等 AI 模型使用大量数据和计算能力在云端进行训练。然后对这些模型进行优化，以便在目标设备上高效运行。优化后的人工智能模型被嵌入到应用程序中并下载到每个用户的设备上。应用程序数据在安全区域中保持隔离。

当应用需要执行识别声音或识别照片中的对象等任务时，它会使用设备的板载 CPU 或 GPU 在本地运行 AI 模型。 AI模型处理输入数据并生成输出预测或结果，而无需向外部发送任何数据。

所有这一切都完全发生在您的设备上，确保您的互动私密。

设备端人工智能如何让您受益

设备端人工智能可以在您的设备上提供令人印象深刻的功能。这包括使用稳定扩散等模型快速生成图像，可以在几秒钟内创建图像，速度非常快。如果您想快速为社交媒体帖子创建图像和背景，这可能会很棒。由于它是在本地处理的，因此您的图像提示仍然是私密的。

人工智能助手也可以在本地供电，根据您的数据和偏好（例如最喜欢的活动和健身水平）提供个性化体验。它可以理解自然语言来完成照片和视频编辑等任务。例如，您可以说“删除左边的人”来立即编辑图像。

对于摄影，设备上的人工智能可以启用诸如扩展图像边框（类似于 Photoshop 的填充功能）、同时使用前置和后置摄像头实现视频效果以及独立编辑不同图层等功能。

游戏图形还可以通过将分辨率提升至 8K、加速光线追踪以实现真实照明以及有效地将帧速率提高一倍来受益于设备上的 AI。关于音频，设备上的人工智能可以实现实时音频同步，因此视频和游戏中的音频永远不会不同步。即使您走进另一个房间，它也可以提供清晰的通话和音乐。

总体而言，设备上的人工智能符合许多用户的需求——快速结果和隐私——因为它可以在本地而不是云端进行更多处理。

设备端人工智能带来更快、更私密的人工智能体验

设备端人工智能非常简洁。它允许我们的手机和其他小工具在本地运行先进的人工智能算法，无需连接到云端，也不会出现延迟。

像高通这样的公司已经将他们最新的芯片与专用硬件打包在一起，以便在我们的设备上有效地运行神经网络。例如，高通的 Snapdragon 8 Gen 3 支持高达 24GB（在智能手机上！），集成了对 Stable Diffusion 和 Llama 2 的支持，并使用高通的 AI 堆栈来提供当前最好的设备上 AI 性能。

因此，随着每一代新一代智能手机的出现，我们预计会看到更强大的设备端 AI 功能，例如智能助手、实时翻译、自动照片编辑和快速生成 AI 图像。

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