人工智能现如今已渗入渗出在医疗、安防、车辆交通、教导等方方面面的范畴，将 AI 技巧移植到普罗大年夜众的便携式生活中成为必定，将来更多致力于实现神经收集嵌入于移动端的产品将会应运而生，例如，车辆上的导航举措措施、游戏的手机客户端以及各类各样的手机 APP。这一方面是源竽暌冠，在移动端实现人工智能十分便利、便携，它可以随时随地知足人们的各类需求;另一方面，在离线的情况下，数据无需上传下传，降低了信息传递时光，同时还能加强用户隐私空间。人们有意愿、有需求直接把 AI 掌控在本身手中，大年夜而达到进一步改良生活品德，甚至于改变生活方法的目标。

同时，大年夜工业成长的角度，人工智能移动端的履行也势在必行。工业机械人、家居机械人等工业化产品也须要依托于具有可移植功能的嵌入式芯片。在硬件前提的成长限制了深度进修运行速度的时刻，软件算法技巧改进将会赓续改革，在这个改革过程中，终端设备智能化已经初见曙光。

然而，在此过程中，还有一些有待于霸占的瓶颈和存在的问题。比如，若何改良二值神经收集模型在大年夜范围数据库上的表示存在不足的问题;若何对现有的二值化收集算法进行精度和速度上的优化;而进行二值化的收集模型比拟于全精度的收集，存在的信息损掉这个缺点，是否可以被三值收集来弥补;还有一个在工业范畴十分重要的问题，若何将理论算法高效地落地，甚至是否可以开辟出具备落地性的收集模型或是框架。这些问题都将是将来研发人员的存眷核心和研究偏向。

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【义务编辑：武晓燕 TEL：（010）68476606】

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本文标题：XNOR-NET技术详解：AI技术落地移动端新时代即将崛起

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