11 月 9 日下午 2 點半，支付寶體驗科技沙龍第 3 期帶大家走進螞蟻端智能技術(shù)，從技術(shù)能力和應(yīng)用場景兩個維度，與大家分享螞蟻在端智能領(lǐng)域的進展與思考。

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什么是端智能

如果要用一句話簡單表達，我覺得就是讓端具備思考決策能力。移動互聯(lián)網(wǎng)時代，常見的業(yè)務(wù)模式是端負責內(nèi)容呈現(xiàn)，云端進行推薦決策，而端智能則是在端側(cè)進行實時感知、計算、決策和干預(yù)，通過讓端具備機器學(xué)習(xí)能力，帶來業(yè)務(wù)效果提升。

為什么要用端智能

涉及到端智能相關(guān)的文章都避免不了要說一說這塊，不免俗，我們也得提。由于端具有天然的分布式且能實時感知用戶的操作和時空行為，在端上進行 AI 方案的部署執(zhí)行，在實時性、個性化、云端資源消耗和安全隱私上有明顯的優(yōu)勢。

端智能應(yīng)用挑戰(zhàn)

這么看端智能還是一個不錯的技術(shù)領(lǐng)域，那為啥它沒像云側(cè)智能那樣快速普及和發(fā)展呢？拋開應(yīng)用場景、人員投入等因素，單看技術(shù)落地本身，端智能技術(shù)相對于云智能技術(shù)還面臨著特定的挑戰(zhàn)：

• 包大小挑戰(zhàn)，在端上進行 AI 工程技術(shù)，就涉及占用 APP 的安裝包大小、存儲資源，這對端計算引擎瘦身、端模型大小、端模型壓縮、動態(tài)發(fā)布等能力都提出了較高的要求。

• 性能挑戰(zhàn)，由于使用移動設(shè)備的計算資源，要兼顧用戶體驗與計算效率的平衡，需要針對移動端設(shè)備 CPU/GPU、內(nèi)存、耗電、指令集、線程調(diào)度等進行持續(xù)優(yōu)化。

• 適配挑戰(zhàn)，面對設(shè)備、系統(tǒng)版本的碎片化，端智能技術(shù)需要進行大量適配，確保運行時的穩(wěn)定性與可用性。

此外，端智能與云智能本身就不是割裂的技術(shù)體系，不是非此即彼，而是相輔相成、互為補充。隨著技術(shù)的深入發(fā)展，如何讓兩者更好的協(xié)同，將是未來更大的挑戰(zhàn)。

我們的分享

螞蟻端智能技術(shù)從 2017 年“掃?！被顒拥奶岢龅浆F(xiàn)在深入到營銷互動、IoT、安全風(fēng)控等場景的方方面面，逐步搭建起適用于螞蟻業(yè)務(wù)場景的端智能基礎(chǔ)設(shè)施，沉淀了諸如 xNN 推理引擎、MobileAIR 端計算容器、千 X 千模等技術(shù)模塊。 本次沙龍我們將從技術(shù)能力和應(yīng)用場景兩個維度，與大家分享螞蟻在端智能領(lǐng)域的進展與思考。?重磅內(nèi)容提前預(yù)告：

• xNN 輕量化建模向可伸縮建模演進的思考

• MobileAIR 計算引擎、特征引擎與決策引擎核心設(shè)計思路

• 從單一模型部署到千 x 千模的工程實施方案

• OCR&視覺互動領(lǐng)域算法建模思路

• 財富 tab 端云協(xié)同決策應(yīng)用實踐

詳細議程