概述

移动端所说的AI，通常是指“机器学习”。
定义：机器学习其实就是研究计算机怎样模拟人类的学习行为，以获取新的知识或技能，并重新组织已有的知识结构使之不断改善自身。从实践的意义上来说，机器学习是一类从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法。

目前，机器学习已经有了十分广泛的应用，如：数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、语音和手写识别、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、DNA序列测序、战略游戏与机器人运用。

机器学习

机器学习包含了几个重要元素：数据集、AI算法、AI模型，如下图：

通过训练，得到最终的AI模型，可以做什么？如下图：

预测结果的准确性取决于模型的判断合理性（即算法的准确性与合理性、数据特征各参数的正确性）

移动端现状

Android端，谷歌提供的面向Android和iOS设备的跨平台人工智能SDK： ML Kit

iOS端，苹果提供的用于iOS设备的机器学习软件开发工具包：Core ML

ML Kit与 Core ML功能对比，如下：

ML Kit
1、跨平台，支持Android与iOS
2、支持模型云托管
3、支持模型离线本地化
4、使用*.tflite 模型文件
5、系统版本要求Android  4.1 + ,   iOS  9.0 +

Core ML
1、非跨平台，仅支持iOS
2、不支持模型云托管
3、支持模型离线本地化
4、使用*.mlmodel模型文件
5、系统版本要求iOS  11+

AI 模型

现阶段，机器学习模型推理框架较多，常用的如：TensorFlow、keras、Caffe等。
通过训练产生的模型文件种类也较多，包括：.pb、.ckpt、.caffemodel、.h5、.pkl等格式。

移动端受设备限制，不能支撑常规模型运算：

1、内存、存储空间较小，模型不能复杂；
2、运算能力差，不如专门的伺服器，只能使用相对简单的运算法；
3、电力有限，不适合长时间运算；

所以，移动设备使用AI时，需要将框架已训练模型文件转为Android与iOS能识别的.tflite、.mlmodel模型文件。

模型转换

下面列出几个主流的模型框架与对应的转换工具（本处只列出主流转换工具，第三方平台也有很多转换工具）

Toco示例：

toco --input_file=$(pwd)/mobilenet_v1_1.0_224/frozen_graph.pb       --input_format=TENSORFLOW_GRAPHDEF       --output_format=TFLITE       --output_file=/tmp/mobilenet_v1_1.0_224.tflite       --inference_type=FLOAT       --input_type=FLOAT       --input_arrays=input       --output_arrays=MobilenetV1/Predictions/Reshape_1 --input_shapes=1,224,224,3

tflite_convert示例：

tflite_convert --output_file=/home/yourname/Documents/tensorflow/images/500pics2/model/my_model.tflite --keras_model_file=/home/yourname/Documents/tensorflow/images/500pics2/model/my_model.h5

Core ML Tools示例：

import coremltools
coreml_model = coremltools.converters.caffe.convert('XXX.caffemodel')
coreml_model.save('XXX.mlmodel')

官方已提供的模型与API

谷歌：

官网：https://firebase.google.com/docs/ml-kit/

苹果：

ML Kit的使用

谷歌的ML Kit是与Firebase移动开发平台完全集成的机器学习模块，可用于iOS和Android，移动端集成示意图，如下：

总结

本篇文章仅为说明AI的基础概念，让大家对移动端AI有一定的认识。
文章中概念性的内容较多，如有描述不当的地方，请指出，多谢。

后续，会继续更新Android与iOS AI相关的使用。