移动端AI与ML应用开发：基于iOS和Android

译者序

移动端人工智能和机器学习（On-Device AI and Machine Learning）是指把人工智能和机

器学习的应用放在移动端来做。这里的“移动端”是相对于云服务而言的。它可以是手

机，也可以是 IoT（物联网）设备等。

由于模型大小、计算能力等方面的问题，传统的机器学习很多都是放在服务器端做的，

服务器端一般安装有计算能力强劲的 Nvidia GPU。而随着以手机为代表的移动端算力的

提高，以及模型设计本身的改进，能力更强的模型逐渐能够部署到移动端上运行。

2017 年 5 月，Google 在年度 I/O 大会上宣布会推出 TensorFlow Lite，其运行在下一代

Android 系统将会新增的 Neural Network API 之上，使得开发者可以将 TensorFlow 深度

学习框架创建的模型移植到移动端上运行。

Apple 在 2017 WWDC 大会上宣布更新 iOS 11 时一并推出了面向开发者的全新机器学

习框架

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Core ML，声称能让本地数据处理更加方便快捷。据介绍，Core ML 提供支

持人脸追踪、人脸检测、地标检测、文本检测、条码识别、物体追踪、图像匹配等任务

的 API。

由上述内容可以看到，两大移动设备操作系统提供商 Google 和 Apple，以及深度学习框

架社区，都为 On Device AI 做了很多准备，而且从 GitHub 和国内外的开发者博客上，

我们可以看到非常多的基于 Core ML、TensorFlow Lite 等深度学习框架的移动端应用

案例，其体现了开发者对这个趋势的极大热情。无论我们是哪个移动平台的开发者，都

应该清晰地认识到这个趋势，及时点亮自己的技能点，为用户提供更智能、更人性化的

应用。

现在移动设备已成为大多数人的主要计算设备 ...