鸿蒙Next在AI赋能方面有何独特设计？

Question

鸿蒙Next在AI赋能方面有何独特设计？如何实现AI算法与系统内核的深度融合，以提升智能终端的实时响应能力和能效比？请结合具体案例说明AI技术在系统资源调度、应用优化等方面的应用细节。

Answer 1

鸿蒙Next系统在AI赋能方面有着独特的设计，通过将AI算法与系统内核深度融合，显著提升了智能终端的实时响应能力和能效比。以下是具体的设计和应用细节：

AI赋能的独特设计

• 全栈硬件和云端协同算力系统：
  鸿蒙Next系统通过自研的全栈硬件（如昇腾芯片）和云端协同算力系统，为人工智能的运行提供了强大的动力支持。这种协同算力系统可以在本地进行快速的实时响应，也可以在云端进行大规模的数据训练和复杂的模型推理，从而大幅提升AI的运行效率和性能。
• 盘古大模型：
  盘古大模型是鸿蒙Next人工智能的核心模型支撑。它赋予了小艺智能助手更强的记忆、推理和规划能力，使其能够支持23类常用记忆类型，掌握万亿token的知识量。基于盘古大模型，小艺可以实现诸如将带有表格的图片转化为表格、根据邮件内容规划导航路线、自动调取日程安排并发送短信等复杂功能。
• 鸿蒙原生智能框架与意图框架：
  鸿蒙原生智能框架将AI能力深度融入操作系统的各个子模块，如图像识别、智能通话、文档处理和跨应用协同等，使得系统的各个功能模块都具备了智能特性。例如，在图像识别方面，系统能够快速准确地识别图片中的内容，并进行分类和标注；在智能通话中，能够实现语音识别、语义理解和智能回复等功能。

AI算法与系统内核的深度融合

• 高效的进程间通信（IPC）：
  鸿蒙Next的微内核架构通过高效的进程间通信机制，实现了各模块间的数据交互和协同工作。例如，在决策树并行计算中，数据预处理模块处理完数据后，可以通过IPC快速将数据传递给特征选择模块，确保数据在各模块间的高效流转。
• 智能资源调度：
  鸿蒙Next利用微内核架构对系统资源进行更加精细的管理和调度。通过实时监测系统资源的使用情况，智能地分配CPU、GPU等资源给AI应用，确保其在运行过程中能够获得足够的资源支持，避免因资源不足而导致的性能下降。
• 软硬件协同优化：
  鸿蒙Next在软件方面通过算法、资源管理和框架优化挖掘潜力；在硬件方面则通过芯片适配、传感器和存储优化提供动力。这种软硬件协同优化实现了资源共享、任务调度和数据处理的突破，大幅提升了AI应用的性能。

具体案例

1. 图像识别与智能通话：
   在图像识别方面，鸿蒙Next系统可以快速准确地识别图片中的内容，并进行分类和标注。在智能通话中，系统能够实现语音识别、语义理解和智能回复等功能。这些功能都是通过将AI算法深度融入操作系统的各个子模块来实现的。
2. 决策树并行计算：
   鸿蒙Next利用其微内核架构和高效的进程间通信机制，实现了决策树构建、训练和预测任务的并行计算。例如，在医疗领域，假设驱动AI可以用于疾病诊断和治疗方案推荐，通过自监督学习和强化学习提升图像与语音识别的准确性。
3. 智能关卡设计：
   在游戏应用中，AI技术可以通过学习玩家行为、自动生成内容、自适应难度调整、优化布局与流程及增强互动性，实现个性化、多样化的智能关卡设计，提升沉浸感和趣味性。