AI移動終端應該具有如下特征:從系統(tǒng)架構上來看，應同時滿足在硬件層具備AI加速單元。軟件層支持專用移動終端推理框架，交互層支持攝像頭、傳感器、觸屏、語音等多種感知方式，且從業(yè)務功能和應用場景來看，應搭載基于計算機視覺、自然語言處理等技術的應用，能通過收集和分析各類交互信息、感知用戶使用習慣來優(yōu)化系統(tǒng)資源配置，經(jīng)云側或移動終端進行學習處理，提升使用效率，降低系統(tǒng)功耗，同時能夠結合場景的數(shù)據(jù)分析和用戶行為感知為使用者提供更“智慧化”和個性化的服務。
基于這些技術特點，智能手機、平板電腦等移動終端需要有區(qū)別于傳統(tǒng)智能終端的全面的AI處理能力來進行支持。從底層芯片、操作系統(tǒng)到上層應用，AI移動終端功能拓撲結構相比于傳統(tǒng)的智能終端存在較大差異。我們將AI移動終端從技術架構上分為四層，分別是應用層、框架層、驅動層和硬件層(見圖2-1)。應用層通過調(diào)用推理框架提供的應用程序接口（API）。

移動終端推理框架和硬件層的AI加速芯片是這個技術架構中的核心要素，移動終端推理框架將深度神經(jīng)網(wǎng)絡轉換為可在端側芯片上執(zhí)行的機器指令，AI芯片則為推理框架提供有針對性地優(yōu)化過的指令集，從底層賦予推理框架更高的性能。
需要指出的是，目前的A紅終端市場中，底層硬件使用異構架構，各廠家的芯片和技術架構并不完全相同，軟件框架也尚無統(tǒng)一的標準和接口。所以本章給出的架構圖是一個基于AI移動終端的通用技術架構圖，它概括了當前大部分AI移動終端的通用組件，但各廠家的AI技術架構間存在一定差異，這種差異會在之后的各章中詳細介紹。