近些年来，人工智能（AI）技术的蓬勃发展，持续驱动新产品与新业态的涌现，并引领传统电子信息产品升级换代。各类智能产品功能日益丰富、迭代速度加快，为用户带来新颖的体验和显著的生产力提升，并颠覆着人们的生产与生活方式。为此，从用户智能化体验的角度对人工智能终端智能化能力提出要求十分必要, 以规范人工智能终端的生产、宣传、销售等活动，为广大用户选型使用提供参考。人工智能终端与传统的信息通信终端有着本质的不同。
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一、AIT的定义与参考框架
1、定义
人工智能终端（AIT，Artificial Intelligence Terminal）是指：具备主动感知理解、多模态交互、智能化服务和学习进化等能力, 完成特定任务的终端产品。注意：AIT应由软件和硬件组成，软件部分包括人工智能模型、智能化应用、操作系统、用户界面、端云协同接口等；硬件部分包括通信模块、处理器、内部存储、外围输入/输出（I/O）器件、显示等。智能化任务处理流程一般涉及感知、规划、决策、执行、学习等环节。
2、框架
下图1-2基于终端的智能化能力给出了人工智能终端（AIT）的参考框架。它结合了端侧和云侧的人工智能能力，包括了硬件设备、操作系统、典型应用、智能模块、安全管理等模块，接收用户输入、感知操作环境，理解用户指令和操作意图并执行，必要时通过网络连接 AI 云与互联网信息实现协同增强，通过与外部设备连接实现设备控制与交互。根据人工智能终端分类类别不同，对相关模块实施剪裁，具体能力由端侧、云侧或端云混合实现。
图 1-1：人工智能终端（AIT）的参考框架
在上图框架中重点包括五个模块：硬件设备模块提供终端必要的计算、存储、交互、互联能力，是人工智能终端的基础，包括计算单元、存储单元、交互单元和通信单元。各单元的功能介绍详见下表1-1-1的介绍。操作系统模块部署在硬件层之上，负责硬件资源协调、任务调度、系统管理等，集成 AI 模型，提供算力编程接口、存储访问编程接口、人机交互编程接口和互联通信编程接口。各接口的功能详见下表1-1-2的描述。智能模块具备记忆与学习能力，负责接收用户自然语言输入、理解用户指令和意图、解析操作系统、开展任务规划与流程安排，并执行软件调用、内容生成、设备控制等操作，包括：感知、认知、执行、记忆、学习等功能，具体功能详见下表1-1-3的介绍。典型应用模块直接面向用户或特定应用场景，被智能模块所调用实现具体智能化功能，包括的功能详见下表1-1-4所列但并不限于。安全管理模块是终端智能化运行的基础保障，应符合安全与隐私相关国家标准要求，其功能也包括在表1-1-4中所列但不限于。
表 1-1-1：硬件设备模块构成单元的功能介绍
表 1-1-2：操作系统模块中相关接口的功能介绍
表 1-1-3：智能模块的相关功能介绍
表 1-1-4：典型应用模块、安全管理模块的功能介绍
二、AIT的分类方法与分类
AIT的分类方法可以从算力、AI 运行模式、使用场景、使用人数、交互模式、使用方式等维度给出分类参考。
1、基于算力的分类方法
人工智能终端按算力强弱可分为：强 AI 算力终端和弱AI 算力终端，具体详见下表2-1的界定。
表 2-1：人工智能终端按算力强弱和按AI运行模式的分类
2、基于AI 运行模式的分类方法
人工智能终端按 AI 运行模式的分类方法可分为：纯端侧运行模式终端、端云协同运行模式终端、纯云侧运行模式终端。具体分类的界定情况也列于表2-1中。
3、基于使用场景的分类方法
人工智能终端按使用场景的分类方法可分为：个人终端、办公终端、家庭终端、交通终端和学习终端等，具体分类详见下表2-3的界定。
表 2-3：人工智能终端的其它相关分类方法的分类
4、基于使用人数的分类方法
人工智能终端按使用人数的分类方法可分为单人终端设备和多人终端设备。具体分类的界定汇列于表2-3中。
5、基于交互模式的分类方法
人工智能终端按交互模式的分类方法可分为单模态交互终端和多模态交互终端。具体分类的界定汇列在表2-3中。
6、基于使用方式的分类方法
人工智能终端按使用方式的分类方法可分为主设备终端和附属设备终端。具体分类的界定也汇列在表2-3中。
7、基于应用扩展能力的分类方法
人工智能终端按应用扩展能力的分类方法可分为通用人工智能终端和专用人工智能终端。具体分类的界定也汇列于表2-3中。
特别值得指出的是，这里的上述各分类方法主要是基于人工智能终端（AIT）的使用形态方面相关维度的分类。然而，还可以基于人工智能终端（AIT）的各应用场景类型进行分类的方法，目前常见的类型有：移动终端、微型计算机、电视、眼镜、智能座舱、音箱、耳机等等（确切的讲，这里应在它们的名称前加修饰词“智能”），具体类型定义详见下表2-n-1。下表2-n-2给出了各应用场景人工智能类型终端与各使用形态人工智能分类终端间的对应关系。
表 2-n-1：各应用场景人工智能终端类型的概念
表 2-n-2：各应用场景人工智能类型终端与各使用形态人工智能分类终端间的对应关系
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三、AIT的能力要素
人工智能终端（AIT）的能力要素包括：感知能力、认知能力、执行能力、记忆能力、学习能力等，具体释义可详见下表3-0的所述。
表 3-0：人工智能终端（AIT）的能力要素及释义
1、感知能力
人工智能终端（AIT）的感知能力包括：用户信息感知、终端信息感知、环境信息感知和互联设备感知等。感知用户相关的信息包括：用户输入、用户身份、用户行为、用户情绪、用户所处方位、用户健康状态等，具体详见下表3-1的介绍。环境信息感知是指依据各类传感器、软件算法等对物理环境以及用户使用情境实时感知，包括但不限于的内容汇列于表3-1中。终端信息感知是指通过系统接口获取终端软硬件运行状态，包括但不限于的内容汇列于表3-1中。互联设备感知是指感知外联设备的能力, 包括但不限于的内容也汇列于表3-1中。
表 3-1：人工智能终端（AIT）感知能力的内容
2、认知能力
人工智能终端（AIT）的认知能力主要表现在其：理解能力（包括：主动预测与被动执行、单模态与跨模态、单步意图与多步意图、显性意图与隐性意图等）；规划能力（并行规划与串行规划等）；推理能力（包括常识推理、科学推理、时空推理、因果推理和联想推理等）；等等，其要求详见下表3-2的描述。
表 3-2：人工智能终端（AIT）的认知能力要求
3、执行能力
人工智能终端（AIT）的执行能力主要包括：工具调用（又包括终端管理、软件调用、硬件调用、搜索等）；设备互联（如外部设备控制、外部设备交互和外部设备协同等）；内容生成（如文本生成、图片生成、视频生成、代码生成等）；表达输出（包括输出呈现、效果增强等）；验证反馈；等等。具体要求的内容详见下表3-3的描述。
表 3-3：人工智能终端（AIT）执行能力的内容
4、记忆能力
人工智能终端（AIT）的记忆能力包括短期记忆（终端对单个任务上下文内容的记忆能力，任务记录可能会随关闭任务或关机消失）和长期记忆（记录用户场景上下文（包括环境、用户、设备信息）、任务历史记录，基于任务经验，对有效信息进行管理，总结形成用户偏好，并可基于用户的长期有效信息改进智能化任务执行）。
5、学习能力
人工智能终端（AIT）的学习能力主要表现在：模仿学习（如行文风格、绘图风格、视频风格、音色模拟等）；主动学习（包括知识学习和工具学习等）；反思改进；知识库建立（如专业领域数据等）；等等。具体要求的内容可见下表3-5的描述。
表 3-5：人工智能终端（AIT）学习能力的内容
随着人工智能（AI）的应用与普及，各类人工智能终端（AIT）将层出不穷，成为人们生产、工作和生活智能化工具的日常，形影不离，无处不在。
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