想要在应用中添加人脸识别、语音助手或智能推荐，但不知道从何入手？机器学习模型需要服务器基础设施、针对移动处理器的优化以及设计良好的数据管道。我们将 AI/ML 集成到移动产品中：在设备上进行推理以实现即时响应，使用云模型处理复杂任务。
开发 AI/ML 移动应用意味着创建一个能够从用户数据中学习、并在每次交互中变得更智能的产品。神经网络、计算机视觉、自然语言处理和推荐系统 — 在 iOS 和 Android 上运行的有效机器学习解决方案，我们将其集成而不会损失性能。
设备端神经网络 — TensorFlow Lite、Core ML、ML Kit。模型在手机上运行，无需向服务器发送数据，提供即时离线响应。
计算机视觉（CV） — 识别对象、人脸、文本和文档。摄像头成为扫描仪和 AR 面具的输入接口。
自然语言处理（NLP） — 基于 LLM 的聊天机器人、语音助手、情感分析和文本摘要。
推荐系统 — 基于用户行为的个性化信息流和产品推荐。
iOS · Android · AI · ML
机器学习开启了新的交互场景。我们集成 AI，让用户感受到魔力，而不是卡顿。
识别对象、人脸、文本（OCR）、条形码。ML Kit、Core ML 和 TensorFlow Lite 用于设备端推理 — 摄像头像离线扫描仪一样工作。
基于 LLM 的聊天机器人、情感分析、语义搜索。我们集成 OpenAI API、Google NLU 和自定义微调模型。
基于用户行为的内容个性化。协同过滤和基于内容过滤的混合模型可将转化率提高 20–40%。
设备芯片上的模型 — iPhone 中的 Neural Engine，Android 中的 NPU。量化可在不损失精度的情况下将神经网络压缩到 5–10 MB。
移动应用中的 AI 不仅仅是一种时尚潮流，更是一种竞争优势。用户习惯了个性化，不会再回到不适合他们的应用。
将机器学习集成到移动应用中是一项复杂的工程任务。我们选择最优架构：设备端追求速度，云端处理复杂任务。
设备端机器学习（TensorFlow Lite、Core ML） — 手机上的模型，无需向服务器发送数据。即时响应和完全隐私。
针对移动处理器的优化 — 量化 FP16→INT8，压缩至 5–10 MB，前代设备上 30+ FPS。
模型的 A/B 测试 — 并行运行多个版本的机器学习模型，比较准确性和延迟。
云端机器学习服务 — OpenAI API、Google Cloud ML、AWS SageMaker。混合架构：设备端追求速度，云端追求分析深度。
机器学习基础设施 — 从数据收集到漂移监控的数据管道。MLOps 具有自动再训练和版本控制功能。
数据收集和标注 — 用于从应用收集训练数据的管道，包括匿名化和训练准备。
AI 模型需要强大的后端。我们开发具有机器学习推理支持的服务器部分，并连接 REST/GraphQL API 以便模型与应用通信。为任何规模的 AI 做好基础设施准备。
订购 AI 应用意味着获得一个产品，其中的机器学习不是装饰功能，而是用户价值的关键驱动因素。
数据管道、模型训练和部署。MLOps 带有指标监控和自动再训练。
并行运行多个版本的机器学习模型，比较准确性和业务指标。
量化为 INT8、剪枝、通过 Neural Engine 和 NPU 进行硬件加速。不会过热或耗尽电池。
移动应用中的 AI 不是黑箱。它是一个必须快速、准确和可预测的工程系统。我们正是构建这样的系统。