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昨天上午，为期三天的小米 2019 开发者大会在北京国贸大酒店正式拉开帷幕。本次大会以「智能新时代」为主题，围绕「5G + AIoT」核心战略，向众多开发者展示、分享了小米在物联网、人工智能、大数据等技术领域中的探索实践，并公布了多项核心技术及开源项目的开发进展。
今年初，小米就已经启动了「手机 +AIoT」的双引擎战略，并宣布将在未来的 5 年时间内向 AIoT 领域投入 100 亿元。而小米集团创始人、董事长兼 CEO 雷军在会上再次强调了该战略的重要性，他认为 5G 将全面赋能 AIoT，并使其成为潜力、规模都更大的市场，「5G + AI + IoT」将组成下一代的超级互联网，同时这也是一场涉及平台、算力、网络的全面革命。
根据小米集团第二季度财报上的数据显示，截至到今年 6 月 30 日，小米 IoT 平台已支持超过 2200 款智能产品，接入了 1.96 亿台智能设备，同比涨幅高达 69.5%，超过 300 万人拥有 5 个及以上的小米 IoT 设备，同比增长 了 78.7%。
近年来，小米不断加大在技术研发上的投入，成立集团技术委员会的目的，就是希望能围绕其核心战略持续打磨关键核心技术。在过去的三年中，小米在研发上已投入 111 亿元，仅 2018 年就投入了 58 亿元，同比提升 83.3%。此外在专利方面，小米已在人工智能领域申请了 684 项专利。
在本次大会上，小米集团副总裁、集团技术委员会主席崔宝秋公布了包括移动端深度学习框架 MACE、小米自然语言处理平台 MiNLP、Key-Value 存储系统 Pegasus、小爱同学在内的多项核心技术及重点产品的最新动态。
小米手机近年来屡屡在相机相关技术上取得突破，比如刚刚发布不久的小米 CC9 Pro 尊享版就凭借总分 121 分取得了 DXOMARK 并列第一名的成绩。其影像技术不断进步的背后，不仅是硬件上投入的提升，基础画质算法、夜景算法、HDR 算法、人像算法等计算机视觉相关算法所提供的支持也是关键。
而除了计算机视觉算法之外，小米 AutoML 与移动端深度学习框架 MACE 同样也非常重要。目前小米 AutoML 团队已通过人工智能算法训练出更高效、精准的模型，并在 ImageNet 上取得了不错的成绩。AutoML 已应用于小米相机场景识别、相册分类等多个功能上。
为应对超高像素相机对手机计算能力造成的压力，小米自研的移动端深度学习框架 MACE 发挥了重要作用。MACE 是专门为移动设备优化的深度学习模型预测框架，MACE 能够帮助开发者将深度学习模型部署到各种移动设备或 IoT 设备上。通过 MACE，小米也能够在移动端部署各类深度学习应用以及计算机视觉、语音识别等相关算法。
小米于去年 6 月宣布 MACE 开源，目前据不完全统计，MACE 在各平台上每天的调用推理次数已超过 5000 万次。在本次大会上，小米正式推出了 MACE 0.12，新版本将拥有更丰富的异构计算算子，降低了跨设备运行性能损失，并新增了 Kaldi 语音识别算子支持以及 CMake 支持。
未来，MACE 计划将支持人脸检测、人脸识别、语音识别、目标检测的端到端 SDK ———— MACE-Kit 进行开源，帮助开发者简化开发流程。另外 MACE 还准备新增微控制器支持，全面支持手机与 IoT 设备超低功耗推理场景。
小米在自然语言处理方面实际上已深耕多年，小米自然语言处理平台 MiNLP 正是小米基于声学技术自主研发的人工智能平台，MiNLP 1.0 已于今年初正式发布，目前 MiNLP 每天的调用次数已超过 60 亿次。
在本次大会上，小米宣布正式将 MiNLP 升级为 1.2 版本，其中的变化包括调用模式从本地调用提升为支持云端、本地、移动端三端调用，以及分析功能从词法分析拓展到句法和语义分析。MiNLP 1.2 还支持吸收和集成当前的前沿进展，并进行技术创新，同时其支持的业务范围也进行了全面拓展，已实现支持多项不同业务。
借助 AutoML 与 MiNLP 的支持，小爱同学得以不断扩展新功能，并为更多用户提供服务，其已成为世界上最繁忙的人工智能系统之一。根据财报数据显示，2019 年 6 月搭载小米人工智能助理「小爱同学」的智能音箱产品出货量已超过 400 万台，小爱同学月活用户已超过 4990 万人，同比增长了 88.3%，有 45% 的智能音箱用户使用语音来控制 IoT 设备。
在本次大会上，小爱同学正式公布了全新的 3.0 版本，其中包括全双工自然连续对话、AI 电话助理、语音遥控器、小爱捷径 2.0 等多个新功能，其也将成为首个在手机上实现自然连续对话的智能语音助理。
小米于 2017 年宣布开源的 分布式 Key-Value 存储系统 Pegasus，也在这次大会上宣布更新到 1.12 版本。Pegasus 具有高可用、高性能、强一致性、易伸缩等优势，最初是用于弥补 HBase 在可用性与性能上的不足的，而 Pegasus 1.12 将提供 HTTP 接口以获取集群元信息，提供更好的多租户支持能力，以及支持接入 Prometheus 监控系统。
目前 Pegasus 1.12 已在 GitHub 上线，共获得超过 1100 个 Star，有超过 200 位社区开发者参与开发。
长期以来，小米一直在倡导、支持开源，以开源社区 HBase 为例，小米拥有 9 个 Committer、3 个 PMC 成员，今年的代码贡献量占比为 33%。
此外，国际语音识别与人工智能技术专家、开源语音识别系统 Kaldi 之父 Daniel Povey 也在大会上宣布正式加入小米集团。目前最新的 MACE 0.12 已支持大部分 Kaldi 系统内组件以及 ONNX 形式的的 Kaldi 模型，还提供了 Kaldi-onnx 转换工具。
崔宝秋在会上强调，小米希望打造的是无处不在、无所不能的智能系统。正因如此，小米才有必要将 IoT 升级为 AIoT 并经历了三个重要转变：
首先是从图形界面互动，转变为语音与图像界面交互。其次是从个体转变为整体，不同的设备互相连接，形成生态体系。最后是从互联互通，转变为以人为中心的智能服务。
未来，小米在技术研发上将继续秉承深耕赋能、开源共享、开放共赢的策略，不断挑战当前技术的临界点，在创新中实现突破。
