Google Play Services 支持 TensorFlow Lite

近年来，众多科技公司纷纷投入人工智能与机器学习的研究，其中 Google 在这一领域的发展尤为迅速。如今，Google 已将这些技术广泛应用于搜索、邮件、翻译、助手等多个方面。在今年的 Google I/O 2021 上，Google 还展示了 LAMDA（对话应用语言模型），这是一个专为对话应用设计的基于 AI 技术的语言模型。

过去一年，各大科技公司将人工智能与机器学习的研究重心从服务器端转向设备端。设备端运算相比服务器端具有更快的速度、更低的延迟，同时不依赖网络连接，能更好地保护用户隐私，并有效减少手机等设备的电量消耗。

为了提升机器学习技术在 Android 系统中的应用，Google 最近决定将 Android ML 平台，特别是 TensorFlow Lite，直接整合至 Play Services 中。Google Play Services 负责 Android 上的核心用户功能，并为第三方开发者提供各种工具的访问，最新的功能将支持设备上的机器学习。

Google 发现，如今在 Android 设备上进行设备端 ML 部署的开发团队面临着一些常见挑战：

许多应用程序受限于存储空间，因此需要为 ML 打包和管理额外的库，这可能带来巨大的成本；与基于服务器的 ML 不同，不同 Android 设备的计算环境差异显著，导致性能、稳定性和准确性方面存在明显差距；为了最大化设备端 ML 功能的覆盖率，可能需要使用更广泛但较为陈旧的 API，从而限制了最新 ML 技术的应用。为了解决这些问题，Google 建立了 Android ML 平台——一个可更新的、完全集成的 ML 推理栈。通过 Android ML 平台，开发者可以获得：内置于设备的推理基本要素——Google 将为 Android 提供设备上的推理二进制文件并保持更新，从而减少 apk 文件的大小；所有设备上的最佳性能——Google 还将优化与 Android 设备的集成，并根据设备自动做出性能决策，包括启用可用的硬件加速；跨 Android 版本的一致 API——定期通过 Google Play Services 提供更新。

尽管这项功能将在今年晚些时候正式推出，但 Google 将为希望提前参与此计划的开发者提供早期访问测试计划，开发者可以访问相关页面进行注册。