智能设备是连接在无线网络的，对应会通过网络将信息发送给你的手机。
智能设备（intelligent device）是指任何一种具有计算处理能力的设备、器械或者机器。
功能完备的智能设备必须具备灵敏准确的感知功能、正确的思维与判断功能以及行之有效的执行功能。
穿戴式智能设备的发展历程
目前，智能设备的发展主要围绕着： 汽车 、机械、电子、化工、轻工等行业的生产制造应用，就技术而言，我们已经突破了减速器、控制器、传感器与驱动器等关键零部件及系统集成设计制造技术等技术瓶颈。
在制造业未来十年的发展中，我国已经明确了将以智能制造为主攻方向：一是推动制造业对于工业机器人、智能设备的产业化及应用，满足我国制造业转型升级迫切需求；二是开发一批突破关键性技术的智能设备，积极应对新一轮 科技 革命和产业变革的挑战。
工业智能设备主要是指：面向工业制造领域的多关节机械手或多自由度机器人，用于工业生产过程中的搬运、焊接、装配、加工、涂装、清洁生产等方面。
工业智能设备所生产的产品质量高，可以替代产业工人，减轻劳动强度。据数据统计，目前制造业智能设备应用的年均增长速度已经达到30%以上，尤其在装配、点胶、搬运、焊接等流水线上，应用于电子、金属制品、橡胶塑料、食品、建材、医药等行业的智能设备也得到快速的增长。
工业智能化程度，一方面是提高我国制造企业的创新能力，促进行业标准化、模块化、系统化的发展，降低生产成本，提升产品质量，从而扩大市场；另一方面以点带面通过推动运用智能设备来改造提升传统制造业。
北大青鸟设计培训：移动端智能AI设备发展趋势？
穿戴式智能设备拥有多年的发展历史，思想和雏形在20世纪60年代即已出现，而具备可穿戴式智能设备形态的设备则于70－80年代出现，史蒂夫·曼基于Apple-II 6502型计算机研制的可穿戴计算机原型即是其中的代表。随着计算机标准化软硬件以及互联网技术的高速发展，可穿戴式智能设备的形态开始变得多样化，逐渐在工业、医疗、军事、教育、娱乐等诸多领域表现出重要的研究价值和应用潜力。
在学术科研层面，美国麻省理工学院、卡耐基梅隆大学、日本东京大学的工程学院以及韩国科学技术院等研究机构均有专门的实验室或研究组专注于可穿戴智能设备的研究，拥有多项创新性的专利与技术。而中国学者也在20世纪90年代后期开展可穿戴智能设备研究。在机构与相关活动领域，美国电气和电子工程师协会成立了可穿戴IT技术委员会，并在多个学术期刊设立了可穿戴计算的专栏。国际性的可穿戴智能设备学术会议IEEE ISWC自1997年首次召开以来，已举办了18届。
在中国国家自然科学基金委的支持下，由中国计算机学会、中国自动化学会、中国人工智能学会等主办召开了3届全国性的可穿戴计算学术会议。另外，中国国家自然科学基金委和中国国家“863计划”也支持了多项可穿戴式智能设备相关技术产品研发项目。 苹果手表或者谷歌眼镜将成为人体的一部分，就像皮肤、手臂一样。在更远的未来，手机可能只需向人体植入芯片，而Siri将能直接通过对话帮你打电话，帮你订餐馆，了解你的一切隐私，跟你的亲密程度甚至超过你的家人——可能谷歌眼镜和苹果手表都不再是植入人体的芯片了，他们已经成为人体基因的一部分，可以参与人类的繁衍和进化。
穿戴式智能设备的本意，是探索人和科技全新的交互方式，为每个人提供专属的、个性化的服务，而设备的计算方式无疑要以本地化计算为主——只有这样才能准确去定位和感知每个用户的个性化、非结构化数据，形成每个人随身移动设备上独一无二的专属数据计算结果，并以此找准直达用户内心真正有意义的需求，最终通过与中心计算的触动规则来展开各种具体的针对性服务。
穿戴式智能设备已经从幻想走进现实，它们的出现将改变现代人的生活方式。 到2016年，全球穿戴式智能设备市场的规模，将达到60亿美元。为了占据有利的领先地位，世界知名公司已率先吹响了号角。在面市之初的两三年，这是不起眼的小众市场，但在未来三到五年后，这一领域将创造出不菲的收入。
2017年将售出7000万台可联网的穿戴式智能设备，而2013年仅为1500万。市场上此类设备，多为运动健康品牌的运动监测仪器。但2013年2月，曾有知情人透露，苹果创建研发团队试水这一战场，3月，三星也表示正在开发智能腕表。
随着互联网的不断发展，越来越多的智能设备出现在我们的生活之中，而今天我们就一起来了解一下，关于移动端智能AI设备的一些发展趋势，下面电脑培训http://www.kmbdqn.cn/就开始今天的主要内容吧。
关于智能终端设备相信拥有一台真正可以依赖、可以帮助我们处理日常任务的智能终端设备是每一个人的梦想，这也是很多企业的产品目标。
那么在吴琨看来，在未来，智能终端设备会是什么样的?出现哪些发展趋势呢?在吴琨看来，智能终端设备可以分为这么几类，一类是IoT(物联网)设备，这些设备的特点是可以连入小范围的局域网，然后通过某个中央枢纽节点路由到广域网。
IoT的设备只需要完成一些简单交互和功能，所以终端运算能力、存储能力和智能程度比较低，交互方式应该以简单语音指令为主。
二类是特定领域的智能设备，如服务机器人、智能音箱等。
这类设备一般都有触屏，所以需要有更为复杂的交互，除了语音识别外，还需要对话管理、语义理解、图像识别方面的技术应用。
所以，对软硬件的要求也会比较高，需要终端有较强的运算能力。
三类是平台化的智能服务加上具有中等运算能力的终端设备。
例如将大型游戏的运算从终端转移到云端，然后将数据传回终端。
这类终端也需要承担部分运算以便弥补网络设施带来的延迟，但相对来说，会比IoT要更为强大。
关于人机交互真正的人机交互的话题更多的是哲学层面的。
如果要实现人和人一样的人机交互，那么看起来通用人工智能是必不可少的前提。
目前学术界有诸多观点，吴琨比较看好的是三个条件：一是比目前数据量更大、全且完整的海量无结构数据二是比目前计算能力强得多的计算机三是比目前网络结构更为复杂但通用的更趋近于人脑的神经网络。
然后我们就可以尝试去让计算机从数据中自己发现知识、学习知识。
不过，目前这些条件都不满足。
因此，我们还是应该脚踏实地，从具体业务、需求出发，走出一条AI实践、AI落地的路，从许许多多这样的路中，总结归纳出更好的方法论，为实现远期目标做有效积累。
机器学习将向终端转移?近年来，机器学习特别是深度学习的模型推演，逐渐出现了从云端向终端迁移的趋势。
但终端机器学习取代云端机器学习会成为未来的趋势吗?吴琨认为，出现这一现象主要有这几个原因：先是终端硬件计算能力的提升，特别是专门用于神经网络计算的AI芯片逐渐成为中设备的标配。
二是行业对数据保护和用户隐私的重视，使得非必要数据可以不必通过上传到服务器就能服务用户。
三是终端计算可以规避网络延迟和无网弱网情况，使得服务的体验更好。
四是科技的发展使得AI工程技术人员能够更有效的利用数据来达到同样的服务效果，使得终端计算的可行性也进一步提高。
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