近年来，各大科技公司都在致力于人工智能和机器学习的研究，其中谷歌是该领域发展最快的公司。现在谷歌已经将这些技术应用到搜索、邮件、翻译、助手等诸多领域。在今年的GoogleI/O2021上，Google还展示了LaMDA（LanguageModelforDialogueApplications），这是一种为使用AI技术的对话应用程序设计的语言模型。在过去的一年里，各大科技公司也将人工智能和机器学习的研究重心从服务器端转移到了设备端。与原来的服务器端计算相比，设备端计算速度更快，延迟更低，不需要网络连接，可以保护用户隐私，可以有效降低手机等设备的功耗。为了帮助增加机器学习技术在Android上的采用，谷歌最近决定将AndroidML平台——主要是TensorFlowLite——直接添加到Play服务中。GooglePlay服务负责Android上面向用户的关键功能，并为第三方应用程序开发人员提供访问各种工具的权限，其中最新增加的将是设备上的机器学习。谷歌看到了当今在Android设备上部署设备上ML的开发团队面临的这些共同挑战：与基于服务器的ML不同，不同的Android设备具有高度可变的计算环境，导致性能、稳定性和准确性存在显着差异；最大限度地覆盖设备上的ML功能可能会导致更广泛的使用，但也会导致较旧的API；这限制了ML中最新技术的使用。为了帮助解决这些问题，Google构建了AndroidML平台——一个可更新、完全集成的ML推理堆栈。借助AndroidML平台，开发人员可以获得：设备上的推理要素——谷歌将为Android提供设备上的推理二进制文件并保持最新，这也减少了apk的大小；最佳性能——谷歌还将优化与Android设备的集成，并根据设备自动做出性能决策，包括在可用时启用硬件加速；跨Android版本的一致API-通过GooglePlay服务提供定期更新。虽然该功能要到今年晚些时候才会正式推出，但谷歌将为有兴趣尽早参与的开发人员提供抢先体验测试版计划，开发人员可以访问此页面以提前注册（链接）。本文转自OSCHINA文章标题：GoogleintroducesTensorFlowLiteintoPlayServices本文地址：https://www.oschina.net/news/150153/google-play-services-ml
