互聯網服務的良好體驗取決于云和端的協作，當人們的目光被「云AI」大模型吸引之時，在另一側「端AI」亦有長足的發展，甚至在日常當中發揮更直接作用。2023年9月，在人工智能頂級會議ICCV2023舉辦的兩項深度學習挑戰賽上，支付寶終端技術部xNN團隊分別拿下2項賽事的3個冠亞軍。目前相關技術已經被廣泛應用于支付寶的日常服務，高效提升了手機APP的本地計算處理能力。

在ICCV 2023圍繞“計算機視覺高效深度學習”而展開的“推理”與“訓練”兩大領域的挑戰賽上，支付寶xNN團隊都獲得了絕對優勢。其中“推理挑戰賽”上，支付寶shanwei_zsw和zhaoyu_x兩支小組分別獲得冠亞軍，比分大幅領先第三名45%以上。在“訓練挑戰賽”上，支付寶shanwei_zsw則以0.04的些微差值位居亞軍。

（圖為在2023ICCV計算機視覺高效深度學習「訓練挑戰賽」上，支付寶終端技術部xNN團隊shanwei_zsw位居亞軍）

（圖為在2023ICCV計算機視覺高效深度學習「推理挑戰賽」上，支付寶終端技術部xNN團隊shanwei_zsw和zhaoyu_x分獲冠亞軍）

“計算機視覺高效深度學習”旨在解決有限計算資源下的最優化方案。這有別于「云AI」上幾乎無限計算資源場景，更加符合比如依賴于手機性能的移動端APP內的實際場景。可以說，「云AI」在能力上大開大合大發展，「端AI」則更聚焦于用好手上的每一分算力。換句話說，人們日常使用APP的體驗更大程度上取決于該能力。

據了解，支付寶xNN端智能團隊亦即瞄準提升APP本地AI能力，在歷年的改進當中，已經形成每天百億級的調用計算。xNN作為行業首批將端智能技術實現規模化業務落地的團隊，自2016年成立初期便圍繞核心技術持續深耕，先后沉淀了行業領先的模型壓縮算法庫及端側高性能計算引擎技術。

近些年伴隨著端側AI芯片發展，不同設備的計算資源差異越來越大，算力碎片化的問題不斷加深。因此，xNN團隊進一步提出了新一代、自動化、智能化的研發效能解決方案——“可伸縮建模”：通過軟硬件協同優化提升設備計算效率，以AI優化AI為思路提升建模效率，實現為不同設備研發不同的模型以最大化設備整體的算力利用率，進而為每一位支付寶用戶帶來更優的使用體驗。

以日常使用為例。使用支付寶APP掃五福時，即調用該能力，用戶手機攝像頭捕捉到五福畫面后，就在APP內完成計算識別處理，無需上傳云端，因此除了識別上的「跟手感」之外，還具備更好的數據隱私安全性，耗費更少的移動聯網流量。

據了解，ICCV 2023（計算視覺國際大會）是計算機領域世界頂級的學術會議之一，每兩年舉辦一屆。代表了人類在計算機視覺領域的最先進技術。