人工智能(Artificial
Intelligence，AI)是指让计算机或机器具有类似于人类的智能和学习能力的技术。人工智能的应用领域非常广泛，包括语音识别、图像识别、自然语言处理、机器学习、深度学习等。安卓(Android)是一种基于Linux内核的开源操作系统，主要用于移动设备，如智能手机和平板电脑。安卓
app 是指运行在安卓操作系统上的应用程序，可以为用户提供各种功能和服务。
安卓 app 开发中的人工智能应用技巧是指在安卓 app 中集成或使用人工智能相关的技术或工具，以提高安卓 app 的性能、功能和用户体验。安卓
app 开发中的人工智能应用技巧有很多，本文将介绍其中的几个，希望能给安卓 app 开发者提供一些启发和参考。
1.使用 TensorFlow Lite：TensorFlow Lite 是一个轻量级的机器学习框架，可以在移动设备上运行 TensorFlow
模型，支持安卓和 iOS 平台。TensorFlow Lite
可以实现快速的推理(inference)，即根据输入数据得出输出结果，例如根据图像识别出物体，或根据语音识别出文字。TensorFlow Lite
还可以支持离线推理，即不需要联网就可以运行模型，这样可以节省流量和电量，提高用户体验。TensorFlow Lite 的优点是可以利用现有的
TensorFlow 模型，或者使用 TensorFlow Lite Model Maker 来轻松地创建和训练自己的模型。TensorFlow Lite
的缺点是需要对 TensorFlow 有一定的了解，以及对模型的优化和部署有一定的技巧。TensorFlow Lite 的应用案例有很多，例如 Google
Lens、Google Translate、Snapchat 等。
2.使用 ML Kit：ML Kit 是一个为移动开发者提供的机器学习服务，可以在安卓和 iOS 平台上使用。ML Kit
提供了一系列的预先训练好的模型，可以实现常见的机器学习任务，例如文本识别、人脸检测、条形码扫描、图像标注、自然语言处理等。ML Kit 的优点是可以简单地通过
API 调用模型，无需关心模型的训练和优化，也无需有机器学习的背景知识。ML Kit 的缺点是模型的功能和精度有限，可能无法满足一些特定的需求。ML Kit
的应用案例有很多，例如 Firebase Predictions、Google Photos、Pinterest 等。
3.使用 Microsoft Cognitive Services：Microsoft Cognitive Services
是一个为开发者提供的人工智能服务，可以在安卓、iOS、Windows、Web 等平台上使用。Microsoft Cognitive Services
提供了一系列的 API，可以实现各种人工智能功能，例如计算机视觉、语音、语言、知识、搜索等。Microsoft Cognitive Services
的优点是可以通过简单的 HTTP 请求调用服务，无需安装任何 SDK 或库，也无需有人工智能的背景知识。Microsoft Cognitive Services
的缺点是需要联网才能使用服务，而且服务的质量和稳定性可能受到网络状况的影响。Microsoft Cognitive Services 的应用案例有很多，例如
Skype Translator、Seeing AI、Uber 等。
