（三十）ArkTS 人工智能与机器学习集成 原创

AI 与 ML 在应用中的潜力

智能推荐、图像识别等应用

在当今数字化时代，人工智能（AI）与机器学习（ML）技术正以前所未有的速度入住到各类应用中，展现出巨大的潜力。智能推荐系统已成为众多互联网应用的核心功能之一。以电商平台为例，通过分析用户的浏览历史、购买记录、搜索行为等大量数据，利用机器学习算法构建推荐模型，能够精准地向用户推荐符合其兴趣和需求的商品。这种个性化推荐不仅提升了用户购物体验，增加了用户对平台的粘性，还为商家带来了更高的转化率和销售额。在内容平台上，如新闻资讯、视频平台，智能推荐系统根据用户的兴趣偏好推送相关内容，使用户能够快速获取感兴趣的信息，提高了信息传播效率。

图像识别技术在诸多领域也有着广泛应用。在安防监控领域，通过对监控视频中的图像进行实时分析，利用 AI 算法识别异常行为、人员身份等，能够及时发现安全隐患并采取相应措施，大大提升了安防系统的智能化水平。在医疗领域，图像识别技术可用于医学影像分析，帮助医生更准确地诊断疾病。例如，通过识别 X 光、CT 等影像中的特征，辅助医生检测肿瘤、骨折等病症，提高诊断的准确性和效率。在日常生活中，图像识别技术也应用于智能相册分类、车牌识别等场景，为人们的生活带来了极大便利。

ArkTS 与 AI/ML 集成的可能性

调用外部 AI 服务

主流 AI 平台 API 接入

ArkTS 作为一种面向鸿蒙生态的编程语言，具备与外部 AI 服务集成的能力。主流 AI 平台如百度 AI 开放平台、阿里云智能、腾讯云 AI 等，都提供了丰富的 API 接口，方便开发者接入并使用其强大的 AI 功能。以百度 AI 开放平台的图像识别 API 接入为例，开发者首先需要在百度 AI 开放平台注册账号并创建应用，获取 API Key 和 Secret Key。在 ArkTS 项目中，通过发送 HTTP 请求，将待识别的图像数据以及认证信息（API Key 和 Secret Key）发送到百度 AI 开放平台的图像识别接口。代码示例如下：

​​import http from '@ohos.net.http';​​

​​async function recognizeImage(imageUrl) {​​

​​const apiKey = 'your_api_key';​​

​​const secretKey = 'your_secret_key';​​

​​const request = new http.Request();​​

​​request.uri = 'https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image - class - api/advanced_general';​​

​​request.method = http.RequestMethod.POST;​​

​​request.headers = {​​

​​'Content - Type': 'application/x - www - form - urlencoded'​​

​​};​​

​​request.body = `image_url=${encodeURIComponent(imageUrl)}&access_token=${await getAccessToken(apiKey, secretKey)}`;​​

​​const response = await request.send();​​

​​if (response.statusCode === 200) {​​

​​return JSON.parse(response.data);​​

​​} else {​​

​​throw new Error('Image recognition failed');​​

​​}​​

​​}​​

​​async function getAccessToken(apiKey, secretKey) {​​

​​const request = new http.Request();​​

​​request.uri = `https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&client_id=${apiKey}&client_secret=${secretKey}`;​​

​​request.method = http.RequestMethod.GET;​​

​​const response = await request.send();​​

​​if (response.statusCode === 200) {​​

​​return JSON.parse(response.data).access_token;​​

​​} else {​​

​​throw new Error('Failed to get access token');​​

​​}​​

​​}​​

服务调用与结果处理

在调用外部 AI 服务后，需要对返回的结果进行处理。以智能推荐 API 调用为例，假设调用某电商平台的商品推荐 API，返回的结果通常是一个包含推荐商品信息的 JSON 数组，每个元素包含商品 ID、名称、价格、图片链接等信息。在 ArkTS 中，获取到返回结果后，可根据应用需求对数据进行解析和展示。例如，在一个电商应用的商品推荐页面，将推荐商品信息展示在列表中，代码如下：

​​import { List, ListItem, Image, Text } from '@ohos.arkui';​​

​​@Entry​​

​​@Component​​

​​struct RecommendationApp {​​

​​recommendations: { id: string, name: string, price: number, imageUrl: string }[] = [];​​

​​async onInit() {​​

​​const result = await recognizeImage('https://example.com/recommendation - api');​​

​​this.recommendations = result.map(item => ({​​

​​id: item.productId,​​

​​name: item.productName,​​

​​price: item.price,​​

​​imageUrl: item.imageUrl​​

​​}));​​

​​}​​

​​build() {​​

​​List() {​​

​​for (let item of this.recommendations) {​​

​​ListItem() {​​

​​Row() {​​

​​Image(item.imageUrl)​​

​​.width(80)​​

​​.height(80);​​

​​Column() {​​

​​Text(item.name)​​

​​.fontSize(16);​​

​​Text(`Price: $${item.price}`)​​

​​.fontSize(14)​​

​​.color('#999999');​​

​​}​​

​​}​​

​​}​​

​​}​​

​​}​​

​​}​​

​​}​​

本地轻量级模型应用

模型选择与部署

对于一些对实时性要求较高或数据隐私性较强的场景，可选择在本地部署轻量级的 AI/ML 模型。在 ArkTS 中，可使用一些开源的轻量级模型框架，如 TensorFlow Lite for Microcontrollers（TFLite Micro）。首先，根据应用需求选择合适的模型。例如，在一个手势识别应用中，可选择基于卷积神经网络（CNN）的轻量级手势识别模型。然后，将训练好的模型转换为 TFLite 格式，并部署到设备上。在 ArkTS 项目中，通过引入 TFLite 相关库，加载模型文件。代码示例如下：

​​import { loadModel } from '@ohos.tflite';​​

​​async function loadGestureModel() {​​

​​const modelBuffer = await $rawfile('gesture_model.tflite');​​

​​return await loadModel(modelBuffer);​​

​​}​​

模型推理与预测

模型部署完成后，即可进行推理与预测。以手势识别模型为例，首先获取设备采集的手势数据，如通过摄像头采集的手部图像数据。对数据进行预处理，使其符合模型输入要求，如调整图像尺寸、归一化像素值等。然后，将预处理后的数据输入到加载的模型中进行推理。代码如下：

​​async function predictGesture(model, imageData) {​​

​​const inputTensor = new Tensor(imageData);​​

​​const outputTensor = await model.predict(inputTensor);​​

​​const predictedClass = outputTensor.argMax();​​

​​return predictedClass;​​

​​}​​

通过上述步骤，即可在本地利用轻量级模型实现 AI/ML 功能，提高应用的响应速度和数据安全性。

AI/ML 集成的性能与效果评估

在将 AI/ML 集成到 ArkTS 应用中后，需要对其性能与效果进行评估。性能方面，主要关注模型推理的速度和资源消耗。通过在不同设备上运行应用，记录模型推理的时间，评估推理速度是否满足应用的实时性要求。同时，监测应用在运行过程中的内存占用、CPU 使用率等资源消耗指标，确保 AI/ML 功能的集成不会对应用的整体性能产生过大影响。

效果评估则根据应用的具体功能而定。对于智能​​推荐系统​​，可通过用户点击率、转化率等指标来评估推荐效果。例如，对比集成 AI/ML 前后，用户对推荐商品的点击次数、购买次数的变化，判断推荐的准确性和有效性。对于图像识别应用，可通过准确率、召回率等指标进行评估。例如，在一个人脸识别应用中，计算识别正确的人脸数量占总测试人脸数量的比例（准确率），以及正确识别出的人脸数量占实际存在的人脸数量的比例（召回率），根据评估结果对模型或算法进行优化，提升 AI/ML 集成的效果，为用户提供更优质的服务。