2.3.2 AI算法
AI即人工智能，它是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。算法是指在有限步驟內求解某一問題所使用的一組定義明確的規則。因此，AI算法即基于人工智能技術的求解問題的規則。AI算法大致可分為監督學習、無監督學習與強化學習三類。其中，監督學習通過不斷訓練程序（模型），從人類已有經驗中學習規律。在這一類機器學習中，研究人員會通過標記數據等方法，不斷調整模型參數以達到學習目的。無監督學習則通過訓練程序，使機器能直接從已有數據中提取特征，對信息進行壓縮，用于完成其他任務。如傳統的主成分分析，可以將高維特征使用低維度向量近似。這類機器學習算法并不需要以往經驗，也被稱之為無監督學習。強化學習又稱再勵學習、評價學習或增強學習，是機器學習的范式和方法論之一，用于描述和解決智能體在與環境的交互過程中，通過學習策略達成的回報最大化或實現特定目標的問題。強化學習的常見模型是標準的馬爾可夫決策過程。
eSIM即電子化的SIM卡，其作為一個數據文件，可通過網絡下載到移動終端。電子終端基于eSIM可以連接上網、接撥電話、發短信等，其功能和普通SIM卡無異。eSIM卡順應了AIoT的發展需求，是物聯網時代的重要技術之一，在車聯網、智慧農業、智慧工業等領域都有巨大應用潛力。目前，全球范圍內支持eSIM的消費類設備已超110種，其中，包括手機43款、手表27款、平板電腦19款、PC23款，另外，還有無人機、智能眼鏡等。全球已有69個國家的170多家運營商支持開通eSIM服務。Counterpoint Research預測，到2025年，eSIM設備的全年出貨量將達到60億臺的規模。其中，手機端eSIM出貨設備將占到45%，其余eSIM滲透率較高和增長較快的移動蜂窩設備含PC、路由器、手表、汽車、平板電腦等消費類和物聯網設備。
