鲁大师AImark评测app，也称为鲁大师AI评测，是一款专注于评估手机AI性能的专业工具。该应用基于当前主流的神经网络模型，采用Inception V3、ResNet34，并取消原有的VGG16测试项，新增SSD与DEEPLABV3+两项更贴近实际AI应用场景的测试内容。通过让手机对图片内容进行智能识别，并依据识别结果的概率排序与处理速度综合打分，全面衡量设备AI运算能力。借助全新评分体系和更高标准，AImark为用户呈现更精准、更具参考价值的AI性能表现。
相比鲁大师安卓版内置的AI评测模块，独立版AImark在延续经典神经网络模型的基础上，进一步将图像识别的准确率纳入评分机制，使测试结果不仅反映速度，更体现精度。整体而言，鲁大师AI评测凭借专业算法、清晰逻辑和高效体验，已成为广大用户了解手机AI实力的可靠选择，值得下载体验。
不支持：X86芯片手机，Pixel手机，联想zuk z2，联想zuk z2 pro，努比亚Z11，摩托罗拉Z2 play；
此版本使用最新的高通平台SDK，snpe-v1.23；
此版本的SDK与三星S9 / S9+系统中的库文件存在兼容性问题，可能导致运行时崩溃，建议S9系列用户更新系统后再使用。
aimark让手机ai性能更直观
1、自麒麟970起，手机SoC普遍集成专用AI模块，苹果A12、麒麟980、骁龙855等旗舰芯片均将AI算力作为核心卖点；
2、以苹果A12为例，它荣登鲁大师2018年度AI芯片榜首，首次搭载8核“神经网络引擎”，每秒可完成5万亿次运算，AI处理速度相较A11提升高达9倍；
3、AI能力已不再局限于高端机型，中端芯片如骁龙710、骁龙670 AIE、骁龙660 AIE同样具备AI加速功能，深受厂商与用户青睐；
4、从“先拍照后对焦”到“3D人脸建模”，从语音助手到智能识图，AI正深度融入手机日常使用场景。然而，多数AI功能依赖底层算法，普通用户难以直观感知其强弱。因此，一套科学、透明的AI性能评分体系显得尤为重要；
5、作为业内首款专注AI性能跑分的评测工具，鲁大师AI评测凭借权威性和专业性获得广泛认可，已成为衡量手机AI能力的重要标准，通过创新算法实现更全面、更真实的性能评估。
aimark评测算法改进升级
1、鲁大师AI评测团队与ARM、高通、海思、联发科、三星等主流AI芯片厂商深度合作，对评测模型进行多轮校准与优化。本次AImark 2.0版本带来评测算法的重大升级；
2、新版AImark保留Inception V3与ResNet34两大成熟模型，移除VGG16，新增SSD（目标检测）与DEEPLABV3+（语义分割）两项前沿测试，通过四大神经网络模型共同构建更立体、更贴近真实AI任务的评测体系。
1、系统调用Inception V3、ResNet34、VGG16三种神经网络，分别对100张标准图片进行识别，输出概率最高的前5个结果，并记录识别耗时；
2、识别结果越准确，得分越高；
3、完成测试所用时间越短，得分越高；
4、最终得分综合考虑准确率与速度：若准确率过低，即使速度再快，总分也会显著下降。唯有又快又准，才能获得“Clever AI”评价。
1、打开鲁大师AImark评测软件，点击“前往测评”；
2、任选一张图片进行识别，点击“开始测评”；
3、进入正式测评阶段；
4、测评完成后，即可查看各项详细结果；
以上即为鲁大师AImark的完整使用流程，希望能帮助你快速掌握这款AI性能评测工具。
1、ResNet 34（残差网络）
微软提出的残差网络（ResNet）突破了传统顺序网络（如AlexNet、VGG）的深度限制，通过引入恒等映射层（y=x），有效缓解深层网络训练中的退化问题。该架构已成为深度学习领域的里程碑，鲁大师AI评测采用34层深度的ResNet模型，确保测试的严谨性与代表性；
2、Inception V3
Inception V3由Google开发，是GoogLeNet系列的进阶版本，通过优化Inception模块结构，在ImageNet图像分类任务中表现卓越。其设计允许网络在宽度与深度上同步扩展，带来2至3倍的性能提升，被广泛应用于各类AI视觉任务；
3、VGG16
VGG16由牛津大学视觉几何组提出，以结构简洁、效果稳定著称。其前几层全部采用3×3小卷积核堆叠，在提升模型深度的同时控制参数量，相比AlexNet具备更高的识别精度和更强的泛化能力，适用于多种图像识别场景。
1、操作简单流畅，全程无广告干扰，自动完成识别与评分；
2、界面设计极简，风格科技感十足，小巧轻便不占资源；
3、只需一键启动测试，短时间内即可获取手机AI性能的量化结果；
4、评测过程中实时采集并发能力、运算速率、识别精度等多维指标，确保评分客观全面。
v4.12版本
- 支持新芯片
