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使用移动人工智能构建更智能的应用程序

编辑:Oleksii Tsymbal 来源:千家网 更新于:2022-05-24阅读:0

移动人工智能正在颠覆已经快节奏的移动应用程序开发游戏。 2020 年,移动人工智能领域估值达到 21.4 亿美元,预计到 2026 年这一数字将增长 4.5 倍。可以肯定地说,移动人工智能将继续存在,让我们来看看这项创新技术如何 用于移动应用程序开发。

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了解移动人工智能的好处

      移动人工智能旨在让移动技术更智能,为用户提供更多功能。移动人工智能强大的一个众所周知的例子是亚马逊的 Alexa 购物产品,它为亚马逊解放了无数小时的客户支持繁重的工作。在用户体验层面,它还为最终用户带来了显着的生活质量改善。

      最显着的行业增长很可能来自人工智能虚拟助手技术。 Siri 和 Alexa 等上一代 AI 助手取得的惊人成功证明了该技术的控制力。下一代移动设备中支持人工智能的处理器将预装各种智能解决方案,例如语言翻译、情境感知人工智能助手、增强现实和虚拟现实增强功能以??及改进的安全功能。这些应用程序和板载解决方案的未来是高度可扩展性和与第三方移动应用程序的集成,为开发人员提供功能齐全的人工智能开发生态系统。

      对智能手机、无人机、相机和成像、机器人、汽车和云计算等相关行业的预测也显示出移动人工智能技术的爆炸性增长。尽管美国和其他西方国家政府试图限制消费无人机技术,但随着支持人工智能的移动处理器的出现,无人机行业可能会呈指数级增长。下一代无人机为家庭和企业用户提供了令人兴奋的功能,例如 AI 辅助摄影、AI 自动驾驶和导航、表面测绘和 GPS 以及更多应用。

      下一代 AI 从 AI 应用程序开发管道中消除无数工时的潜力怎么强调都不为过。人工智能帮助程序员克服以前需要花费大量时间和金钱的障碍,例如跨平台移植软件以及消除人工测试人员完成的大部分手动错误检查和故障排除。

      人工智能如何让你的应用更智能

      随着移动用户总数的不断增长,随着年轻一代、技术素养更高的一代的到来,对定制等功能的需求猛增。

      虽然过去 UI 由应用程序开发人员以第一方的方式处理,但现在许多应用程序开发人员使用智能手机制造商的板载 UI 为其用户提供界面。由于这些制造商包括支持 AI 的处理器,智能手机可以分析用户行为并执行应用程序界面的实时定制以改善用户体验,例如将界面中的按钮轻推几毫米以解决用户手指大小的变化。

      人工智能通过机器学习、识别技术、生物识别和语音技术为移动开发带来了惊人的新可能性。

      机器学习

      许多企业在机器学习开发上投入了大量资金是有原因的,这归结为机器学习范式预测和优化用户行为的能力,从而导致追加销售和交叉销售。

      Spotify USA, Inc. 的旗舰应用程序 Spotify 的成功很大程度上来自机器学习集成。 Spotify 在应用程序启动时提供量身定制的播放列表和引人注目的内容,例如与客户兴趣相关的新版本。机器学习不仅有助于改善最终用户对应用程序的整体体验,而且通过使用上下文提供适当的内容来增加总使用时间,让他们回来更多。

      在由用户使用您的应用程序等指标驱动的高度竞争的应用程序市场中,机器学习使公司能够让用户保持娱乐和参与,从而推动相关指标在 Google Play 和 App Store 中排名更高。
   
      在线零售商使用机器学习根据各种指标为客户生成档案,例如客户已经进行的购买、客户与其他用户的关系、客户在网站或应用程序上的行为以及许多其他因素。使用这些数据,零售商根据客户的兴趣为客户提供一组推荐产品。例如,亚马逊广泛使用机器学习将客户与他们可能购买的产品联系起来。机器学习存在于亚马逊物流工作流程的每个阶段,从最终用户使用网站或应用程序的体验一直到优??化运输计划的方式。

      优步等主要运输提供商在其物流应用程序中实施机器学习,为司机提供最新的道路信息。机器学习解决方案有助于为驾驶员预测可能的最快路线,并针对潜在的交通拥堵进行优化。利用历史数据来推断道路状况,基于 ML 的应用程序还可以将实时交通信息插入历史预测中,以做出最准确的猜测。

      识别技术

      移动 AI 为 Google Lens 等突破性的图像识别技术提供支持。 Google Lens 和其他类似应用彻底改变了许多人与世界互动的方式。图像识别方面的进步使任何事情都成为可能,从识别特定的植物品种和物种到使用机器学习支持的 OCR 实时翻译外语文本。

      金融机构在其移动应用程序中使用相同的技术来处理支票,而无需客户进入银行分行。药剂师使用这项技术扫描医疗处方并将其导入软件,以检查药房数据库中药物的存在。零售商使用 OCR 自动从采购订单分析中提取有价值的见解。这样的例子不胜枚举。

      下一代移动人工智能改进了先前的面部识别技术,利用人工神经网络等技术来加速检测人脸的过程。移动AI人脸识别模块首先实时搜索图像,检测和跟踪人脸。标记 图像中的人脸后,该人脸将正确对齐以进行进一步分析。然后从面部提取特征并匹配面部信息数据库以提供可靠的身份验证。

人工智能生物识别技术显着提高了移动应用程序的保护级别,使其适合存储更敏感的数据。这扩展了医疗保健、政府、金融等领域的移动应用程序的使用案例。

     语音技术

      先进的文本转语音技术受益于移动人工智能实施,提供从文本输入生成的清晰语音功能。改进的文本转语音可帮助视障用户浏览应用程序和网站,将静态文本转换为语音丰富的内容。随着文本到语音技术的改进,用户将能够通过点击按钮将整本书翻译成有声读物。

      AI助手技术利用移动人工智能驱动的语音识别与用户进行无延迟交互。来自用户的短语命令由虚拟助手处理成动作,提供无缝体验。例如,亚马逊的 Alexa 和苹果的 Siri 现在能够执行许多不同的请求,根据上下文智能地感知用户请求的意图,在信息不完整的情况下进行推断。

      即将发生的变化

      移动人工智能领域正在呈指数级增长。由于人工智能技术的进步,许多行业面临着快速转型。随着移动处理器集成人工智能友好特性,第一方和第三方应用程序的人工智能能力将大幅提升。

     实现这一目标的关键技术包括机器学习、识别技术、生物识别技术和语音技术。移动 AI 有助于优化流程,为用户和提供商消除障碍,提供相关内容,增强最终用户参与度,并改进开发流程。 AI 使移动应用程序更具可扩展性、模块化和动态性,并为开发人员和用户提供卓越的性能。


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