移動人工智能正在顛覆已經(jīng)快節(jié)奏的移動應用程序開發(fā)游戲。 2020 年，移動人工智能領域估值達到 21.4 億美元，預計到 2026 年這一數(shù)字將增長 4.5 倍?？梢钥隙ǖ卣f，移動人工智能將繼續(xù)存在，讓我們來看看這項創(chuàng)新技術如何 用于移動應用程序開發(fā)。

了解移動人工智能的好處

      移動人工智能旨在讓移動技術更智能，為用戶提供更多功能。移動人工智能強大的一個眾所周知的例子是亞馬遜的 Alexa 購物產(chǎn)品，它為亞馬遜解放了無數(shù)小時的客戶支持繁重的工作。在用戶體驗層面，它還為最終用戶帶來了顯著的生活質量改善。

      最顯著的行業(yè)增長很可能來自人工智能虛擬助手技術。 Siri 和 Alexa 等上一代 AI 助手取得的驚人成功證明了該技術的控制力。下一代移動設備中支持人工智能的處理器將預裝各種智能解決方案，例如語言翻譯、情境感知人工智能助手、增強現(xiàn)實和虛擬現(xiàn)實增強功能以??及改進的安全功能。這些應用程序和板載解決方案的未來是高度可擴展性和與第三方移動應用程序的集成，為開發(fā)人員提供功能齊全的人工智能開發(fā)生態(tài)系統(tǒng)。

      對智能手機、無人機、相機和成像、機器人、汽車和云計算等相關行業(yè)的預測也顯示出移動人工智能技術的爆炸性增長。盡管美國和其他西方國家政府試圖限制消費無人機技術，但隨著支持人工智能的移動處理器的出現(xiàn)，無人機行業(yè)可能會呈指數(shù)級增長。下一代無人機為家庭和企業(yè)用戶提供了令人興奮的功能，例如 AI 輔助攝影、AI 自動駕駛和導航、表面測繪和 GPS 以及更多應用。

      下一代 AI 從 AI 應用程序開發(fā)管道中消除無數(shù)工時的潛力怎么強調(diào)都不為過。人工智能幫助程序員克服以前需要花費大量時間和金錢的障礙，例如跨平臺移植軟件以及消除人工測試人員完成的大部分手動錯誤檢查和故障排除。

      人工智能如何讓你的應用更智能

      隨著移動用戶總數(shù)的不斷增長，隨著年輕一代、技術素養(yǎng)更高的一代的到來，對定制等功能的需求猛增。

      雖然過去 UI 由應用程序開發(fā)人員以第一方的方式處理，但現(xiàn)在許多應用程序開發(fā)人員使用智能手機制造商的板載 UI 為其用戶提供界面。由于這些制造商包括支持 AI 的處理器，智能手機可以分析用戶行為并執(zhí)行應用程序界面的實時定制以改善用戶體驗，例如將界面中的按鈕輕推幾毫米以解決用戶手指大小的變化。

      人工智能通過機器學習、識別技術、生物識別和語音技術為移動開發(fā)帶來了驚人的新可能性。

      機器學習

      許多企業(yè)在機器學習開發(fā)上投入了大量資金是有原因的，這歸結為機器學習范式預測和優(yōu)化用戶行為的能力，從而導致追加銷售和交叉銷售。

      Spotify USA, Inc. 的旗艦應用程序 Spotify 的成功很大程度上來自機器學習集成。 Spotify 在應用程序啟動時提供量身定制的播放列表和引人注目的內(nèi)容，例如與客戶興趣相關的新版本。機器學習不僅有助于改善最終用戶對應用程序的整體體驗，而且通過使用上下文提供適當?shù)膬?nèi)容來增加總使用時間，讓他們回來更多。

      在由用戶使用您的應用程序等指標驅動的高度競爭的應用程序市場中，機器學習使公司能夠讓用戶保持娛樂和參與，從而推動相關指標在 Google Play 和 App Store 中排名更高。
   
      在線零售商使用機器學習根據(jù)各種指標為客戶生成檔案，例如客戶已經(jīng)進行的購買、客戶與其他用戶的關系、客戶在網(wǎng)站或應用程序上的行為以及許多其他因素。使用這些數(shù)據(jù)，零售商根據(jù)客戶的興趣為客戶提供一組推薦產(chǎn)品。例如，亞馬遜廣泛使用機器學習將客戶與他們可能購買的產(chǎn)品聯(lián)系起來。機器學習存在于亞馬遜物流工作流程的每個階段，從最終用戶使用網(wǎng)站或應用程序的體驗一直到優(yōu)??化運輸計劃的方式。

      優(yōu)步等主要運輸提供商在其物流應用程序中實施機器學習，為司機提供最新的道路信息。機器學習解決方案有助于為駕駛員預測可能的最快路線，并針對潛在的交通擁堵進行優(yōu)化。利用歷史數(shù)據(jù)來推斷道路狀況，基于 ML 的應用程序還可以將實時交通信息插入歷史預測中，以做出最準確的猜測。

      識別技術

      移動 AI 為 Google Lens 等突破性的圖像識別技術提供支持。 Google Lens 和其他類似應用徹底改變了許多人與世界互動的方式。圖像識別方面的進步使任何事情都成為可能，從識別特定的植物品種和物種到使用機器學習支持的 OCR 實時翻譯外語文本。

      金融機構在其移動應用程序中使用相同的技術來處理支票，而無需客戶進入銀行分行。藥劑師使用這項技術掃描醫(yī)療處方并將其導入軟件，以檢查藥房數(shù)據(jù)庫中藥物的存在。零售商使用 OCR 自動從采購訂單分析中提取有價值的見解。這樣的例子不勝枚舉。

      下一代移動人工智能改進了先前的面部識別技術，利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡等技術來加速檢測人臉的過程。移動AI人臉識別模塊首先實時搜索圖像，檢測和跟蹤人臉。標記 圖像中的人臉后，該人臉將正確對齊以進行進一步分析。然后從面部提取特征并匹配面部信息數(shù)據(jù)庫以提供可靠的身份驗證。

人工智能生物識別技術顯著提高了移動應用程序的保護級別，使其適合存儲更敏感的數(shù)據(jù)。這擴展了醫(yī)療保健、政府、金融等領域的移動應用程序的使用案例。

     語音技術

      先進的文本轉語音技術受益于移動人工智能實施，提供從文本輸入生成的清晰語音功能。改進的文本轉語音可幫助視障用戶瀏覽應用程序和網(wǎng)站，將靜態(tài)文本轉換為語音豐富的內(nèi)容。隨著文本到語音技術的改進，用戶將能夠通過點擊按鈕將整本書翻譯成有聲讀物。

      AI助手技術利用移動人工智能驅動的語音識別與用戶進行無延遲交互。來自用戶的短語命令由虛擬助手處理成動作，提供無縫體驗。例如，亞馬遜的 Alexa 和蘋果的 Siri 現(xiàn)在能夠執(zhí)行許多不同的請求，根據(jù)上下文智能地感知用戶請求的意圖，在信息不完整的情況下進行推斷。

      即將發(fā)生的變化

      移動人工智能領域正在呈指數(shù)級增長。由于人工智能技術的進步，許多行業(yè)面臨著快速轉型。隨著移動處理器集成人工智能友好特性，第一方和第三方應用程序的人工智能能力將大幅提升。

     實現(xiàn)這一目標的關鍵技術包括機器學習、識別技術、生物識別技術和語音技術。移動 AI 有助于優(yōu)化流程，為用戶和提供商消除障礙，提供相關內(nèi)容，增強最終用戶參與度，并改進開發(fā)流程。 AI 使移動應用程序更具可擴展性、模塊化和動態(tài)性，并為開發(fā)人員和用戶提供卓越的性能。