隨著移動(dòng)智能終端的全面普及以及移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)強(qiáng)大的上升趨勢(shì),大量技術(shù),應(yīng)用以及全新的商業(yè)模式都將圍繞移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)展開(kāi),毫不夸張的說(shuō)人類(lèi)已經(jīng)進(jìn)入了移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,今天,我們就來(lái)展望一下未來(lái)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的幾大發(fā)展趨勢(shì)。
隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等新模式和新技術(shù)的推動(dòng)下,傳統(tǒng)行業(yè)面臨著與移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)融合的趨勢(shì),同時(shí)也會(huì)顛覆以往傳統(tǒng)行業(yè)的運(yùn)行模式,如美食、旅游、租車(chē)、房產(chǎn)、教育和醫(yī)療六大典型產(chǎn)業(yè)的APP和企業(yè)推廣平臺(tái),重構(gòu)了移動(dòng)端的業(yè)務(wù)模式,如醫(yī)療、教育、旅游、交通、傳媒等領(lǐng)域的業(yè)務(wù)改造。
不可否認(rèn)的是移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)將是傳統(tǒng)行業(yè)無(wú)論是技術(shù)突破還是市場(chǎng)突破的必然選擇,各種主客觀因素也要求傳統(tǒng)行業(yè)在移動(dòng)互聯(lián)時(shí)代中轉(zhuǎn)型甚至是重新定位。比如傳統(tǒng)書(shū)店可以轉(zhuǎn)型成為綜合的文化交流中心以為愛(ài)書(shū)者或文化人士提供現(xiàn)實(shí)的交流平臺(tái)。而電視機(jī)行業(yè)走的比較靠前,”智能化”轉(zhuǎn)型已經(jīng)開(kāi)始在傳統(tǒng)電視廠商運(yùn)作,并且開(kāi)始根據(jù)家庭以及個(gè)體消費(fèi)者的需求設(shè)計(jì)出電視終端的整體應(yīng)用方案等。
值得一提的是,傳統(tǒng)行業(yè)在全新的移動(dòng)端業(yè)務(wù)模式中,將擁有巨大的發(fā)展?jié)摿?甚至移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)將會(huì)融入到傳統(tǒng)行業(yè)和企業(yè)應(yīng)用管理之中,這對(duì)傳統(tǒng)行業(yè)來(lái)說(shuō),移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)將帶來(lái)一次前所未有的機(jī)遇。
曾經(jīng)上網(wǎng)本的出現(xiàn)讓業(yè)界一度認(rèn)為傳統(tǒng)筆記本將會(huì)被其取代,但是很快ipad的出現(xiàn)瞬間秒殺了上網(wǎng)本,隨著各種平板電腦近幾年的大行其道,似乎又有取代傳統(tǒng)筆記本的趨勢(shì),但是”帶頭大哥”ipad銷(xiāo)量已經(jīng)開(kāi)始大幅下滑。
4月24日,蘋(píng)果公司公布的二季度財(cái)報(bào)顯示,二季度蘋(píng)果總共賣(mài)出了1630 萬(wàn)臺(tái) iPad,相比之下,去年二季度,蘋(píng)果大賣(mài)iPad的1950 萬(wàn)臺(tái),銷(xiāo)售量下滑顯而易見(jiàn)。有分析師認(rèn)為,蘋(píng)果的平板電腦銷(xiāo)量下滑或許是一個(gè)警示,平板電腦市場(chǎng)很可能已經(jīng)趨于飽和。
其實(shí)從這個(gè)圖示就能明顯看到,與iPhone相比,iPad的增速已明顯放緩,甚至幾乎停滯并且開(kāi)始呈下滑趨勢(shì)。平板電腦的沒(méi)落原因其實(shí)很簡(jiǎn)單,隨著大屏手機(jī)的出現(xiàn),讓手機(jī)與平板的界限日益模糊,更重要的是,移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的主要消費(fèi)人群大部分集中在年輕群體,而這部分人,手機(jī)是他們的主要移動(dòng)設(shè)備;其次, 年輕人對(duì)于使用瀏覽器上網(wǎng)并不感冒因?yàn)椋麄冊(cè)缫褜?duì)APP接入互聯(lián)網(wǎng)的模式習(xí)以為常,因此,他們對(duì)平板電腦的需求很小。所有這些因素都讓平板電腦的未來(lái)變得岌岌可危,日落西山也是早晚的事。
顯而易見(jiàn),移動(dòng)支付正在慢慢改變?nèi)藗內(nèi)粘5纳盍?xí)慣,從最近的”手機(jī)月票”到手機(jī)可以直接通過(guò)支付寶付款,購(gòu)物以及交水電寬帶費(fèi)用,移動(dòng)支付給我們帶來(lái)了前所未有的便利。
有數(shù)據(jù)顯示,2014年一季度,我國(guó)第三方支付市場(chǎng)移動(dòng)支付(不包含短信支付)交易額規(guī)模達(dá)到16317.5億元,與去年四季度相比增長(zhǎng)110.5%。這其中支付寶,財(cái)付通占據(jù)市場(chǎng)份額的前兩把交椅。
隨著用戶對(duì)于移動(dòng)支付的接受程度不斷加深,尤其是重要企業(yè)對(duì)支付市場(chǎng)和潛在移動(dòng)支付用戶的培養(yǎng),更加劇了移動(dòng)支付的爆發(fā)式增長(zhǎng)。根據(jù)易觀國(guó)際的預(yù)測(cè),2014-2016年,中國(guó)第三方互聯(lián)網(wǎng)支付市場(chǎng)交易規(guī)模增長(zhǎng)率將分別為49.2%、44.3%、39.4%,而移動(dòng)支付市場(chǎng)交易規(guī)模增長(zhǎng)率將分別為90%、67.5%、50.7%。到了2016年移動(dòng)支付規(guī)模將達(dá)到4.1萬(wàn)億元,較2013年增長(zhǎng)3.8倍,而同期互聯(lián)網(wǎng)支付交易規(guī)模增長(zhǎng)只有兩倍。專家表示,在移動(dòng)支付的沖擊下,未來(lái)幾年內(nèi),第三方支付將迎來(lái)洗牌期。目前250余家獲牌企業(yè)中,最終能夠健康存活下來(lái)的將不到100家,90%的市場(chǎng)份額將會(huì)集中在10家企業(yè)手中。
總體來(lái)說(shuō),由于受到各種智能終端和用戶規(guī)模的快速增長(zhǎng)等多方面因素的影響,移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展呈現(xiàn)高速增長(zhǎng)的態(tài)勢(shì)??梢哉f(shuō),移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)憑借不斷升級(jí)的基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)和龐大的用戶群體,形成了一套由智能終端和移動(dòng)應(yīng)用為核心的移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)系統(tǒng),并且這個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈得到了業(yè)界全力推動(dòng)和建設(shè),所以說(shuō),未來(lái)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的潛能需要不斷的被挖掘和釋放。
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浙江大學(xué)團(tuán)隊(duì)提出動(dòng)態(tài)專家搜索方法,讓AI能根據(jù)不同問(wèn)題靈活調(diào)整內(nèi)部專家配置。該方法在數(shù)學(xué)、編程等任務(wù)上顯著提升推理準(zhǔn)確率,且不增加計(jì)算成本。研究發(fā)現(xiàn)不同類(lèi)型問(wèn)題偏愛(ài)不同專家配置,為AI推理優(yōu)化開(kāi)辟新路徑。
清華大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)提出SIRI方法,通過(guò)"壓縮-擴(kuò)張"交替訓(xùn)練策略,成功解決了大型推理模型"話多且準(zhǔn)確率低"的問(wèn)題。實(shí)驗(yàn)顯示,該方法在數(shù)學(xué)競(jìng)賽題上將模型準(zhǔn)確率提升43.2%的同時(shí),輸出長(zhǎng)度減少46.9%,真正實(shí)現(xiàn)了效率與性能的雙重優(yōu)化,為AI模型訓(xùn)練提供了新思路。
南洋理工大學(xué)與騰訊聯(lián)合研究團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)出Rolling Forcing技術(shù),實(shí)現(xiàn)AI視頻實(shí)時(shí)流式生成的重大突破。該技術(shù)通過(guò)滾動(dòng)窗口聯(lián)合去噪、注意力錨點(diǎn)機(jī)制和高效訓(xùn)練算法三項(xiàng)創(chuàng)新,解決了長(zhǎng)視頻生成中的錯(cuò)誤累積問(wèn)題,可在單GPU上以16fps速度生成多分鐘高質(zhì)量視頻,延遲僅0.76秒,質(zhì)量漂移指標(biāo)從傳統(tǒng)方法的1.66降至0.01,為交互式媒體和內(nèi)容創(chuàng)作開(kāi)辟新可能。
華中科技大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn),通過(guò)讓AI模型學(xué)習(xí)解決幾何問(wèn)題,能夠顯著提升其空間理解能力。他們構(gòu)建了包含約30000個(gè)幾何題目的Euclid30K數(shù)據(jù)集,使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法訓(xùn)練多個(gè)AI模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,幾何訓(xùn)練在四個(gè)空間智能測(cè)試基準(zhǔn)上都帶來(lái)顯著提升,其中最佳模型達(dá)到49.6%準(zhǔn)確率,超越此前最好成績(jī)。這項(xiàng)研究揭示了基礎(chǔ)幾何知識(shí)對(duì)培養(yǎng)AI空間智能的重要價(jià)值。