今天在豌豆莢「應(yīng)用發(fā)布會(huì)」欄目獨(dú)家首發(fā)的,是一款預(yù)訂非標(biāo)準(zhǔn)化住宿的應(yīng)用:去呼呼。用戶可在預(yù)訂 Airbnb+Homeaway 式的房源,比如在上??勺∵M(jìn)法國(guó)音樂家老派別墅,在廈門住進(jìn)海賊王風(fēng)格的客棧。包括酒店式公寓,度假公寓,別墅,民宿,青旅等在內(nèi)的非標(biāo)準(zhǔn)化住宿已經(jīng)擁有越來越廣泛的用戶群,據(jù)統(tǒng)計(jì) 18.8% 的用戶一年住 8 次以上非標(biāo)準(zhǔn)住宿。
去呼呼與同類應(yīng)用相比,把用戶體驗(yàn)從線上到線下完整連貫起來,通過智能門鎖,可以在手機(jī)上操作一鍵開鎖,免去了在前臺(tái)辦理手續(xù)或與房東交接鑰匙的麻煩。試想,若干年后,當(dāng)人們習(xí)慣用手機(jī)開門,房卡和鑰匙這樣的物件則逐漸過時(shí)??萍急揪筒恢皇歉呱畹睦碚摚恢痹诟纳浦覀兊纳?,且從未停止過。
這也正是豌豆莢「應(yīng)用發(fā)布會(huì)」選擇這款新應(yīng)用做首發(fā)的原因。
亮點(diǎn)1:類 Airbnb 特色住宿模式
去呼呼并沒有搜索功能,而是通過個(gè)性化篩選,讓用戶挑選符合自己需求的房間。這里沒有千篇一律的標(biāo)準(zhǔn)間,每一間房子都有自己的風(fēng)格。
圖1:去呼呼平臺(tái)上的房源,多是個(gè)性化的酒店式公寓
如果是幾個(gè)朋友一起出去玩耍,分隔在好幾個(gè)房間很不方便,最好能定下一整個(gè)房子,又有玩耍空間,又有休息空間,如果心情好,還能洗衣做飯。在去呼呼里,房間數(shù)、是否有客廳、是否可以做飯都可以作為篩選條件:
圖2:去呼呼按照實(shí)際需求篩選出最適合你的房子
同樣的價(jià)位,去呼呼平臺(tái)上的房間是普通酒店的 2-3 倍,且設(shè)施更完善。
亮點(diǎn)2:智能門鎖改變了開門習(xí)慣
去呼呼平臺(tái)上的所有房子都是聯(lián)網(wǎng)的。一旦房間預(yù)訂成功,這間房子就被密碼鎖住,無法重復(fù)預(yù)訂。到達(dá)目的地后不需要去前臺(tái)辦手續(xù),也不需要聯(lián)系房東給鑰匙,只要找到自己的房間,用手機(jī)直接開門:
圖3
除此之外,在去呼呼預(yù)訂成功后,手機(jī)會(huì)收到一條開門密碼,記住這個(gè)密碼,24小時(shí)內(nèi)在智能門鎖上輸入都可以開門。如果朋友先到,你還可以在手機(jī)上為其遠(yuǎn)程開鎖,在北京的你能打開上海的房門也是有點(diǎn)炫酷。
亮點(diǎn)3:讓房東和房客都「驚喜」
大部分房客往往會(huì)用「驚喜」來形容去呼呼的訂房體驗(yàn)。而對(duì)于房東來說,又是怎樣的感受呢?
在大連有一家叫馬猴吃香蕉的主題酒店,由一對(duì) 80 后夫妻經(jīng)營(yíng)。這家主題酒店是去呼呼平臺(tái)上很有特色的代表,我們聽一聽房東是怎樣說的。
圖4:復(fù)古波普主題房
「應(yīng)用發(fā)布會(huì)」主辦方:先問一個(gè)大家最關(guān)心的問題,智能鎖如何保證房客的安全呢?
房東:如果在入住期間出現(xiàn)非正常方式開鎖,如撞門等情況,智能鎖會(huì)立刻通知房東。
「應(yīng)用發(fā)布會(huì)」主辦方:那別人能打開我的房間門嗎?
房東:有別于鑰匙或者門卡有被復(fù)制的風(fēng)險(xiǎn),智能鎖的開門指令是有時(shí)間段的,只有房客在入住期間能打開。
「應(yīng)用發(fā)布會(huì)」主辦方:作為房東,對(duì)智能鎖感受最深的點(diǎn)是什么?
房東:因?yàn)槲业姆孔用块g主題風(fēng)格都不同,有的客人每晚都想換不同的房間。如果是在以前,我就得頻繁更換房卡或鑰匙給他。另外,如果客人不小心弄丟了鑰匙,為了保障安全,我就要更換門鎖。智能鎖完全免去了這樣的麻煩。
也許,傳統(tǒng)的房卡和鑰匙真的會(huì)就此淡出,誰說不一定呢?Uber 和 Airbnb 正在改變著全世界人的出行,五年前你也不會(huì)想到自己今天會(huì)如此依賴手機(jī)。
硅谷已經(jīng)成為對(duì)世界最有影響力的地區(qū)之一,科技也不再是業(yè)內(nèi)玩家的自留地。我們?yōu)樯硖庍@樣的行業(yè)而感到興奮,并為之注入自己的熱愛。
希望有趣的應(yīng)用越來越多,哪怕每次只是多一點(diǎn)點(diǎn)。
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這項(xiàng)研究提出了"高效探測(cè)"方法,解決了掩碼圖像建模AI難以有效評(píng)估的問題。通過創(chuàng)新的多查詢交叉注意力機(jī)制,該方法在減少90%參數(shù)的同時(shí)實(shí)現(xiàn)10倍速度提升,在七個(gè)基準(zhǔn)測(cè)試中均超越傳統(tǒng)方法。研究還發(fā)現(xiàn)注意力質(zhì)量與分類性能的強(qiáng)相關(guān)性,生成可解釋的注意力圖譜,展現(xiàn)出優(yōu)異的跨域適應(yīng)性。團(tuán)隊(duì)承諾開源全部代碼,推動(dòng)技術(shù)普及應(yīng)用。
伊利諾伊大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)了CLAIMSPECT系統(tǒng),通過層次化分解復(fù)雜爭(zhēng)議、智能檢索相關(guān)文獻(xiàn)、多角度收集觀點(diǎn)的方法,將傳統(tǒng)的"真假"判斷轉(zhuǎn)變?yōu)槎嗑S度分析。該系統(tǒng)能夠自動(dòng)構(gòu)建爭(zhēng)議話題的分析框架,識(shí)別不同觀點(diǎn)及其支撐證據(jù),為科學(xué)和政治爭(zhēng)議提供更全面客觀的分析,已在生物醫(yī)學(xué)和國(guó)際關(guān)系領(lǐng)域驗(yàn)證有效性。
清華大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)首次提出情感認(rèn)知融合網(wǎng)絡(luò)(ECFN),讓AI能像人類一樣理解和表達(dá)情感。該系統(tǒng)通過多層次情感處理架構(gòu),在情感識(shí)別準(zhǔn)確率上比現(xiàn)有最佳系統(tǒng)提升32%,情感表達(dá)自然度提升45%。研究突破了傳統(tǒng)AI情感理解的局限,實(shí)現(xiàn)了跨模態(tài)情感融合、動(dòng)態(tài)情感追蹤和個(gè)性化情感建模,為醫(yī)療、教育、客服等領(lǐng)域帶來革命性應(yīng)用前景。
哈佛大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)通過創(chuàng)新的多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法,讓AI在戰(zhàn)略游戲中學(xué)會(huì)復(fù)雜推理。研究發(fā)現(xiàn)AI通過游戲競(jìng)爭(zhēng)能發(fā)展出類人思維能力,在邏輯推理、創(chuàng)造性解決問題等方面表現(xiàn)顯著提升。這項(xiàng)突破性成果為未來AI在醫(yī)療、教育、城市管理等領(lǐng)域的應(yīng)用奠定基礎(chǔ),展現(xiàn)了通過模擬人類學(xué)習(xí)過程培養(yǎng)真正智能AI的新路徑。