移动AI正在颠覆已经快节奏的移动应用开发游戏。2020年，移动人工智能领域估值将达到21.4亿美元，预计到2026年，这一数字将增长4.5倍。可以说，移动人工智能大势已去，让我们来看看这项创新技术如何可用于移动应用程序开发。了解移动AI的优势MobileAI旨在让移动技术对用户来说更智能、更实用。移动人工智能的一个著名例子是亚马逊的Alexa购物产品，它为亚马逊节省了无数小时的客户支持苦差事。在用户体验层面，也为终端用户带来了显着的生活质量提升。最显着的行业增长可能来自人工智能虚拟助手技术。Siri和Alexa等上一代AI助手的惊人成功证明了该技术的掌握。下一代移动设备中支持AI的处理器将预装智能解决方案，例如语言翻译、上下文感知AI助手、增强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AI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式增长。尽管美国和其他西方政府试图限制消费级无人机技术，但随着支持人工智能的移动处理器的出现，无人机行业可能呈指数级增长。下一代无人机为家庭和企业用户提供令人兴奋的功能，例如AI辅助摄影、AI自动驾驶和导航、表面测绘和GPS等。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。AI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进行的大部分手动错误检查和故障排除。人工智能如何让您的应用程序更智能随着移动用户总数的持续增长，以及更懂技术的年轻一代的到来，对定制等功能的需求猛增。虽然UI过去由应用程序开发人员以第一方方式处理，但许多应用程序开发人员现在正在使用智能手机制造商的机载UI来与用户进行交互。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对应用程序界面进行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适应尺寸的变化用户的手指。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惊人的新可能性。机器学习许多企业大力投资机器学习开发是有原因的，归结为机器学习范式预测和优化用户行为的能力，从而实现追加销售和交叉销售。SpotifyUSA,Inc.的旗舰应用程序Spotify的成功在很大程度上来自于机器学习集成。Spotify在应用程序发布时提供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，还可以通过使用上下文提供适当的内容来增加整体使用时间，让他们再次光顾。在一个由用户如何使用您的应用程序等指标驱动的竞争激烈的应用程序市场中，机器学习使公司能够保持用户的娱乐性和参与度，从而推动相关指标在GooglePlay和AppStore中获得更高的排名。在线零售商使用机器学习根据各种指标生成客户档案，例如客户的购买情况、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，零售商可以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FBA工作流程的每个阶段，从最终用户对网站或应用程序的体验一直到运输计划的优化方式。优步等主要运输供应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最快的路线并针对潜在的交通拥堵进行优化。使用历史数据推断路况，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MobileAI为GoogleLens等突破性的图像识别技术提供支持。GoogleLens和其他类似应用彻底改变了许多人与世界互动的方式。图像识别的进步使一切成为可能，从识别特定植物品种和物种到使用机器学习驱动的OCR实时翻译外语文本。金融机构在他们的移动应用程序中使用相同的技术来处理支票，而无需客户访问银行分行。药剂师使用该技术扫描医疗处方并将其导入软件，以检查药房数据库中是否存在药物。零售商使用OCR从采购订单分析中自动提取有价值的见解。清单还在继续。下一代移动人工智能改进了以前的面部识别技术，使用人工神经网络等技术来加速面部检测过程。手机AI人脸识别模块首先实时搜索图片，检测并跟踪人脸。一旦图像中的人脸被标记，该人脸将被正确对齐以供进一步分析。然后从面部提取特征并与面部信息数据库进行匹配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。这扩展了移动应用程序在医疗保健、政府、金融等领域的用例。语音技术先进的文本转语音技术受益于移动人工智能的实施，提供从文本输入生成清晰的语音功能。改进的文本转语音功能可将静态文本转换为语音丰富的内容，从而帮助视障用户浏览应用程序和网站。随着文本转语音技术的改进，用户只需单击一个按钮即可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被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，并在信息不完整的地方做出推断。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，许多行业都面临着快速转型。随着移动处理器集成AI友好特性，第一方和第三方应用的AI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、消除用户和提供商的障碍、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。
