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    APP开发已大势将去?

    2019/6/4 11:35:32      点击:

    2018年起,关于“人口红利、用户流量逐渐消退,移动互联网整体开始向产业互联网转型”的议论就层出不穷,在此形势下,很多在移动互联网红利顶端的软件开发者也变得紧张,不断发文章表示APP开发大势将去,马上就要面临穷途末路的局面。

    但真相是这样吗?其实不一定,毕竟现在使用最多的仍然是移动终端设备,并且随着物联网领域的迅速发展,移动设备所处的地位会变的越来越突出。在这重要时刻。若是传统移动设备开发者止步不前,那结果一定是会出现上文所描述的那种状态。为此,现在的开发者的正确做法是,紧跟技术发展趋势,对人工智能、VR/AR、区块链等最新的技术和对现有的技能进行提升加固。在这篇文章中,小编将和大家一起了解下一波移APP开发使用机器学习提供动力的 4 个原因。


    APP开发者从机器学习获益良多,原因是该技术现在已经能够支持移动应用程序,例如更加顺畅的用户体验,让移动应用程序拥有更多更加强大的功能:比如提供精准对于位置的建议或即时检验植物疾病。

           移动应用机器学习的迅速流行已成为对经典机器学习所面对重重问题最好的回答实际上不好的事情就要来临了。未来的APP开发需要快的处理速度和低的延迟。

    你知道为什么 AI-first 移动应用程序不能很容易地在云中进行线上推断?云计算技术依中央节点(脑海中想象一个有很大的存储空间和计算能力的海量数据中心的画面)。而这种集中式中央处理方式没有办法处理创建平滑的ML驱动的移动体验要用的处理速度。原因是全部过程一定集中式数据中心处理数据,将数据发送到原来的设备。这个过程需要大量时间和金钱,保证数据隐私是很困难的

    叙述了移动机器学习的这些重要的特点之后,让我们来讨论一下作为APP开发人员,你为什么需要留意你的移动应用 ML 革命。


    01

    低的延迟

    开发人员都明白高延迟对应用程序来说是非常不利的不管应用程序的功能有多厉害还是它背后的公司品牌多么响亮声誉如何好。例如Android 设备以前有过很多视频应用延迟问题,进而造成音画不同步结果。同样,有高延迟的社交媒体应用程序可能会导致非常不好的用户体验。

    因为这些延迟问题,在设备上执行机器学习变得尤为重要原因是社交媒体图像过滤器和于位置的建议等等这些应用程序功能需要低延迟才能好的效果

    和前面所讲的一样,云计算方式处理时间也许非常慢,最后APP开发人员需要靠近零延迟才能 ML 功能在移动应用中正常运行。设备上的机器学习通过它的数据处理能力为接近零延迟扫清了道路。

    智能手机制造商和大型科技公司正慢慢接受这种认识。Apple 对于这方面一直处于领先地位,他们用其 Bionic 系统开发更先进的智能手机芯片,这个系统有完整的神经引擎,能够让神经网络直接在设备上运行,并且有着不可思议的速度

    Apple未来还要继续推出 Core ML,这是面向app开发者的机器学习平台;TensorFlow Lite  GPU做了重点的支持,谷歌仍然在为其自己的 ML 平台 ML Kit 添加预装功能。这些类属于APP开发人员的技术可用于开发需要以闪电般速度处理数据,尽可能减少延迟和错误的应用程序。

    这种精准性和没有感知的用户体验结合是开发人员在创建ML驱动的应用程序时需要考虑的最重要的因素。为了确保这一点,他们需要接受设备上的机器学习。


    02

    提升安全性和隐私性

    边缘计算的还有一个优势是不可小看怎样去增加用户的安全性和隐私性。保证应用程序数据的安全和隐私是APP开发人员工作中必不可少的一部分,尤其是想到需要满足通用数据保护法规(GDPR),这些新隐私法,这些新的法律一定会影响APP开发实践。

    因为数据送到服务器或云进行处理,所以黑客利用此数据传输中的漏洞的机会不会很多进而保留了数据的神圣性。这开发人员能很容易地满足 GDPR 关于数据安全的规则制定

    移动设备可以分布式提供机器学习解决方案,和区块链都一样也可以说,跟中央服务器的同一攻击对照网络犯罪分子很难通过 DDoS 攻击取下隐藏设备的连接所有网络节点。

    除此之外Apple 智能手机芯片也可以帮助提高用户安全性和隐私。它们是 Face ID 的支撑iPhone 功能依靠于设备上的神经网络,神经网络可以收集用户部所有不同方式的数据,让它变得更为精准,更安全的识别方法。

    当今和以后的支持 AI 的硬件将为用户提供更安全的智能手机体验,为开发人员提供额外的加密层以保护用户的数据。


    03

    无需 Internet 连接

    除了延迟问题之外,将数据发送到云以进行推理需要有效的 Internet 连接。相对而言越是发达的地区网络链接做的好。但有些地方没有网络信号呢?通过设备上的机器学习,神经网络可以在手机上运行。这允许开发人员在任何时间都可以在任何设备上部署该技术,而不用去想他的连接性另外,它可以 ML 功能更加民主化,因为用户无需Internet 连接到他们的应用程序。

    医疗保健是一个可以从设备上的机器学习中获益良多的行业,因为开发人员能够创建来检查生命体征医疗工具,甚至可以远程机器人进行手术,而不用 Internet 连接。此技术能让需要在没有连接的地方访问教室材料的学生获得帮助,例如交通隧道。

    移动设备上的机器学习最终将为APP开发人员提供创建应用程序的工具,这些应用程序可以让全世界的用户收益无论他们有没有连接即便是没有互联网连接,由于新的智能手机功能强大,用户在离线环境中使用应用程序时依然也不会延迟问题。


    04

    减少你的业务成本

    移动设备上的机器学习将为你省下很大的一笔钱,因为你不用向外部提供商付费来维护这些解决方案。就像前面所说的,你不需要云或 Internet 来获得此类解决方案。

    你可以购买的最昂贵的“云服务”GPU 和 AI 专用芯片。在设备上运行模型表示你不需要为这些集群付费,而你要感谢当今日益复杂的神经处理单元(NPU)智能手机。

    移动应用和云数据中心之间避免进行繁重的数据处理对于使用设备内机器学习解决方案的企业来说是省了不少的一笔财富

    APP开发人员还可以节省很大一部分的开发过程,因为他们不需要构建和维护其他云基础架构。相反,他们可以通过较小的工程团队实现更多目标,进而使他们能够扩展他们的开发团队。


    05

      

    不容置疑,云计算在 2010 年代一直是数据和计算的福音,但科技行业正以迅速发展,而设备上的机器学习可能很快成为APP应用和物联网开发的准则

    由于其延迟的减少、安全性的增强,离线功能的增强和成本的降低因此,APP开发行业的所有重要人员都对该技术投入了很多资金,这将重新定义开发人员怎样推动应用程序创建。

    如果你想学习移动机器学习的更多信息,以及它是怎样去工作的,以及它在整个APP开发领域中的重要性的原因,这里有一些额外的资源可以帮助你入门:

    1.Matthijs Holleman 的博客 Machine,Think!(https://machinethink.net/blog/)这是在 Apple ML 的移动 ML 框架 Core ML 中一堆很棒的教程和其他内容;

    2.边缘人工智能(视频)(需科学上网):https://youtu.be/6R5pjcqBq6Y;

     

    3.当然,Heartbeat (http://heartbeat.fritz.ai/)在移动开发和机器学习的交叉领域拥有不断增长的资源库。

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