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)?,他們?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(hù)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(hù)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(zhuān)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(hù)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)。可以說(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(hù)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。
好文章,需要你的鼓勵(lì)
新加坡國(guó)立大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)了SPIRAL框架,通過(guò)讓AI與自己對(duì)弈零和游戲來(lái)提升推理能力。實(shí)驗(yàn)顯示,僅訓(xùn)練AI玩簡(jiǎn)單撲克游戲就能讓其數(shù)學(xué)推理能力提升8.6%,通用推理提升8.4%,且無(wú)需任何數(shù)學(xué)題目作為訓(xùn)練材料。研究發(fā)現(xiàn)游戲中的三種推理模式能成功轉(zhuǎn)移到數(shù)學(xué)解題中,為AI訓(xùn)練提供了新思路。
同濟(jì)大學(xué)團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)的GIGA-ToF技術(shù)通過(guò)融合多幀圖像的"圖結(jié)構(gòu)"信息,創(chuàng)新性地解決了3D相機(jī)噪聲問(wèn)題。該技術(shù)利用圖像間的不變幾何關(guān)系,結(jié)合深度學(xué)習(xí)和數(shù)學(xué)優(yōu)化方法,在合成數(shù)據(jù)集上實(shí)現(xiàn)37.9%的精度提升,并在真實(shí)設(shè)備上展現(xiàn)出色泛化能力,為機(jī)器人、AR和自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域提供更可靠的3D視覺(jué)解決方案。
伊利諾伊大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)通過(guò)對(duì)比實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn),經(jīng)過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練的視覺(jué)語(yǔ)言模型雖然表現(xiàn)出"頓悟時(shí)刻"現(xiàn)象,但這些自我糾錯(cuò)行為并不能實(shí)際提升推理準(zhǔn)確率。研究揭示了AI模型存在"生成-驗(yàn)證差距",即生成答案的能力強(qiáng)于驗(yàn)證答案質(zhì)量的能力,且模型在自我驗(yàn)證時(shí)無(wú)法有效利用視覺(jué)信息,為AI多模態(tài)推理發(fā)展提供了重要啟示。
MIT等頂尖機(jī)構(gòu)聯(lián)合提出SparseLoRA技術(shù),通過(guò)動(dòng)態(tài)稀疏性實(shí)現(xiàn)大語(yǔ)言模型訓(xùn)練加速1.6倍,計(jì)算成本降低2.2倍。該方法使用SVD稀疏性估計(jì)器智能選擇重要計(jì)算部分,在保持模型性能的同時(shí)顯著提升訓(xùn)練效率,已在多個(gè)任務(wù)上驗(yàn)證有效性。