移動人工智能正在顛覆已經快節奏的移動應用程序開發游戲。 2020 年，移動人工智能領域估值達到 21.4 億美元，預計到 2026 年這一數字將增長 4.5 倍。可以肯定地說，移動人工智能將繼續存在，讓我們來看看這項創新技術如何 用于移動應用程序開發。

了解移動人工智能的好處

      移動人工智能旨在讓移動技術更智能，為用戶提供更多功能。移動人工智能強大的一個眾所周知的例子是亞馬遜的 Alexa 購物產品，它為亞馬遜解放了無數小時的客戶支持繁重的工作。在用戶體驗層面，它還為最終用戶帶來了顯著的生活質量改善。

      最顯著的行業增長很可能來自人工智能虛擬助手技術。 Siri 和 Alexa 等上一代 AI 助手取得的驚人成功證明了該技術的控制力。下一代移動設備中支持人工智能的處理器將預裝各種智能解決方案，例如語言翻譯、情境感知人工智能助手、增強現實和虛擬現實增強功能以??及改進的安全功能。這些應用程序和板載解決方案的未來是高度可擴展性和與第三方移動應用程序的集成，為開發人員提供功能齊全的人工智能開發生態系統。

      對智能手機、無人機、相機和成像、機器人、汽車和云計算等相關行業的預測也顯示出移動人工智能技術的爆炸性增長。盡管美國和其他西方國家政府試圖限制消費無人機技術，但隨著支持人工智能的移動處理器的出現，無人機行業可能會呈指數級增長。下一代無人機為家庭和企業用戶提供了令人興奮的功能，例如 AI 輔助攝影、AI 自動駕駛和導航、表面測繪和 GPS 以及更多應用。

      下一代 AI 從 AI 應用程序開發管道中消除無數工時的潛力怎么強調都不為過。人工智能幫助程序員克服以前需要花費大量時間和金錢的障礙，例如跨平臺移植軟件以及消除人工測試人員完成的大部分手動錯誤檢查和故障排除。

      人工智能如何讓你的應用更智能

      隨著移動用戶總數的不斷增長，隨著年輕一代、技術素養更高的一代的到來，對定制等功能的需求猛增。

      雖然過去 UI 由應用程序開發人員以第一方的方式處理，但現在許多應用程序開發人員使用智能手機制造商的板載 UI 為其用戶提供界面。由于這些制造商包括支持 AI 的處理器，智能手機可以分析用戶行為并執行應用程序界面的實時定制以改善用戶體驗，例如將界面中的按鈕輕推幾毫米以解決用戶手指大小的變化。

      人工智能通過機器學習、識別技術、生物識別和語音技術為移動開發帶來了驚人的新可能性。

      機器學習

      許多企業在機器學習開發上投入了大量資金是有原因的，這歸結為機器學習范式預測和優化用戶行為的能力，從而導致追加銷售和交叉銷售。

      Spotify USA, Inc. 的旗艦應用程序 Spotify 的成功很大程度上來自機器學習集成。 Spotify 在應用程序啟動時提供量身定制的播放列表和引人注目的內容，例如與客戶興趣相關的新版本。機器學習不僅有助于改善最終用戶對應用程序的整體體驗，而且通過使用上下文提供適當的內容來增加總使用時間，讓他們回來更多。

      在由用戶使用您的應用程序等指標驅動的高度競爭的應用程序市場中，機器學習使公司能夠讓用戶保持娛樂和參與，從而推動相關指標在 Google Play 和 App Store 中排名更高。
   
      在線零售商使用機器學習根據各種指標為客戶生成檔案，例如客戶已經進行的購買、客戶與其他用戶的關系、客戶在網站或應用程序上的行為以及許多其他因素。使用這些數據，零售商根據客戶的興趣為客戶提供一組推薦產品。例如，亞馬遜廣泛使用機器學習將客戶與他們可能購買的產品聯系起來。機器學習存在于亞馬遜物流工作流程的每個階段，從最終用戶使用網站或應用程序的體驗一直到優??化運輸計劃的方式。

      優步等主要運輸提供商在其物流應用程序中實施機器學習，為司機提供最新的道路信息。機器學習解決方案有助于為駕駛員預測可能的最快路線，并針對潛在的交通擁堵進行優化。利用歷史數據來推斷道路狀況，基于 ML 的應用程序還可以將實時交通信息插入歷史預測中，以做出最準確的猜測。

      識別技術

      移動 AI 為 Google Lens 等突破性的圖像識別技術提供支持。 Google Lens 和其他類似應用徹底改變了許多人與世界互動的方式。圖像識別方面的進步使任何事情都成為可能，從識別特定的植物品種和物種到使用機器學習支持的 OCR 實時翻譯外語文本。

      金融機構在其移動應用程序中使用相同的技術來處理支票，而無需客戶進入銀行分行。藥劑師使用這項技術掃描醫療處方并將其導入軟件，以檢查藥房數據庫中藥物的存在。零售商使用 OCR 自動從采購訂單分析中提取有價值的見解。這樣的例子不勝枚舉。

      下一代移動人工智能改進了先前的面部識別技術，利用人工神經網絡等技術來加速檢測人臉的過程。移動AI人臉識別模塊首先實時搜索圖像，檢測和跟蹤人臉。標記 圖像中的人臉后，該人臉將正確對齊以進行進一步分析。然后從面部提取特征并匹配面部信息數據庫以提供可靠的身份驗證。

人工智能生物識別技術顯著提高了移動應用程序的保護級別，使其適合存儲更敏感的數據。這擴展了醫療保健、政府、金融等領域的移動應用程序的使用案例。

     語音技術

      先進的文本轉語音技術受益于移動人工智能實施，提供從文本輸入生成的清晰語音功能。改進的文本轉語音可幫助視障用戶瀏覽應用程序和網站，將靜態文本轉換為語音豐富的內容。隨著文本到語音技術的改進，用戶將能夠通過點擊按鈕將整本書翻譯成有聲讀物。

      AI助手技術利用移動人工智能驅動的語音識別與用戶進行無延遲交互。來自用戶的短語命令由虛擬助手處理成動作，提供無縫體驗。例如，亞馬遜的 Alexa 和蘋果的 Siri 現在能夠執行許多不同的請求，根據上下文智能地感知用戶請求的意圖，在信息不完整的情況下進行推斷。

      即將發生的變化

      移動人工智能領域正在呈指數級增長。由于人工智能技術的進步，許多行業面臨著快速轉型。隨著移動處理器集成人工智能友好特性，第一方和第三方應用程序的人工智能能力將大幅提升。

     實現這一目標的關鍵技術包括機器學習、識別技術、生物識別技術和語音技術。移動 AI 有助于優化流程，為用戶和提供商消除障礙，提供相關內容，增強最終用戶參與度，并改進開發流程。 AI 使移動應用程序更具可擴展性、模塊化和動態性，并為開發人員和用戶提供卓越的性能。