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疫情困人于屋中,AI赋能移动应用,助力咫尺间的生活与工作
来源:互联网   发布日期:2020-04-23 16:26:47   浏览:8784次  

导读:随着智能手机和互联网的日益普及,移动互联网产业蓬勃发展,一部智能手机几乎可以解决衣食住行等各种问题。当下,越来越多的公司都针对性推出了移动应用以获取消费者芳心,不断提升移动应用的适配性和操作性、扩展应用功能以争取更多用户。新冠疫情蔓延期间...

随着智能手机和互联网的日益普及,移动互联网产业蓬勃发展,一部智能手机几乎可以解决衣食住行等各种问题。当下,越来越多的公司都针对性推出了移动应用以获取消费者“芳心”,不断提升移动应用的适配性和操作性、扩展应用功能以争取更多用户。新冠疫情蔓延期间,人们的出行受到限制,花费在智能手机上的时间也相对增长。利用移动应用督促人们安心宅家的同时保障基本生活需求也为相关企业带来了发展机遇。

作者 | 解双羽

一 全球移动应用的市场规模

据App Annie发布的移动应用市场研究报告显示,2019年全球移动应用下载量达到了创纪录的2040亿次,自2016年增长了45%;手机用户在移动应用商店共花费1200亿美元,自2016年增长2.1倍;手机用户平均每天花费3.7小时使用移动应用,相比2018年增加了10%。面对如此巨大的市场和用户粘性,金融、传媒、零售、互联网等各大行业公司都在积极开发移动应用来巩固用户,而人工智能技术的成熟也为移动应用的开发、维护提供了高效支持。

二 移动应用领域的常见智能技术

大数据技术:从各种各样类型的数据中快速获得有价值的信息,涉及数据采集、数据存娶数据处理、数据挖掘等多个方面。大数据技术主要应用于信息收集、在线问诊类手机app,通过收集获取相关信息、数据来构建疫情预测模型。

机器学习:通过使用监督学习,半监督学习,无监督学习,深度神经网络等算法构建分析模型,最大限度地从数据中挖掘有价值的信息,解决当前问题。机器学习通常与大数据技术相结合,在信息收集、在线问诊、协作办公、社会保障类手机app中均有广泛的应用。

自然语言处理:研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法,涉及机器翻译、文本挖掘、语义识别、文本搜索等技术。自然语言处理技术主要应用于在线问诊、协作办公类手机app,通过加强语义识别和语音转换来提升效率。

计算机视觉:使用计算机代替人眼完成对图像的识别与处理,具体包括人脸识别,图像识别等技术,主要应用于信息收集、协作办公、社会保障类手机app,完成用户身份认证工作。

云计算:基于云计算,可针对网络内结合硬件、软件、网络等系列资源,高效实现数据的计算、存储、处理和共享,在协作办公类app中有广泛应用,为多人云端操作提供保障。

三 人工智能在移动应用领域的应用分布

四 人工智能在移动应用的案例简述

1. 百度地图迁徙大数据平台:春节期间,百度地图迁徙大数据平台可以实时动态展示全国人员的迁徙动向,为疫情防控工作提供了详细的数据支持:“实时路况平台”可以展示高速拥堵趋势及拥堵路段;“复工返程攻略”利用大数据分析和机器学习技术,根据返程信息和疫情期间的交通状况推荐交通工具;“复工地图”通过使用百度智能外呼系统,可以自动询问并采集商铺营业信息。

2. 平安好医生AI辅助诊疗系统:平安好医生根据平台6.7亿人次咨询数据训练优化AI辅助诊疗系统,累计覆盖超3000种疾玻患者进行在线问诊前先与“AI医生“语音交流,提供病症主诉等关键信息,随后由“AI医生”智能分诊至专科诊室,并辅助真人医生完成健康咨询和开具智能药方的整个流程。新冠疫情期间,平安好医生开发了抗疫在线问诊专区,平台访问人次达11.1亿,APP新注册用户量增长10倍,APP新增用户日均问诊量是平时的9倍。

3. 百度智能云&小裙科技“企业任务”团队协作小程序:利用百度 AI 的语音合成、语音识别和语义理解技术, 实现自动猜测名字指派任务、自动提取口语化时间安排行程、自动发送微信通知、自动语义理解转换等功能,保障团队所有参与者高效合作,极大地提升了团队协作效率。在武汉封锁公共交通期间,医护人员可以通过“企业任务”小程序创建任务小组,发布用车需求,并由志愿者负责指派需求给司机,监控需求认领情况,保障了医护人员、志愿者及司机之间的高效沟通。

4. 盒马鲜生智能性采集系统:盒马鲜生将客户位置、订单顺序、线下配送人员位置和流量拥挤等因素结合起来,利用大数据分析及机器学习技术在短时间内确定最优解,同时使用仓储机器人完成订单配送,在快速满足用户订单需求的同时也全面降低配送和运营成本。

五 人工智能在移动应用领域的局限性

信息安全与隐私保护:移动应用往往涉及多个平台,如何确保用户信息安全、维护用户隐私是永远的挑战

服务对象受限:相对于年轻一代,老年人面对智能手机常常“无从下手”,移动应用使用频率相对较低。

短期需求激增与长久运营:短期内由于需求激增用户数量远超预期;疫情结束后应注意解决用户长期需求以提升用户满意度、增强用户粘性。

六 人工智能在移动应用领域的发展趋势

信息管理无纸化:伴随智能手机发展,其终端传感器可提取的信息将逐渐多样化。而通过云平台连接移动应用进行信息传输和存储既可以减少书面文档、文件管理的琐碎工作,又可以保障信息的实时性和准确性。

便捷**服务:结合网络通讯的移动应用进一步减少空间地域限制,使出行、购物等活动更加便捷,同时促进跨区域消费。

* 本文为「智周」系列报告「核心版」,相应「深度版」的推出计划将在后续公布,敬请大家关注。针对「人工智能技术在移动应用领域中的应用与展望」这一主题,有哪些方向或主题,你希望在报告深度版中读到详细的阐述与分析,欢迎留言,这将成为我们制作报告深度版的重要参考。

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