哪些方面影響APP發展？

一、較低的推遲

移動APP開發人員都知道，高推遲是應用程序的喪鐘，無論應用程序的功用有多強大或其背后的公司品牌聲譽怎么好。比如，Android設備曩昔曾遇到過許多視頻應用的推遲問題，從而導致觀看音頻和視頻不同步的體會。相同，具有高推遲的社交媒體應用程序或許會導致十分令人沮喪的用戶體會。

正是由于這些推遲問題，在設備上執行機器學習變得越來越重要。由于社交媒體圖像過濾器和根據方位的用餐建議等等這些應用程序功用需求低推遲才干供給好結果。

如前所述，云核算方法處理時刻或許很慢，終究，開發人員需求挨近零推遲才干使ML功用在其移動應用中正常運轉。設備上的機器學習經過其數據處理能力為挨近零推遲鋪平了路途。

智能手機制造商和大型科技公司正在逐漸接受這種認識。Apple一直在這方面處于地位，他們運用其Bionic系統開發更先進的智能手機芯片，該系統具有完整的神經引擎，可協助神經網絡直接在設備上運轉，并具有令人難以置信的速度。

Apple還將持續推出Core ML，這是面向移動開發者的機器學習渠道；TensorFlow Lite還添加了對GPU的支持，谷歌持續為其自己的ML渠道ML Kit添加預裝功用。這些歸于移動開發人員的技能可用于開發需求以閃電般速度處理數據，消除推遲和削減錯誤的應用程序。

這種精確性和無感知的用戶體會結合是移動開發人員在創立ML驅動的應用程序時需求考慮的首要因素。為了保證這一點，開發人員需求接受設備上的機器學習。

二、添加安全性和隱私

邊緣核算的另一個巨大優勢是不可低估它怎么進步其用戶的安全性和隱私性。確保應用程序數據的保護和隱私是移動開發人員工作中不可或缺的一部分，特別是考慮到需求滿足通用數據保護法規（GDPR），這些新隱私法，這些新的法律肯定會影響移動開發實踐。

由于數據不需求發送到服務器或云進行處理，因此網絡犯罪分子運用此數據傳輸中的任何漏洞的機會較少，從而保留了數據的崇高性。這使移動開發人員能夠更輕松地滿足GDPR關于數據安全的規則。

移動設備上的機器學習解決方案也能夠分布式供給，就像區塊鏈相同。換句話說，跟針對中央服務器的同一進犯比較，黑客更難經過DDoS進犯取下躲藏設備的銜接一切網絡節點。

此外，Apple智能手機芯片也有助于進步用戶安全性和隱私。同時，它們是Face ID的支柱，iPhone功用依賴于設備上的神經網絡，神經網絡能夠搜集用戶臉部一切不同方法的數據，以此作為更精確，更安全的識別方法。

現在以及未來的支持AI的硬件將為用戶供給更安全的智能手機體會，為移動APP開發人員供給額定的加密層以保護用戶的數據。

三、無需Internet銜接

除了推遲問題之外，將數據發送到云以進行推理需求有效的Internet銜接。通常，這在世界上較發達的地區網絡鏈接做的很好。可是那些沒有網絡信號的當地呢？經過設備上的機器學習，神經網絡能夠在手機上運轉。這答應開發人員在任何給定時刻在任何設備上布置該技能，而不論銜接性怎么。此外，它能夠使ML功用民主化，由于用戶不需求Internet銜接到他們的應用程序。

醫療保健是一個能夠從設備上的機器學習中受益匪淺的職業，由于應用程序開發人員能夠創立醫療東西來查看生命體征，乃至能夠進行長途機器人手術，而無需任何Internet銜接。該技能還能夠協助那些或許需求在沒有銜接的當地訪問教室材料的學生，例如公共交通地道。

移動設備上的機器學習終究將為移動開發人員供給創立應用程序的東西，這些應用程序能夠使世界各地的用戶受益，無論他們的銜接情況怎么。即使沒有互聯網銜接，由于新的智能手機功用強大，用戶在離線環境中運用應用程序時也不會遭到推遲問題的困擾。

四、下降你的業務本錢

移動設備上的機器學習也將為你節約一筆財富，由于你無需向外部供給商支付費用來施行或保護這些解決方案。如前所述，你不需求云或Internet來取得此類解決方案。

GPU和AI專用芯片是你能夠購買的最貴重的“云服務”。在設備上運轉模型意味著你不需求為這些集群付費，這要歸功于當今日益復雜的神經處理單元（NPU）智能手機。

避免移動應用和云數據中心之間深重的數據處理對于運用設備內機器學習解決方案的企業來說是一個巨大的本錢節約。經過這種設備上的推斷能夠下降帶寬需求，終究節約很多的本錢。

移動開發人員還能夠大大節約開發過程，由于他們不用構建和保護其他云基礎架構。相反，他們能夠經過較小的工程團隊完成更多目標，從而使他們能夠更有效地擴展他們的開發團隊。

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