隨著我們繼續瀏覽移動應用程序開發的不斷變化的景觀，一個趨勢在設備上的AI中脫穎而出。這種創新的方法涉及直接在智能手機上運行AI模型，減少對雲服務器的依賴並增強用戶體驗。在Kanhasoft，我們已經親眼目睹了AI On Device AI如何徹底改變應用程序的開發和使用方式。讓我們深入了解這對移動應用程序的未來意味著什麼。
了解設備上的AI
傳統上，AI操作是在雲服務器上進行的，涉及用戶設備和遙遠數據中心之間的數據傳輸，而遠處AI基本上是在將人工智能的力量更接近用戶帶到其智能手機上。與傳統的基於雲的AI不同，該AI需要將數據發送到遠程服務器進行處理，在當地，設備AI處理信息。這不僅會降低延遲，還可以增強隱私和安全性，因為敏感數據永遠不會離開設備。例如，想像一下使用面部識別應用程序可以立即識別您而無需Internet連接– 感謝對啟用AI的互聯網連接。
設備AI的好處
設備AI的好處是多方面的：
•實時處理：在本地運行的AI模型時，應用程序可以更快地響應，從而提供無縫的用戶體驗。例如，實時語言翻譯應用程序現在可以離線工作，這對於旅行者來說是必不可少的。
•隱私和安全性：由於在設備上處理數據，因此數據洩露或未經授權的訪問的風險較小。這對於處理敏感信息（例如銀行或健康應用程序）的應用程序尤其重要。
•離線功能：即使沒有Internet連接，應用程序也可以運行，從而使其更具用途和用戶友好。想像一下，即使在網絡覆蓋範圍不佳的地區，也能夠使用您喜歡的健身應用程序跟踪您的運行。
設備AI的崛起
我們所有人都經常由於與基於雲的處理相關的滯後而感到沮喪。設備AI通過在本地處理任務，確保實時處理和更平滑的用戶體驗來消除此延遲。例如，要考慮一個智能門鈴，該智能門鈴立即認識到遊客，這要歸功於面部設備的面部識別。這種即時反饋對於每一秒計算的實際應用至關重要。
設備AI的技術
幾種技術正在推動採用設備AI的採用：
•TensorFlow Lite：由Google開發，Tensorflow Lite是TensorFlow的輕巧版本，可針對移動設備和嵌入式設備進行了優化。它允許開發人員在智能手機上有效部署AI模型。
•Pytorch手機：類似於Tensorflow Lite，Pytorch Mobile使開發人員能夠在移動設備上運行Pytorch型號，從而促進了AI驅動的應用程序的創建。
•MediaPipe解決方案：由Google開發的開源框架，MediaPipe提供了用於構建AI應用程序的跨平台解決方案。它支持從面部識別到手勢跟踪的各種AI任務。
•LITERT：該技術專注於在邊緣設備上有效的AI模型執行，以確保AI模型在智能手機上平穩運行。
隱私與安全：核心利益
在當今數字時代，隱私是一個重大問題。設備AI通過確保您的數據安全並在您的控制之下來解決此問題。它在本地處理所有內容，避免需要向外部服務器發送敏感信息。這對於語音助手或個人筆記應用程序等應用程序尤其重要。
離線功能：改變遊戲規則
想像一下，即使在沒有互聯網連接較差或沒有互聯網連接的領域，也能夠使用GPS導航系統。設備AI通過允許應用程序脫機功能來使其成為可能。這種能力對於旅行者或居住在連通性不可靠的農村地區的人來說是無價的。
iOS和Android移動應用程序的未來
隨著設備AI的不斷發展，我們可以期望看到更複雜的應用程序優先考慮隱私，速度和離線功能。這種轉變可能會影響開發人員設計應用程序的方式，更多地關注本地處理，而不是雲依賴性。設備AI正在通過為iOS和Android平台啟用更快，更智能和更安全的應用程序來重新定義移動應用程序開發。 Tensorflow Lite和Pytorch等技術用於創建AI驅動的Android移動應用程序。對於iOS移動應用程序，已加密貨幣。 MLMODEL格式確保安全性在支持高級AI應用程序。
我們已經觀察到對我們的客戶對設備AI的興趣日益增長，他們渴望利用其移動應用程序的利益。這種趨勢表明，移動技術的未來將受到這項技術的重大影響。
結論
總之，啟用AI代表了移動應用程序開發中的重大飛躍。通過在本地處理數據，它提供了增強的隱私，實時處理和離線功能– 對用戶越來越重要的功能。隨著我們的前進，我們預計會看到對設備AI的更多創新應用，從而改變了我們與設備的交互方式。在Kanhasoft，我們很高興看到這項技術將如何繼續發展和塑造智能手機和AI的未來。
資訊來源：由0x資訊編譯自SOCIALNOMICS。版權歸作者Devendra Yadav所有，未經許可，不得轉載
