我们需要什么样的平板——兼谈在下对平板市场发展的看法【算科普么?】

转自:http://bbs.imp3.net/thread-10902981-1-1.html


年终写报告,闲来无事回想了不少东西,接触平板电脑也有点时间了,干脆也一起总结一下。事先声明,在下也是小白一个,只谈自己的看法,如有不妥,还请见谅。


先说说最近四核之战的乱战,无非是谁好谁坏。不过这也是好事,至少说明我们的需求,或者说期望值,远远超出了现有产品,这说明平板市场方兴未艾,大有可为。要真的像PC市场一样,大家都对它没啥期望了,谁家的产品都够用了,这个市场,就到头了。

我们想要什么样的平板,这就是期望,只是这个期望,在不同的时间,是不同的。遥想两年前ipad横空出世之后带来的一片蓝海,让大家心驰神往,国产平板的起点,也在那时从MP4开始起航了。那时候,大家甚至不敢把这类产品叫做平板电脑,因为它只是一个屏幕稍微加大一点,有wifi上网功能的mp4,那时候,它叫MID。

看着现在动辄10吋9吋的大屏幕,当时5.3都算大的了好不?还TN的。加上悲催的电阻触摸屏,吭哧吭哧乐呵半天就只能追求在线看部电影,这也是相比于mp4的进步了。那个时代,大家解决的是有没有的问题。

接着更大屏幕的出现和电容触摸的广泛应用让大家感觉前途一片光明,那时候真的就是在享受手指触控的感觉,各种想办法优化都是针对触控的有木有?在屏幕上划两下就觉得半天功夫没白花的有木有?不过随着安卓2.x的普及,屏幕的放大,电容屏的改进,终于勉强可以称之为平板电脑了。虽然还要忍受各种卡顿,死机,不兼容,以及烂屏毁眼,至少,这个时候,解决了能不能用的问题。

这个时代的芯片厂家和产品厂家一样多如牛毛,看到imp3改版也回想起当年imp3还是有着方案讨论区的,不是像现在这样只有几个标签,那时候是每个方案厂商一个讨论区哦。比起现在当时真是战国时代,芯片厂的战国时代。现在能留下来的,还有几何?

接着其实是一轮洗牌,大量
厂商的消退伴随着市场的震荡,而有些厂商则活了下来,更壮大了,产品也更强了,成功的典型代表是瑞芯微的RK2918,AML的M3,以及全智的A10。尤其是RK SDK2.0的发布和全智A10的后期加入,在后单核时代,芯片厂商给出的成果还是令人振奋的。兼之以IPS大屏的出现让大家眼前一亮,超大电池的配备让续航也能达到6到8小时,安卓4.0的到来真正把平板也拉上了台面,国产平板已经能满足一些要求不高的人的实际需求了。国产平板电脑 终于能够以性价比在市场中占据一席之地了,在廉价平板这块,许多普通消费者开始选择国产平板。虽然在很多应用上还有卡顿,虽然还有其他问题,可以说,这个时候,解决了实不实用的问题。

而这之后,双核时代的来临基本解决了最后的卡顿问题,安卓的黄油计划也为这最后一步加了一把劲。在日常使用中,不仅仅是主界面,各种使用场景下,卡顿的现象基本得到了解决,平板电脑的流畅程度接近ipad2的90%。而软件的支持,一方面安卓软件积累量到了一定程度,另一方面由于芯片方案的减少,兼容性问题也得到极大的改善。在RK3066 和AML MX的一统天下之下,国产平板基本完成了蜕变,这一步,解决了平板好不好用的问题,可以算是又一个大的飞跃。

时至今日,国产平板离完美还很遥远,四核的出现,不仅仅是另一次性能的飞跃,也似乎代表着一个时代的终结,那就是以性能为唯一指标的时代。当国产平板也可以称之为好用的时候,很多瑕疵和问题依然阴魂不散,比如续航,比如软件优化,比如做工。如果说在高速发展期,这些问题都可以忽略不计,那到了成熟期的现在,已经开始大规模占领市场的时候,这些问题中每一个都是对手可以攻击的致命弱点。到了现在,国产平板该解决的问题,是平板在客户手里能用多久的问题。不仅指续航,更指耐玩度。

那么我会选择什么平板呢?首先在下不会去追求极致了,手里有那么几个板子玩了玩就够了吧(笑)。在下会根据不同的实际需求,去买不同的板子了:比如在家老妈用的板子,就要续航超级好,看视频好,摄像头和mic好,便于老妈在家娱乐和视频聊天;给小表妹的板子就要轻薄小巧,做工精致,外观漂亮,方便她随身带出,爱美时尚;给小表弟的板子就要四核大屏,游戏强劲,皮实耐折腾,方便他大呼小叫,畅快淋漓;至于我自己,则是希望一款性能适中,待机时间长,没有短板的均衡机器,适合我这种轻度使用者,懒得频繁开关机,偶尔上网看书看文档用。以上。
<think>嗯,用户问未来AI的发展趋势和下一个风口是什么。这个问题挺大的,我得先理清楚当前AI的发展阶段。现在AI已经在很多领域应用了,比如自然语言处理、计机视觉、自动驾驶等等。但未来会往哪个方向发展呢? 首先,可能要考虑技术上的突破。比如,现在的深度学习虽然厉害,但也有瓶颈,比如需要大量数据和计资源。所以,有没有可能发展出更高效、更节能的法?比如神经符号系统,结合符号主义和连接主义,或者更先进的模型结构,比如transformer的改进版? 然后是通用人工智能(AGI),这个虽然现在还远,但长远来看肯定是趋势。不过AGI的实现可能需要很长时间,所以短期内可能还是聚焦在特定领域的专用AI。不过用户问的是下一个风口,可能更关注近期的热点。 接下来是AI与其他技术的结合,比如AI+量子计、AI+生物科技、AI+物联网。这些交叉领域可能会有突破。另外,AI在伦理、安全方面的进展也很重要,比如可解释性AI、隐私保护等,这也是未来发展的关键。 还有生成式AI,比如现在的大模型,虽然已经很火了,但可能还有更多应用场景,比如在医疗、教育、创意产业等。另外,AI在边缘计的应用,比如在手机、IoT设备上运行,减少对云端的依赖,提升实时性和隐私保护。 用户可能还关心商业应用,比如AI在哪些行业会最先普及,比如金融、医疗、制造、教育。另外,AI驱动的自动化,比如机器人、自动驾驶,这些也是风口。 不过用户可能想知道具体的领域,所以需要列举几个可能的风口。比如多模态AI,结合文本、图像、音频等;AI在气候变化中的应用,比如能源优化、环保;AI辅助科学发现,比如药物研发、材料科学;还有AI与元宇宙、虚拟现实的结合。 还要考虑技术伦理,比如AI的监管、公平性、安全性,这些也会成为发展重点。另外,AI教育和人才培养也是一个方向,随着AI普及,需要更多人才。 可能需要分点回答,先趋势后风口。趋势可能包括技术进步、跨领域融合、伦理安全;风口可能是生成式AI深化应用、边缘计、AGI研究、AI+医疗健康、AI+可持续发展等。 要确保回答全面但不过于冗长,同时给出相关问题。相关问题可能需要涵盖用户可能进一步询问的方面,比如具体技术、行业应用、挑战等。</think>未来AI的发展趋势可能呈现以下方向: 1. **通用人工智能(AGI)探索**:尽管仍需长期突破,但基础研究将加速,如强化学习与符号系统的融合。 2. **多模态与跨领域整合**:AI将更高效地处理文本、图像、音频等多源数据,推动如虚拟助手、自动驾驶的场景化落地。 3. **边缘计与轻量化**:通过模型压缩、神经架构搜索(NAS)等技术,实现终端设备上的实时AI应用(如手机端大模型)。 4. **伦理与安全机制完善**:可解释性AI(XAI)、数据隐私保护(如联邦学习)将成为技术标配。 5. **垂直领域深度应用**:医疗(辅助诊断)、气候(碳足迹优化)、教育(个性化学习)等领域的AI工具将大规模普及。 **下一个风口可能集中在**: - **生成式AI工业化**:AIGC(生成式AI内容创作)在影视、游戏、广告等创意产业的规模化应用。 - **AI+生物科技**:如蛋白质设计、基因编辑的法驱动突破。 - **具身智能**:机器人结合大模型实现动态环境交互(如家庭服务机器人)。 - **AI驱动的可持续发展**:能源管理、材料科学等领域的AI优化方案。 ```python # 示例:使用Hugging Face的transformers库调用多模态模型 from transformers import AutoProcessor, AutoModelForCausalLM processor = AutoProcessor.from_pretrained("microsoft/git-base") model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("microsoft/git-base") ```
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