“一款App通吃一切入口”

本文探讨了移动互联网时代,一款App能否成为通吃一切的入口。分析指出,由于用户需求碎片化及应用场景多样化,加之手机性能限制,使得单一App难以承担所有功能。

空想社会主义创始人托马斯·莫尔的名著《乌托邦》,描述了一个理想国度的平等、自由、完美。而“乌托邦”一词后来也被用做描述难以完成的任务。本文也想谈一谈移动互联网的“乌托邦”之“一款App通吃一切入口”。


  自2008年4月中国3G牌照发放以后,距今已经六年有余,在这六年时间里移动互联网蓬勃发展。据CNNIC第33次中国互联网研究报告显示,截至2013年12月中国手机网民数已经高达5亿。


  在PC互联网时代,用户上网入口十分集中,主要通过即时通信工具、搜索引擎、PC浏览器进行上网,这也造就了腾讯(118.1, -0.30, -0.25%, 实时行情)、百度(183.71, -0.75, -0.41%)、360这样的公司,特别是360通过抢夺浏览器入口成功上市并市值超过百亿美


元,而且还和百度挣抢PC搜索市场。


  如果将PC互联网定义为“Web”式互联网的话,那么移动互联网则是典型的“App”式互联网,无论是即时通信,还是浏览器、游戏、新闻、视频等各类应用均处于平等的地位。从CNNIC第33次中国互联网研究报告看,中国网页增长率正在逐步下滑,从2012年的41.7%下降


至22.2%。相比之下,移动App的数量则大幅增长,Android、iOS应用均已突破100万。


  与此同时,部分手机应用正在试图像PC互联网时代那样,通过一款应用捆绑大量业务,从而成为移动互联网通吃一切的入口。的确,在PC互联网时代,即时通信、浏览器确实成为非常集中的上网入口。那么,一款移动App能否成为通吃一切的入口?


  我想答案是否定的。首先,移动互联网时代,用户上网的需求和时间都已经完全的碎片化。虽然从数据上看,即时通信、阅读新闻、手机搜索等仍然是手机网民使用最多的三大应用,但是这并不意味着这些应用可以捆绑上新闻、搜索、电商、游戏,从而成为无法挑


战的超级入口。


  因为手机网民碎片化的上网时间是稀缺的,用户不可能长时间停留在某一个应用之上,而且用户需求还根据所在场景发生变化。比如,出差的时候,有人会用地图查看附近的商家;坐在公交车上,会上朋友圈看看消息;回到家里,会用手机上上淘宝;寂寞的时候,


还会玩一玩陌陌和秘密……
有限的碎片化时间,加之碎片化、场景化的用户需求,以及用户在手机上无法如同PC浏览器那样同时进行多个任务,让任何一款App所占用的时间都被大大分散。


  其次,手机并非PC,过多的捆绑会导致应用臃肿、运行缓慢。微信已经从当初的几兆大小增肥到了24M,功能也从最初的几个变成了一个捆绑游戏、打车、生活服务、电商等各类业务的平台,这似乎让我们看到了PC端QQ的缩影。


  微信作为一款即时通信工具,其最根本的功能是通信,过多的捆绑会导致其运行效率下降,影响核心功能和体验,这是无法回避的事实。同样,手机浏览器公司也在试图向PC浏览器那样通过导航栏、地址栏、搜索框等成为用户第一上网入口,但是这种做法同样会影


响上网速度等核心体验。


  如果将PC时代的QQ、PC浏览器比做卡车,那么移动互联网时代的微信等App只能是五座的轿车甚至是双座跑车,过度的超载显然是不合理的。


  王斌,笔名磐石之心,多年从事消费电子、互联网、移动互联网行业专业管理咨询工作,多家知名媒体特约评论员。
【无线传感器】使用 MATLAB和 XBee连续监控温度传感器无线网络研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕使用MATLAB和XBee技术实现温度传感器无线网络的连续监控展开研究,介绍了如何构建无线传感网络系统,并利用MATLAB进行数据采集、处理与可视化分析。系统通过XBee模块实现传感器节点间的无线通信,实时传输温度数据至主机,MATLAB负责接收并处理数据,实现对环境温度的动态监测。文中详细阐述了硬件连接、通信协议配置、数据解析及软件编程实现过程,并提供了完整的MATLAB代码示例,便于读者复现和应用。该方案具有良好的扩展性和实用性,适用于远程环境监测场景。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和无线通信基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事物联网、传感器网络相关项目开发的初学者与中级开发者。; 使用场景及目标:①实现基于XBee的无线温度传感网络搭建;②掌握MATLAB与无线模块的数据通信方法;③完成实时数据采集、处理与可视化;④为环境监测、工业测控等实际应用场景提供技术参考。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的MATLAB代码与硬件连接图进行实践操作,先从简单的点对点通信入手,逐步扩展到多节点网络,同时可进一步探索数据滤波、异常检测、远程报警等功能的集成。
内容概要:本文系统讲解了边缘AI模型部署与优化的完整流程,涵盖核心挑战(算力、功耗、实时性、资源限制)与设计原则,详细对比主流边缘AI芯片平台(如ESP32-S3、RK3588、Jetson系列、Coral等)的性能参数与适用场景,并以RK3588部署YOLOv8为例,演示从PyTorch模型导出、ONNX转换、RKNN量化到Tengine推理的全流程。文章重点介绍多维度优化策略,包括模型轻量化(结构选择、输入尺寸调整)、量化(INT8/FP16)、剪枝与蒸馏、算子融合、批处理、硬件加速预处理及DVFS动态调频等,显著提升帧率并降低功耗。通过三个实战案例验证优化效果,最后提供常见问题解决方案与未来技术趋势。; 适合人群:具备一定AI模型开发经验的工程师,尤其是从事边缘计算、嵌入式AI、计算机视觉应用研发的技术人员,工作年限建议1-5年;熟悉Python、C++及深度学习框架(如PyTorch、TensorFlow)者更佳。; 使用场景及目标:①在资源受限的边缘设备上高效部署AI模型;②实现高帧率与低功耗的双重优化目标;③掌握从芯片选型、模型转换到系统级调优的全链路能力;④解决实际部署中的精度损失、内存溢出、NPU利用率低等问题。; 阅读建议:建议结合文中提供的代码实例与工具链(如RKNN Toolkit、Tengine、TensorRT)动手实践,重点关注量化校准、模型压缩与硬件协同优化环节,同时参考选型表格匹配具体应用场景,并利用功耗监测工具进行闭环调优。
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