大数据将在今后改变智能手机的应用方式

如今,智能手机公司正在寻找更新和更有创意的方法来使用大数据来创建将改变人们生活的智能手机。大数据几乎改变了我们生活中的每一个设备。我们的智能手机可能是最好的例子。2017,谷歌、苹果和其他智能手机公司正在寻找更新和更有创意的方式来利用大数据来创造智能手机,这将改变我们的生活。

大数据正在改变人们生活中几乎每个设备。人们使用的智能手机可能是一个最好的例子。在2017年,谷歌,苹果和其他智能手机公司正在寻找更新更有创意的方式来使用大数据来创建将改变人们生活的智能手机。

大数据为智能手机用户创造了新的功能,也带来令人头痛的问题。安全风险、缩短电池寿命和提高客户数据成本都是他们面临的问题之一。

智能手机制造商已经承认了其中的一些问题。苹果公司最近表示,由于大数据所带来的风险,他们正在提出新的保护消费者隐私的解决方案。

未来的智能手机拥有者还有什么期望?

大家知道,2007年iPhone的推出标志着现代智能手机时代的开始。但它并不是在真空中诞生。史蒂夫·乔布斯表示,iPhone将站在巨人的肩膀上。了解这些巨人对iPhone的贡献是至关重要的。

这其中包括微软,诺基亚,Palm和RIM等公司。如今,这些公司不再像Palm那样存在,或者在诺基亚被收购后才能以原来的名义存在,或者它们不再提供像Blackberry那样的产品,或者像WindowsPhone那样默默无闻地消失。

苹果公司将这些巨人一一打败,而另一群新的巨人纷纷出现。他们不是单独挑战苹果公司,而是组建了一个联盟:建立了开放手机联盟,统一采用Google旗下Android系统,并以苹果为竞争对手。如今已成为与苹果手机分庭抗礼的智能手机世界。

虽然有上千家成员,但只有少数厂商初具规模这个问题。2017年及以后智能手机市场状况的硬件公司是苹果,三星,HTC,谷歌和几家中国制造商。以下是目前所在的快照:

在iPhone手机出现之前,当时的手机屏幕是其中一个组件,而主界面是一个占用设备大部分面积的键盘。机身和显示器的主要材料是塑料。如今,玻璃正主宰着现代智能手机。

而显示器是玻璃屏幕。即键盘是显示器的一个元素。自从iPhone4以来,制造商甚至把玻璃放在手机的背面。iPhoneX:即将到来的手机的另一件传闻就是手机实现全面玻璃化。

iPhone迎来了玻璃时屏幕时代,以及iPhoneX屏幕保护时代。无论情况如何,如果没有适合屏幕生产商,人们无法购买现代智能手机。最新的智能手机更依赖于高分辨率玻璃屏幕。手机边框的竞赛将智能手机精简到一块长方形玻璃屏幕布,也可以作为AR/VR体验的屏幕。预计这一趋势将持续多年。

数字助理

现代智能手机的另一个现实是,他们都需要一个助理助手来执行基本任务。每个手机都可以成为一个行政部门,一个电话按钮,一个秘书,可以做一切事务,从记录到打电话呼叫出租车。如果没有智能手机,那么没有一个数字助理可以用口头命令开始行动。

这个期望是由于将Siri纳入iPhone4s而引起的。谷歌的数字助理和微软的Cortana也迅速跟进行。像三星公司甚至提供自己的数字助理,除了Android附带的东西。甚至亚马逊也参与了数字助理开发游戏。他们甚至没有推出智能手机。赢得数字助理赢天下,至少现在是这样的想法。

依赖应用程序

具有应用程序缺陷的平台是一个失败的平台。我们期望有一个应用程序,曾经依赖专业人士做的一切。这包括资金管理。如今已经成为一个应用为先的社会。当人们有需要时,人们不再采用电话簿,甚至不用互联网搜索引擎,可以通过智能手机找到需要的应用程序。

落后或淘汰的命运可能不会轻易地落到苹果和谷歌身上,因为他们能够对新的应用程序模式进行调整。人们将永远依赖应用程序。也许将来有一天,人们通过数字助理而不是直接采用手机来获得信息和沟通。

如今,现代智能手机是由玻璃制成的数字助理提供的应用程序启动器。在接下来的五年中,智能手机将成为大多数计算机用户的主要计算设备。

本文转自d1net(转载)

时间: 2024-10-22 01:27:21

大数据将在今后改变智能手机的应用方式的相关文章

洪小文撰文: 人工智能正在与机器学习、大数据构成一个足以改变未来的技术“铁三角”

雷锋网(公众号:雷锋网)按:继<我们需要什么样的机器人>之后,微软全球资深副总裁.微软亚太研发集团主席兼微软亚洲研究院院长洪小文再一次亲手撰写文章,与我们进一步分享了他对人工智能的见解与洞察--<HI+AI:人机协同 赋能未来>. <机器会产生自我意识吗?>是<HI+AI:人机协同 赋能未来>三篇系列文章的下篇.在本文中,洪小文博士以"中文房间"为例子,告诉我们现阶段的人工智能还很弱,离实现强人工智能还很远.而眼下,HI+AI.人类创意无

何帆:大数据时代正聚集改变的能量

以下内容来自社科院世界经济与政治研究所副所长何帆的一次讲座. 大数据时代需要重视统计学 我们现在要开始重视大数据,要重视统计学,因为在数据足够大了之后,我们突然发现一切社会现象到最后都有统计规律,它不像物理学那样可以准确的去描述因果的关系,它从本质上来说就是一个统计的规律.统计学学好了,你再去学别的都战无不胜,因为一切社会现象到最后都是一个统计规律. 为什么要强调统计学呢,因为我们的认知能力中最差的是统计思维.人的大脑有一些功能优良得超过我们的想象,比如我们的语言能力.著名的语言学家乔姆斯基曾说

传统制造业面临大数据的7种改变方式

文章讲的是传统制造业面临大数据的7种改变方式,中国是个制造业大国,在工业企业信息化.数据化.数据创新领域可以做的事情很多.应用数据的思维古已有之,如同所谓的互联网思维,其实几十年前的营销学原理就有涉猎.关键在于我们能通过适当的技术与工具把数据联结起来,进行分析,进行跨界创新应用.然而问题也跟着来了,制造业对大数据怎样看待和认识的? ▲图片来源于网络 制造业并不是信息化发达的行业,从流程的传统粗糙就体现出来.即便有现代化的设备,整体的信息化方案多数也是高科技企业类似某些设备的制造商以及代工厂商.在

大数据的兴起将改变人类思考方式

       每个人都知道互联网改变了企业经营.政府运作以及人们生活的方式.但是一种新的.不那么明显的技术趋势却有着同样巨大的变革能力,那就是"大数据".大数据的趋势发端于下面这个事实:如今到处传播的信息比以往任何时候都多出了许多,而且这一趋势正在应用于非同寻常的新用途.大数据与互联网截然不同,虽然互联网使数据的收集和共享方便了很多.大数据的意义并不仅仅是通信:其本质是我们可以从大量的信息中学习到从较少量的信息中无法获取的东西. 将改变人类思考方式 早在公元前3世纪,亚历山大图书馆被认

大数据BI可视化工具:改变了企业高层的管理思维

       大数据BI可视化工具的诞生,改不了很多企业的运作模式.数据化运营.数据化思维被大肆宣传推广,每一个现代的企业家都需要具备最基本的数据运营思维模式.那么,作为一个企业高层管理者,怎样在引入一款大数据BI可视化工具之后迅速建立或者说转换自己的管理思维,并迅速适应工具的运用?小编在这里为您分享一点观点. 企业在导入数据化管理的过程中,对管理者的数据思维培养是一项必要的工作.管理者没有数据思维,企业的数据化管理将是空的,数据会被管理者放置到一边,而无法起到应有的作用. 数据化管理是企业的管

大数据引擎,或改变大数据竞争格局

文/卞海峰 "台风来了,猪都会飞",这是一句耳熟能详的西方谚语,主要描述"机会"的重要性,与中国的古语"时势造英雄"一样.如今的大数据,恐怕就是这样一种"机会",同时这个机会还能帮助我们挖掘出更多的商业机会. 在前不久的百度技术开放日上,百度宣布将正式开放大数据引擎,这也是全球首个开放的大数据引擎.据悉,此次百度开放的大数据引擎主要包含开放云.数据工厂.百度大脑三块,通过这三块可以实现数据的收集.存储.计算.分析.挖掘和管理.

大数据预测将会改变哪些行业?

中介交易 SEO诊断 淘宝客 云主机 技术大厅 [i天下网商注]世界杯期间各家科技巨头利用大数据预测比赛结果,再现"章鱼保罗"雄风.世界杯结束了但大数据预测还会继续.随着信息革命的深入,大数据时代的预测更加容易,人类的生活正在被大数据预测深刻改变.大数据预测的逻辑基础是,每一种非常规的变化事前一定有征兆,每一件事情都有迹可循,如果找到了征兆与变化之间的规律,就可以进行预测.大数据预测无法确定某件事情必然会发生,它更多是给出一个概率. 文/ Mr.Jamie 从天气预报看大数据预测的四个

大数据是如何正在改变整个商业属性的?

专家们称这个状况为大数据.它的定义并不明朗,但它通常可以归结为:公司会得比过去得到更多机会和途径去获得更多的信息数据,它的信息源要比以前更多,而且他们几乎可以迅速得到它只要产生数据. 大数据经常能得到已经在处理信息的公司的链接,如谷歌, Facebook的和亚马逊.但企业在很多行业中都非常看重大数据并且当成信息和操作中心.他们收集了大量的信息,通常会与传统手段相适应,比如销售的东西,如社会媒体网站和移动设备位置信息的评论.他们研究找出如何提高自己的产品,降低成本,吸引客户. 托运人在卡车上使用的

想充分利用大数据?就要先改变这些操作方式

如今,数字革命几乎在每个行业发生,其中包括医疗保健,制造,金融,零售行业等等.组织正在采用传感器,数字记录,云计算和自动化(存在众多其他技术之中),以简化和改进操作,报告,以及客户服务.这一切的基础是一个稳定的数据流,这是更精确的大量的数据,因为我们知道有可能促进业务的发展. 人们处在组织运作方式的模式转变的边缘,这是理所当然的.新技术日益发展,并更加有助于大量的信息.为了利用数据价值,企业需要不同的技能和决策结构,以评估业务挑战. 未来保持什么 在未来的5到10年里,人工智能到机器人技术将迅速