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淺談小米AI場景下的快應用

電子工程師 ? 來源:cg ? 2018-12-06 09:19 ? 次閱讀

近日,備受矚目的2018 MIDC小米AIoT第二屆開發者大會在京召開,雷軍宣布AI+loT是小米的核心戰略,小米將和合作伙伴一起打造AI+loT的美好明天。另外,大會還宣布了小米與宜家達成全球戰略合作,宜家全系智能照明產品都將接入小米loT平臺,引起現場觀眾陣陣驚呼。在下午的會場上,小米快應用架構師蔡經偉先生為大家分享了“AI場景下的快應用”。

快應用特點

快應用:智能分發,即點即用,服務前置,內容直達。

蔡經偉先生介紹到,快應用新生態的出現解決了目前移動互聯網中移動網頁和原生應用的不足,并融合了兩者的優點。發展至今,快應用擁有智能化、場景化、服務化、卡片化的特點。智能分發能夠做到精準推薦和全系統入口整合;場景化保證快應用做到即點即用、使用即分發;服務化意味著精細粒度的服務分發,直接到達內容相應的頁面;卡片化能夠做到把服務和內容以卡片方式嵌入和前置到系統入口中。

快應用走到今天已經超過一年半的歷程,2017年3月份小米快應用上線,今年3月份快應用廠商聯盟正式公開,目前已覆蓋國內十幾家主流廠商,超過5億設備,19年計劃覆蓋10億設備。至今,注冊的開發者超10000,正在開發和已經上線的快應用有數千個。隨著開發者的不斷接入,聯盟聯合支持開發者,傾力打造百億資源曝光扶持計劃。

另外,聯盟也將持續拓展快應用生態,包括為開發者打造更多高效的開發工具、引入更多第三方CP能力、進行更多的上下游生態合作。

快應用的生態愿景

快應用的生態愿景:如何真正打造連接用戶的智能場景服務。

發展至今,快應用已經梳理了用戶日常觸達的場景,開放了眾多系統入口。

然而,隨著人工智能和大數據日趨成熟,只有通過 AI賦能、智能推薦,才可真正實現全系統的入口開放,快應用將真正打破應用孤島問題。

在未來負一屏的開放場景中,【快捷服務】和【歷史記錄】功能能夠智能收集用戶的行為習慣,將服務前置給用戶;其次,通過使用用戶的時空大數據可進行更精準的【情景推薦】和【服務】;最后,根據用戶【訂閱】行為,為用戶延伸推薦更多新的內容和服務。

在新的搜索場景中,將重點打造即搜即得,綜合用戶所需實現統一的全品類檢索,檢索的結果通過快應用卡片展現,一鍵點擊卡片直達服務。

更重要的場景是快應用和小愛的語音智能服務全面整合后的無縫體驗。在用戶通過語音啟動某個應用的精準需求中,若啟動APP則存在一定割裂感的體驗,而啟動快應用可以幫助用戶隨時激活,達到百分百轉化率。小愛和快應用的整合可以真正實現即說即所得,未來小愛和快應用也會探索進一步的深度整合,深挖更多的智能場景,包括用戶的主動語音搜索、小愛主動的智能推薦。快應用的開放平臺會將快應用的內容和服務與用戶需求全面打通,并通過卡片化方式進行前置展示,最終一鍵點擊直達快應用,這樣的無縫體驗也可實現快應用平臺助力建設小米智能語音服務的期望和價值。

創新生態案例分享

創新生態案例分享,小米智能服務新進展。

蔡經偉先生分享了兩個亮點案例。第一個是小米快應用和菜鳥裹裹打造的雙十一快遞服務。快應用生態將全系統入口與快遞服務進行了整合,其中負一屏通過卡片化展示用戶快遞物流情況;在小愛入口中,用戶對小愛說“幫我查快遞”,直接啟動菜鳥裹裹的服務。這樣的場景在APP的割裂生態中是無法實現的,而快應用可以幫助將快遞服務展示在用戶需要的位置,隨時觸達。

在與菜鳥裹裹的案例中,快應用還嘗試探索線下場景,聯合進行戶外廣告投放。接下來將打造線下掃碼,直接啟動快應用的O2O場景,完成線上+線下的智能服務閉環。此次活動期間日活峰值270W,新增用戶430W,圖標留存102W,實現了非常好的數據效果,真正發揮了快應用的智能推薦、服務前置、無縫激活、桌面留存等創新能力,也充分證明了用戶對快應用智能服務能力的認可。

第二個案例是小米和一汽奔騰的創新品牌合作。這是在汽車行業內,第一次探索品牌加用戶的創新合作模式,快應用可以幫助一汽奔騰建立品牌基地,幫助用戶滿足看車的需求。一汽奔騰快應用在系統上進行了全面的廣告投放,三個月的廣告投放期間,月活超過265W,圖標留存超過70萬,充分證明了品牌加用戶創新合作模式的可行性。

接下來快應用將規劃和推出快應用廣告聯盟,開發者嵌入廣告SDK,小米的廣告聯盟提供豐富的廣告樣式,幫助開發者獲得流量和變現。快應用廣告平臺也會與小米現有的廣告平臺進行整合,驅動媒體流量和價值。

最后,蔡經偉先生誠懇說到,“快應用的新生態不止是廠商獨立打造,每個開發者都是快應用生態的重要伙伴,我們共同處于移動互聯網的歷史變革舞臺,歡迎大家加入,共建生態。”

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原文標題:小米發力AI場景下的“快應用”,投百億資源扶持開發者

文章出處:【微信號:rgznai100,微信公眾號:rgznai100】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

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