极进网络中国区总经理陈向东先生
在过去的几年中,我们看到市场上出现了拟真技术并逐渐成为一种大趋势。该技术的不断演进持续推动着数字化的发展。
在不久之前,人们还是通过使用同一卷胶卷照相来分享照片。在拍照几天之后,人们才能欣赏到洗印出来的照片。如今,无论是短信、图片还是视频,人们都能在第一时间欣赏到并进行分享。随着移动设备的兴起和不断发展,世界进入了体验型经济的新时代。
如今,时间均以秒来计算,用户都希望事情和产品功能能立即发生和起效。移动设备一直走在科技的前沿,它们能让使用者尽情分享生活,并通过使用虚拟网络来实现实时沟通。全世界每天有超过7.5亿幅照片在数字平台上被分享。而且人们期望在任何地方都能享受到免费Wi-Fi,例如,家里、办公室、购物中心甚至是室外。
根据ComScore公司的调查显示,在移动设备的使用方面,新加坡和香港已经成为过去四十年间亚太市场中发展最快速和竞争最激烈的地区。在当今的体验经济时代里,企业应该抓住机会提升用户满意度。以下文章介绍的是WiFi供应商们在无线网络扩展方面遇到的挑战。
移动设备无处不在
移动设备尤其是智能手机和平板电脑已经变成了人们生活的外延。多数人在外出时至少携带一款设备并会时不时的查看。大多时候,手机是人们每天最先接触和最后接触的设备。
毫无疑问,如果移动设备只能提供有限的使用,它们将不会成为变革的大趋势。语音对话第一次将手机带入大众视野,它在全球广泛地使用加速了世界进入移动时代的步伐。
事实上,自带设备(BYOD)的趋势在亚太地区已经十分流行,随着消费者对智能手机及平板电脑需求的迅猛增长,亚太地区自带设备的趋势将继续保持强劲增长。根据IDC的调查显示,在2013年,BYOD模式下的移动设备占全部消费者智能手机销售的22.5%,其次是笔记本电脑(11.7%)和平板电脑(4.9%)。
超越用户期望
随着自带设备趋势的继续演进,能够连接WiFi的移动设备的数量和种类将迅速增长。数字世界将会超越人们的期望。而个人概念的形成则大多来自在家中轻松自如的设备使用体验。如今,每个人都能在家里轻松连接WiFi,都能使用高流量宽带顺畅地进行下载。
当离开家的时候,这种顺畅使用网络的个人期望仍然存在。在日常工作中,在户外或是学校,不管会遇到怎样的IT挑战,例如,使用大规模的WiFi或是支持高密度的数据通信,人们都期望拥有如同在家一样的网络使用体验。
数字世界已经演进到一个体验经济时代,在这个时代里,移动设备使用者期望技术能够支持实现随时随地快速连入网络。
应对网络普及化的挑战
如今,IT行业的挑战也带来了机会。在体验经济时代,满足和超越消费者的期望将是创新型首席信息官及IT主管首要考虑的。
我们得到了很多,当然,如果失败我们也将失去很多。举个例子,如果酒店WiFi不能带来顺畅的使用体验,那入住者下次会选择另一家酒店。WiFi服务已经变成了一种期望,但是服务的不足之处以及可变性将带来非常不好的使用体验。许多公司花费时间和金钱来建立品牌知名度和消费者的忠诚度,但一个小细节,例如不好的WiFi信号就会将这些努力毁于一旦,并难以恢复,所以此类机会成本不能被忽视。
在如今的体验经济时代,消费者希望快速连入网络的需求并不局限于室内。使用者对移动网络连接需求的规模更大,所以WiFi网络必须拥有更广泛的覆盖面以及更高的流量和易用性来满足IT以及移动设备用户在室内室外使用网络的需求。现在,越来越多的具有前瞻性的供应商在走着正确的道路。他们通过提供简单、快速及智能的技术来为客户带来优越的使用体验。
好文章,需要你的鼓励
创业公司Pythagora发布全新AI编程平台,通过14个专业AI代理实现从前端到后端的全栈应用开发。该平台支持开发者和非技术用户仅通过自然语言提示创建应用程序,涵盖规划、编码、测试、调试和部署全流程。与传统AI编程工具不同,Pythagora提供端到端解决方案,AI代理可自动处理前后端开发、API连接、数据库管理等任务,并具备专门的调试功能,让用户无需实际编写代码即可创建完整应用。
字节跳动联合浙江大学发布了ImmerseGen系统,这是一个能根据文字描述自动生成VR世界的AI工具。该系统采用轻量化代理和RGBA纹理技术,用AI代理协作完成从地形生成到物体布置的全流程,还能添加动态效果和环境音效。相比传统方法,它生成的场景效率提升数十倍,在移动VR设备上达到79帧流畅运行,为VR内容创作带来革命性突破。
Context公司推出AI驱动的自动驾驶平台,可同时启动数千个AI代理执行深度研究、数据分析和报告生成等工作。该公司与高通建立战略合作,支持AI代理在骁龙神经处理单元上本地部署,实现在用户个人电脑而非云端运行的AI自动化。平台类似中国AI平台Manus,通过大语言模型执行复杂任务,包括企业搜索、代码解释、文档生成等应用,已完成1100万美元种子轮融资。
慕尼黑大学研究团队开发了SwarmAgentic技术,这是首个能够完全自主生成智能体系统的框架,无需人工预设模板。该技术借鉴蜂群智能原理,让AI系统自己决定需要什么角色、如何分工协作。在旅行规划等六项复杂任务测试中,SwarmAgentic表现优异,在旅行规划任务上比现有最佳方法提升261.8%,展现了全自动智能体系统设计的巨大潜力。