随着移动互联网越来越深入到工作与生活之中,开发移动应用就成为众多政府、企事业单位的必然选择。但是,开发移动应用并不是想象中的那么简单,特别是当涉及到架构复杂、更新频繁、与组织后端数据集成度高的移动应用开发时,其难度将倍增。
那么,组织应该如何高效的开发移动应用呢?国信灵通市场研究专家给出了以下几个建议:
一、做好开发前的前期准备
在移动应用开发之前,前期准备是非常重要的,充分而准确的前期准备并不会浪费组织宝贵的开发时间,相反,在开发上一些重要问题的正确选择会让开发工作变得事半功倍。具体来说,这些重要问题包括:
平台选择:目前主流的移动操作平台是iOS、Android、Win8,对于开发者而言,一个移动平台的意义,并不只是一个操作系统而已,它还包括了与之相联系的整个生态环境。ios平台拥有更好、更统一的应用体验,而且iOS用户拥有更高的APRU值(每户每月平均收入),但属于封闭系统;Android平台开放性高、用户量更大,但是碎片化现象严重,会大幅推升开发与维护成本。组织在进行应用开发时,必须对选择对应的平台,即使要进行全平台开发,也需要对各平台开发的优先级进行选择。
当然,在做平台选择时,可能还会有一些其他因素存在。比如iOS平台对于很多权限进行了限制(如读取联系人信息、通话信息等),如果组织想开发此类的应用,那么Android平台显然是一个更好的选择。
硬件性能:在开发移动应用时,组织还必须对目标用户的硬件能力进行考虑,如果需要开发的应用面对的是大部分用户(如即时通信软件、移动OA软件等),那么组织就必须在开发应用时砍掉那些虽然强大、但是耗用资源量大的功能。而且,各种硬件平台的差异也是组织所必须考虑的问题,否则很有可能出现一个应用在大尺寸屏幕下很绚丽,但在小尺寸屏幕下却非常丑陋的问题。
技术应用:大部分移动应用开发商都会面临这样一个问题:是采用本地化的开发技术开发一个原生应用,还是开发一个适应于移动设备的 Web 应用?原生应用的优势在于能够充分利用设备的能力,达到比较好的表现效果和更加优秀的用户体验,而且其不需要网络支撑,在离线环境下依然能够应用。但缺点也非常明显,那就是难以跨平台应用。而HTML5为旗帜的跨平台方案则具备一次性开发针对不同平台应用的能力,但其缺点是无法高效率地利用设备的硬件性能,且无法做到离线应用。
二、制定高效的移动应用开发策略
开发移动应用并非仅是开发资源的堆积,还表现在移动开发策略的制定上。主要包括:
全面高效:政策包括移动应用的开发路线图、移动应用生命周期管控、市场与技术的博弈等等,好的移动应用开发政策能够快速的调配开发资源,增强移动应用的生命力。而运行不流畅的开发政策则会导致企业移动应用开发陷入困境或彻底失败。
灵活应对:移动应用开发商常常会低估移动应用的开发难度,在开发完一个应用时,并没有针对各种可能发生的情况拟定应对策略,其结果往往是在投放市场之后,发现各种各样的问题(如兼容性、功能缺陷、网络攻击等),在手忙脚乱地解决问题之后,发现移动应用的后续开发已经完全脱离了原本的路线,成为了一个与市场妥协、只局限于修改bug等开发细节的半成品。
市场因素:市场因素也同样非常重要,开发商必须对于用户需求有一个清晰的认知,并选择相应的技术开发路线。例如,如果需要开发一个摄影类的应用,那么开发商就需要了解摄影APP用户的特征与偏好(性别年龄组合、社交网络活跃度等),竞品特征(竞争激烈程度、功能特征等),并且根据调查结果来调整自己的开发策略。
三、 借助于成熟的开发平台或工具
在成熟的开发平台或工具的帮助下,移动应用的开发事半功倍。
平台价值:由于集成了众多的开发插件或对开发框架进行了规定,这些工具能够提供一个清晰的开发流程,接管很多重复、耗费时间的开发任务,让移动应用开发过程变得轻松。而且,移动应用开发工具正在向标准化、集成化的方向发展,对开发效率有较大的提升作用。
平台架构:在此背景下,MEAP(移动应用平台)应运而生。它适用于有一定规模的移动应用开发商,继承了诸多的开发工具,囊括后端服务集成系统、安全控制系统等相关功能产品和咨询服务,能够综合的解决企业面临的移动化难题(如移动应用的开发问题、移动应用的管理问题、与组织后端系统集成的问题、网络安全问题)。
NQSky MEAP 平台架构
平台推荐:目前,比较成熟的MEAP平台有国信灵通NQSky MEAP平台、IBM Worklight、SAP SMP等,以国信灵通MEAP平台为例,一个完整的MEAP平台包括数据源连接、应用创建、控制台、客户端这几大功能架构,能够提供更丰富的展示及服务接口、更好的外部设备兼容性、更好的便捷性及跨平台效能、更简单的设备管理宽容性等功能,以节省大量的开发时间和人力成本。
好文章,需要你的鼓励
这项研究提出了ORV(占用中心机器人视频生成)框架,利用4D语义占用作为中间表示来生成高质量的机器人操作视频。与传统方法相比,ORV能提供更精确的语义和几何指导,实现更高的时间一致性和控制精度。该框架还支持多视角视频生成(ORV-MV)和模拟到真实的转换(ORV-S2R),有效弥合了虚拟与现实之间的差距。实验结果表明,ORV在多个数据集上的表现始终优于现有方法,为机器人学习和模拟提供了强大工具。
这项研究由Writer公司团队开发的"反思、重试、奖励"机制,通过强化学习教导大型语言模型生成更有效的自我反思内容。当模型回答错误时,它会生成反思并二次尝试,若成功则奖励反思过程。实验表明,该方法在函数调用和数学方程解题上带来显著提升,最高分别改善18.1%和34.7%。令人惊讶的是,经训练的小模型甚至超越了同家族10倍大的模型,且几乎不存在灾难性遗忘问题。这种自我改进技术为资源受限环境下的AI应用开辟了新方向。
FuseLIP是一项突破性研究,提出了通过早期融合离散标记实现多模态嵌入的新方法。与传统CLIP模型使用独立编码器不同,FuseLIP采用单一编码器同时处理图像和文本标记,实现了更自然的模态交互。研究证明,这种早期融合方法在多种多模态任务上表现优异,特别是在需要理解图像结构而非仅语义内容的任务上。研究还开发了创新的数据集和评估任务,为多模态嵌入研究提供了宝贵资源。
ByteDance与浙江大学合作开发的MERIT是首个专为多语言多条件语义检索设计的基准数据集,包含320,000条跨5种语言的查询和135,000个产品。研究发现现有模型在处理多条件查询时过度关注全局语义而忽略特定条件元素,为此提出CORAL框架,通过嵌入重建和对比学习相结合的方式,使检索性能提升45.9%。这项研究不仅识别了现有方法的关键局限性,还为多条件交错语义检索领域的未来研究奠定了基础。