近年來，移動學習和人工智能極大地影響了人們與機器協作的方式，對更适合個人客戶的體驗的需求與日俱增。在過去的十年中，由于人工智能相關使用者參與度的提高，移動應用程式的範圍不斷增長和改進。
利用人工智能的真正能力的一個重要障礙是在最本地化的級别上計算的可用性。傳統的資料和通信管道已經不适合處理這種海量的資料流。
随着對5G基金會的巨大投資，這個瓶頸将得到解決。如果有更多的資料和計算在本地化的水準，真正的能力，人工智能可以利用。
手機使用人工智能已經有相當長一段時間了。上一代手機是基于雲計算和網際網路的。今天的差別是，智能手機結合了基于雲的人工智能和内置人工智能。人工智能擴充的速度正在加快。
在雲邊緣内部，更廣泛的人工智能(AI)産業正将AI的發展推向邊緣。根據ABIResearch公司的最新整體市場集中報告，edgeAI正在準備就緒，晶片組的導入市場需要從2020年的26億美元增長到2025年的107億美元，複合年增長率為35%。
作為一種動力，人工智能正在着手改進移動應用程式。它通過使移動應用程式成為能夠預測使用者行為和做出決策的智能程式設計單元，進而推動移動應用程式的發展。人工智能允許多種應用程式從使用者産生的資訊中擷取資訊。
尖端的移動應用程式翻譯是精确和有用的。無論如何，這些應用程式需要強大的網際網路連接配接才能熟練地工作。人工智能可以給出一個不依賴于網際網路的持續解釋。在翻譯器中使用人工智能通過實時破譯單詞來提高移動應用程式的性能。它鼓勵使用者了解術語和句子安排。這方面的一個例子就是百度——一個中文網絡搜尋工具。
人工智能和機器學習功能使企業能夠利用IT的靈活性和可擴充性來管理目前企業的複雜性，并開發新的廣告模型。
新的插頭模型應該改善現有的資源集中狀況，在這種情況下，對産品銷售成本、庫存周轉率、生産線管理和供應緊固的感覺是提高生産力的關鍵。在雲計算、人工智能/機器學習和程式設計的新世界中，創新供應商不會制造并銷售産品。
5G網絡的發展，加上蜂窩裝置巨大的計算和存儲能力，我們可以見證AI驅動的移動應用的快速擴充。目前，整個鍊條中唯一缺失的正方形是基礎設施。
誠然，這種能力來自于雲計算，雲計算有巨大的即時存儲和計算能力。這可以用來提供一個完全由雲計算控制的移動應用人工智能生态系統。
人工智能正在改變使用者與應用程式互動的方式。是以，當與人工智能相結合時，移動應用行業将面臨各種發展機遇。以後，人工智能無疑将建構一個智能生态系統，彙集大量社交、行為和熱情的資訊，提供更多定制的使用者體驗。
本文轉自51CTO，本文一切觀點和機器智能技術圈子無關。
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