至顶网CIO与应用频道 07月27日 北京消息: 移动搜索的功能沿袭了PC端的技术基础,并进一步契合移动用户的使用习惯。与PC搜索相比,移动搜索主要体现出应用场景碎片化和结果呈现便捷化两大特征。同时,中国移动搜索开发企业在产品、运营上不断革新,也意味着移动搜索浏览器开发商国内市场竞争愈发激烈。iiMedia Research(艾媒咨询)发布的《2017上半年中国移动搜索市场研究报告》主要针对移动搜索领域进行市场解读,用户研究以及未来趋势预测。
移动搜索用户规模渐趋饱和 竞争格局逐步明朗
iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示,2017年第二季度中国移动搜索用户规模增至6.47亿人,增长率为0.94%。目前移动搜索用户规模已趋向于饱和状态,增长速度放缓且较为稳定。艾媒咨询分析师认为,在移动搜索市场用户体量难有较大变化的状态下,企业打造差异化产品,改变用户结构分布成为未来竞争关键。目前由于国外开发浏览器进入中国市场相对困难,加之中国移动搜索开发企业在产品、运营上不断革新,因此在用户获得性上优势相当明显,同时也意味着移动搜索浏览器开发商国内市场竞争愈发激烈。
竞争格局方面,iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示,2017上半年,百度搜索用户份额占比41.2%,独居第一梯队并拥有较大优势,搜狗搜索以20.9%的占比紧随其后。艾媒咨询分析师认为,百度进入搜索市场早,因此在中国市场稳居第一;与2016年相比,移动搜索市场第二梯队情况渐趋明朗,搜狗搜索则凭借差异化产品布局以及持续在人工智能领域发力,牢牢占据行业第二的地位,并加速拉近与百度之间的差距。
PC搜索到移动搜索不是简单的技术移植,而是在内容输入和显示两方面均有重大突破。由于移动设备的便捷性,在内容展示的界面需重新设计以增强阅读的舒适感;此外,移动搜索能契合用户需求发展出语音和图像搜索功能,进一步结合人工智能实现人与机器的问答对话,从而使技术辅助人的决策。虽然在PC端百度搜索依然是互联网最主要的入口,但移动端方面,由于用户习惯从APP寻找服务,在一定程度上,搜索业务作为其优势业务,其入口价值不断被稀释。在垂直搜索功能方面,搜狗搜索布局较为全面且成熟,有良好的AI基础。深度学习后的搜索场景将是AI运用的能力,接下来问答将成为搜狗开发的重点,通过自然语言处理和自然交互形成与用户需求的互动。与其他搜索应用不同,由于背靠阿里尤其是UC的基础,神马搜索定位更多是针对阿里其他模块的补充,其移动端的市场定位使其更注重用户友好,在发展战略上也显示差异。
跨平台搜索或成竞争关键 人工智能或将成为突破口
与PC端搜索相比,移动端用户能够从不同类型APP获得内容,这使得用户信息以及用户所浏览的信息内容分散在不同APP上,这使得网站的垂直入口日益分散,形成需求与信息的相对割裂,用户被置于“信息孤岛”的情况。在移动搜索领域,用户浏览痕迹以数据形式被保存和分析,用户多样需求将不断得到切割和分类。这凸显了整合移动端用户信息资源平台建设的必要性,移动搜索市场存在较大潜力。尤其在2017年,跨平台资源整合将成最为关键的创新点,全网搜索模式将全面展开,一方面根据个人需求从垂直入口获得集中化的信息,另一方面搜索引擎也会优化精准匹配,并且不断缩短用户搜索路径。
由于移动搜索公司大部分具有良好的基于数据运作的产品内容运营基础,因此在移动用户搜索行为普遍化的趋势之下,移动搜索不再仅局限于C端,广告主和尤其是中小企业通过移动搜索对用户数据的分析和处理,将成为营销策略优化的重要依据,同时也为移动搜索公司带来盈利增长点。
人工智能时代,问答将继关键词搜索成为重点发展的搜索形式。而基于对用户搜索行为及需求的洞察,搜狗搜索早已前瞻性地指出,搜索的未来将走向“问答”,并已着力问答方向的技术创新,推进产品落地,服务用户搜索场景。
好文章,需要你的鼓励
铠侠正在测试最新的UFS v4.1嵌入式闪存芯片,专为智能手机和平板电脑设计,可提供更快的下载速度和更流畅的设备端AI应用性能。该芯片采用218层TLC 3D NAND技术,提供256GB、512GB和1TB容量选择。相比v4.0产品,随机写入性能提升约30%,随机读取性能提升35-45%,同时功耗效率改善15-20%。新标准还增加了主机发起碎片整理、增强异常处理等功能特性。
上海AI实验室团队提出创新的异步拍摄方案,仅用普通相机就能实现高速4D重建。该方法通过错开相机启动时间将有效帧率从25FPS提升至100-200FPS,并结合视频扩散模型修复稀疏视角导致的重建伪影。实验结果显示,新方法在处理快速运动场景时显著优于现有技术,为低成本高质量4D内容创作开辟新路径。
谷歌在伦敦云峰会上发布Firebase Studio更新,新增Gemini命令行界面集成、模型上下文协议支持和"代理模式"。代理模式提供三种AI协作层次:对话式"询问"模式用于头脑风暴,人机协作代理需开发者确认代码变更,以及几乎完全自主的代理模式。尽管谷歌声称已有数百万应用使用该平台,但目前仍需精心设计提示词,非工程师用户还无法直接创建成熟应用。
上海AI实验室联手复旦大学提出了POLAR方法,这是一种革命性的奖励模型训练技术。通过让AI学会识别不同策略间的差异而非死记评分标准,POLAR在多项任务上实现了显著提升,7B参数模型超越72B现有最强基线,为AI对齐问题提供了全新解决思路。