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為什么很多杭州APP開發(fā)沒有生命力？如果讓杭州APP開發(fā)獲得生命？

AI算力：APP進化的動力源

語音交互、攝影進化、圖像處理等等智慧能力。如今的手機APP，如果說自己還有點不太AI，似乎已經(jīng)顯得太OUT了。

2017年，華為推出麒麟970芯片，代表移動AI時代的全面到來，也從此打開了智能手機功能上的無限想象空間。而這一切想象空間的集中呈現(xiàn)點，無疑是手機屏幕上一個個APP。

但一個不可否認的現(xiàn)實是，從普通人的角度來說，AI是一項十分高大上的技術(shù)，很多APP只是打著AI的旗號“強蹭AI”，或者說根本就是“假AI”。比如稍微開個美顏把臉變白，或者用個簡單的推薦算法就自稱AI。

發(fā)生這些現(xiàn)象的原因是，APP背后的云服務不能滿足機器學習、深度學習等AI功能所需要的算力。只有擁有高計算性能、高網(wǎng)絡帶寬、低延時這些特點的云，才能讓云端和終端的數(shù)據(jù)處理和流通更加高效，滿足圖像處理、語音處理等應用的需求。

那么華為云是如何為幫助移動互聯(lián)網(wǎng)的創(chuàng)業(yè)者解決這些問題的呢？

部署、數(shù)據(jù)分析與計算：AI的根基

AI時代的APP，具有引擎化和平臺化的特點。在考慮AI算力之前，首先需要先找到適合AI時代APP從開發(fā)到運營的后臺部署。以更好地應對APP面對的用戶眾多、富媒體數(shù)據(jù)量巨大、可能還要支持一系列輕應用的挑戰(zhàn)。

華為云提供的全流程APP主站業(yè)務服務，具有強大平臺化優(yōu)勢：為應對APP流量起伏，通過緩存和分布式中間件提供高性能、高并發(fā)訪問能力；為提高資源利用率，采用更細粒度的管理和調(diào)度能力；加上自動彈性伸縮、敏捷開發(fā)、快速部署和高可靠容災性等特征，讓這些APP在接觸AI能力之前，先在后臺部署上變得穩(wěn)定可靠。

目前很多APP的AI業(yè)務都以對自身數(shù)據(jù)挖掘和分析為基礎，例如通過用戶數(shù)據(jù)進行內(nèi)容的協(xié)同推薦，用戶日志分析和畫像分析等等。華為云為APP提供一系列數(shù)據(jù)分析解決方案，例如通過severless服務，提供彈性靈活的ETL方案，將業(yè)務系統(tǒng)的數(shù)據(jù)經(jīng)過抽取、清洗轉(zhuǎn)換之后加載到數(shù)據(jù)倉庫，以及打造華為云上端到端BI解決方案，快速實現(xiàn)從數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)整合、構(gòu)建數(shù)據(jù)中心到數(shù)據(jù)可視化展現(xiàn)的全過程，幫助企業(yè)有序管理、持續(xù)挖掘企業(yè)的數(shù)據(jù)價值。

有了以上部署、數(shù)據(jù)分析的基礎，AI能力得以構(gòu)建。華為的數(shù)據(jù)湖計算，可以提供包括深度學習、機器學習、人臉識別、離線分析、圖分析等等一系列能力，幫助APP實現(xiàn)富文本檢索、聲音圖像檢索等功能。

最后也是最重要的，就是華為云將AI算力釋放給APP，滿足APP機器學習和訓練的需求。華為云的自研芯片昇騰910融入了AI推理能力，結(jié)合一站式AI開發(fā)平臺ModelArts，可以精準地鏈接計算能力與APP 的AI開發(fā)需求，向APP提供充足AI算力，滿足APP的高性能需求。華為云還能整合大規(guī)模GPU資源池和大規(guī)模AI計算資源池，提升計算任務的調(diào)度效率，從而減少機器學習訓練的周期，讓APP更高效地獲取AI能力，快人一步獲得市場競爭優(yōu)勢。

云模擬手機：開發(fā)到測試都在云上完成

在APP開發(fā)過程中，測試環(huán)節(jié)十分重要，產(chǎn)品測試過程中要盡可能找到bug，以便用戶可以獲得良好的產(chǎn)品體驗。但市場上的手機配置千差萬別，要最大程度上保證APP的適用性，就必須在多種不同的機型上完成測試任務。傳統(tǒng)的方式就是，要買很多真機，這樣做的缺點顯而易見，增加了成本，浪費了資源。

華為云給出了不用真機也能完美完成測試的方案，解決了企業(yè)開發(fā)APP過程中的一個大問題。

杭州APP開發(fā)，華為云業(yè)內(nèi)獨有的云模擬手機解決方案，能夠?qū)崿F(xiàn)在云端模擬各種類型手機，讓APP開發(fā)輕松實現(xiàn)云上統(tǒng)一部署、統(tǒng)一運維，提升開發(fā)測試效率。云模擬手機支持大部分傳感器與網(wǎng)絡信號仿真，為各種應用提供與真機無差異的體驗。而基于華為終端的Android OS上億級代碼32E的全棧優(yōu)化能力，更可以最大程度上幫助開發(fā)者降低開發(fā)測試門檻。