2024快应用智慧服务生态白皮书

IDC &快应用生态分会 引言 AI技术的普及为轻型应用市场带来重大变化，使服务与用户间的联结更加紧密，并帮助开发者实现应用的高效开发与精准投放。基于标准化的意图框架与全面的跨端覆盖，快应用将在多场景中为用户带来更佳体验。 《快应用智慧服务生态白皮书》将全面分析当前快应用的发展状况，并展望在人工智能驱动下服务生态系统的未来，为开发者和企业提供深入的见解和战略指导。 •用户多场景多设备的使用习惯凸显•快应用轻量化特性契合碎片化需求•AI技术重塑用户与服务间的交互模式•AI引领快应用开启智慧服务新时代 •通过可交互卡片展示核心内容•对用户意图进行标准化处理，助力智慧分发•在AI时代为用户提供高水平的隐私保护 •阶段性因素刺激不同类型快应用数量增长•开发者端开辟收入新渠道•快应用结合AI技术带来更大的价值 •多样化的分发场景•多设备联动与跨端通知•情境感知与精准推送——美团、支付宝 用户多场景多设备的使用习惯凸显 •与多端设备进行交互已变为用户日常生活中的常态，消费者追求全场景的智能体验，以及设备间的无缝漫游。 •IDC预计，中国智能终端市场将维持稳定增长。设备对用户生活、工作等场景的覆盖将愈发全面，并深入至用户生活的方方面面。 快应用支持多端覆盖，全面涉及用户日常生活中的各种场景，即点即用 快应用轻量化特性契合碎片化需求 在用户日常面临的各种场景中，快应用以卡片的形态满足用户碎片化的浅层需求，并通过跳转连接更深层的服务，与现有的APP体系形成互补共生的关系。快应用充分发挥小体量优势，借助AI技术为用户提供连续的服务体验。 手机、PC、智能电视等设备广泛融合了诸多通用终端功能；与此同时，智能手表、智能音箱等设备分工也针对特定细分场景趋于专业化。多设备环境对厂商在跨平台兼容与设备性能优化等方面提出了更高要求，快应用的跨端流转能力将有效回应这一痛点。 AI技术重塑用户与服务间的交互模式 带来更自然、更主动、更直接的人机交互体验 以用户意图为中心的AI技术能够： •通过大数据和机器学习技术，深度理解用户的偏好、习惯和情境，实现个性化服务，从而提供更加贴心和精准的服务体验•通过智能协调能力使用户在不同终端设备间实现服务的无缝切换 交互与沟通能力 感知与理解能力 ·多模态通过结合多种感官输入方式，为用户提供了丰富、直观的交互体验·多模态交互技术的发展，使用户可以根据个人习惯和使用环境选择最合适的交互方式，例如应用自然语言处理、对话系统、语音合成等技术，用语音、文字、图片等方式交流 ·更加全面地感知环境中的信息，例如通过图像、声音、文本等精准理解输入信息的上下文关联和隐含信息 ·使用传感器、计算机视觉、语音识别、自然语言处理等技术实现对输入数据的解析 AI实现个性化服务系统推荐能力，为用户提供精准定制化服务 全场景覆盖 AI+快应用 智能协调能力使快应用在不同终端设备间实现无缝切换，对用户的多样化场景实现全方位覆盖。 持续收集用户反馈，基于用户购买、浏览等历史行为数据分析用户的兴趣偏好；结合云端数据，对用户需求进行综合分析，深度理解用户使用情境、偏好和习惯，自主地为用户推荐具有针对性的快应用服务；基于实时学习和自适应能力，不断改进服务质量和效果。 用户需求 在AI时代，用户期望获得针对个人生活、工作习惯定制的终端设备使用体验。同时，用户也对应用端服务的连续性提出了较高的要求。 快应用结合AI构建标准体系，确保服务接入的统一性 快应用框架与系统AI能力深度融合，为开发者提供了强大的AI技术能力，也为其提供更加便捷的接入方式和统一的接口标准。 AI能力接口：为开发者提供AI能力接口，可以便捷开发具有AI能力的应用 AI引领快应用开启智慧服务新时代 •在AI技术的促进下，用户与应用的交互模式得到革新，使其可以更便捷、高效地获取快应用服务。 •同时厂商及开发者借助AI也能够更全面洞悉用户需求，从而实现精准分发服务、高效创新，推进整个快应用生态的繁荣发展。 •用户、厂商和开发者之间，因AI技术而实现更紧密更高效的互动。 在AI技术的加持下，意图框架、卡片服务及AI隐私标准将共同构建快应用智慧产业生态图景 卡片服务：通过可交互卡片展示核心内容 卡片服务在颗粒度方面相较传统APP更加贴合于用户需求，使用户能够更快获取所需信息或功能。 快应用为开发者提供标准化开发方式，通过丰富的系统入口和跨平台兼容性促进服务的分发。 卡片服务：平台为开发者提供全方位资源支持 从产品设计、应用开发、场景分发到用户使用，一站式平台赋能全开发流程。 卡片服务：定义标准化的卡片样式，提升信息与服务获取的便捷性 为了提升用户侧使用体验，平台定义卡片的标准样式，确保卡片高效传递高频信息，让用户能够通过简单交互快速获得核心服务。 卡片服务：为了提供更好的用户体验，开发者应遵循一致的设计原则 高效直达 美观舒适 多端适配 卡片通常显示在系统浅层入口，美观度直接影响用户是否订阅，进而影响点击率。因此，卡片内容设计应符合系统基调，色彩柔和，布局有序，表达清晰；信息传达符合直觉，容易理解；通过更多有意义的细节，来承载卡片的含义。 关键信息浅层化意味着要将最核心、最关键的信息以最为直观和清晰的方式呈现出来。 卡片不仅会在手机端展示，也会在平板、手表、电视、音箱等多端设备展示。因为设备布局不同，卡片会发生一定形变，因此卡片内容需要具备自适应的能力，去应对形变。 应用服务高效直达也是关键所在，卡片内不适合做复杂的交互，通过点击可以直达服务或者跳转新服务，实现服务与用户需求之间的无缝对接和瞬时响应。 卡片服务：卡片应采用一致性的设计框架，为用户提供标准化的使用体验 卡片规格尺寸 快应用在不同设备支持多种卡片尺寸选择，卡片按照不同场景和用户需要，可选择4种尺寸：小卡、中卡、大卡、超卡 加载与异常状态 •当用户触发与卡片相关的操作时，获取数据需要一个加载的过程。通常会通过一些统一的视觉元素来让用户知道需要稍作等待 •异常状态可能在多种情况下出现。例如，网络连接不稳定或中断时，可能导致数据加载失败，此时卡片可能会显示为空白、部分内容缺失或出现错误提示信息 卡片跳转 •所有跳转都务必与卡片显示信息强关联•禁止出现在服务界面，需要多次返回才能回到卡片本身的返回拦截情况 卡片服务：一次开发多入口适应 多设备多场景支持 卡片服务：多模式分发，实现对用户的全场景覆盖 充分利用负一屏、桌面、锁屏、智慧搜索、通知等触点，为用户提供全方位服务，协助开发者充分发掘转化潜力。 意图框架：对用户意图进行标准化处理，助力快应用服务实现智慧分发 作为快应用智慧产业生态的核心架构，意图框架通过智能化、标准化的机制为开发者提供服务。助力快应用服务在全场景下实现精准智慧分发，为用户智能体验提供核心底座。 意图框架：通过对用户意图的持续感知获取意图数据，以标准化的方式为开发者提供覆盖多场景的垂域数据结构 •当前标准意图覆盖以下20个垂域共计约210+意图，每个垂域有若干个细分的标准数据结构。未来将支持更多垂域及标准数据结构。 •持续感知情境的上下文关系和演进变化，提供精确的感知意图，用来驱动服务的推荐、流转、组装、模态的选择 •提供常用意图对应的标准服务，采用标准化接口简化开发者接入 出行服务 地铁/公交 生活服务 内容娱乐服务 办公服务 意图框架：提供标准化的接入方式，帮助开发者在感知与展示阶段快速接入 A1-自有数据采集，包括：位置，习惯，时间等等B1-三方端侧主动发送感知数据到平台，该数据可以用来推理出意图以及用于RPK卡片展示C1-三方云侧将数据发送到平台方云端，该数据可以用来推理出意图以及用于RPK卡片展示C2–平台方云侧将C1发送的数据下发到端侧服务系统D1-感知用户情境，推理出的意图D2-将服务列表发送到各个入口，触发卡片展示 •意图框架的运行会经过感知、推理、决策、展示四个阶段•四个阶段环环相扣形成闭环，意图的接入动作发生在感知和展示阶段•三方可以通过共享自己的感知数据给意图框架，以促使框架更快地完成用户学习，更精准地判断用户意图，更高效地将流量分发给该三方•需要说明的是，三方共享的数据只会用于该三方的业务，不会用于其他接入方•在展示阶段，意图框架将会传递意图数据给三方，三方需要按照接入标准接收、解析传入的意图数据并返回业务数据给意图框架以便框架向用户展示三方的服务。至此，框架就完成了一次流量分发 意图框架：数据捐赠加速意图框架学习进度，提升智能推荐准确性 数据捐赠即开发者共享一些数据给意图框架，框架将使用开发者的数据进行用户行为规律的学习，并以此提升智能推荐的准确性、提升分发效率。数据捐赠的模式分为事实数据捐赠和预测数据捐赠。 事实数据捐赠 预测数据捐赠 •服务推荐的冷启动：在用户行为未形成特定规律时，开发者向意图框架提供服务推荐建议，框架会参考建议，对点击率进行评估从而动态调整建议的置信度 •开发者将用户在自身应用中发生的业务事实数据共享给意图框架，意图框架学习后在合适时机向用户推荐开发者的服务 •已产生业务且业务状态发生变化：如航班高铁行程，外卖订单状态更新等，需要开发者通知意图框架进行业务状态流转 意图框架：为开发者提供通过端侧和云侧的两种数据捐赠模式 数据捐赠支持开发者通过端侧和云侧两种方式进行对接，并根据不同垂域业务的实际需求进行有机结合。 云侧数据捐赠 端侧数据捐赠 •同一垂域，所涉及的业务数据（意图数据）格式是相同的，接入方也可通过云侧接入•如果业务数据与具体账号绑定，使用云侧接入时，则要进行账号绑定 •针对不同垂直领域，平台定义了相应的意图数据格式 •接入方可使用接入SDK实现意图数据的便捷捐赠 AI隐私标准：在AI时代为用户提供高水平的隐私保护 在AI为用户带来便捷、高效的同时，也因大量收集用户个人信息和数据而产生潜在的安全风险。数据的泄露或不当使用有可能对用户隐私形成侵犯，对个人权益和社会信任构成严重威胁。确保数据安全和保护用户隐私成为了数字时代必须面对和解决的挑战。 快应用致力于在AI时代为用户提供最高水平的安全和隐私保护。 快应用基于意图框架为开发者提供了一套与系统对接的标准化规范，在提供便捷的同时，确保了用户和开发者的数据安全能够得到有效保障。不仅提升了用户体验，也使得快应用在AI时代能够为用户提供安全、可靠、高效的应用环境。 AI隐私标准：平台基于三大原则保护用户数据 AI时代的引擎对用户的不可见性，导致用户对于个人数据被泄露、滥用存在担忧。为了解决用户的安全隐私顾虑，平台将基于三大原则对用户的数据进行保护。 AI隐私标准原则一：端侧敏感数据不出端 在数据处理的整个过程中，用户的个人敏感数据严格作为本地数据保留在设备端，坚决执行系统数据不上云的原则，不经历任何云端传输，确保数据安全不离设备。此举核心在于通过本地化数据处理，最大限度地减少数据泄露和滥用的风险，保障用户的隐私安全。对于三方数据，则允许其可上云、同步，以满足特定需求或实现数据共享，在此过程中，会确保遵守相关法律法规，保障数据的合法、安全处理，同时不干扰或影响用户个人敏感数据的本地化存储与处理。 在AI应用中，数据是训练和优化模型的关键。然而，传统的AI架构通常需要将数据上传到云端进行处理，这不仅增加了数据传输的成本和延迟，更重要的是，数据在传输过程中可能面临被截获、篡改或滥用的风险。一旦敏感数据泄露，将给用户带来不可估量的损失。而通过将数据处理过程本地化，确保数据始终在设备端进行，从而大大降低了数据泄露的风险。 这一创新设计不仅深刻体现了对用户隐私安全的极致守护，更在其他维度展现了显著优势。首要之处在于，它通过确保敏感数据仅在端侧进行处理，且全程不上云，实现了对数据隐私的严密保护。结合芯片级的加密方式保存数据，进一步加固了安全防线，让数据在源头就被安全锁紧，任何潜在的风险都被有效隔绝。 AI隐私标准原则二：云端确保用