北京时间04月22日消息，中国触摸屏网讯，    物联网技术承诺会把我们生活中的一切变得智能起来，但这类智能设备的实际体验却普遍让人失望。说到底，智能性的真正实现并不是件容易的事，而厂商往往也会为了急于将产品推向市场而忽略了现实世界的复杂性。而解决这个问题的办法其实也很明显，那就是为产品赋予真正的思考能力，使其有能力去思考语境（或者说上下文）——我们称其为“语境应用（contextual application）”。那语境应用究竟有何不同？科技网站VentureBeat日前就撰文进行了列举。

    本文来自：http://www.51touch.com/kiosk/news/201504/22-35502.html

　　1.由语境变化驱动

　　要说最基础性的不同，那就是这些应用是由语境变化而非用户所驱动的。用户输入当然是语境的关键一环，但这也只是其中一部分而已。传感器、时间、有无其他设备存在或其他类似因素的改变都可以对应用进行驱动。

　　2.总是开启

　　因为语境会持续变化，语境应用也需要总是保持开启并进行监控。它们就像是服务层，总是会在后台运行。但除非有什么相关的东西要说，它们不应该和用户进行互动。实际上，它们的关键目标之一是减少用户每天开启它们的次数，而这和如今的大多数应用正好相反。

　　3.利用动态数据流

　　应用所拥有的数据越多，就越能更好的理解周围环境。地理位置、距离、电量、速度、其他设备的状态、来自公共或私人系统的数据都是实用的来源。但这些来源可提供的数据量会非常惊人，语境应用必须有能力去动态地开启或关闭不同的数据流，并管理自己的工作目标。

　　4.通过抽象内容创建实际意义

　　想要让互动和信息变得与自己息息相关，应用需要在更高的概念层来进行工作。举个例子，“一部设备进入30.534oN，-97.231oW位置”显然不够那么意义明确，而如果是一条内容为“你的儿子已经从学校安全返家”就有用得多了。随着信息块的彼此堆叠，我们需要去思考概念和信息才能达到更高等级的抽象化。

　　随着语境信息和生成设备之间的关系变得越来越分离，它可以转化成抽象的数据元素。这一点的重要性在于，随着新数据源的到位，它们可以与兼容概念进行整合。举个例子，你可以把一部灯塔设备放进汽车，并将其定义为一个“地点”。即便这个灯塔并不包含地理位置数据，并会产生移动，它也能像地理围栏一样定义一个抽象地点。

　　5.使用常识启发

　　我们可以使用多种工具来实现更高程度的抽象概念，启发（法）就是其中之一。抽象概念之间的关系可以通过简单规则进行协调，这些规则在执行常识功能上面也十分有用。举个例子，应用每天会记录下用户凌晨3点所处的位置，如果10天内90%的位置都是相同的，那这也就意味着该地点是用户的家。此外，在特定地点所停留的时间也会被考虑在内。当用户进入一间咖啡馆周围的地理围栏时，保持15分钟静止不动（可能在喝咖啡）和以30mph的速度移动（可能正开车穿过）显然是有区别的。

　　6.使用统计分析和统计回归

　　我们可以使用的另一种机制是统计分析和统计回归。让计算机在不同概念层运行统计分析，并检测类似模式和明显的偏离是件相对简单的事，比如常规路线的监控。

　　比方说，用户家里的孩子每天下午坐校车回家需要20分钟，上下浮动在5分钟以内。可如果某天他/她在放学之后的35分钟还没有到家，那肯定是有事情发生了。无论怎样，让家长了解到问题的发生显然是有必要的。

　　7.学习能力：算法

　　学习算法也是另一种资源，比如贝叶斯网络、神经网络和强化学习。这些算法的工作方式一般是接收输入，建立内部模型，预测接下来会发生的事，并查看预测是否准确。预测结果会被发送回系统当中以帮助进行学习，如果结果准确，因素会得到强化，而致使错误结果的因素会被弱化。随着时间的推移，如果预测的成功率达到了特定的信任标准，用户就可以开始信赖它们。

　　8.弹性和适应性展示

　　弹性和适应性是另外两个重要的考量因素。弹性指的是在现实世界当中，事情的发生和周围环境是可变的。数据来源可能来了又去，你的手机可能会离开信号覆盖范围或者剩余电量过低，操作系统也有可能会关闭应用。在这些情况发生时，应用需要进行恢复，失败的话则应该自动降级。适应性指的是应用需要去考虑基线环境，并区分暂时调整（比如全家外出度假）和永久性的变化（加入新型设备或安装新的灯塔）。

　　9.通过互动对话建立信任

　　在开发语境应用时，最后应该考虑的因素是耐心和信任。由于习惯了及时享乐，我们都希望一款智能应用在购买之后可以立刻开始工作，但这种态度并不正确。购买一部智能设备就像养一只宠物，我们需要对其进行训练。

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