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，對更適合個人客戶的體驗的需求與日俱增。在過去的十年中，由于人工智能相關用戶參與度的提高，移動應用程序的范圍不斷增長和改進。

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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別上計算的可用性。傳統的數據和通信渠道已經不適合處理這種海量的數據流。

隨著對5G基金會的巨大投資，這個瓶頸將得到解決。如果有更多的數據和計算在本地化的水平，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。上一代手機是基于云計算和互聯網的。今天的區別是，智能手機結合了基于云的人工智能和內置人工智能。人工智能擴展的速度正在加快。

在云邊緣內部，更廣泛的人工智能(AI)產業正將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，芯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，復合年增長率為35%。

作為一種動力，人工智能正在著手改進移動應用程序。它通過使移動應用程序成為能夠預測用戶行為和做出決策的智能編程單元，從而推動移動應用程序的發展。人工智能允許多種應用程序從用戶產生的信息中獲取信息。

尖端的移動應用程序翻譯是精確和有用的。無論如何，這些應用程序需要強大的互聯網連接才能熟練地工作。人工智能可以給出一個不依賴于互聯網的持續解釋。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序的性能。它鼓勵用戶理解術語和句子安排。這方面的一個例子就是百度——一個中文網絡搜索工具。

人工智能和機器學習功能使企業能夠利用IT的敏捷性和可擴展性來管理當前企業的復雜性，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，對產品銷售成本、庫存周轉率、生產線管理和供應緊固的感知是提高生產力的關鍵。在云計算、人工智能/機器學習和編程的新世界中，創新供應商不會制造并銷售產品。

5G網絡的發展，加上蜂窩設備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展。目前，整個鏈條中唯一缺失的正方形是基礎設施。

誠然，這種能力來自于云計算，云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云計算控制的移動應用人工智能生態系統。

人工智能正在改變用戶與應用程序交互的方式。因此，當與人工智能相結合時，移動應用行業將面臨各種發展機遇。以后，人工智能無疑將構建一個智能生態系統，匯集大量社交、行為和熱情的信息，提供更多定制的用戶體驗。