2018年8月4日星期六

诺基亚=砸核桃,功能机=老年机??呵,天真!

说起智能手机你会想起什么?iPhone,三星还是华为小米OV?朋友,或许你还记得诺基亚?没错,就是那个你能摔坏算我输的诺基亚。

根据Counterpoint市场监测服务的最新研究显示,诺基亚HMD在2018年第二季度的智能手机出货量达到了450万部,而去年同期出货数量仅为50万部,增长率达到了惊人的782%。

这是诺基亚HMD在重新进入智能手机市场以后,首次进入全球十大智能手机出货量排名榜。

诺基亚

曾经是手机市场领头羊的诺基亚,2000年销售量击败摩托罗拉,登上全球手机第一宝座,之后连续14年蝉联销售冠军。然而随着智能手机时代的到来,没有跟上时代步伐的诺基亚最终没落,并在2014年被微软收购,宣布不再制造手机。

2016年与微软的协议结束以后,微软把诺基亚的功能机业务出售给富士康和芬兰的HMD公司,诺基亚重新计划回归手机市场。2017年,诺基亚推出新款智能手机Nokia 6,正式宣布进入 Android 智能手机的市场。

不要以为诺基亚的回归靠的是老形象,在卖情怀。诺基亚保留了性价比的优势同时聚焦年轻用户。从海报、宣传片等方方面面都能看出新诺基亚品牌的年轻、爱、活力、积极。

具体到产品上,不仅延续了诺基亚原有北欧品质,而且注入了时尚、年轻、简洁的设计元素。除此之外诺基亚的价格都比较亲民。

在2017年第三季度,诺基亚在全球范围内就售出了280万台,在智能手机市场中已经排到了第16位。

而在今年,诺基亚还准备一口气推出6款产品,市场还将扩大到最近火热的印度市场。

另外,在5G市场争夺战中诺基亚不再像从前那样固步自封而是主动出击。

据路透社消息称,诺基亚已经与T-Mobile US签订全球迄今最大5G合约,价值35亿美元。再加上7月初与中国移动签署的价值高达10亿欧元的框架协议,诺基亚在美国和中国这两个当今世界最大的通信设备市场都有了不俗的市场表现。

目前来看,诺基亚对于手机市场可谓是野心勃勃了,对于它是否能够重现往日威风,再登宝座,大家可以拭目以待。

摩托罗拉

与诺基亚一样,摩托罗拉曾经也是风靡一时,但随着智能手机时代开始没落,最终被联想收购了。

但是摩托罗拉并没有放弃努力,一直想要追上智能手机的市场发展。如今摩托罗拉主要关注的是欧美市场,出货量也在不断增长。但从今天发布的数据来看,似乎还是无法挽回联想旗下其他品牌的销量下降的影响,联想整体出货量继续下降。

在5月英国线上畅销手机品牌榜中,摩托罗拉稳守第二。Moto G6在正式登陆英国后销量远比4月预售量大,一跃成为英国最受欢迎的手机型号。

而在美国市场,2018年6月美国最受欢迎的手机型号排行榜中摩托罗拉就占了三位。

 对于接下来发展,摩托罗拉看重的也是众多手机品牌都在抢占的5G市场。目前摩托罗拉已经发布了首部支持5G模块的智能手机Moto Z3。该5G模块中内置了高通的X50调制解调器,只要5G网络能够普及,Moto Z3就能安装5G模块使用。

Tecno

在这份报告中还出现了一个陌生的品牌,Tecno。截至2018年第二季度,Tecno共计出售了超过940万部智能手机,成为全球十大手机销量的第十名。这是一个什么品牌又是靠什么出现在全球十大智能手机出货量排行榜中?

Tecno是个国产品牌,中文名叫传音。还是没听说过?其实也很正常,毕竟它业务重心在非洲和南亚市场。在第一季度国货手机出货量中,连小米,OV都比不上它。

面对国内智能手机市场激烈的竞争,Tecno另辟新路,选择去非洲开辟新市场,针对当地消费需求进行了技术与销售创新,打磨满足消费者实际需求的产品。

自2006年作为第一家双卡移动设备供应商在非洲成立以来,TECNO移动已经发展成为非洲大陆的家喻户晓的品牌,这一品牌在非洲大陆多个国家的人气越来越高,被誉为"非洲手机之王"。

根据 Canalys 提供的数据,今年第一季度,三星凭借 340 万销量、23% 的市占率、高达 42% 的销量增长率,成为了非洲智能手机市场的第一大品牌。但是,这只是表面数据,真正的赢家并非三星,而是传音。因为itel 和 Infinix 均为传音的子品牌。三品牌相加,传音系总销量高达 490 万台,市场占有率为 38%,是毫无争议的非洲第一大手机厂商。

功能手机的复苏

但是无论各大手机品牌如何变着法地开发智能手机市场,由于市场已经逐渐饱和,未来智能手机的全球销量已经不会有太大的增长。

智能手机出货量在2018年第二季度已经下降2%,至3.6亿部,而中国智能手机市场更是持续下滑四个季度。

相比于智能手机的疲软,功能手机的市场无疑又一次开始复苏了。市场研究公司Counterpoint称,在2017年,全球智能手机市场仅增长了2%;而全球功能手机市场似乎开始复苏,增长了5%,增长到了4.5亿部。

你以为功能手机的受众是中低收入者吗?不,凯度调查报告显示,75%的接受问卷调查的功能手机用户都属于高收入阶层。另外只有15%使用功能手机的受访者表示他们会换用智能手机。

这说明消费者对于新的功能手机是感到很满意的,因为功能手机现在已经有了智能手机的一切功能,而且价格还很实惠。

如今的功能手机已经不再是以前得那个傻瓜机了,新的操作系统帮助功能手机获得了一些很重要的智能化的功能。

在印度,iOS和安卓手机市场销量开始下滑,而搭载新操作系统KaiOS的新进入者功能手机JioPhone手机正在崛起。

搭载KaiOS的功能手机可以让你连接4G网络,使用谷歌搜索引擎,以及访问各种社交媒体应用如WhatsApp和Facebook,其还准备提供语音助手和视频电话功能。如果功能手机不再弱智,那么它们就会出现爆炸式的增长。KaiOS还支持诺基亚最新功能手机、无线运营商AT&T和T-Mobile等等。

对于这个再次崛起的功能手机市场,曾经的王者诺基亚怎么可能放过。在重返市场以后,除了在智能手机中有所发展以外,诺基亚还复刻了几款经典的功能机型,而且如今诺基亚卖得最好的手机机型就是复刻机之一诺基亚3310。

手机内部升级主要是加入了4G网络的支持,国行目前只有移动4G的TD-LTE,支持3G的TD-SCDMA,可把手机作为Mi-Fi便携热点来使用,其它功能还有内置512MB空间可扩展MicroSD,相机为200万像素,带闪光灯等等。同时还有新的配色,但其售价折合人民币只需要约540元。

不要以为这是在卖老人机,3310复刻机中有66%的购买者都是30岁以下的年轻人。

目前诺基亚除了在智能手机中成绩喜人,在功能手机中更是突飞猛进,销量达到6000万台。

功能机市场再次成为一个大蛋糕,各大科技公司怎么会不来分一杯羹?

功能手机提供操作系统创业公司 KaiOS Technologies 在6月公布了一项来自 Google 的2200 万美元融资,主要用于为他们的操作系统加入谷歌服务,如地图、Assistant、YouTube 和搜索引擎等,让谷歌可以打入这些发展中的地区。

对此Google 表示,"我们想确保 Google 的应用和服务触及每个人,不管他们使用的是桌面、智能手机还是功能手机。"

就连一直专注于智能手机的小米也开始进军功能机市场。2号,小米上线了一台功能机QIN多亲AI电话,仅售199元起,支持双卡双待,当然该手机还是有一些智能功能的,它内置小爱语音助手,支持红外遥控。

有了小米的加入,未来或许会有更多的手机品牌加入功能手机市场的争夺战。

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COLING 2018 上下文敏感的开放域对话回复生成

1 摘要

目前在单轮回复生成任务中,研究人员提出了较多的方法,也带来了一定程度的提升,但从回复连贯性角度考虑,人类的回复过程实际是一个上下文敏感的过程,受到现有工作的启发,我们提出了应用于上下文敏感回复生成的动态和静态注意力机制网络。在两份公开数据集的实验结果表明,我们提出的方法在客观指标和主观指标均优于现有方法。

2 论文介绍

近年来,训练一个说话内容、方式与人类似的开放域对话系统,成为了学术研究的热点和难点,之前的研究工作包括非监督聚类方法、短语统计机器翻译方法或向量空间搜索方法等等,随着深度学习的兴起,目前这一任务多数建模成端到端的"编码-解码"过程,在单轮回复生成任务中,现有的方法取得了一定的进步,但从人类对话过程中观察,我们的回复过程实际上是一个上下文敏感的过程,如表格1所示,不同的上下文对回复内容影响很大。

表格1 不同上下文对人类回复产生不同影响举例

2.1 研究现状

目前采用"Seq2Seq"的对话生成模型一般包含"编码器"和"解码器"两部分,"编码器"将输入信息编码成一串语义向量,"解码器"根据该语义向量和前面的隐层状态向量逐词生成回复。在包含上下文的回复生成模型中,"编码器"通常编码前几轮对话历史信息,因此,一个关键问题就是如何建模对话历史信息。图1介绍了目前在上下文敏感对话生成的两种最好的编码方式。

图1 两种目前最优的上下文敏感对话生成编码方法

两种方法均是先将上下文每句语句编码成语句向量,然后层次化的建模出用于解码过程的编码向量"c"。以上两种方法在语句表示和语句间建模上有所不同。

2.2 模型介绍

我们提出的方法同样采用了"编码-解码"框架,为了更好地表示上下文信息,我们采用层次化表示的建模方法来编码上下文,受到现有最优方法的启发,在句内我们采用GRU建模语句表示,并提出用于建模句间表示的两种注意力机制,分别是动态注意力机制和静态注意力机制,模型建模过程如图2。

图2 动态、静态注意力机制编码上下文示意图

2.2.1 静态注意力机制解码过程

如图2所示,静态注意力机制计算每一个输入语句的重要性,从而根据权重计算出用于解码的隐层状态"c",注意力计算过程如下:

其中hi和hs分别表示上文第i句和最后一句的隐层状态,V、W和U是参数,每一句话的权重计算出来后,在解码过程中都不会改变。解码过程中,第t步隐层状态st可以按如下计算:

其中yt-1是解码的第t-1步输出,是st-1解码第t-1步的隐层状态。

2.2.2 动态注意力机制解码过程

静态注意力解码过程是在解码之前固定每一句话的权重,而动态注意力解码过程是维护一个权重矩阵,在解码过程中动态的更新每一句话的权重。动态注意力计算过程如下:

其中V、W和U是独立于静态注意力机制的另外一套参数,ei,t和αi,t在解码第t步计算出来,而第t步隐层状态通过如下公式计算:

2.3 模型比较

该方法与之前提出的两种现有研究方法的主要不同之处,在于获取上下文表示的建模过程。之前的研究(Xing et al., 2017)采用层次化注意力网络来获取对话上下文表示,而我们提出了两种语句级别的注意力方法,来为上下文中每一句话分配权重,结构上更简单,包含更少参数。同时与采用启发式方法来进行编码向量计算不同(Tian et al., 2017),我们提出的方法中,注意力机制权重是从数据中学习而来,相比之下更灵活有效。

3 实验结果

我们在回复生成相关的公开数据集Ubuntu和OpenSubtitles上进行了实验,数据情况如表格2所示。

表格2 数据统计情况

为了实验比较,我们设立了六个基线方法,其中四种(VHRED,CVAE,WSI和HRAN)均是目前在回复生成任务上最优的方法,具体可查阅参考文献。

针对同一句话可以有不同但同样优良的回答,所以,应用于机器翻译的BLEU、应用于语言模型的困惑度评价等方法,均不完全适合于该任务的评价。目前在回复生成相关任务的评价上,一般同时采用客观、主观两种评价方法。

3.1 客观指标

我们采用了Serban提出的评价矩阵进行客观指标验证,该方法侧重计算生成语句与答案之间的语义相似度,从Average、Greedy和Extrema三个角度进行衡量,具体计算过程可参考引用文献。

表格3 客观指标实验结果

实验结果如表格3所示,其中单向和双向箭头表示使用单向/双向GRU单元,最优的静态单向实验结果经过了p<0.05的统计显著性检验。

从实验结果可以看出,我们提出的使用静态注意力机制的上下文敏感回复生成模型在两个数据集上优于其他所有基线模型,它验证了句子级注意力机制在回复生成的上下文建模过程中的有效性。比较静态和动态注意力实验结果,我们发现,动态估计每个语句的重要性的效果要稍逊于静态方法,原因可能在于动态注意力模型的上下文编码向量在每步解码过程中都是变化的,导致解码出了连贯性稍差的回复。

3.2 主观指标

在主观指标上,我们设立了连贯度、自然度和多样性三个指标,如表格4所示。连贯性指标侧重于评价生成语句与上文之间的连贯程度,设置0,1,2,分别代表上下文和生成回复的不连贯、中立、连贯三个评价等级;自然度用于评价生成语句是否与人类回复相似,设置0,1两个评价等级;多样性指标表示生成回复中不同的词语占全部对话内容的比例,数值越高代表生成的回复越多样。

表格4 主观指标实验结果

我们从Ubuntu和OpenSubtitles数据集中各随机采样500组测试样例,由三名打分人员对全部模型的实验结果进行打分,最终每个模型的分数为三个打分人员所打分数的平均值。从实验结果可以看出,我们提出的静态注意力机制模型在Ubuntu数据集的连贯性上优于其他模型。在多样性方面,动态注意力机制模型在Ubuntu数据集上同样优于其他模型。而在自然度上,静态注意力机制模型在两个数据集上均取得了最优效果。

3.3 上下文长度分析

为了验证不同上下文长度对于提出模型的影响,我们使用不同的上下文长度重新训练模型,图3展示了实验结果,可以看出,我们提出的方法对于上下文处于敏感状态,受到编码上文语句数量的影响。

图3 上下文长度2~9对于生成语句客观指标的影响曲线

图4展示了从静态注意力机制模型测试结果中取样的两个对话样例,可以从注意力模型的分数权重上看出,我们的方法能够有效的为上文语句划分重要程度,并侧重于依赖重要语句来生成相关性、连贯性较高的回复。

图4 静态注意力网络测试样例

4 总结

本文提出了新的开放域对话回复生成的上下文敏感建模方法,该模型从静态、动态注意力两个角度学习上下文信息和句间表示。实验结果表明,提出的方法在客观、主观的大多数指标上均超过了目前几种最好的方法。本文同时验证了不同上下文长度对于提出模型生成效果的影响。未来的工作中,我们会继续探索联合建模静态、动态注意力机制用于解码的方法,提升现有方法论的效果。

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