企服行业如火如荼的今天，诸多助力开发的新手段正被大众熟知。伴着云计算和大数据高速发展带来的便利，各种先进技术层出不穷，企业也因此得以大幅降低成本并提升效率。

5月前后，3W企服先后在武汉、广州、厦门举办了三场“助力开发Open Forum”，诸多前沿互联网企业的精英领袖在此分享交流，为行业灌注了更多创新血液。

以下精华内容节选自各嘉宾PPT，仅供读者参考。如欲获得完整PPT，还请关注企服行业头条（微信ID：wwwqifu），回复【助力开发】。

《智能移动机器人工程实践与前沿技术解析》

CVTE研究院机器人方向负责人 阳方平





智能移动机器人的体系架构分为两层。本地智能层，即移动机器人本体；云端智能层，即云服务平台。本地智能层具备感知交互层、运动功能层和传感驱动层，分别负责语音交互、视觉感知、构建地图、运动控制、传感、驱动等功能。增添云端智能服务后，移动机器人具备了语音、大数据、视觉等服务功能，变得更为智能。



被赋予云端智能能力的机器人，可以在系统中利用端对端模式、代理模式、克隆模式解决更多问题。三种模式各有利弊，同时会受到网络条件、应用要求以及可用资源的影响。客户可以根据不同情况，选择不同模式的云端智能机器人。



当机器人的前端应用和云服务平台的各项功能相融合时，便可以体现出云端智能的意义。机器人此时可以利用视觉前端、语音前端和SLAM前端控制自己，又能利用云端的高性能服务器平台、算法测试系统和数据标注系统更好地构建地图、制定路线，以便完成任务。

《MobSDK助力移动应用开发效率》

Mob开发者服务平台技术副总监 余勋杰



截止到2018年3月，Mob开发者平台在全球已累计覆盖83亿移动设备，SDK下载330余万次，并成功覆盖26万移动开发者，月活达到9.5亿。Mob开发者平台的垂直化解决方案，提供ShareSDK 社交分享、SNS社交平台、MobLink场景还原等功能，为企业提供拉新促活方案。



以垂直化解决方案中的精准推送方案为例，Mob开发者平台通过消息推送，利用大数据建立用户画像，通过用户属性（年龄、性别、地域、收入等）进行精准推送，到达率能达到95%。而安装App的用户，在看到个性化精准通知的1~2秒内，点击率就高达20%。由此可见，精准推送方案能将App活跃和留存率提高30%，激活超过2/3的用户群。



App企业可以通过集成SDK向MobData传输设备信息，并结合MobData大数据平台生成运算设备用户画像，根据数据结果制定运营、管理和营销策略。通过数据赋能，帮助企业做好用户运营、决策管理和市场营销。

《推送智能，数据增能》

个推品牌广告部营销策略总监 赵豪杰



当下的数据分为三大类，冷数据画像标注了用户的性别、兴趣、常驻地等基础信息，是相对稳定的数据画像。温数据回溯标记的是近期活跃应用和常去的区域等具有一定时效性的行为数据。而热数据场景则是当前区域、打开的应用等场景化明显的、稍纵即逝的营销机会。



在数据营销过程中，要结合业务场景，定位目标人群，只有这样才能更好的进行投放，覆盖更多目标人群，以便提升营销效率。



在数据营销过程中，要利用好采集、投放和相似三位一体的方法论。通过采集+洞察，分析并锁定目前潜客。通过相似+扩张进行多维控制，有效扩量。通过投放让数据回流，分析优化后进行下一阶段的投放。

《从数据采集到数据应用》

Mob开发者服务平台产品总监 王乐



数据是事实或观察的结果，是对客观事物的逻辑归纳，是用于表达客观事物的未经加工的原始素材。数据爆炸的今天，数据即是信息、知识和智慧，可以辅助企业决策和制定方案。但Mob开发者服务平台认为，虽然大数据时代数据是爆炸的，但信息却是贫乏的。



基于User Event模型，Mob开发者服务平台可以进行简单的指标统计分析，并且可以通过分析目标用户群体向分析内容过渡，提升分析深度，真正挖掘数据中有价值的信息，让信息不再贫乏。在后续延展中，Mob开发者服务平台还可以进行数据的漏斗分析、易用性分析、舆情分析、流失预测等。



基于数据分析生成的结果，Mob开发者服务平台便可以帮助企业进行精准化投放与监测，通过行为时间筛选用户，通过Lookalike相似人群进行拓展，最终对接DSP投放，并提供广告监测服务，真正打通数据，实时看到投放效果。

《传统应用的微服务容器化实践》

又拍云首席布道师&运维总监 邵海杨



随着传统单机架构的弊端愈发明显，微服务化逐渐成为主流。传统单机架构可维护性差、系统启动慢、可靠性差、可伸缩性差、运维成本高等问题，在微服务化时代都可以得到很好解决。



2017年的Docker使用状况分析报告称，52%的用户正在考虑用Docker，22%的用户已经开始在测试环境中使用Docker，而9%的用户应经开始在生产环境下使用Docker。不难发现，微服务化已经凭借简单、灵活的独立部署，专注、专业的小团队，松耦合、高内聚、易扩散等优势得到更多人群的青睐。



虽然微服务化有诸多好处，但由于技术的暂不成熟和行业所处的新生阶段，仍旧产生了一系列问题。如何找到服务的提供方，如何保证远程方法调用的可靠性，如何保证安全性等问题也被摆在面前。而在生产部署中如何收集大量微服务性能指标等问题也亟需解决。

《无服务器架构下的运维》

ThoughtWorks高级咨询师 王智



当下，应用无服务器架构的企业越来越多，毕竟应用无服务器架构无需管理自己的服务器，而且无服务器架构的水平扩展是完全自动的，由服务提供商进行管理。代码运行也是由服务而提供商定义的事件类型触发的，更便于节省企业成本。



应用无服务器架构的企业，也不需要再关注CPU、内存、硬盘、网络等硬性的性能指标，只需关注可用性、故障率、响应时间等指标，大大降低了运维成本，提升了企业效率。不难想象，无服务器架构极可能成为主流，得到更多企业的使用。

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