ZDNet至顶网软件频道消息:应用内付费简称IAP(In-App Purchase),是一种简单、透明、安全的话费支付手段,具有灵活的计费策略,以及支持多类型的应用计费,不但充分尊重和保障用户的权利,同时也为开发者创造了可持续发展的条件。它的主要目的是致力于为免费应用打造安全的计费环境以及可持续发展的商务模式。对比国外App市场发展进程,国内的应用市场尚有赶超空间,但市场规模已经趋于垂直化和饱和,市场机会主要在手机游戏和应用内收费。首先,在手机游戏端,依靠售卖道具或兑换虚拟币的模式最为典型,端游和页游的增值模式被成功复制到手机游戏,不论哪个国家或地区,游戏类应用依然是全球app市场的最大下载和收入来源。与之形成鲜明对比的是,在非游戏类的app应用端,直接面向用户收费的应用比较稀少,但应用本身都不希望用户发生第一笔交易之后就用脚投票了。在应用本身的潮流趋于免费时,应用内收费这一新的模式正在崛起,由于手机话费支付与生俱来的先天便捷优势,这一模式逐渐被越来越多的有支付意愿的用户所接受。正如当下从事移动互联网的“最土豪”大多清一色来自手游公司,应用内收费模式已经被他们证明成功了。

作为中国电信天翼开放平台300余接口中的重要一员,应用内计费SDK直连电信运营商级优质计费通道,绕过行业下游的的SP代理,其核心特点及行业竞争力表现在:首先,产品接入此SDK后可覆盖2亿电信用户,所有合作方一经接入即可独享不低于70%的收益分成;其次,产品用户无需输入手机号,即可三次CLICK实现话费账单支付及二次确认;再次,1元~30元的灵活多变计费点可以适时匹配产品运营的需要,全程畅享安全便捷;最后,其适用领域和细分场景广泛,支持生活服务类、休闲娱乐类、电子商务类、综合办公类、医疗教育类等众多领域。

随着电信应用内计费SDK在天翼开放平台的落地,至此,三大运营商均完成了移动支付业务在各自开放平台上的战略布局,为移动互联网行业从业者践行商业模式带来了利好。与传统的短信代收费类似形式不同的是,电信天翼开放平台上的SDK极大降低了合作伙伴的准入门槛,不再对合作伙伴的App的装机量、DAU等用户规模进行限制,同时,也不对合作伙伴的App分发渠道进行干预和要求,这样较好地扩大了相关产品的业务覆盖面和业务灵活性。另外,申请使用此接口的流程也较为便捷,通过天翼开放平台官网(open.189.cn)注册成为企业合作伙伴,创建相应的应用并选择使用“应用内计费”接口,在网上直接签约所需计费点,获得对应SDK之后即可在产品端嵌入此SDK完成开发、商用、推广。
手机游戏压倒普通App以及应用内收费压倒App收费,这两个趋势让应用市场具备支付能力变得重要起来。如何简单高效的解决有购买意愿用户的支付体验成为了行业内普遍关注的焦点。应用内计费也就是话费支付,它足够简单,用户在手机触控端只需要简单的两、三次点击确认即可完成小额便捷支付,三家电信运营商拥有超10亿用户其中不少有付费意愿,话费支付市场未来的前景可谓十分广阔。显而易见,App Store现在采用的信用卡预授权支付难以迎合中国用户的习惯,也许,包含应用内计费等一系列增值业务接口的逐步开放和技术渗透,能够成为应用市场再次发展壮大的有力推手。
另外为了更贴近开发者,为开发者提供更好的支持和服务,在11月2日, 中国电信天翼开放平台将在MDCC 2014移动开发者大会上,举办“移动开发者大会电信专场”活动,邀请来自知名网络公司的技术专家、开发者和商务决策者,将与开发者分享在移动时代,运营商与开发者如何合作,实现共赢。
专场日程:
好文章,需要你的鼓励
随着员工自发使用生成式AI工具,CIO面临影子AI的挑战。报告显示43%的员工在个人设备上使用AI应用处理工作,25%在工作中使用未经批准的AI工具。专家建议通过六项策略管理影子AI:建立明确规则框架、持续监控和清单跟踪、加强数据保护和访问控制、明确风险承受度、营造透明信任文化、实施持续的角色化AI培训。目标是支持负责任的创新而非完全禁止。
NVIDIA研究团队开发的OmniVinci是一个突破性的多模态AI模型,能够同时理解视觉、听觉和文本信息。该模型仅使用0.2万亿训练样本就超越了使用1.2万亿样本的现有模型,在多模态理解测试中领先19.05分。OmniVinci采用三项核心技术实现感官信息协同,并在机器人导航、医疗诊断、体育分析等多个实际应用场景中展现出专业级能力,代表着AI向真正智能化发展的重要进步。
英国正式推出DaRe2THINK数字平台,旨在简化NHS全科医生参与临床试验的流程。该平台由伯明翰大学和MHRA临床实践研究数据链开发,能够安全传输GP诊所与NHS试验研究人员之间的健康数据,减少医生的管理负担。平台利用NHS现有健康信息,安全筛查来自450多家诊所的1300万患者记录,并使用移动消息系统保持试验对象参与度,为传统上无法参与的人群开辟了研究机会。
Salesforce研究团队发布BLIP3o-NEXT,这是一个创新的图像生成模型,采用自回归+扩散的双重架构设计。该模型首次成功将强化学习应用于图像生成,在多物体组合和文字渲染方面表现优异。尽管只有30亿参数,但在GenEval测试中获得0.91高分,超越多个大型竞争对手。研究团队承诺完全开源所有技术细节。