在人类进入信息时代之后，我们可以看到不同阶段的入口方式演变：
第一代入口是网站导航和网络黄页，这些早期的入口方式帮助用户在互联网上找到特定的网站或信息。
第二代入口是搜索引擎，它为用户提供了更便捷和高效的方式来查找网络上的信息。
第三代入口是应用程序（App），随着智能手机和移动应用的普及，用户可以通过各种应用程序来获取信息、进行交流和完成各种任务。
那么在人类进入人工智能时代，第四代入口也将应运而生，这一代的入口方式可能会更加智能化和个性化，以更好地满足用户的需求。
1、智能个性化推荐系统：基于人工智能和机器学习算法，第四代入口可能会提供更加智能和个性化的推荐服务，根据用户的兴趣和行为习惯推荐内容。
2、虚拟助手和智能对话界面：第四代入口可能会更多地采用虚拟助手和智能对话界面，用户可以通过语音或文字与系统进行交互，获取信息和完成任务。
3、感知计算和增强现实：结合感知计算和增强现实技术，第四代入口可能会提供更加沉浸式和交互式的用户体验，让用户可以通过更直观的方式与信息互动。
因此人工智能时代，全球科技公司将开启新的入口争夺：端侧ai服务！但因为端侧ai有一定的局限性，还需要解决以下问题：
电池寿命缩短：AI手机对处理器和其他组件的需求更高，会导致设备更快耗尽电池，缩短电池寿命，用户需要更频繁地充电。
散热问题：处理AI任务需要更多的计算资源，可能导致手机发热更严重，甚至影响设备性能和寿命。
成本增加：为了满足AI需求，手机制造商可能需要使用更先进的芯片和组件，这可能导致手机成本增加。
环境影响：更高的功耗意味着更大的能源消耗，对环境造成负面影响。同时，更快的电池寿命缩短也会增加电子废物的产生。
响应效率：由于芯片性能的限制，在端侧ai时代，处理复杂的人工智能任务需要更强大的处理器和计算能力。如果手机的芯片性能有限，可能会导致处理速度变慢，响应时间延长，给用户体验带来严重影响、
在这一背景下，向量数据库的重要性就越发突出。云端AI服务需要向量数据库来存储和管理大规模向量数据，以支持高效的相似性搜索和查询操作。向量数据库的高性能和灵活性为云端AI服务提供了重要支持，共同推动着人工智能时代的发展：
1、存储和管理向量数据：在许多云端AI服务中，需要处理和存储大量的向量数据，如图像特征、文本表示、用户偏好等。向量数据库提供了高效的存储和管理方式，能够有效地处理这些向量数据。
2、高效的相似性搜索：许多云端AI服务需要进行相似性搜索操作，例如推荐系统、图像搜索等。向量数据库可以帮助实现高效的相似性搜索，通过计算向量之间的相似度来找到最相似的向量。
3、快速查询和响应：向量数据库通常具有高性能和低延迟的特点，能够快速响应查询请求并返回准确的结果。这对于需要实时处理和快速响应的云端AI服务非常重要。
4、支持复杂查询操作：向量数据库通常支持复杂的查询操作，如范围查询、近似最近邻搜索等。这使得云端AI服务可以灵活地进行各种查询操作，从而满足不同的需求。
5、数据一致性和可靠性：向量数据库可以提供数据一致性和可靠性保障，确保云端AI服务中的向量数据存储和处理过程准确无误。
向量数据库对AI应用的降本效果是显著的。它解决了大模型的token限制、语料不一致等问题，同时可控管理私域数据。
AI端侧应用厂商可将向量数据库用作外挂知识库，减少对大模型微调的工作。在企业内部，向量数据库可应用于知识问答、客服、营销、风控等领域，节省人力成本。
端侧AI大模型使用向量数据库进展：英特尔、高通、戴尔、联想、小米、OPPO、三星、魅族都已经在全力推进。
星环科技司自研的向量数据库 Transwarp Hippo是一款企业级云原生分布式向量数据库，支持存储、索引和管理海量向量数据集，高效解决相似度检索和向量聚类问题。Hippo具备高性能、易拓展等特点，支持多种向量搜索索引和多功能查询，满足企业对海量向量数据的高实时性需求。
商业模式类似于海外黑莓很多中间件的授权，一台电脑或者手机大概几十块，十几块钱都有可能，一般都是这么谈；
