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2023移动端技术探索

1. 行业背景


过去的2022年对大家来说都是困难的一年,难在疫情影响,难在宏观环境的增长放缓。没有增长带来的就是痛苦的体验,对于互联网行业,21年的主题是“反996”,到了22年风向就变成了“降本增效”、“业务搜索”以及“裁员”。再细化动移动端,经过十年的发展,它已经步入“成熟期”,各行各业都被改造差不多了,技术上该有的轮子都有了,基础的服务也搭建差不多了,似乎真正到达瓶颈了,存量时代的小修小补对人力的需求已经是对半砍了。脉脉《抢滩数字时代·人才迁徙报告2023》报告显示:2022年企业招聘总职位数量同比减少21.67%,纯互联网职位量同比减少50.4%。


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又到了制定新一年OKR的时候了,大家都在发愁技术项目的规划,不知道在技术上去做哪些探索和突破。InfoQ发布的《中国软件技术发展洞察和趋势预测研究报告2023》第三条核心结论显示:2022年技术服务理念转变,从技术先进到业务赋能,IT部门公司定位逐渐由成本部门转向业务赋能部门,技术也更被边缘化了,个人职业发展屏障出现,这个时候我们不禁对前途迷茫甚至产生质疑。再细化到移动端,《中国软件技术发展洞察和趋势预测研究报告2023》展示的“中国技术成熟度评估曲线”中前沿和早期推广项目貌似都与移动端没有太大关系。


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本文尝试从各个方面探索移动端可以发展的方向,最大程度的“压榨”可能的技术方向(有些只是抛出问题,而不是最终答案)。


2. 近两年大厂探索方向与成果


在挖掘之前先看看大厂(可能是某个领域有所建树)这些年在做什么,看看有没有直接可以抄的作业。


2.1 21年出调研结果


21年初写OKR时对几个大厂做了调研,下面分别看看阿里、美团、京东做了什么,准备做什么:


阿里移动端技术全景图


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阿里移动端发展趋势


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美团移动端技术全景图


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京东移动端技术全景图


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京东移动端未来远景图


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看起来都大同小异,可能各个规模的公司都在建设或者建设完成。


2.2 22年产出


在看看22年大厂的输出,这里主要来自于企业技术公众号输出内容。


2.2.1 阿里


阿里推出的《2022技术人的百宝黑皮书》总结了2022年阿里年度精选终端技术栈的内容:


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2.2.2 美团


下面内容摘自美团技术发布的《2022年美团技术年货-合辑》:


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2.2.3 百度


百度App技术公众号发布2022精选文章:


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2.2.4 分析


从上面三家企业对外输出的文章看,在移动端的动作不外乎几个方向:



  1. 跨端/低代码
  2. 性能优化
  3. 自动化测试
  4. 开发平台/平台化能力
  5. AI

3. 移动端主要方向分析


结合上面整理出来的,我们看看移动端“可以”有哪些方向。


3.1 业务开发


业务开发还是主流的市场需求,这块会占大部分的比例,IT部门从成本部门转为赋能部门后,主要的工作量就是支持业务。


3.2 跨端/低代码


在降本增效的背景下,跨端还会持续搞,但是也不是新东西了。H5、React、Flutter、小程序,这些都各有利弊,不同场景用不同技术,像小程序这种更适合平台化的超级APP,规模不够大的话,性价比不高。


3.3 性能优化


同样的,性能优化也是需要持续做的事情,但是也不是新东西了,一些技术手段都比较成熟了,没有太多可挖掘的空间了。


3.4 架构方向


架构管理方向随着规模的收缩,很难出现机会了。


3.5 开发平台建设


在公司内部,类似于蚂蚁的mPaas开发平台在业务快速成长期对提效会有很大的帮助,这个时候随着业务的裂变,推出各种APP,开发平台可以避免很多重复的工作,助力应用快速上线和运营,但是在收缩期再去建设就有点不划算了。


单点的平台能力,比如监控、埋点之类的或者用第三方或者也自建完成了,对缺失的个别能力,可以根据业务需求点滴建设。


3.6 系统应用/Framework/驱动开发


随着AI、Iot、新能源的发展与兴起,释放出一些系统开发的诉求,相对于之前,嵌入式驱动开发的薪资也有所增长,也算是一个方向,但是也要记住,比起手机,电视、汽车毕竟是少数,如果纯转嵌入式的话可能沾Iot的光规模更大些,不过比起芯片,这也是比较成熟的技术,可挖掘方向不大,只是多了个写业务的战场。


3.7 XR


目前比较成熟的是VR,但是VR在端上展示主要基于H5,采集会有单独硬件,有些也支持了手机采集,但是还是那句话,市场需求不大。至于AR、元宇宙更多的是AI的综合应用了,我们也不讨论了。


3.8 音视频


音视频一直是移动端比较大和前沿的一块方向,但是现在也已趋于成熟,下面看看主要的几个方向:



  • 点播:播放器的事情,主要涉及多解码期、预加载秒开,剩下的交给系统播放器都可以完成的很好了;
  • 录制:系统录制工具,或者基于系统采集、编码、封装封装一套;
  • 视频编辑和特效处理:编辑主要是解复用--->解码--->逐帧处理--->编码--->复用的过程,逐帧处理用到视频上主要设计合成、滤镜等;音频主要是变声、声音融合,都是通用的技术,稍微体现差异的就是特效处理中与AI的结合,比如美颜、带眼镜等会用到图像检测,但是都不是门槛,也谈不上前沿探讨;
  • 直播:直播也同样有成熟的结局方案:采集推流,开源服务端以及成熟CDN,播放ijk,秒开之类的都是参数优化了;
  • 实时音视频:实时音视频开发成本比较高,主要的挑战是弱网对抗,3A处理等,由于不是通用协议,没有CDN,自己搭建机房成本高,而且不见得效果比第三方好,所以也是一件性价比比较低的事情。
  • 编解码:目前主流的还是H264,VP8,H264甚至都没有推开,限制编解码算法的主要是推广和兼容性,所以编解码器都是一些组织去搞,一个公司贸然去开发,风险很大。

3.9 AI


人类一直在追求更智能的机器,AI是未来,所以即使现在不够好,并且没有找到太多的落地场景,但是很多公司还在搞,尤其是ChatGPT的能力让大家惊讶,但是它仍然不是真正的“像人类一样”的智能。目前通用的AI主要有一下几个方向:




  1. 语音方向



    1. 前端信号处理
    2. 唤醒
    3. 语音识别
    4. 声纹
    5. TTS
    6. 作曲:抖音之前分享有过这方面实践和应用
    7. 基于特征的语音编码:比如谷歌推出的的lyra和SoundStream,Lyra的设计工作速率为3kbps,听力测试表明,在该比特率下,Lyra的性能优于任何其他编解码器,并优于Opus的8kbps,因此实现了60%以上的带宽削减。但是正如上面说的,编解码器的瓶颈主要还是在于标准的推广。



  2. 图像方向



    1. 检测
    2. 识别
    3. 图像比较(应用于UI自动化测试)



  3. 自然语言处理



    1. 智能问答
    2. 意图识别
    3. 文档纠错



  4. 风控




  5. 推荐




  6. 用户画像




  7. 元宇宙/数字人:数字人更像是一个AI的综合应用。




还有些特殊的特殊业务场景的特殊用户,比如房产领域:



  1. 户型解读(基于图像的特殊特征)
  2. 训练场

对于AI,移动端可以做哪些探索?回答这个问题先要搞明白哪些场景适配放在端上来做。Android官方给了一个决策的标准:


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上面提到的特别需要在端上应用的主要有:



  1. 唤醒
  2. 图像检测
  3. 语音编解码

可以放在端上应用的:



  1. ASR
  2. TTS
  3. 图像标签

基于这些场景端上的主要工作量是什么呢?模型训练大部分还是放在云端,端上就是加载模型,输入数据,展示输出结果,还有可能就是对引擎,框架做些优化:


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4. 总结


整体来看,整个移动端技术的发展可以说到了“山穷水尽”的地步,可挖掘的创新型内容不是很多了,大部分都是在现有体系维护和迭代。整体来看业务支撑还是主要的需求来源,车机、Iot也释放出一些机会,跨端、开发平台、性能优化、VR已趋于成熟,端智能落地的还是语音、图像这些通用的方向,深度结合业务的还有待挖掘。目前的AI解决的还是“决策”问题,从现在生成式到未来创造式通用的、”人类水平“的“智能”还有很长的路要走,谁也不能打包票说雷·库兹韦尔提出的奇点理论的“奇点”能不能到来,什么时候到来,智能的进化不止是算法层面的,还会收到算力的影响,像《流浪地球》系列中的MOSS机器人是因为量子计算机算力快的加成。


作者:轻口味
链接:https://juejin.cn/post/7239267216805429303
来源:稀土掘金
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