10月13日 | 云栖大会 《Cloud Native Apps 你准备好了吗》

转载 于 2017-09-26 19:39:58 发布 · 199 阅读 · 0

阿里移动云技术峰会上，将发布阿里云移动云ApsaraMobile，介绍移动云技术如何助力大型互联网公司、传统企业及初创团队的移动应用构建。活动涵盖一站式移动应用研发体系、移动端高可用性体系、Mobile Network as a Service等内容。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

移动技术经过快速的发展、沉淀、塑形

正好进入了而立之年

云化是基础移动技术进一步

放大自身价值的天然进化选择

越来越多的公司也开始逐渐习惯

Cloud Native形态的移动应用构建


大型互联网公司、传统企业、初创团队

在进行项目技术选型时

如何看待云化的移动技术

对现有体系带来的优势和冲击？

对移动云的诉求又是什么？

10月13日，云栖大会“阿里移动云峰会”

将为您全盘呈现阿里移动互联网锐变历程

重磅发布阿里云移动云 Apsara Mobile

开启阿里核心移动技术对外开放的庞大卷轴


同时邀请到泰尔实验室、映客直播

富途证券、南航的行业专家

让我们一起煮酒当歌，纵情畅聊

《Cloud Native Apps，你准备好了吗》

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更多议程

09：00

阿里移动技术 Apsara Mobile Overview

09：30

阿里云移动云Apsara Mobile 发布仪式

09：40

阿里云移动云 Apsara Mobile 产品系介绍

10：10

“移”步到位—— 一站式移动应用研发体系

10：30

“移”码平川—— 移动端高可用性体系

10：30

“移”网打尽—— Mobile Network as a Service，网络即服务

10：30

圆桌讨论：Cloud Native Apps，你准备好了么？

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阿里移动技术在过去几年，无论是容器化、热修复还是动态化，引领和定义了整个行业技术潮流。过去我们更多是在行业分享和开源这块给予业界一些回馈。随着移动化和云化大浪潮推进，我们深刻认识到仅仅分享和开源不能做到真正”赋能”，与此同时业界各个行业对阿里移动技术的需求也日益高涨。在这样一个大背景下，我们希望将阿里内部伴随手淘/支付宝等超级App和大量核心移动应用持续打磨日臻完善的移动研发体系和技术规范以产品化形式对云上的客户开放和输出，真正进入到业界深入到行业接受市场的洗礼检验，为各行各业移动化云化的进程起到助力作用。

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全局视角介绍阿里Apsara Mobile的产品体系大图，“端+云+数据”核心中轴能力输出，公共云、专有云、解决方案多维赋能形态。30天，和你一起再造一个手机淘宝！

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移动开发模式已经进入两级分化：超大规模APP的研发模式偏项目式，研发协同的人员、模块较多，需要完整的构建、测试、发布、运维等DevOps体系；而一些创新、试验类的APP在商业模式和业务形态未完全确定的情况下，更适合以较快的方式来测试和验证业务的想法，所以以最低成本快速创建一个 APP 就是当务之级；EMAX 就是解决这两个场景的问题，基于手机淘宝近十年对于移动 DevOps 的积累和跨平台 Weex 多年的打造，历经多个双11的迭代和验证，让移动应用研发真正轻而易举。

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移动端发展到2017年，已经从快速的跑马圈地进入到精耕细作的时代，用户对于APP的稳定、流畅以及绿色低功耗提出了更高的要求。阿里移动高可用性体系通过SDK以及平台化的方案，帮助客户快速、低成本的提高移动应用的用户体验，减少用户的流失率，提高用户的留存，让移动应用的性能、稳定性的提高变成简单轻松。

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移动网络本身是一个内聚性非常强的闭环场景，包括流量调度、网络拨测诊断、性能加速、性能监控、网关服务在内的多个PaaS能力都是用户在进行移动网络基础设施建设过程中的核心诉求。ApsaraMobile整合了阿里巴巴移动中台的核心网络能力，意图为客户呈现一个一体化、开箱即用的网络基础设施服务MNaaS，从稳定、高速、可控、可视四个视角定义移动网络基础设施的新形态。

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MoE模型则代表了技术前沿，以极致的规模和性能吸引高端用户和研究者，这种双轨并行的产品线，让Qwen能够在不同的细分市场中都保持竞争力，尤其是二次开发的衍生模型，Qwen一直在HF都是排名第一的衍生模型，大量的科研和二次开发都是基于Qwen2.5，用LLaMA的越来越少。按这个模式，模型的总参数量可以急剧增加（比如R1直接到671B的总参数量），但每次前向传播（即推理）时实际激活的参数量和计算量（FLOPs）却只占一小部分（比如R1实际上只激活37B），从而实现了经济的训练和高效的推理。
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解析3种AI应用模式：核心技术拆解与工程实践
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推理模型和传统的生成式语言模型的差别在于，传统的生成式语言模型在收到 Prompt 后就会马上生成，如果生成出现错误或者质量不好，是没机会纠正的，只能继续生成下去或者后续纠正继续生成，但是推理模型可以在向用户输出内容之前，会先输出思维链（Chain of Thought），对输入的 Prompt 思考验证完成后，再开始生成。这意味着以前在提示词中加入COT的方式已经没必要了，也不需要复杂的角色扮演、示例，因为COT的存在，推理模型的“智能”程度高了很多，不需要角色设置、示例也能很好的理解和跟随指令。
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程序员的自我修养 - 架构要素与认知
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提到书籍：《逻辑学导论》、《深度思考法》、《学会提问》、《快思慢想》、《金字塔原理》、《奇妙的数字7±2》、《选择的悖论》、《软件架构》、《设计模式解析》、《面向对象分析与设计》、《架构真经》、《必然》、《简单法则：设计、技术、商务、生活的完美融合》、《箴言书注》、《终身成长：重新定义成功的思维模式》、《刻意练习：如何从新手到大师》、《系统架构：复杂系统的产品设计与开发》、《淘宝十年产品事》。在上面的思考之后，隐约感觉到需要为上面的认识定性，到底背后的信仰、认识出发点是什么，所以提出“概念为王”的口号。
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端侧AI突破性能瓶颈：MNN 基于 SME2 指令集的大模型高效推理实现
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SME2 中一共有 32 个向量寄存器（z0-z31），每个向量寄存器的长度都是 512bit. SME2 指令架构相较于 SVE/SVE2 指令架构的最大特点是新增了数组寄存器 za. za 寄存器也可看作一个向量寄存器，特殊的是该向量中的所有元素都是 512bit 的向量寄存器. 所以 za 寄存器也可以看作是一个二维矩阵（数组），宽度是 512bit，za 寄存器的形状是 64x64 bytes. 下图展示的是一个宽度为 256 bit 的 za 寄存器，有 32 行 32 列。
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如何做到在手机上实时跑3D真人数字人？MNN-TaoAvatar开源了！
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MNN-TaoAvatar 是我们推出的一款开源的 3D 数字人应用，它集成了多项领先的 AI 技术，支持实时 3D 数字人语音交互，使用户能够在手机上实现与数字人的自然交流，仿佛真的在与一个「活生生」的人交谈。更令人惊艳的是，它能够根据语音实时驱动面部表情的变化，从而带来更加生动真实的对话体验。基于端侧 AI 推理引擎 MNN，我们研发了一系列的核心模块，包括运行大语言模型的 MNN-LLM、语音识别模型的 MNN-ASR、语音合成模型的 MNN-TTS，以及数字人渲染的 MNN-NNR。
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淘宝直播数字人：服务端工程技术
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欢迎大家一起交流进步。直播数字人在业务发展初期，由于业务体量规模小，前期主要由内部几个商家先进行试用，在面对人员紧缺，同时需要快速验证线上效果的情况下，该阶段采用的方案是人工进行配置，包括主播名单开白使用，主播提交的素材，模型的训练、模型授权等都依赖产研的手动配置和操作。经过一段时间的主播调研和分析后，我们发现当前的产品的设计和体验上，还有较多可以提升的空间，产品能力的智能化发展，是后续需要重点规划和建设的方向，使用更多AI的能力，降低主播的开播门槛，提升消费者的使用体验，给平台带来更大的提效。
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淘宝直播数字人：音视频&算法工程技术
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团队基于对大语言模型研发、多模态语义理解、语音合成、数字人形象建模、AI工程化部署及音视频处理技术的深厚沉淀和积累，已搭建起覆盖直播全链路的AI技术矩阵。以淘宝直播为例，在直播的过程主要包括了音视频采集、渲染/混音、编码、传输/协议、GRTN、播放器这几个主要的环节。数字记忆：克隆自己、亲人的人设、声音、形象，保留一份永久的分身和记忆，留给自己与儿女！自营商家：天猫超市，喵速达，淘宝秒杀，百亿补贴，淘宝买菜，天天热卖，淘工厂等。千人千面：让每个人拥有一个专属数字人助理，有颜声音甜，陪你讲话、聊天、答疑！
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06-30 301
欢迎大家一起交流进步。通过模型鲁棒性和适应性的提升以及自动化审核策略的兜底，将用户素材录制的要求难度降低，例如传统链路要求素材录制必须是绿幕，而绿幕录制会相应带来一系列对于拍摄的要求，像是不能穿毛绒衣服、不能带眼镜、手部不能超出画面等等，这些要求都变相限制了素材拍摄的真实性和多样度。人工评测打分存在主观性，标准难统一，且评测后对低分直播间的治理建议，用户很难完全理解并执行，导致线上生态依然很差，大量低分低表现力数字人会严重影响C端买家的直播观看体验，这也就间接影响了数字人直播间的整体观看时长和下单量。
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淘宝直播数字人：LLM弹幕互动技术
06-25 1349
为了实现实时互动的功能，目前我们有两种弹幕互动的形式：一种是在直播间弹幕区通过用文本展示回复，另一种方式是把回复的内容通过TTS和唇驱让数字人口播。存在的模糊空间比单轮意图更大，基于上下文也许既能提取到观众问的链接号也能提取到观众想问商品的关键词，还有可能观众之前问的品通过调整顺序之后现在就在讲，但是这种case其实分错了，后续也能回答对。每次检索宝贝口袋商品时，首先和实时宝贝口袋商品进行同步，输入商品信息，使用BERT计算上下文向量，新增向量库中没有的向量，剔除不存在于宝贝口袋的商品向量。
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