第一次来上海,第一次参加QCon,说说观感。
AI
主讲 AI 的主题占到了差不多四成,虽然有主办方选题偏向的因素,但还是能说明 AI 的热度确实很高,是当前最火热的技术领域,火到感觉我作为客户端开发,再不学AI就要失业了。虽然有些虚火的嫌疑,但AI相关技术确实是解决了不少传统做法难以解决的问题。
开场危辉教授讲述人工智能这个概念的历史,表示目前人工智能能解决的问题仍只是在一些有限场景下有一些进展,只能解决一些明确的特定的问题,像取得突破的围棋只是因为它是规则简单边界明确的特定领域,但真正的通用人工智能关键的几个问题一个都没有解决,过去二十年人工智能流行过很多技术,连当年OOP面向对象都被认为可以实现人工智能,而现在流行的是深度学习,有人说下一个流行的会是量子计算,人工智能就像一个圣杯,大家一直用各种技术方案在追逐,目前大家觉得接近了,但实际上我们离真正的模拟人脑能解决通用问题的人工智能还差得很远。
教授是从学术界的角度,从准确的定义上去说人工智能,当然没有错,但实际上一个流行词汇,很可能跟它实际所指的事物并不完全相符,只是方便炒作或方便理解。例如共享单车不是真的共享,HTML5不是HTML一样,现在流行的很多场景下说的人工智能也并不是真的指可以代替人脑解决通用问题的人工智能,主要指靠各种机器学习算法去解决一些特定领域的传统算法难以解决的问题,例如图像识别分类,自然语言/语音识别,兴趣推荐等,查了下业内对这些应用还有个稍微准确点的称呼,叫弱人工智能(弱智???)。从业人士应该不会弄不清楚,也就一些媒体忽悠大众哗众取宠的时候弄混。
会场上听到很多 AI 的应用,paypal 用它做反欺诈反洗钱服务,微博用来辅助检测恶意用户,流利说训练出适合中国人口音的英语发音打分模型,腾讯用AI+ROI把视频编码带宽降低20%,也做了AI自动裁剪视频生成短视频,Pinterset 做推荐系统和拉活,QQ邮箱用来优化文档边缘识别,等等,有些公司已经以AI为中心为业务提供各种支持,给人感觉产品要是不结合AI做点什么都不好意思拿出来说,真有一种拿着锤子四处寻找钉子的感觉。
我还没有实践过 AI 相关项目,听这些主题有些尴尬,只有笼统的观感。个人感觉,程序员就算不投身 AI 领域,也应该要了解下 AI 相关技术,了解在现有技术下的 AI 能做什么,毕竟它的套路跟传统确定性算法不一样,了解了才能在解决自身业务问题的时候多一个思路。现阶段的 AI 虽然没达到可以解决通用问题的程度,但对于那些定义和目标明确的问题都是可以或者说有希望解决的。
AI First
有公司已经从 Mobile first 转为 AI first,iPhone 刚出来前几年,大家对移动端还算挺重视,各个大公司会成立移动事业群/移动部门/移动组,一小拨人专门开发各个业务需要的移动产品,后来移动端越来越受重视,变成 mobile first,不再是专门一群人开发各个业务的移动产品,而是每个业务都自己组建移动端团队,移动渗透到公司每个团队,才能跟上时代。现在 AI First 也是有这样的感觉,现在还处于一个公司里一小拨人专门在做 AI 相关的工作,后续可能会发展到每个业务团队都需要具备 AI 的研发能力,AI 渗透到每个业务团队,才能应用 AI 技术去结合自身业务实现价值。
智能音箱
阿里分享和宣传了AliGenie,AliGenie 类似 Siri,自然语言处理开放平台,目前应用在智能音箱天猫精灵上,类似 Homepod,以及接入阿里智能硬件,类似 Homekit,真是跟苹果干上了。
说说个人看法,智能音箱被认为可能是下一个入口,语音不仅包含的信息丰富,还解放了双手,相比键盘/鼠标/触摸灯方式,很多场景下效率提升很多,方便快捷,用户习惯养成后,用户可能越来越多使用智能音箱去完成需求和触达信息,可能用它来购物/支付/打车/听新闻等等,成为下一个入口。看起来确实是很好,但语音助手 Siri 推出到现在已经七年,到现在还没有成为主流,身边使用的人很少,智能音箱会有戏吗?虽然语音很方便,但有两个致命缺陷,就是暴露隐私和骚扰旁人,很多场景下这个缺陷大过带来的便捷性,也就很难去使用和形成使用习惯。若要让语音助手成为入口,需要找到特定的应用场景才行,个人觉得汽车内较有机会,因为多是独处时间,没有隐私和骚扰的缺陷,眼睛和双手被霸占,空间也有限,不会有接收不到或要吼的情况,而面向家庭的智能音箱就难了。
AR/VR
VR 研发热度一直没有火起来,感觉现在做VR有点像功能机时代做手游,硬件环境没跟上,时机还太早,现场只有腾讯分享了下VR的探索,用于做身临其境的游戏直播体验。
AR因为苹果和谷歌相继推出 ARKit 和 ARCore 又受到关注,不过这次分享都没有这两者,AR 的应用稍微多一些,因为手机上就能实现,不用像 VR 那样主要靠硬件,阿里对 AR 的探索较多,从小游戏到图书增强到家装应用到开放体系,走得很远,在营销上已经有不少应用,不知道数据和效果怎样。
腾讯分享的云游戏是另一类前沿研究,通过视频回传游戏画面,随时随地只要有屏幕和网络就能玩任意游戏,也处于探索阶段,带宽成本高,解决延迟问题较困难,短期内没看到应用的前景,可能可以作为游戏试玩的方案。
前端/客户端
前端和客户端各只有4场分享,在整个QCon一百来场分享里占比可怜,真是药丸。当然技术媒体是追逐热点的,感觉这次追得有点过了,从旁人的反应来看效果不太好。
淘宝分享超级 App 的高可用性保障,也就是保障性能稳定性一整套系统,这块各个大APP都有自己的一套,趋于成熟,淘宝做得更细致些,除了性能数据的采集/监控和展示,也尝试在内存泄漏/资源泄漏/大图异常/线程异常等一些特定的问题上提升问题排查效率,通过记录堆栈追踪问题的来源,例如记录图片/线程/资源是在哪里创建的,从而能快速定位原因。为了解决一些很难排查的疑难杂症,做了更细致的追踪体系,毫秒级记录CPU/内存/存储,追踪方法调用和页面事件,收集数据后再通过分析引擎对比分析。
前端有两个新事物的实践分享,WebAssembly 字节码技术,饿了么于航实践和深入了解后表示 值得关注/标准未定/实践略坑,各大浏览器在实现的路上,短期内还没法用到生产环境。QQ 空间实践了 QUIC 协议,基于 UDP 改进的通信协议,解决 TCP 成为网络传输速度性能瓶颈的问题,目前应用上还有一些坑,用户的网络环境中 UDP 的端口可能会被禁,可能会被限速,也可能丢包率有异常,有些风险,另外目前移动端浏览器都不支持 QUIC,PC端只有少量个位数比例的用户支持,应用还不广泛。
前同事冯牮分享了在QQ邮箱客户端上实现AI 辅助文档边缘检测。事先针对特定的问题,在后端训练出一个模型,再放到客户端上使用,使客户端本身具备 AI 的能力,这可能是客户端开发后续的一个方向。现在的应用场景是针对一些实时性要求高的,无法回传到后端进行计算的应用,像文档的边缘检测,以及支付宝出的扫描识花的功能,都是这种类型,其他的应用方式大家还在探索中。
其他
蘑菇街侯栋分享的关于黑产的攻防和产业链介绍挺有意思,社会上头脑灵活的人很多,有利益有漏洞就会被人钻,账号会被批量注册,有的用于刷单提升店铺销量信誉,有的通过批量退货赚取退货险的运费差价,有的配合假快递单号套取货品,惊讶于有人为了能套现电商信用卡的钱愿意付出30%的手续费,跟这帮人猫捉老鼠挺有趣的。
区块链有两个分享,都是宣传自家区块链云平台,云服务这个金矿也挺热的,只要自身搭建稍微有成本,就立马有人做出云服务(广告:JSPatch平台也算是热修复云服务)。粗略听下来只能知道区块链可以用于解决信任问题,有些数据放在一家公司里可能会被篡改,不受信任,用区块链可以解决这类问题,应用是可以很广泛的,我没完全搞懂区块链原理,就不多说了。
最后
去年参加 GMTC 有提到过对这种技术大会的看法,这种大会对广大技术人员自然是好的,各界讲师有动力精心准备演讲主题,输出很好的技术分享,但从参与者角度来说,如果单纯去听其实没什么用,时间成本高,单向分享也学不到什么,还不如后续看PPT和视频,参加线下分享会议最主要的还是面对面双向交流的机会,最好能看准人和主题和人,准备好具体问题过去交流,否则参加这个会议跟后续网上看PPT和视频唯一的区别就是更耗时间。
过来参加的大多是一线工程师,目测大部分是传统客户端/前端/服务端开发,而 QCon 的定位高端,现场听到不少人反馈听不懂/离实际太远/太高大上,也可能是AI的主题太多导致。从会场人数来看大伙喜欢听实践踩坑类接地气的主题,毕竟现场的CTO和架构师占比不会很高。本次 QCon 前端客户端相关主题太少,跟上一场 QCon 差别很大,导致作为客户端开发参加起来有些尴尬,希望下场选题上能再平衡下,祝 QCon 越办越好。
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