大前端浪潮下，业内众多开源跨平台技术也逐渐成为主流，移动和云时代，端侧研发模式有了新的思路。本次分享小程序和跨平台技术为高速发展业务带来新的研发思考，包含在钉钉平台上的实践和技术挑战，小程序技术如何支撑业务创新等。

听众受益

1. 小程序技术带来的端侧研发模式升级，跨移动与桌面端技术，5 端如何做到一套代码；
2. 小程序技术在支撑内外部业务开发的思考和实践；
3. 基础技术如何支撑业务快速创新，走到业务前面；
4. 了解如何做跨平台技术选型，提升研发效率。

爱奇艺从 2017 年开始自主研发小游戏的 Native 内核框架，从最初的单线程架构一步一步演化到全异步高性能跨平台的架构，不仅仅是很大程度上面提高了引擎的渲染和执行的效率。也逐步做到了平台独立，做到了真正的跨平台。兼容主流的 3 大 H5 游戏引擎。自研云端打包发布工具可以将开发工具输出的游戏内容直接发布上线。

内容大纲

1.爱奇艺小游戏的引擎的演进；

2.渲染性能优化，对比 Chrome 渲染器；

3.跨平台的思路；

4.Metal 和 Opengl 以及跨平台渲染器的思考。

听众受益

1.了解小游戏引擎的运作原理和技术挑战；

2.了解小游戏渲染的优势，如果加以利用；

3.了解跨平台的技术。

Picasso 是美团点评自研的高性能跨平台动态化框架，2016 年诞生之初主要是用于动态布局展示的框架，现在已发展成为能够支持完整 App 开发的全功能动态化方案。美团点评大量业务的实践表明，Picasso 作为跨平台的动态化方案不仅能显著提高开发效率，而且使用 Picasso 开发的页面性能与 Native 几乎无差别，甚至在某些方面可以超越 Native，点评 App 的所有核心页面都已经使用 Picasso 实现。

内容大纲

1. Picasso 动态化框架演进；
2. Picasso 动态化原理；
3. Picasso 如何做到高性能；
4. Picasso 在美团点评的工程化实践；
5. Picasso 大前端统一开发实践。

听众受益

1. 了解 Picasso 的动态化原理和性能优势；
2. 了解如何处理大规模应用动态化框架时遇到的问题；
3. 了解如何使用 Picasso 进行大前端统一的开发实践。

人工智能现在在互联网应用频繁，也是未来主要的发展方向。Core ML 是苹果推出的 APP 端人工智能解决方案，能够通过精简的数据模型智能识别不同场景。我们在日常需求迭代中发现，酒店商户在上传图片时，给图片分类是费力度很高的一件事，使用前端人工智能可以有效的帮助用户自动识别图片分类，减少用户费力度，提升用户体验。在落地中，我们发现通过后端识别图片返回给前端分类，因为时延的问题会导致用户体验不佳，而 CoreML 这种前端人工智能方案就有效地解决了此类问题，它无需网络，识别图片速度可低至毫秒级别。另外，我们也在探索 Android 前端人工智能解决方案，并在尝试更多的除图片外的人工智能场景。本话题将对以上内容进行介绍。

内容大纲

1. CoreML 简介；

2. 应用场景介绍；

3. 使用 CoreML 收益；

4. Android 上的应用。

听众受益

1. 了解 CoreML 发展史；

2. 了解 CoreML 在实际场景中的应用；

3. 了解 CoreML 给实际应用带来的收益。