专题演讲嘉宾:岳双燕

百度资深工程师

百度资深研发工程师,先后负责文小言团队多个 AI Native 应用、多模视觉搜索、多垂类搜索和百度 App 基础等产品的前端研发工作,Paddle.js 核心研发人员。目前致力于 AI Native 应用、端智能的开发和探索。

by 岳双燕

百度
资深工程师

当前 AI 应用蓬勃发展,如何在资源有限的情况下,快速构建覆盖多端的 AI Native 应用成为关键挑战。文小言团队通过创新性的技术架构与优化策略,成功构建了一套高效、一致的跨平台解决方案,实现了在 iOS、Android、Web、小程序、桌面端甚至鸿蒙系统上的无缝部署,同时保证了 AI 交互体验的一致性和流畅性。

演讲提纲

1. AI Native 应用的跨平台挑战

  • 传统跨平台方案在 AI 场景下的局限性与新思路
  • 平台生态差异:平台差异化问题与用户体验一致性矛盾
  • 开发效率与易用性平衡:如何在保证易用性的同时提高跨平台开发效率

2. 文小言的跨平台技术架构

  • 技术架构详解
    • 核心架构设计理念:以用户体验为中心的"弹性"框架
    • 统一抽象层:屏蔽各平台差异,提供一致的API调用
    • 自适应组件系统:根据平台特性动态加载最优组件
  • 统一渲染与交互体验
    • 多模态内容的流式渲染:图文、代码、图表等复杂内容的一致性渲染
    • 统一协议的动态组件渲染:基于统一的 UI-JSON 协议,在端侧解析并动态渲染
    • AI Native 产品特有的体验优化
  • 数据同步与状态管理策略
    • 数据同步策略:跨平台数据同步的挑战与解决方案
    • 状态管理机制:如何保持跨平台状态的一致性
    • 数据持久化方案:端侧数据存储与同步策略

3. 实战案例与落地效果

  • 文小言在不同产品形态、不同平台的适配过程与挑战

4. 未来展望

  • 跨平台 AI 应用的技术演进方向
  • 大模型在端侧的发展趋势与机会

您认为,这样的技术在实践过程中有哪些痛点?

  • 性能的平衡取舍:如何平衡取舍应用在面对不同技术选型中的性能差异,特别是在移动端设备上
  • 渲染一致性问题:AI 生成内容(特别是多模态内容)在不同平台的渲染差异导致用户体验一致性问题
  • 兼容性挑战:以保证不同平台功能一致性为前提,会造成开发成本低,维护成本高

演讲亮点

  • 创新的"弹性架构":可扩展的技术框架,能根据产品需求和平台特性快速构建跨平台 AI 应用
  • AI生成内容的渲染方案:解决多模态内容和多服务编排数据的渲染,以及在不同设备上的一致性展示问题
  • AI Native 产品特有的体验优化

听众收益

  • 了解 AI Native 应用的跨平台架构设计思路与最佳实践
  • 获取跨平台 UI 设计在 AI 应用场景下的特殊考量
  • 学习如何在资源有限的情况下高效构建多端 AI 产品

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