面对用户不断差异化的购物需求，手机淘宝也在不断升级，从首页、信息流，再到详情、店铺等等，围绕着用户打造全面的个性化的购物体验 。时间来到2020年，过去的几年间，我们把人工智能搬到了手机淘宝客户端上，通过端侧丰富的用户特征数据和触发点，利用机器学习和深度神经网络，在端侧持续感知用户意图，实时更新推荐内容。并在端侧寻找合适的时机，主动提示与引导用户更佳的路径选择，实现了个性化的、场景化的全链路导购。本次分享我们将通过几个案例来剖析，如何通过端上AI助力业务增长，手机淘宝端上AI的技术体系，以及手淘端上AI体系的发展历程。

内容大纲

一、从星星之火到可以燎原

• 实时特征回流
• 信息流的风向标
• 信息流的端侧重排
• 智能 Push
• 手势热点识别
• 资源预加载

二、从野蛮生长到万物繁荣

• 技术体系
• 工程链路

三、端上AI总结与未来展望

• 端智能带来的本质改变
• 云端计算优劣对比
• 云端一体协同

听众收益

• 手淘信息流首次在端上大规模引入AI技术投入商用，推荐效果大幅提升。了解端智能在手淘信息流上的业务背景、技术背景和实践。
• 围绕以“用户”为中心的秒级感知与触达，了解如何依和使用托海量用户数据，将丰富的淘系业务场景与内容精准并实时地触达用户。

移动互联网大潮下，移动团队大规模增长，多种框架技术层出不穷，单应用承载多业务团队、多平台混合开发已是必然的趋势，本次演讲将分享“哔哩哔哩 Android 路由网关实践”。

内容大纲

1. 背景

• B站 Android 现状
• 遇到的困境

2. 路由网关

• 业界通用组件化技术
• 路由网关化
• 统一路由协议

3. “微服务”动态部署

•  基于路由网关的动态化方案
•  组件产物化
•  免安装随包组件

 4. 展望

随着 App 新功能扩展，工程挑战和技术债务不断累积，没有统一的业务架构，项目中各种架构混用：野生 Android、MVC、MVP、MVP-Clean、MVVM 甚至 MVPVM 等。每个工程师都通过自己熟悉的架构来实现业务逻辑，这就很容易造成以下一些问题：代码混乱、维护困难、不同架构模式的代码间互相调用困难，容易有 BUG，代码复用性差，测试覆盖率低等，严重得影响了开发进度。在重构项目的过程中落地了新的框架设计以及对基础设施做了一些改造，提升了代码复用，减少了模块之间的耦合，提升了开发效率，并且在去掉冗余代码后对性能也有一定的提升。

内容大纲

1.现有框架梳理

• 小红书曾经用过的一些设计，以及遇到的问题

2.我们需要什么样的框架

• 从过去用过的开发框架中总结我们的开发需求，新框架要能做到解耦，复用与可测试

3.LCB框架

• 结合依赖注入与响应式编程对新框架设计与演进

4.基础设施的改造

• 为了接入新框架而改造了Activity/Fragment/ViewPager2/RecyclerView等组件，开发了生成模板代码的插件

5.我们收获了什么

• 复用场景变多，可扩展性变强，可测试性变强，减少了冗余代码提升了性能

6.总结与展望

听众收益

了解传统架构设计在中大型App中应用的瓶颈，为类似规模的App重构提供一些思路和经验。