阿里妹導讀：智能終端經過10多年的發展，又一次站在巨變前夕，智能化、去中心化逐漸成為趨勢。今天，我們將深入解析支付寶客戶端的智能化之路，了解如何在終端側構建完整的xMedia SDK，為用戶提供更加豐富的智能化體驗，積極探索和適配新的硬件形態，創造新的應用場景和方式，提升用戶體驗。

1、智能終端的發展趨勢

1983年摩托羅拉第一臺移動電話問世開始，手機已走過了30多年的歷史。在最初的功能機時代，手機提供語音通話和短信功能，初步解決了人和人之間的交流需求；在隨后的智能機時代，高質量的圖像、視頻能力成為競爭的重點，語音消息、圖片共享、視頻通話成為社交的主流方式，有效的豐富了人們之間的交流體驗。

從蘋果2007年發布IPhone開始，智能手機經過10年的發展，目前的視網膜分辨率、4K2K視頻拍攝，12M雙目拍照已經成為業界主流，音頻、視頻的效果已基本達到普通用戶的體驗上限。更高的顯示分辨率、更高的圖像、視頻分辨率對用戶的邊際價值越來越低，智能手機又一次走到了發展的拐點。

1.1 傳感器

攝像頭作為最重要的傳感器，在過去幾十年產生了翻天覆地的變化：

分辨率：從最初的2M增長到現在的主流12M，Nokia曾推出過高達41M的手機；

多目相機：雙目相機成為主流，通過雙目視覺計算周邊環境的深度Depth信息，從而實現大光圈效果、 3D建模等能力；據傳華為新一代P20聚成將搭載三目攝像頭，增強變焦效果；

主動光源相機：蘋果IPhoneX首次將結構光相機引入手機，獲得高精度深度Depth信息，實現FaceID；

麥克風作為重要但是容易被忽視的傳感器，也有了很大的演進。以IPhoneX為例，通過不同個位置的4個麥克風形成麥克風陣列，實現對聲場的重建，實現聲源定位、遠距離拾音、定向拾音等一系列相應功能。其他手機也基本采用類似設計，提升語音交互及音頻體驗。

除此之外，手機中集成了陀螺儀（Gyro），加速傳感器、距離傳感器、氣壓計、磁力感應器等多種類的傳感器，并且精度和種類越來越多，隨著多傳感器的信息融合，可以提供更豐富的對外界的感知能力。

1.2 計算能力

手機搭載的CPU、GPU能力持續增強，蘋果iPhoneX的A11芯片集成43億個晶體管， 6核CPU （2大4小），3核GPU（對3D游戲、深度學習、AR進行優化），搭載神經網絡引擎。高通、華為等手機均在主芯片上搭載NPU支持，可有效的加速深度學習在終端上的運行效果。

1.3 發展趨勢

我們認為隨著各種傳感器的增加、計算能力的增強，尤其是NPU的普及，智能手機會迎來新的變革：

智能化：即手機會更加智能化。手機的發展的重點從增強人和人之間的連接（更高分辨率、更高的圖片視頻質量）變為對周邊環境、對人和環境之間的感知，更加智能化的服務用戶?，F在的雙目相機計算深度信息，麥克風陣列計算用戶位置，已經實現了初步的周邊環境感知能力；

多樣化：手機作為中心的交互方式會逐漸弱化，更自然、更多樣的終端設備（例如智能音箱、智能手環、VR/AR設備等）會承接手機的部分功能，從而逐漸減弱手機作為核心交互設備的重要性。目前Amazon/Google/Apple大力投入的智能音箱，就是希望音箱能成為用戶在家庭中的一個更自然的交互入口。雖然未來是否能成功有待探索，仍然是一個有益的嘗試；

2、多媒體客戶端基礎

隨著支付寶業務需求，從2015年初開始多媒體技術部啟動語音、圖片、小視頻等富媒體通信相關工作。目前在音頻視頻前端處理領域形成了完整的技術能力，支撐支付寶內各業務場景，為用戶提供極致的音視頻體驗。

前端數據采集是智能化能力的基礎，不論人臉識別，圖像理解還是語音識別，高質量、低噪聲的原始數據是后續高精度識別的基礎。我們希望通過多媒體相關技術，在終端上結合算法和工程能力，獲取到高質量的原始數據，并高速穩定的傳輸到云端，作為后續智能化做好準備。

2.1 富媒體通信

目前作為支付寶基礎組件，對接云端AFTS/Django/TFS等系統，提供完整的音頻/圖像/視頻編解碼、處理、渲染、傳輸及存儲能力，支撐眾多業務場景。在自研算法庫、緩存優化、網絡優化等領域形成自己特有技術能力，并通過數據大盤實現業務數據精細化監控，有效支撐各業務場景精細優化；

2.2 視頻直播

2017年自研視頻直播組件系統上線，陸續接入口碑、螞蟻會員周周樂、商家開放平臺培訓等直播業務，支持最新直播答題特性；

2.3 視頻通話

2017年自研視頻通話系統上線，支撐閑魚、菜鳥、IT等業務場景。在支付寶內支持財富遠程證券開戶（即將上線）。

3、多媒體客戶端智能化

基于多媒體客戶端高質量的數據采集，多媒體技術部在終端上布局系列技術，提升終端的理解能力（xNN）、空間感知能力（xSLAM）、3D渲染能力（xAnt3D），人機交互能力（手勢識別、人體姿態識別等等）。多種能力結合支撐更加智能化的業務場景，為用戶提供更加智能化的體驗。

3.1 客戶端深度學習引擎xNN

近年來，深度學習（DL）在圖像識別、語音識別、自然語言處理等諸多領域都取得了突破性進展。DL通常給人以計算復雜、模型龐大的印象。常規應用場景都是手機終端采集數據，云端識別處理。但是對于很多需要低延時、低帶寬、高隱私的應用而言，客戶端的DL能力是非常必要的。對于支付寶這種海量用戶APP，如果能將部分DL工作轉移到客戶端來實現，對用戶體驗和云端降成本都有很大的價值。

2017年8月，自研客戶端深度學習引擎xNN上線支付寶10.0.20版本，將DL能力推到終端，通過邊緣計算實現高實時應用，有效的降低云端負載，提升用戶體驗。自研xNN具有如下特點：

小引擎：通過移動端SDK的深度裁減，安卓平臺只有200KB；

輕模型：通過高效的模型壓縮算法，實現高精度+小尺寸的模型；

快速：結合指令層和算法層的優化，綜合提升DL計算的效率；

普適：不僅支持經典的CNN、DNN網絡，也支持RNN、LSTM、TFLite等網絡形態；

易用：完整模型轉換工具鏈，算法工程師能快速完成云端模型到移動端模型的轉換和部署；

xNN上線后，已經幫助螞蟻的多個業務，包括支付寶（掃五福等）、保險、財富、芝麻信用、網商銀行，完成客戶端DL算法的部署，并輸出到多個外部合作公司。阿里巴巴集團范圍內，也有多個BU在逐步接入。這得益于xNN自身優秀的性能，具體的：一方面，xNN能夠提供提供高達近數十倍的模型壓縮能力，解決了DL算法模型尺寸過大的落地瓶頸；另一方面，xNN不僅支持基礎的分類任務，而且已能夠為更為復雜的目標檢測、語義特征點提取等任務提供高效的移動端解決方案。

3.2 客戶端位姿計算引擎xSLAM

在我們面臨的很多問題中，需要知道手機在空間中的位置和姿態，從而反向推斷出用戶所在的位置和姿態。SLAM（simultaneous localization and mapping）作為業界廣泛使用的定位技術，通過機器視覺和手機傳感器相結合，解算出手機在空間中的位置和姿態（6自由度）。SLAM涵蓋了圖像視覺、多視幾何的幾乎所有關鍵算法，對于算法能力、性能優化、終端適配及魯棒性提出了很高的要求。

2017年9月，自研xSLAM引擎在支付寶10.1.5版本上線。自研算法針對算法在三維空間估計和位姿估計的準確度上，以及不同機型的硬件差異（特別是Andriod手機的IMU質量參差不齊），做了大量的算法及工程適配優化工作，同時在工程上基于各類芯片的GPU/DSP進行極致優化。

SLAM上線后，第一個業務是AR平臺掃可口可樂福娃活動。目前保險、萌寶等業務接入中。作為手機位置姿態的基礎能力，我們確信后續會支撐更多的業務場景。

3.3 客戶端3D渲染引擎xAnt3D

3D渲染是三維計算機圖形學最重要的研究課題之一，并且在實踐領域與其他技術密切相關，是智能化技術的交互入口。3D渲染是指將3D模型文件（包括幾何、視點、紋理、照明和陰影等信息）進行實時渲染獲得3D效果。

支付寶3D渲染引擎xAnt3D來自于2017年春節紅包的AR互動需求。多媒體技術部雖然之前在圖片裁剪/美顏、視頻渲染等等較多場景下使用過OpenGL技術，但和2D渲染場景相比，3D渲染涉及3D數學模型、view、project矩陣計算，以及粒子、陰影、光線、平面計算等知識，覆蓋光學、視覺感知、數學及軟件工程等技術點，對我們產生較大的挑戰。

經過1年多的研發工作，xAnt3D移動端輕量級3D渲染引擎，在圖像跟蹤、陀螺儀跟蹤、SLAM跟蹤等條件下對模型動畫進行穩定的渲染。同時在工程上做了深度的優化工作，Android4.3以上全機型兼容，支持特性有骨骼動畫、節點動畫、材質貼圖、粒子效果、光線、透明視頻、文字渲染，同時具備JS腳本擴展支持能力，并可以實現30fps的流暢渲染效果（依賴于手機采集幀率）。在支付寶環境中，xAnt3D渲染引擎在移動端輕量級包大小分在1MB左右。隨著更高質量的人機交互要求，xAnt3D渲染引擎肯定會起到更多的作用，支撐更多業務場景。

體驗效果可參考上面3.2中xSLAM福娃3D渲染效果。

3.4 客戶端人機交互能力

隨著終端處理能力和用戶要求的提高，我們希望給用戶提供類似手勢識別、人體姿態識別等更加自然的交互方式，創造更加新穎有趣的玩法，打造新的應用形態。

2018年春節AR紅包中的“五福到”紅包，首次利用人臉+人手手勢的方式進行用戶交互。為了降低云端負載，提高用戶相應時間，手勢識別在客戶端實現，業務獲得了較大的影響和用戶的好評。我們后續有計劃在更多業務場景中使用手勢識別，并且將支

持更加復雜的手勢。

人體姿態估計作為對人體姿態的理解能力，可給大量線上線下場景賦能，創造新的應用空間。例如在線上場景，可以在無需額外體感設備的條件下提供體感操作、體感娛樂的功能（例如QQ高能舞室）。在線下可以實現類似跳舞機的產品；在營銷活動中，無論線上還是線下，該技術均可為商家營銷提供用戶互動體驗。

4、多媒體泛終端能力

如最初所述，用戶交互方式會逐漸從圍繞手機的中心化逐漸離散化，多媒客戶端SDK也在技術上做好相應準備，以便將手機上的多媒體能力快速的移植到其他硬件平臺，支撐多樣性的用戶終端，支持業務發展。

網絡能力：網絡傳輸使用發布/訂閱消息模式，使用小型傳輸、開銷小、協議交互最小化的協議。不同消息傳輸發布不同服務質量類型消息，可支持低帶寬、不可靠的網絡傳輸及弱硬件能力設備；

跨平臺能力：增加底層代碼跨平臺覆蓋，和平臺特性無關邏輯下沉通過C實現增加Kernel層，上層涉及平臺差異性邏輯再通過iOS/Android/Liunx等系統方法來調用；

底層驅動能力：傳感器采集等其他硬件驅動擴展支持儲備，如智能貨柜場景需要支持多攝像頭數據采集處理，增加了對USB驅動、Camera驅動等技術儲備。

目前相關技術已經應用在行業智能機具管控平臺、無人貨柜、遠程娃娃機等項目中。

5、xMedia技術沙盤

多媒體技術部圍繞多媒體基礎體驗、智能化體驗、工程及優化能力，形成完整的多媒體客戶端方案xMedia。在核心算法層構建算法技術壁壘，在組件層形成多樣的多媒體能力，可以快速上線支撐業務發展。xMeida SDK具有如下特點：

完備：完整多媒體解決方案，包括內容采集、處理、理解、交互、網絡、緩存等，實現業務快速接入；

智能：豐富的智能化算法能力，包括智能壓縮、處理、視覺理解、深度學習，可在客戶端實現豐富功能；

普適：精細化的緩存管理，深入的終端適配工作，終端兼容性高；

傳輸：多樣性的網絡傳輸協議、自適應的網絡調度策略，支持富媒體、視頻通話、直播等業務場景；

5.1 算法層

算法及相應的工程化是xMedia的競爭力核心，我們在多媒體數據采集、處理、理解、交互及工程化等環節都進行了深入的工作：

多媒體數據采集：（1）在目前雙目及多目相機、多麥克風、多揚聲器成為標配的現狀下，如何充分利用既有硬件提升圖像、視頻、音頻的采集和播放效果，創造新的應用場景是我們面臨的重要問題。目前我們已充分掌握多目相機及麥克風陣列等硬件設計及開發能力，既能充分使用終端上的硬件能力，也可以根據需求定制相應的軟件硬件方案，形成自己技術壁壘。（2）IMU是終端上另一種重要的傳感器數據，對于SLAM有重要的作用，而Andriod平臺的IMU精度是我們面臨的最大問題。通過大量數據的采集和測試，我們初步完成了終端適配和數據降噪問題，可以滿足大部分場景；（3）未來相機、麥克風、IMU等傳感器數據融合是必然的趨勢，在不同場景下取長補短，獲得高精度的數據。相關的技術也在儲備中；

多媒體數據處理：（1）壓縮：我們對于語音、圖像、視頻提供豐富的編解碼支持，基于HEVC的圖像編解碼器也已上線灰度；（2）處理：我們提供豐富的圖像及視頻裁剪、降噪、增強能力；（3）人臉：我們提供豐富的人臉特效，支撐社交及其他場景的應用；（4）音頻及語音：我們對于語音3A、音頻信號處理有深入理解，支撐音頻錄制、語音通話、音樂播放等相關場景；

多媒體數據理解：（1）深度學習xNN 深度優化的移動端上DL引擎；（2）位姿計算xSLAM提供高精準和穩定的三維空間估計和位姿估計；（3）目標跟蹤x3Dot提供2D、3D的檢測及跟蹤能力；（4）OCR識別用于銀行卡識別、燃氣表識別、汽車行駛里程等業務場景；

多媒體工程能力：工程能力和用戶體驗息息相關，高質量的工程能力決定了算法能否成功落地。（1）性能優化，包括攝像頭啟動耗時優化，精細化內存緩沖區管理，網絡上傳耗時優化，通過IP直連、域名收斂、線程通道隔離等優化網絡下載成功率及耗時；（2）魯棒性&兼容性，xMedia SDK在支付寶上經受復雜應用場景的考驗，閃退率遠低于萬分之一的指標；尤其是解決眾多Android多廠商及多系統各種各樣的兼容性問題； （3）包大小，深度裁剪優化；

5.2 組件層

基于核心算法，我們提供豐富的多媒體組件供業務層使用：

多媒體基礎能力：提供豐富的語音、圖像及視頻處理接口，提供完整的富媒體通信、直播及通話引擎，業務可以快速接入；

多媒體智能能力：提供客戶端上深度學習引擎、位姿計算引擎、目標檢測引擎、3D渲染引擎、手勢識別/人體姿態識別的人機交互能力，支撐各種應用場景；

6、總結及展望

智能終端經過10多年的發展，又一次站在巨變前夕，智能化、去中心化逐漸成為趨勢。多媒體技術部集成算法、工程及硬件能力，希望在終端側構建完整的xMedia SDK：在手機上提供更加豐富的智能化體驗，積極探索和適配新的硬件形態，創造新的應用場景和方式，提升用戶體驗。我們希望通過自己的努力，實現用戶、商家、設備之間的互聯互通，實現我們人人互通，萬物互聯的夢想！

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