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什么是原子场景感知 原子场景感知是基于屏上的布局情况,结合AI算法去推断屏上的信息特征,结合系统状态进而感知场景。简单来说,View就是屏幕上一个个按钮、文本、视频等,AI算法就是在模拟人看屏幕时的判断能力,进而进行应用中页面类型的区分。基于此,我们能增强原有基于应用级粒度的管控措施,基于应用内子场景进行的精细化资源调度。
原子场景感知有什么用?随着当前TOP应用的业务趋于复杂,经过对国内应用市场三方应用的调研,头部及腰部应用均在向“超级应用”的方向发展。即在单一应用内,可能同时包含多个业务场景,例如直播、短视频、购物、聊天等,而这些业务场景的资源诉求并不一致。现有的资源调度和应用管控策略,无法完成细粒度及自动化的调度和管控。
以微信应用为代表,进入大群、查看图库、查看发送高清照片、打开小视频等场景卡顿,加载速度慢,帧率不稳定影响用户体验,系统很难识别这些卡顿的场景,且根据目前的调度算法,发生卡顿之后才能给到相应的资源,相对滞后;另外也存在多给资源,浪费功耗的情况。 然而通过原子场景感知能力,OS可以对不同场景针对性的做策略适配,增强系统对于业务的理解,能够做出更优的资源分配和调度策略,保证资源的及时供给。
原子场景感知有哪些应用?在前台强交互场景且低内存条件下,针对后台反复“杀启”或者非必要的应用自启和关联启动进行管控。在低内存相机场景下,相机卡顿频次下降约20%左右。 和性能网络的感知能力联动,达成网络不稳定场景下,直播卡顿自愈速度加快43%(其中直播卡顿检测精度提升5-22%),短视频刷新卡顿自愈速度提升20%+(短视频卡顿检测精度10%) 通过识别前台用户场景,判断是否为高性能场景,从而决定是否执行相机的高负载操作。若为高性能场景,则等待系统闲时再进行相机操作,以实现负载错峰,减少因前台高性能需求与相机操作冲突导致的卡顿等体验问题。
原子场景识别解决方案不仅优化了系统资源的分配和调度,还能避免资源浪费和功耗问题。通过AI场景识别技术,应用与操作系统能够无缝沟通,操作系统及时获取应用场景信息,做出最优的策略适配,保证资源的及时供给。无论是聊天、看视频还是玩游戏,都能享受到飞一般的流畅体验。
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