在变化中抽象不变：技术变局下的架构师升级之想

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1. 在变化中抽象不变：技术变局下的架构师升级之想阿里云资深技术专家 / 邹娟

3. 目录 • 引子 • 关于技术变革 • 抽象思维与思考体系 • 举例说明：持续学习与实践中成长 • 总结与展望

4. 引子 Midjourney v1-v5的效果变化 v1 2022.2 v2 2022.4 https://aituts.com/midjourney-versions/ v3 2022.7 v4 2022.11 GPT-1～GPT-4的参数量变化 GPT-1（2018.6） 117 million GPT-3（2020.6） 175 billion GPT-2（2019.2） 1.5 billion GPT-4（2023.3） Estimated to be in trillions v5 2023.3

5. 关于技术变革本质科技领域引入新的技术和方法改变：人们的生活生产方式、社会结构、文化形态… 促成：社会进步、人类文明发展与架构师的关系变化架构师的定位科技领域的专业人士架构师的职责设计构建复杂的技术系统、应用架构技术变局带来的挑战与创新 1. 技术趋势的理解 2. 新的架构模式、设计方法 3. 新的技术选型

6. 技术变革 --> 架构师成长:自身竞争力提升拓宽知识面新技术躬身入局促进创新技术变革带来的新技术、新工具、新平台等都是架构师必须掌握的知识点技术变革带来的新技术和工具需要架构师自己动手了解、学习、实验。相对的，可获得更多实践经验和技术洞察力，提升架构师的专业能力技术变革会带来新的想法、设计思路和解决方案，架构师的创造力得到提升跨领域能力加强技术变革往往涉及多领域和多项技术将促使架构师在不同领域之间思考跨领域技术融合应用的方案职业发展空间扩大技术变革会带来新的市场需求和发展机会这也是架构师扩大职业发展空间的机会

7. 抽象思维：架构师最重要的素质收集信息、抽丝剥茧、总结归纳、提取共性：在变化中抽象不变 “人们经常问我：未来10 年什么会被改变？我觉得这个问题很有意思，也很普通。从来没有人问我：未来10年，什么不会变？在零售业，我们知道客户想要低价，这一点未来10年不会变。他们想要更快捷的配送，他们想要更多的选择。” 形成抽象的设计模式和架构模式形成通用的设计原则和最佳实践设计灵活，可扩展，可维护的技术架构抽象思维是架构师最重要的素质之一从复杂的业务需求和技术需求中抽象出不变的核心保持对系统演进的敏锐洞察力

8. 抽象思维  建立完整思考体系提出问题发现问题解决问题技术方案选型 • 公司内部其他团队的类似方案 • 国内公司的类似方案收集问题 • 海外公司的类似方案 • 技术方案的优势（亮点、竞争总结问题力、业务落地性）技术方案实现设定解决问题的目标 • 11 • 22 结果反馈

9. 如何进行抽象架构设计业务架构 • 确定业务需求 • 定义系统功能和组件 • 架构模式选择 • 系统层次结构设计 • 定义接口和协议内外双循环评审验证迭代实现 • 技术栈选择 • 稳定性，安全性 • 性能，成本，灵活性

10. 持续学习与实践中成长例1: 阿里云视频云AI的架构设计 –- 摸索中演进（2017-2019） 2 3 应用智能体验馆内容策划类内容创作类智能封面 TTS 视频分镜 4 4 1 原子AI能力 ASR 数节奏分析人物识别主体识别 4 肢体/动作识别 Metadata 体系 Highlight 风格迁移 OCR 视频分割颜色分析/调色据服务标签库人物库镜头库内容管理类场景化视频云智能服务智能审核内容理解智能制作 …… 日媒资志 …… 基础元数据 5 全链路监控 AI 媒体DNA 内容包装类 5 任务调度剪辑版权策略解析

11. 持续学习与实践中成长例1: 阿里云视频云AI的架构设计 –- 摸索中演进（2017-2019）阶段变化的部分不变的部分（抽象）若干种AI原子服务统一的AI任务协议与处理流程多种场景、AI效果的展示前端的组件化设计统一的服务端代理转发服务多应用服务的实现逻辑多应用调用AI服务的流程 4 支撑体系设计内容库多实体、全链路监控动态元数据、特征值管理体系全链路统一日志格式 5 场景化AI服务 AI场景服务与适配层 AI服务通用层 1 原子AI服务 2 智能体验馆 3 应用实现

12. 持续学习与实践中成长例2: 基于通用原子算法实现场景化能力的工程模型设计智能生产 -- 制作领域原子视频AI算法 Face1 Face2 Face3 智能生产内容理解智能审核 1. 成片 2. 素材 3. 时间线 OCR1 AI服务场景层（适配层） OCR2 4. 直播流内容理解 -- 媒资领域 Label1 Label2 1. 综合标签 Label3 2. 媒资实体关联 Pose 文件分析 AI结果合并结果集预处理智能审核 -- 播控领域 1. 内容审核 AI服务通用层（不变的部分）工程层多模态：快速适应场景，集众家之长，容灾切换 2. 技术质量检测 3. 内容质量评估

13. 持续学习与实践中成长例3: AIGC与视频内容创作明确的 …... 不明确的时间线编排方式人工：视频内容创作智能化：视频内容创作时间线编排方式 AI检测、识别 AI能力 …... AI生成（AIGC）

14. 抽象思维  建立完整思考体系提出问题发现问题解决问题技术方案选型 • 公司内部其他团队的类似方案 • 国内公司的类似方案收集问题 • 海外公司的类似方案 • 技术方案的优势（亮点、竞争总结问题力、业务落地性）技术方案实现设定解决问题的目标 • 11 • 22 结果反馈

15. 持续学习与实践中成长例3: AIGC与视频内容创作 – 阿里云智能媒体生产制作架构图(2018) 场景剪切拼接拆条字幕生产智能时间线编排音频处理图文包装同屏多轨转场特效模板化生产生产制作服务生产工具（多端：Web/Mobile/PC）创作类（如：集锦、拆条）故事板增强类（如：智能字幕） Timeline处理中心 AI Timeline 效果编辑 Face OCR Label Pose ASR DNA Shot Category NLP ….. 内容库音视图文资源库模版工厂 Manual Timeline 替换类（如：背景替换）原子AI算法 API 渲染合成播放器 Preview渲染引擎直播流智能剪辑实时制作模板库云制作工程人物库标签库多层视频多轨混音智能引擎特效版权节目库镜头库

16. 持续学习与实践中成长例3: AIGC与视频内容创作 – 从顶层视角看内容创作创 • • 意素材门槛高 • 收集难烧脑 • 挑选难模版工厂 • 共享难、体积大剪辑与包装渲染与合成 • 工具复杂 • 渲染耗时久 • 协作不便 • 并行能力差内容库智能时间线编排（基于策略） Timeline处理中心原子算法（处理素材）生产工具云端渲染合成（可并行）

17. 持续学习与实践中成长例3: AIGC与视频内容创作 – 已经涌现的AIGC能力 • 最初以原子能力为主，很快出现自动组织编排多项AIGC能力和传统能力的“类AGI”能力 • AIGC能力日新月异，迭代速度以天计

18. 总结与展望例3: AIGC与视频内容创作 – 回归顶层视角创 • • 意素材剪辑与包装渲染与合成门槛高 • 收集难 • 工具复杂 • 渲染耗时久烧脑 • 挑选难 • 协作不便 • 并行能力差模版工厂 ChatGPT：主题详细、概括 AIGC：模版生成 • 共享难、体积大内容库智能时间线编排（基于策略） Timeline处理中心原子算法（处理素材） ChatGPT：素材搜索 AIGC：素材生成生产工具云端渲染合成（可并行） AIGC：多种垂直的场景化生成工具

19. 总结与展望关于架构师的成长与升级 • 抽象思维是最核心的素质，“抽象”要随时随地进行 • 持续学习，乐于尝试新鲜事物，并落地实践 • “升级”体现在多个维度：专业技能、方法论、思考模式等大模型时代的架构师角色畅想 • 智能化架构设计、安全性与隐私保护设计、创作者版权机制研究、伦理机制研究、精细化架构管理等最后想说的 • 人类思维和创造力永无止境 • 架构师的实践经验、洞察力、对复杂业务的理解与沟通不可替代 • AI是架构师的助手，架构师可以借助AI的力量更快促进社会进步与变革

20. Q&A环节