2021年终述职报告

前情提要：2020

• I19tService 4.X都能落地，5.X可以规划
• ToyBox可以顺利前进，不是伪需求
• 猪队友实验室小伙伴们可以玩的开心
• 掌握一门新的技术
• 单车训练里程1000公里
• 吐槽公司吐槽老板频率一个月不超过一次

2021年的整体回顾

2021年，gerrit-prv代码226笔，gerrit代码119笔。
gitlab新增piggylab项目：26个。
2021年整体是非常顺利的，完成了年初制定的绝大部分计划，几个里程碑事件：

1. AAR抽象成功分离
2. Template Monitor上线
3. MACE落地

这一年所有的事情都指向一个目标，提高复用率。

面向2021编程

面向对象编程有4大特点，分别是抽象，封装，继承和多态。
这里强行套用一下来阐述2021的工作内容。

继承：维护

• 语音操控

  • 工作现状
    • 分析日志，反馈失效原因（口音，噪声）
    • 未进行实质性模型迭代，基于原本架构设计“萧规曹随”
  • 未来方向
    • 维持现状，目前语音地带属于高风险地区，劲松离职后服务端也处于裸奔状态
    • 弄清楚声学模型/语言模型的复合步骤，给出工程实践文档（3月）

• 游戏Monitor扩展

  • 工作现状
    • State Machine机制已成熟，ML + TGPA + X方案也已经落地
    • 新游适配周期为3周，其中开发2周，测试1周；数据收集1周半（并行）
  • 未来方向
    • 考虑增加事件优先级机制

封装：归档

• gitlab下的piggylab

  • 工作现状
    • 模型的训练脚本（80%）已经归档，18个
    • I19tInstrumentationTest提供了基于单元测试的模型测试方案
    • I19tSDKDemo提供了基于集成测试的模型测试方案
    • mace方案提供了外发支持多型号手机的可能性，解耦了高通平台的依赖性
    • 同时，I19tService中用到的魔改aar也都已经归档：
      • OpenCVLibrary
      • SNPE
      • kaldi aar
  • 未来方向
    • 逐步把用到的散落在各个角落的工程收集起来

• I19tModel

  • 工作现状
    • 基本实现模型一键部署，无需额外人工干预
    • 所有模型发布都有归档记录，可追溯，可以有完整的发布记录发布日志
  • 未来方向
    • 细化/可视化具体提交变动的内容，当前版本模型与之前版本模型的修改点

多态：产出

• CFM,CODM,QSL,LOLM上线
• 模型热更新，无需apk升级即可修复识别bug
• AI自动化测试，大幅提高测试人员的验收效率，基于大数据给出AI模型测试报告
• Template Monitor助攻PM上线小游戏识别：LOLM开服公测即上线AI
• AAR拆包已经完成，未来多平台发布准备工作已经就绪
• SPM/PM并没有为AI游戏实验室DI来找麻烦

抽象：提升

• 卖出8本《机器学习》并完成重读，统一对机器学习的基础认知
• 推广录音+翻译会议大法并落实实践
• 跟进元宇宙概念

2022的Flag：

• 重修数据结构+算法
• 重修图形学知识
• 找到一个落地黑科技
• 完成一次mini铁人三项