通过深度学习，实现移动UI的智能化开发

移动UI的智能化开发，是我们移动团队应用人工智能的第一个尝试，现在看来，就是在UI设计师与开发工程师之间建立连接。大家会发现，设计师的设计在变成代码实现时总会有偏差，即使一个像素的差异，也会影响界面的效果，以往我们采取不同业务模板的方式，建立一些规范对设计和开发做约束，后来移动团队觉得，可以用深度学习的方式做一些尝试，寻找不同的界面设计效果，首先通过数据标签方式确定页面的风格，再通过图像片段的方式学习和识别设计稿中的组件，最终经过多次的处理，变成一个树状的结构，把这个树状结构与代码进行映射，就产生了和设计图一致的代码。

这个案例中，基于图片的神经网络学习是一个关键技术，但是如果单纯使用这个技术，计算量会无法承受，所以我们将处理过程分成了几个阶段，每个阶段进行分类，每个阶段都可以配合强化学习的方式，由人工指定策略，指导计算机的学习，提高了工程化的能力（类似做法在深蓝对阵卡斯帕罗夫的时候就有应用，有一位特级大师会指导深蓝当前的策略，例如进攻还是防守，具体招数由深蓝决定）。

上述两个案例中，我们首先在各个领域中找到可能的切入点，针对不同场景使用了不同的方案，并不是都采用了深度学习/神经网络的方法。我们没有首先从Tensorflow等框架学起，而是在结构化、半结构化优先使用统计方法，非结构化数据再使用深度学习，是用业务驱动的方式逐步推进，有效的避免了“深度泛滥”。