经过十多年的发展，传统移动互联网的增长红利已渐见顶。万物互联时代正在开启，应 用的设备底座将从几十亿手机扩展到数百亿IoT 设备。GSMA 预测到 2025 年，全球物联网 终端连接数量将达 246 亿个，其中消费物联网终端连接数量将达 110 亿个（注：数据来自 于全球移动通信系统协会发布的《2020 年移动经济》报告）。IDC 预计到 2025 年，中国物 联网总连接量将达到 102.7 亿个（注：数据来自于 IDC 发布的《中国物联网连接规模预测， 2020—2025》报告）。全新的全场景设备体验，正深入改变消费者的使用习惯。 同时应 用开发者也面临设备底座从手机单设备到全场景多设备的转变，通过全场景多设备作为全新 的底座，为消费者带来万物互联时代更为高效、便捷的体验。
新的场景同时也带来了新的挑战。开发者不仅需要支持更加多样化的设备，还需要支持 跨设备的协作。不同设备类型意味着不同的传感器能力、硬件能力、屏幕尺寸、操作系统和 开发语言，还意味着差异化的交互方式。同时跨设备协作也让开发者面临分布式开发带来的 各种复杂性，例如跨设备的网络通信、数据同步等。若采取传统开发模式，适配和管理工作 量将非常巨大。当前移动应用开发中遇到的主要挑战包括：
针对不同设备上的不同操作系统，重复开发，维护多套版本。
多种语言栈，对人员技能要求高。
多种开发框架，不同的编程范式。
命令式编程，需关注细节，变更频繁，维护成本高。
与此同时，AI 时代全面来临，在 PC 互联网到移动互联网到智能化终端演进过程中，AI 计算主要在云端数据中心进行，非常依赖网络，具有一定的时延，且数据传输的安全性、私 密性不能得到有效保证。随着人们对交互和信息获取的智能化要求越来越高，移动设备的计 4 算能力越来越强，在设备侧就能提供 AI 的相关能力，例如自然语言交互、环境智能感知、 图像识别等。如何快速地使用设备侧的强大 AI 能力，使自己的应用更加智能化，进而更好 的服务消费者，也是开发者面临的全新挑战。
移动终端上的应用生态发展到今天也面临着变革。传统厚重的 App，整体体验好，功能 齐全，但开发成本高、周期长，且存在搜索，安装，升级，卸载等一系列需要用户主动关注 的显性操作，这些显性操作给用户带来了实质性的使用成本。轻量化、可快速达成消费者意 图、可独立执行、完成单一功能的程序实体正成为新的趋势，例如小程序、App Clips、快 应用等。根据阿拉丁指数的统计，全网小程序已经突破 700 万个（注：数据来自于阿拉丁研 究院发布的《2021 年度小程序互联网发展白皮书》），远超 App 数量。大型应用开发者普 遍向用户提供轻量化程序实体。在很多特定的使用场景下，小程序等轻量化程序实体的使用 占比已超过 App，成为面向用户的主要触达方式。
轻量化的程序实体所具备的“即用即走、无需安装卸载、永远最新”的特征，也推动了 App 基于搜索下载的“人找应用”的传统分发向“服务找人”的智慧分发的演进。App 遵 循“搜索、下载、安装、使用”的模式，用户主动发现的成本高，拉新、促活、召回的全生 命周期流程相对被动。轻量化的程序实体具有即用即走的体验，可通过各类终端的系统级智 慧入口进行分发，甚至可以在三方 App 中分发，依托无所不在的入口流量和标签化识别， 向用户主动提供精准服务。配合 CPS（Cost Per Sale）等商业模式，可以为开发者带来更高 的 ROI（Return of Investment）。
为了更好的抓住机遇，应对万物互联所带来的一系列挑战，新的应用生态应该具备如下 特征：
单一设备延伸到多设备：应用一次开发就能在多个设备上运行，软件实体能够从单 一设备转移到其他设备上，且多个设备间能够协同运行，给消费者提供全新的分布 式体验。
厚重应用模式到轻量化服务模式：提供轻量化的服务，最小化资源消耗，一步直达， 快速完成消费者特定场景的任务。
集中化分发到 AI 加持下的智慧分发：为消费者提供智慧场景服务，实现“服务找 人”。
纯软件到软硬芯协同的 AI 能力：提供软硬芯协同优化的原生 AI 能力，全面满足应 用高性能诉求。