# 2016 - 2019 LINE DEV DAY 技術發展

從 2016 年 LINE 開始舉辦 DEV Day 活動至今，已經進入到第四個年頭，每一年都有不同的重頭戲，也讓我們第一次看到了 LINE 這樣亞洲公司在亞洲地區打造出屬於亞太地區專屬於自己品牌的技術形象。

## 簡易年度記錄

2016 年，LINE 發表了 Chatbot 以及 Open 技術的策略，從那時候開始發表了 [armeria](https://github.com/line/armeria) 開源技術框架，持續發展至今。

同時當年每個會眾可以拿到一組 LINE Beacon 官方版本，開始了初步 IoT 的佈局。

2017 年，發表了 Clova 項目，以及更多關於 Iot 相關的展示，關於物的連結上，以及對於 Data 上架構的展示，也算是開始進如 Messenge API 調整的一年。

2018 年，建立 LAE 制度，深度開始與開發者進行合作，進行 DevRel 相關，這年 FinTech 大戰開始，同時發表對於 AI 實現於應用上的展示，更值得一提的是 LIFF 的開發與發表。

2019 年，可以說是 AI 年，基本上所有的項目圍繞於 AI 打轉，秉持著原有架構，服務，產品多樣性之餘，已經在這幾年默默的深入到台灣的生活中，大家默默的用著 Chat, 看著 Line News, 用著 Line pay付款買貼圖等。

關於 [LINE Dev Day 2019 ](http://blog.caesarchi.com/2019/12/05/line-dev-day-2019-event-share/) 有更多深入討論。

## 轉變

2019 年，對於自己來說，是個感覺很深的一年，彷彿經過了再次世代的更替。

從 2012 時所討論的 Cloud System, 當時的討論更多的是在於當地自建機房，還是直接使用雲端服務，從 AWS 服務獨大，到 GCP 深入開發者心中，Azure 當初最不被看好，居然真的擁抱 Open source 在 dotNet core 組合下打下一片天。


2015 年開始，雲端不再是口號，Data 才是王道，到處喊著使用 hadoop ，衝著分散式運算大資料量儲存分析，每個新創都是喊著 Cloud x Data 廝殺著。

2017 年進入 Iot 年代，物物都要聯網，事事都要上網，當時看似傻傻的連冰箱都要上網，到現在似乎已經變成顯學，甚至當年喊著 [IPv4 即將用盡，到了 2019 ](https://www.techbang.com/posts/74545-what-is-the-impact-of-the-ipv4-address-finally-running-out) 這件事情居然成真。


## 2019 的新星 AI

LINE Dev Day 2019 從表象上幾乎看不出來新的亮點，沒有太過於全新的產品發表，更多的是著重在於 AI 的發表，和資安的發佈。

從這幾點上，回頭看 2016， 2017 年就已經為了 2019， 2020 結果而佈局，更多的資料，更深入人民的行為結合，更完整的資訊保護，隱私保障。

2017 年正式對外發佈的 Beacon 硬體及 API 的發表，到了現在 2019 有了更多項目的結合，以及 Clova Chip 與不同硬體項目的整合，更多嘗試性的應用，例如台北捷運， LINE NOW 等服務都是 Iot 的展示。


AI 發佈的亮點，從架構面來看反而是產品結構的累積，從開放的角度，擁抱開源的態度，到貼近使用者。

歷經多次資料儲存結構調整，系統優化，架構再次翻新，進而累積出可供 AI Team 參考的使用者回饋，才有辦法打造出真正貼近於實際商品層級的 AI 應用。

從表象上，我們看到的是談論著 AI，背後上是從 4 年前就累積下來的精華， 2019 年的 LINE Dev Day 至少從各種角度和年度累積來說，是玩真的。

## AI 與人民生活的距離

很多人都會覺得 AI 離他很遠，可能對於之前的變更來說， Cloud / Data / Infar / 都會是一種很遠距離的感覺，之餘 AI ，他更是改變人們生活的結果。

從 LINE App 裡面的 [Smart Channel](http://blog.caesarchi.com/2019/12/05/line-dev-day-2019-event-share/)，到 Line Shopping 裡面的推薦，關聯商品， Line Travel 的資訊給予， LINE Today 的新聞資訊提供，裡面涵蓋著許多 AI 的演算過程，讓結果越來越貼近使用者偏好，讓使用者的黏着度提升。

技術，從某個角度來看就像是空氣，看似很簡單的改變，實際上經過很多不簡單的過程。

當技術存在於生活中，生活就充滿著便利，當它越是便利的時候，人們與技術就越難以分離。


## AI Next?

如同當時 Data 與 Application 如何進行整合計畫，在 AI 演算法如火如荼發表的年代，那下一步應該就是 AI 如何與應用工程結合，讓應用的展現更適用於客戶心中。

明年可以預期的會是 AI & Application ，算法與應用落地的一年，會有更多應用及服務的發表，以前難以使用，難以瞭解的計算情境會更為清晰，很多資料與計算變動當中的產業，會越來越有清晰的輪廓，讓開發者有更多新領域的嘗試，再次透過『站在巨人的肩膀』觀看這個世界。