解读

国内 Android 应用更新 AI 模型时，必须兼顾「合规、性能、稳定」三大维度。合规层面，模型文件 ≥150 MB 即触发应用商店「增量更新审核」或「强制版本升级」；性能层面，低端机 4G 内存极易在后台下载时触发 LMK；稳定层面，模型 ABI 不匹配或 SHA-256 校验失败会直接造成线上 Crash。因此，面试官真正想听的是：在不触碰商店审核红线、不阻断用户主流程、不牺牲推理速度的前提下，如何把「新模型」安全地送进旧 APK 并让它立即生效。回答时要体现「灰度、回滚、加密、差分、并发、功耗」六要素，并给出可落地的国内方案（如托管在阿里云 OSS + CDN 或腾讯 TBS 云存储，配合自家灰度平台）。

知识点

1. 模型文件形态：TensorFlow Lite、ONNX、MNN、NCNN、Paddle Lite，区分 float32、int8、fp16 量化版本。
2. Android 存储隔离：分区存储（Scoped Storage）+ 沙箱权限，/data/user/0/pkg/files/model 目录无需权限，但 /sdcard 需 SAF 或 MediaStore。
3. 差分更新算法：BsDiff + LZMA 在 100 MB 模型上可压缩到 8–12 MB，节省 80% 流量；国内厂商常改用「分块哈希 + 动态字典」进一步降到 5 MB。
4. 文件级签名与加密：模型作为私有资产，需先对称加密（AES-GCM-256，密钥存 Keystore+TEE），再用非对称私钥做 RSA-2048 签名，公钥预埋 APK 内。
5. 热加载机制：
   • TFLite Interpreter 支持 addDelegate(NNAPI/GPU) + 动态指定 modelPath；
   • 采用「双缓存」策略：旧模型保持 mmap 直到新模型校验完成，原子 rename 后触发 Interpreter#close()，实现 0 卡顿切换。
6. 进程与线程安全：模型下载放在独立 :updater 进程，使用 JobScheduler + 网络约束（Wi-Fi+充电），前台服务 + 低优先级 notification 保活；推理进程通过 ContentProvider+FileObserver 监听模型版本文件变化。
7. 灰度与回滚：利用国内第三方灰度平台（如阿里 SLS、腾讯 RDM）下发「模型指纹 + 下载地址」JSON，支持按设备指纹、系统版本、芯片平台维度灰度；若推理耗时上涨 ≥15% 或 Crash 率 ≥0.3%，触发回滚指令，回退到内置模型。
8. 合规兜底：若模型更新后 APK 总大小超过商店阈值，可在 build.gradle 中开启 android:extractNativeLibs=false 结合 app bundle 动态交付，确保商店侧仍走「补丁」通道而非整包审核。

答案

步骤一：构建阶段

1. 将初始模型放入 assets/model/ 并开启 noCompress 'tflite'，APK 首次安装时拷贝到 /files/model/builtin.tflite，同时生成 SHA-256 指纹写入 SharedPreferences。
2. 预埋公钥 model_public_key.der 到 res/raw，用于验签。

步骤二：云端托管

1. 模型文件上传至国内 CDN（阿里云 OSS 开启 HTTPS+Referer 防盗链），同时生成差分包：
   bsdiff old.tflite new.tflite patch.tflite，patch 文件再压缩成 patch.lzma。
2. 灰度平台下发 JSON：
   { "version":3, "url":"https://cdn.xxx.com/model/patch_v2_v3.lzma", "size":5678901, "sha256":"e3b0c4...", "signature":"BASE64_RSA_SIG" }

步骤三：客户端下载

1. JobScheduler 任务在 Wi-Fi+充电时触发，:updater 进程通过 DownloadManager.setDestinationUri() 写入私有目录 /files/model_update/。
2. 下载完成先 RSA 验签，再 AES-GCM 解密（密钥从 TEE 取出），接着用 bspatch old.tflite patch.tflite new.tflite 合成完整模型，再次计算 SHA-256 与云端比对。

步骤四：原子切换

1. 合成成功后把新模型 rename 为 model_v3.tflite，写入版本号 3 到 model_version.txt。
2. 推理进程通过 FileObserver 捕获 close_write 事件，重新实例化 Interpreter：

   val opt = Interpreter.Options().setNumThreads(4).addDelegate(NNAPIDelegate())
   interpreter = Interpreter(loadModelFile("model_v3.tflite"), opt)
   

3. 旧模型文件延迟 5 秒删除，确保并发请求完成；若加载失败捕获异常，立即回滚到 builtin.tflite 并上报。

步骤五：灰度监控

1. 推理耗时、内存峰值、Crash 率实时写入埋点，5 分钟内超过阈值则调用灰度平台回滚接口，下发「版本号 0」指令，客户端删除新模型并重启 Interpreter。
2. 若 24 小时无异常，则把 builtin.tflite 替换为 v3，成为新的基线。

通过以上流程，可在不重新发布 APK 的前提下，完成 AI 模型的远程热更新，且全程加密、可回滚、对用户零感知。

拓展思考

1. 超大模型（>500 MB）场景：可采用「子图分片」+「流式下载」方案，首次仅拉取 20 MB 核心子图，剩余部分按需懒加载，边下边推理；需要自定义 TFLite Delegate 拦截子图加载事件。
2. 端侧训练更新：若业务需要联邦学习，可在后台采集脱敏数据，用 TensorFlow Lite Model Personalization 在 JNI 层做 1–2 轮微调，再本地生成差分包，避免回传原始数据，符合国内《个人信息保护法》要求。
3. 多 ABI 与芯片级优化：同一模型存在 armv7a、armv8、DSP、NPU 四份二进制，需在灰度 JSON 里增加 abi:["arm64-v8a"], dsp:"true" 字段，客户端根据 Build.SUPPORTED_ABIS 与 SystemProperties.get("ro.board.platform") 动态选择，防止下载错误版本导致闪退。