谷歌以机器学习判断应用程序使用频率 未来Wear OS穿戴装置更省电

　　近期，据外媒报道，谷歌发布了最终的Wear OS API 28模拟器映像档，Wear OS开发者可以用来开发支援Wear OS API 28版(也就是Android 9相对应的版本)的穿戴装置App。28版增加了三大新功能，包含新的通知串流、应用程序等待桶(App Standby Buckets)以及强化使用者资料隐私。

　　Wear OS API 28带来更紧凑的通知显示功能，现在可以在同一个屏幕画面显示多则通知，让使用者能以有效率的方式处理通知串流，并且不再支援自定义的通知布局。谷歌要求开发者使用符合应用程序形象的颜色标记通知，并以简洁的通知内容适应新的布局，同时在Wear上3行可以显示的资讯，已经比起手机上单行未展开的通知还要多了。

　　App Standby bucket(应用程序等待桶)——Wear操作系统会根据应用程序近期使用状况以及频率，帮助系统选择应用程序资源请求的优先级。根据使用模式，应用程序会被放在5个优先级桶中，系统根据应用所在的储存桶，限制每个应用程序可以用的装置资源。5个优先级分别为活跃(Active)、工作组(Working set)、频繁(Frequent)、稀有(Rare)以及从未(Never)。系统会动态的将每个应用程序分配给各优先级应用程序等待桶，而且根据需要重新分配应用程序。

　　系统会使用机器学习决定每个应用程序被使用的方式，判断预先载入的应用程序，假设装置当前没有系统应用程序执行，则系统会预设根据应用程序的使用时间，对应用程序进行排序。特别的是，储存桶会决定应用程序执行的频率、触发警示的频率以及接收高优先度Firebase Cloud Messaging(FCM)讯息的频率。这些限制只有在装置使用电池供电时才有效。

　　第三个新功能是强化使用者隐私，限制后台应用程序存取装置感测器，因此现在开发人员可能需要根据应用程序的需求，透过使用前台服务以持续存取感测器资料。

　　目前，与新通知流相关的更改正在推出到支持Wear OS API 25及以上的设备。