Articles › Dev

ONNX（Open Neural Network Exchange）是一种通用的机器学习模型格式，支持 一次训练，多端部署。通过 ONNX，可以将使用 PyTorch、TensorFlow 训练的模型，高效地运行在 Android、iOS 以及 React Native、Flutter 等跨平台移动框架 上。 本文以 React Native 为核心，系统性介绍如何在移动端使用 ONNX，并进一步说明 端侧 AI（On-device AI） 与 本地大模型（Local LLM） 在实际业务中的价值。

ONNX（Open Neural Network Exchange）は、機械学習モデルを 一度学習し、複数の環境で再利用 できるフォーマットです。PyTorch や TensorFlow で学習したモデルを、Android / iOS / React Native / Flutter などのモバイル環境へ効率的に展開できます。 本記事では、React Native での ONNX 利用 を中心に、オンデバイス AI や Local LLM をモバイルアプリに組み込むための考え方と実践ポイントを解説します。

ONNX (Open Neural Network Exchange) เป็นฟอร์แมตที่เหมาะมากสำหรับการนำ Machine Learning ไปใช้งานบนอุปกรณ์มือถือ เพราะสามารถเทรนครั้งเดียว แล้วนำไปใช้งานได้ทั้งบน Android, iOS และ framework ข้ามแพลตฟอร์ม เช่น React Native และ Flutter บทความนี้อธิบายแนวคิดและแนวปฏิบัติในการใช้งาน ONNX บน mobile app โดยเน้นที่ React Native เป็นหลัก พร้อมอธิบายการใช้งาน Local LLM บนอุปกรณ์ (on-device) และตัวอย่าง use case ที่ใช้งานได้จริง

ONNX (Open Neural Network Exchange) is one of the most practical formats for deploying machine learning models on mobile devices. It allows you to train models once (PyTorch, TensorFlow, etc.) and run them efficiently across Android, iOS, and cross-platform frameworks like React Native and Flutter. This article explains how ONNX inference works on mobile, with […]

AI时代软件工程师的生存指南 《Who Moved My Cheese?》看起来像一本简单的寓言故事， 但其中的思想，对正在经历 AI 变革的软件工程师来说极其现实。 AI 并不只是让工具更高效， 它实际上 改变了价值所在的位置——也就是“奶酪”被移动了。

AI時代のソフトウェアエンジニアのための生存ガイド 『Who Moved My Cheese?』は、一見するととてもシンプルな物語です。 しかしそのメッセージは、AI時代を生きるソフトウェアエンジニアにとって非常に現実的です。 AIは単にツールを進化させただけではありません。 チーズ（価値の源泉）を動かしました。

คู่มือเอาตัวรอดของนักพัฒนาซอฟต์แวร์ในยุค AI หนังสือ Who Moved My Cheese? อาจดูเรียบง่ายจนเหมือนนิทาน แต่บทเรียนของมัน ตรงกับความเป็นจริงของนักพัฒนาซอฟต์แวร์ในยุค AI อย่างน่ากลัว AI ไม่ได้แค่ทำให้เครื่องมือดีขึ้น แต่มันได้ ย้ายชีสไปแล้ว

A Survival Guide for Software Developers in the AI Era The book Who Moved My Cheese? looks simple—almost childish. But its lesson is brutally relevant for software developers living through the AI era. AI didn’t just improve our tools. It moved the cheese.

为什么在中国不应与大型电商平台正面竞争 在中国，当企业考虑建设电商系统时，最常见的问题往往是： “淘宝、天猫、京东已经这么成熟了，我们为什么还要自己做系统？” 答案并不是要与这些平台竞争，而是要解决它们本身不擅长解决的问题。 大型平台依赖规模、流量、补贴和高度标准化的交易模式，适合快速消费品和大众零售。但中国大量真实商业活动，尤其是B2B、工业、政企合作领域，并不符合这种模式。 定制化电商系统的价值，正是来源于这种结构性差异。

なぜ日本でShopeeやAmazonと競争するべきではないのか 日本でEコマースシステムを検討する際、多くの企業が最初に抱く疑問は次のようなものです。 「Amazonや大手ECがすでにある中で、自社でシステムを作る意味はあるのか？」 結論から言えば、競争すること自体が目的ではありません。 Amazonや大手ECプラットフォームは、低摩擦・大量取引・標準化された購買体験に最適化されています。一方、日本の多くの企業活動は、契約・承認・文書・責任所在を重視する構造で成り立っています。 この構造的な違いこそが、日本向けに最適化されたEコマースシステムが価値を持つ理由です。

ทำไมการแข่งกับ Shopee หรือ Lazada จึงไม่ใช่เป้าหมายที่ถูกต้องในประเทศไทย เมื่อองค์กรในประเทศไทยคิดจะสร้างระบบ e-commerce คำถามแรกที่มักเกิดขึ้นคือ “Shopee กับ Lazada ครองตลาดอยู่แล้ว เราจะไปแข่งได้อย่างไร?” คำตอบที่ตรงไปตรงมาคือ ไม่ควรแข่งตั้งแต่ต้น Shopee, Lazada และ TikTok Shop แข็งแกร่งจากงบการตลาด มาตรการอุดหนุน ระบบโลจิสติกส์ และทราฟฟิกผู้ใช้งานจำนวนมาก ซึ่งเหมาะกับการค้าปลีกและการแข่งขันด้านราคา แต่ความจริงคือ ธุรกิจไทยจำนวนมากไม่ได้ดำเนินงานในรูปแบบนั้น ธุรกิจจริงในประเทศไทยขับเคลื่อนด้วยความสัมพันธ์ ความยืดหยุ่น เงื่อนไขการชำระเงิน และกระบวนการที่ยังออฟไลน์อยู่จำนวนมาก ช่องว่างนี้เองคือโอกาสของระบบ e-commerce แบบเฉพาะทาง

Why Competing with Shopee or Amazon Is the Wrong Goal When organizations consider building an e-commerce system, the first concern is almost always competition with large platforms such as Shopee, Lazada, Amazon, or TikTok Shop. These platforms dominate through capital, traffic, logistics subsidies, and aggressive marketing. Trying to compete with them directly is not a […]

在许多项目中，问题并不在于“没有软件”。 真正的问题是：系统之间无法协同工作，业务无法顺畅运转。 在一个系统中正确的数据，到了另一个系统却出现偏差。 数据重复、延迟，甚至丢失。 最终，业务人员只能回到 Excel、微信和人工操作。 这正是我们的核心优势所在。

多くのプロジェクトにおいて、問題は「ソフトウェアが存在しないこと」ではありません。 本当の問題は、複数のシステムが連携せず、業務として機能していないことです。 あるシステムでは正しいデータが、別のシステムでは異なっている。 データが重複し、遅延し、時には失われる。 結果として、現場では Excel やメール、手作業に戻ってしまいます。 ここに、私たちの本質的な強みがあります。

ในหลายโครงการ ปัญหาไม่ได้อยู่ที่ "ไม่มีซอฟต์แวร์" แต่คือ ซอฟต์แวร์และระบบต่าง ๆ ทำงานไม่เชื่อมกัน ข้อมูลคำสั่งซื้อถูกต้องในระบบหนึ่ง แต่ผิดในอีกระบบหนึ่ง ข้อมูลซ้ำซ้อน ล่าช้า หรือหายไป สุดท้ายคนทำงานต้องกลับไปพึ่ง Excel, LINE และงานทำมือ นี่คือจุดที่ "จุดแข็งที่แท้จริง" ของเราอยู่

In many projects, the problem is not that software doesn’t exist. The problem is that nothing works together. Orders are correct in one system but wrong in another. Data is duplicated, delayed, or lost. People fall back to Excel, LINE, and manual work. This is where our real strength lies.

在中国，无论是中央部门、地方政府，还是大型公共机构，都普遍运行着建设于十几甚至数十年前的核心信息系统。这些系统虽然在技术上显得陈旧，却长期支撑着行政管理、公共服务和社会运行，具有高度的稳定性和连续性。 当问题逐渐显现时，最容易出现的一种判断是： “干脆把旧系统全部换掉。” 这一想法在逻辑上看似直接，但在中国政府信息化实践中，却往往带来高风险、高不确定性，甚至项目停滞。理解其失败原因，是找到正确路径的关键。

日本の中央省庁や地方自治体には、数十年前に構築された基幹システムが今なお社会インフラとして稼働しているケースが少なくありません。これらのシステムは、現代的なデジタル体験には適合していないものの、日々の行政サービスを確実に支え続けています。 しかし課題が顕在化すると、しばしば次のような発想に行き着きます。 「古いシステムをすべて新しく作り直そう」 一見合理的に見えるこの判断が、日本の政府ITプロジェクトでは高い確率で失敗します。その理由を理解することが、より良い解決策への第一歩です。

หน่วยงานภาครัฐในประเทศไทยมีความท้าทายร่วมกันอย่างหนึ่ง คือระบบสำคัญจำนวนมากถูกพัฒนามานานหลายสิบปี และยังคงทำหน้าที่ให้บริการหลักของรัฐอยู่จนถึงปัจจุบัน แม้ระบบเหล่านี้จะไม่สอดคล้องกับความคาดหวังด้านดิจิทัลในยุคปัจจุบันแล้วก็ตาม เมื่อปัญหาเริ่มส่งผลชัดเจน สิ่งที่มักเกิดขึ้นคือแนวคิดที่ดูเหมือนง่าย แต่มีความเสี่ยงสูงที่สุด: “เปลี่ยนระบบเดิมใหม่ทั้งหมด” ประสบการณ์จากหลายประเทศชี้ให้เห็นว่า แนวทางนี้ล้มเหลวบ่อยกว่าประสบความสำเร็จ การเข้าใจเหตุผลของความล้มเหลวคือก้าวแรกสู่แนวทางที่สมจริงและยั่งยืนกว่า

Government agencies around the world share a familiar frustration: critical systems built decades ago are still running core services, yet no longer fit today’s digital expectations. When the pain becomes too visible, the most common reaction is also the most dangerous one: “Let’s replace the legacy system.” History shows that this approach fails far more […]