文/李云輝

一、大數(shù)據(jù)、人工智能簡介

大數(shù)據(jù)有三個要素，一是海量，體現(xiàn)在數(shù)據(jù)容量越來越大，以新浪微博為例，每天會有幾百TB的增量；二是速度，體現(xiàn)在數(shù)據(jù)量增長越來越快，用戶的規(guī)模增長越來越快，產(chǎn)品業(yè)務(wù)越來越多，用戶行為越來越多，這些都會加快數(shù)據(jù)增長速度和實時性；三是多樣，指的是各種類型的數(shù)據(jù)庫，如文檔、日志、視頻等。

人工智能 (AI) 的基本要素，一是算法，以統(tǒng)計學(xué)為主，包括統(tǒng)計學(xué)的模型，以及深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等一系列算法；二是數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)是算法設(shè)計訓(xùn)練推理的依據(jù)，要做算法，前提必須有大量數(shù)據(jù)，尤其深度學(xué)習(xí)的場景，需要大量的標(biāo)注樣本；三是算力，深度學(xué)習(xí)是混合的價值獲取方式，目前算力不夠。

現(xiàn)在萬物皆媒，隨著5G的到來，機(jī)器也能生產(chǎn)新聞、創(chuàng)造信息，搭建基于數(shù)據(jù) + 算力 + 算法 + 網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)底座。大數(shù)據(jù)、AI驅(qū)動信息智能化變革主要體現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)、算法和算力四個方面。

智能信息生態(tài)最下面是基礎(chǔ)層，包括芯片、傳感器、大數(shù)據(jù)、云計算；第二層體現(xiàn)在由CV做圖像識別、分類、排重、語音識別，以及垂直領(lǐng)域里面構(gòu)建的知識圖譜，支持做垂直領(lǐng)域的分發(fā)和金融上的信用。最上面是應(yīng)用層，從媒體的角度包括信息采集，以及采集后的聚合生產(chǎn)、內(nèi)容分發(fā)。還有媒資的管理、內(nèi)容生產(chǎn)源的管理、內(nèi)容安全風(fēng)控的管理、效果的追蹤，以及媒體的經(jīng)營、輿情的監(jiān)控、媒體版權(quán)的保護(hù)等。

二、新浪大數(shù)據(jù)及AI應(yīng)用實踐

（一）新浪大數(shù)據(jù)

下面從三個維度介紹大數(shù)據(jù)的應(yīng)用。一是多種數(shù)據(jù)來源，新浪體系下大概有10家以上的APP，包括新浪微博、財經(jīng)、新浪體育等，還包括第三方數(shù)據(jù)。二是多種數(shù)據(jù)形式，包括用戶的注冊信息、媒體信息、博文信息、內(nèi)容信息；非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、包括用戶的行為日志、圖片、視頻、音頻；半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)指的是用戶的訪問和請求，以及博文特征、內(nèi)容標(biāo)簽。三是多種處理要求，包括在線和離線，在線是實時處理，算法用的會更多一些，以及模型的訓(xùn)練、在線模型預(yù)測、在線實時效果報表監(jiān)控；離線包括批處理、機(jī)器學(xué)習(xí)，以及每天給高管看的各種經(jīng)營分析運(yùn)營報表。

? 大數(shù)據(jù)的基本組成體系，從下往上，從平臺的角度來講，整合了新浪集團(tuán)所有的業(yè)務(wù)相關(guān)數(shù)據(jù)，也可以理解為是集團(tuán)的數(shù)據(jù)中心和平臺。基于維度建模思想面向主題、歷史、決策的數(shù)據(jù)倉庫，我們構(gòu)建了數(shù)據(jù)平臺，提供了大數(shù)據(jù)的傳輸，從前端日志的采集到實時、離線的采集，以及到后面實時的處理，為各用戶提供的基礎(chǔ)資源。第二層是對應(yīng)的服務(wù)，面向不同業(yè)務(wù)類型、不同角色提供不同服務(wù)。比如，面向算法工程師，提供更多的是計算平臺、存儲平臺，以及外圍工具平臺、數(shù)據(jù)調(diào)度管理等；面向運(yùn)營、業(yè)務(wù)、分析師等更多的是提供更高效的查詢數(shù)據(jù)、統(tǒng)計數(shù)據(jù)自動化工具和多維的分析；面向產(chǎn)品提供KPI監(jiān)測和每天經(jīng)營的情況，以及大盤的指標(biāo)、漲跌的歸因等。在服務(wù)上我們提供了一些產(chǎn)品，對內(nèi)的工具和對外的商業(yè)化接口。從價值方面，可以提升內(nèi)容的商業(yè)變現(xiàn)，也可以提升內(nèi)部的效率、產(chǎn)品的優(yōu)化和迭代。

? 大數(shù)據(jù)的流程架構(gòu)，我們在開源體系上做了一些外圍工具開發(fā)，以及內(nèi)部集成和優(yōu)化。一是數(shù)據(jù)源，包括用戶產(chǎn)生的UGC數(shù)據(jù)、行為數(shù)據(jù)、內(nèi)容管理數(shù)據(jù)。有了這些數(shù)據(jù)源后，前端服務(wù)器采集到這樣的日志，最終通過實時數(shù)據(jù)存檔的隊列；再對應(yīng)到中間部分的處理，通過集群，一部分寫到離線文件，一部分轉(zhuǎn)發(fā)到實時集群；對應(yīng)到處理方面，包括存儲、計算等。在此基礎(chǔ)上做了很多外圍工具，以及對應(yīng)的存儲周期和存儲邏輯、上下游的依賴等，都會在管理系統(tǒng)定位查詢。二是監(jiān)控，我們會監(jiān)控一些節(jié)點、任務(wù)，以及監(jiān)控作業(yè)之間的效率，給用戶統(tǒng)一入口，通過網(wǎng)關(guān)方式登錄訪問存儲平臺。

在存儲計算平臺上搭建離線數(shù)據(jù)倉庫和實時數(shù)據(jù)倉庫，把這些結(jié)果實時處理完成，后面的應(yīng)用就是在這里進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)、模型訓(xùn)練學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、KPI報表、API服務(wù)等。圍繞大數(shù)據(jù)來講，標(biāo)準(zhǔn)化體系當(dāng)前有幾個主流方向。一是實時和離線數(shù)據(jù)湖，這是當(dāng)前的技術(shù)方向。數(shù)據(jù)要求的是實時處理，原來按天看報表，到后面按小時看報表；現(xiàn)在實時化看數(shù)據(jù)，到線上模型實時特征訓(xùn)練，以及對應(yīng)預(yù)測。實時化是大數(shù)據(jù)處理的方向，包括實時處理能力。數(shù)據(jù)量越來越大，處理數(shù)據(jù)越來越大，異構(gòu)數(shù)據(jù)越來越多，怎樣搭建一套實時的數(shù)據(jù)處理平臺和倉庫。二是面向更復(fù)雜的多維分析，首先定義分析維度，然后數(shù)據(jù)準(zhǔn)備，再進(jìn)行多維分析。隨著業(yè)務(wù)的發(fā)展、用戶的運(yùn)營等，對用戶深入的洞察、對整體的分析要求越來越深入和靈活，針對不同粒度、不同維度下能不能任意交叉，實時統(tǒng)計和分析。三是不同角色的處理效率可以有很大提升，包括數(shù)據(jù)ETL抽取、調(diào)度這些源數(shù)據(jù)，以及自動化查詢工具等。四是更多面向于圖數(shù)據(jù)，如微博就是有大量節(jié)點的圖譜。五是在大數(shù)據(jù)中，現(xiàn)在提的比較多的方向是數(shù)據(jù)資產(chǎn)、數(shù)據(jù)治理，有了這些數(shù)據(jù)，怎樣去評估它們的價值。作為企業(yè)來講，怎么反映數(shù)據(jù)給企業(yè)帶來的價值，這個數(shù)據(jù)的成本、數(shù)據(jù)給商業(yè)和內(nèi)部帶來的驅(qū)動；數(shù)據(jù)的資產(chǎn)不僅是企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，還包含面對客戶服務(wù)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，以及數(shù)據(jù)的治理、數(shù)據(jù)的安全，怎樣保證數(shù)據(jù)質(zhì)量一致性、完整性和安全性，做好數(shù)據(jù)安全的風(fēng)控。

大數(shù)據(jù)行業(yè)當(dāng)前推進(jìn)的趨勢和方向——實時數(shù)倉。我們的原數(shù)據(jù)是實時的，這些數(shù)據(jù)來自訪問日志，比如訪問了微博、看了某篇博文會上報一條用戶的訪問行為數(shù)據(jù)；然后把后端的一些數(shù)據(jù)通過實時傳輸，進(jìn)入我們的ADS、MDS、ODS。這和前面介紹的離線有一些區(qū)別，這里會做一些結(jié)構(gòu)化動作。比如，我想知道今天體育博文的閱讀量就會針對博文做分類和結(jié)構(gòu)化，實時調(diào)算法的接口，再過濾一些條件、規(guī)則，同時按照產(chǎn)品、業(yè)務(wù)線進(jìn)行分流；然后把一些用戶的維度，比如用戶的行為數(shù)據(jù)，與用戶的數(shù)據(jù)進(jìn)行交叉，這時會進(jìn)行實時過濾、處理。到MDS層，做一個相對顆粒度比較細(xì)的匯總，主要以用戶為總線，加上各維度統(tǒng)計用戶行為。ADS是面向于我們最后的高度匯總數(shù)據(jù)，根據(jù)相關(guān)的博文實時計算?，F(xiàn)在從技術(shù)架構(gòu)體系和平臺來講，有依賴內(nèi)存的，還有用搜索機(jī)制去做的。統(tǒng)計出來的維度相對比較明確，這時維度要做實時多維分析?，F(xiàn)在放在ES里去做，能做到10億+的用戶、上千維特征任意的交叉統(tǒng)計，大概在100毫秒以內(nèi)。還有比較明細(xì)的數(shù)據(jù)，用戶是無感知的，會根據(jù)用戶提交的不同業(yè)務(wù)類型自動分發(fā)到不同的分析引擎進(jìn)行分析，最后通過計算和分析引擎反饋到用戶。對應(yīng)在做實時熱點的發(fā)現(xiàn)、內(nèi)容消費的洞察，這方面主要是智能媒體和數(shù)字化的營銷。

（二）AI應(yīng)用

新浪集團(tuán)體系內(nèi)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用規(guī)模，包括新浪集團(tuán)所有子公司和各產(chǎn)品線的研發(fā)、產(chǎn)品、運(yùn)營，同時在使用這個產(chǎn)品進(jìn)行日常數(shù)據(jù)化驅(qū)動。圍繞大數(shù)據(jù)的能力，以及大數(shù)據(jù)的一些數(shù)據(jù)平臺，結(jié)合我們的業(yè)務(wù)、算法做了哪些AI應(yīng)用？

新浪是一家媒體，落在智能信息平臺上，主要分為熱點發(fā)現(xiàn)、內(nèi)容編輯、審核擇優(yōu)、產(chǎn)品形式和智能傳播五個環(huán)節(jié)。發(fā)文章首先要有配圖、文字糾錯；如果發(fā)話題要有摘要、事件的詳情脈絡(luò)、信息流里自動的標(biāo)題、內(nèi)容的聚合、輿情的觀點等；審核需要做的是安全、敏感的審核；分發(fā)主要包括個性化分發(fā)，以觀眾體系下社交下的分發(fā)，還有運(yùn)營導(dǎo)向的熱點分發(fā)?，F(xiàn)在我們的生態(tài)是多終端的，既可以在APP上看到，也可以在手表、智能音箱上看到新浪提供的內(nèi)容。

1. 線索發(fā)現(xiàn)

新浪早期是門戶，后變成博客，隨后有了微博社交媒體，最后是新媒體的個性化，到當(dāng)前既有社交又有新媒體個性化綜合的信息平臺。帶來的最大變化是內(nèi)容底層、內(nèi)容生產(chǎn)者在變，原來有數(shù)萬的PGC，到現(xiàn)在數(shù)百萬的自媒體，再到現(xiàn)在的視頻化、社交化，如何從海量信息里篩選出用戶關(guān)心的重要新聞線索，是內(nèi)部運(yùn)營面臨的很大挑戰(zhàn)。新浪 + 微博是很大的優(yōu)勢，全網(wǎng)的熱點一般都是在微信或微博上先進(jìn)行傳播，形成一個全網(wǎng)級的發(fā)酵一定是微博帶來的更大傳播，所以能知道熱點事件所有傳播鏈路。我們總結(jié)編輯運(yùn)營經(jīng)驗，從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化到數(shù)據(jù)特征化、到特征實時處理、到AI模型，最后是人工審核。作為一個資深編輯，其經(jīng)驗是建立在每天發(fā)生什么樣的事情，記下發(fā)生的時間、地點、場所，以及帶來的影響等，通過歷史數(shù)據(jù)可以判斷這件事情會不會有熱點。結(jié)合這些邏輯、模型會把這些數(shù)據(jù)源（包括全網(wǎng)的數(shù)據(jù)），以微博數(shù)據(jù)為核心，包括新浪新聞媒體的數(shù)據(jù)做結(jié)構(gòu)化，對事件進(jìn)行識別；還會針對博文的統(tǒng)計特征進(jìn)行分析，傳播的鏈路、賬號的屬性和內(nèi)容，什么時間發(fā)的，它們之間是什么關(guān)系，是不是傳播節(jié)點、引爆節(jié)點，以及對應(yīng)的行為；對應(yīng)的行為及對應(yīng)過程中有沒有大V評論，從而就構(gòu)建了一些特征。根據(jù)這樣的特征構(gòu)建熱點分析和預(yù)測，就可以看到是一個什么走勢，以及對統(tǒng)計走勢的判斷。運(yùn)營再進(jìn)行線索的審核，審核完成對應(yīng)到熱點的運(yùn)營。

我們內(nèi)部使用的大數(shù)據(jù)賦能熱點實時發(fā)現(xiàn)平臺，現(xiàn)在做到每分鐘基于微博全國量的數(shù)據(jù)，如重要的產(chǎn)品用戶指標(biāo)，與過去30天異動的指數(shù)，結(jié)合用戶的畫像，知道哪些用戶關(guān)心的熱點和不同地域下用戶關(guān)心的熱點是什么，以及他們關(guān)注的詞匯是什么，點了這些詞云后就知道有哪些熱點博文。對熱點博文的排序、當(dāng)下最熱博文，以及對應(yīng)熱門博文的用戶畫像等，輔助運(yùn)營第一時間發(fā)現(xiàn)熱點。

例如，巴黎圣母院大火。這個事件涉及到60+領(lǐng)域、5000+頭部用戶參與，全部用戶發(fā)博300+萬、曝光40+億。這個熱點有很明顯特征，10分鐘內(nèi)博文量超過平常的3倍多。根據(jù)用戶在后續(xù)有沒有興趣關(guān)注點的變化和遷移，我們有很多熱點延伸，希望給用戶提供更豐富的內(nèi)容服務(wù)。

實時熱點的發(fā)現(xiàn)從內(nèi)容源頭能夠監(jiān)測前面所有線索、突發(fā)熱點，人工審核完成后一鍵發(fā)布、自動審核；然后直接看到下發(fā)大屏效果，以及各人群效果，再調(diào)整內(nèi)容下發(fā)的策略，這是全鏈條邏輯。

2. 內(nèi)容生產(chǎn)端

內(nèi)容生產(chǎn)平臺算法分為NLP和CV兩部分，文本能力主要是做語言模型和語義理解。我們會做一些自動糾錯、錯別字識別，這些模型也在做這部分的訓(xùn)練學(xué)習(xí)。任務(wù)是以分類識別為主，如做了圖像的分類、人臉識別?；趦煞N場景，一是圖片構(gòu)建了百萬級別的語料庫，包括視頻的排重；二是基于上面這些平臺，做自動標(biāo)題、文章配圖、主題識別、摘要提煉、糾錯排重等。視覺能力主要是圖像質(zhì)量、圖像美學(xué)、視頻清晰度、視頻質(zhì)量、裁剪、智能配圖等。

模型算法案例一 文章自動配圖。因為是新聞場景，上面需要有一些配圖，機(jī)器配圖是一個很復(fù)雜的事情，來源文章內(nèi)所有圖片，策略會進(jìn)行圖片的質(zhì)量、分類、裁圖等。配圖是很復(fù)雜的模型，首先做識別判斷，比如一幅大圖里有很多文字不適宜作配圖；低質(zhì)的圖形識別出來要過濾掉。我們有一個百萬級別的圖像庫，對圖片打一個美學(xué)分?jǐn)?shù)，配出的圖不能重復(fù)，所以要進(jìn)行指紋排重。早期可能用各種特征去做，篩選后看一下文章和標(biāo)題的相關(guān)性。用多模態(tài)去做動態(tài)相關(guān)性模型，可以學(xué)到哪幅圖與標(biāo)題相關(guān)，最后用美學(xué)和相關(guān)性做綜合排序，輸出侯選可以配圖的topN。在裁減時還要識別出圖片主題區(qū)域，將人臉拿出來單獨做人臉模型，裁減完成后會在前端根據(jù)落地的業(yè)務(wù)場景進(jìn)行自配。

模型算法案例二 視頻標(biāo)簽。視頻標(biāo)簽有一定難度。我們有百萬級的標(biāo)簽體系，希望一篇視頻打出來它屬于哪個領(lǐng)域、哪個主人物，以及對應(yīng)哪個IP，落地到相關(guān)推薦，根據(jù)人物推同一人物、明星，以及視頻的合集。視頻標(biāo)簽采用了多模態(tài)技術(shù)，現(xiàn)在我們有圖文特征、標(biāo)題特征和音頻特征等千萬級樣本。最后是多任務(wù)的學(xué)習(xí)方式，進(jìn)行特征抽取網(wǎng)絡(luò)，希望有一個對應(yīng)約束?，F(xiàn)在已經(jīng)做到第三個版本，準(zhǔn)確率在85%的水平，一級可能會高一些。

模型算法案例三 機(jī)器新聞。人工先定義出模板，深度學(xué)習(xí)在這里主要做預(yù)測工作。原始數(shù)據(jù)來源于全網(wǎng)重要資訊、財經(jīng)第三方數(shù)據(jù)和微博數(shù)據(jù)，比如體育比賽在什么位置、有什么樣動作，這些都是人工梳理出來的模板，由這樣的句式和模板生成這篇基于前面采集到的信息，根據(jù)句式模式生成句子侯選和段落侯選，進(jìn)行表述銜接。我們會有一些表述銜接的語言生成，主要落地在財經(jīng)和體育方面，包括財經(jīng)快訊、行情股市資訊、直播間和賽事結(jié)果數(shù)據(jù)等。

3. 人工審核

人工審核采用的是多模態(tài)識別。這里網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)是類似的，通過底層各內(nèi)容來源做識別，識別出來后會有人工二次審核工作，判定最后問題的歸類，進(jìn)行人工干預(yù)。

4. 分發(fā)

審核完成后進(jìn)行分發(fā)，第一部分是用戶；第二部分是物料。用戶畫像是基于新浪集團(tuán)所有打通的數(shù)據(jù)；物料包括運(yùn)營熱點、運(yùn)營專題，以及視頻垂直領(lǐng)域、圖文、音頻等；場景包括地理位置、時間、網(wǎng)絡(luò)、產(chǎn)品位；分發(fā)包括運(yùn)營分發(fā)、搜索分發(fā)、個性化分發(fā)和關(guān)注分發(fā)等。

5. 推薦

我們產(chǎn)品有個性化推薦、相關(guān)推薦、視頻推薦、主題推薦。推薦的架構(gòu)在行業(yè)內(nèi)都是標(biāo)準(zhǔn)的東西，主要區(qū)別是實現(xiàn)邏輯、模型、策略、物料不同?？傮w上，數(shù)據(jù)收集到大數(shù)據(jù)平臺做樣本拼接、模型訓(xùn)練。我們主要做的是用戶請求，把用戶在曝光時有哪些特征，比如性別、年齡、地域的統(tǒng)計學(xué)特征、用戶興趣的統(tǒng)計學(xué)特征，以及用戶在最近一段時間各時間段、維度、產(chǎn)品、行為下的點擊，這些都要收集進(jìn)去，代表當(dāng)時是什么原因給用戶曝光文章；還包括一級和二級分類、標(biāo)簽，以及一些作者信息，這兩部分拼進(jìn)去了就可以回答用戶此時此刻請求的興趣有哪些，給他推薦哪些侯選。另外，因為有哪些靜態(tài)屬性、統(tǒng)計特征，所以進(jìn)來了這樣一個侯選，以及在這一側(cè)交叉的匹配；最后選擇排序邏輯。模型要學(xué)的就是這樣一個場景。我們要根據(jù)這個場景做拼接樣本、模型訓(xùn)練和預(yù)測。對應(yīng)的是在線推薦，一個是畫像類的；一個是召回類的，包括內(nèi)容、模型、熱門、策略等召回，這里重要的是要知道效果是否好。總之，從物料到召回、到排序，包括特征工程、模型訓(xùn)練、在線預(yù)測和在線評估，這是業(yè)內(nèi)比較通用的架構(gòu)。

6. 召回算法

現(xiàn)在推薦的大家都認(rèn)為千人千面，其實不然，推薦做的更多是滿足中短期興趣的推薦。召回算法主要分為三類，一是基于用戶畫像類。比如，我喜歡 C 羅，他喜歡足球，可以根據(jù)標(biāo)簽做吻合，再根據(jù)表現(xiàn)的打分做排序。用戶畫像的召回核心在于用戶畫像的計算，包括基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)倉庫里做統(tǒng)計。現(xiàn)在畫像都是基于深度學(xué)習(xí)模型預(yù)測的，預(yù)測你的長期興趣、標(biāo)簽是什么程度。二是對應(yīng)模型類，協(xié)同過濾用的非常多，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)上包括后面的蒸餾；又要用到一些復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)，想在雙塔上做，這時就用單塔的目標(biāo)指引雙塔目標(biāo)學(xué)習(xí)，后面會有一些多目標(biāo)。三是策略類，各家公司業(yè)務(wù)策略不同，對我們來講有策略邏輯，評價有熱度、相關(guān)度、覆蓋度等一系列指標(biāo)體系。

7. 排序

排序發(fā)展階段，從早期經(jīng)濟(jì)學(xué)的算法，廣告比較多，后面用到了多目標(biāo)排序。常見的目標(biāo)有點擊率，還有一些是互動類評估（如點贊）。排序算法的路徑除了算法學(xué)習(xí)上有一個迭代外，還有在模型的訓(xùn)練上有一個變化。在排序上的變化有幾個目標(biāo)，圍繞多目標(biāo)的路線發(fā)展，體現(xiàn)在特征個數(shù)。真正的挑戰(zhàn)體現(xiàn)在特征的實時處理能力，而且還要保證實時特征處理數(shù)據(jù)的一致性，數(shù)據(jù)質(zhì)量是影響排序算法的關(guān)鍵因素。特征越實時統(tǒng)計，訓(xùn)練時與線上預(yù)測時的數(shù)據(jù)一致性要保證相同，實時性越強(qiáng)，就有各種的客觀現(xiàn)象，能帶來各種延遲和不一致，這是客觀存在的現(xiàn)象。

多目標(biāo)發(fā)展的變化。原來我們多目標(biāo)的技術(shù)，比如模型預(yù)估的概率和時長的值會做一個權(quán)重融合，很多是網(wǎng)絡(luò)搜索、交叉組合完后把所有模型訓(xùn)練學(xué)習(xí)一遍，選擇最優(yōu)的放到線上，用這種方式做的組合。之后我們希望模型能學(xué)到時長融合的權(quán)重，模型在線學(xué)習(xí)參數(shù)，利用它做融合預(yù)測。發(fā)展到現(xiàn)在，用PSO方式做自動搜索是現(xiàn)在做的主流方向。從多目標(biāo)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)上講，每個目標(biāo)都可以學(xué)，學(xué)完后進(jìn)行融合。還有一種是用一個大模型學(xué)出多個目標(biāo)后，再用多個目標(biāo)融合，我們有這樣一個對應(yīng)的單模型和發(fā)展。另外一個發(fā)展就是會有一些專家網(wǎng)絡(luò)共享，就是現(xiàn)在的多目標(biāo)排序——排序結(jié)構(gòu)變化、多目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)變化，還有多目標(biāo)最后目標(biāo)的調(diào)參變化。

比如，社會熱點案例——貨拉拉事件的引爆，再到媒體集體發(fā)聲到社會反思，我們怎樣服務(wù)好用戶，做好用戶分發(fā)體驗。

在疫情下我們也做了很多創(chuàng)新，從2019年12月31日一直到現(xiàn)在，經(jīng)歷了各階段的發(fā)展，現(xiàn)在都是靠AI賦能，通過信息采集，到自動化信息聚合、解析，以及疫情專題的自動生成、疫情地圖的自動標(biāo)注做了一些閉環(huán)查詢，以及很多可視化產(chǎn)品，如策劃了新浪疫情地圖，方便用戶能夠更直觀看到疫情的態(tài)勢。

三、新技術(shù)展望

如果沒有大數(shù)據(jù)要做人工智能無從談起，大數(shù)據(jù)里需要一些流程和平臺，以及落地一些應(yīng)用。從面向統(tǒng)計型數(shù)據(jù)到分析型數(shù)據(jù)、價值型數(shù)據(jù)，我們都是通過數(shù)據(jù)化指導(dǎo)日常工作。調(diào)優(yōu)能做到敏捷迭代，這是必不可少的。圍繞大數(shù)據(jù)做AI，包含基礎(chǔ)平臺、內(nèi)容搭建、生產(chǎn)、聚合，到分發(fā)，利用大數(shù)據(jù)實時計算和算法的結(jié)合，賦能AI。如何做好內(nèi)容生產(chǎn)自動化，以及個性化算法分發(fā)概況和關(guān)鍵點，怎么去理解推進(jìn)其邏輯和建模思想。

未來與信息媒體相關(guān)的方向是5G、視頻和區(qū)塊鏈，以及智能化分發(fā)技術(shù)。直播是新浪很重要的產(chǎn)品線，5G超快網(wǎng)速、超低延遲的特點更加有助于視頻化的發(fā)展。

從內(nèi)容生產(chǎn)上看也是很明顯變化，從PGC到UGC、TGC，內(nèi)容生產(chǎn)結(jié)構(gòu)變的視頻化，而我們的需求沒有變，只是需求范圍變大、深度變深，需要看更多、更豐富的內(nèi)容。5G由PGC到TGC，比如可以看到元宇宙；還有智能冰箱本身也能產(chǎn)生很多數(shù)據(jù)，智能烤箱可以看到烤面包的變化過程，這些都是TGC所生產(chǎn)的。未來會呈現(xiàn)大數(shù)據(jù)很重要的環(huán)節(jié)，因為這些數(shù)據(jù)之間萬物互聯(lián)，量大，形態(tài)變多。還有各種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，如何挖掘中間的關(guān)系和聯(lián)系，都是很大挑戰(zhàn)，而且對深度學(xué)習(xí)、AI來講要求更高。所以，這個數(shù)據(jù)巨大，必須通過一些算法進(jìn)行相關(guān)處理。內(nèi)容消費場所的變化，生活中都有感受。現(xiàn)在最新的華為手機(jī)能測24小時動態(tài)血壓，用戶能看懂監(jiān)測報告，這些成果都是5G帶來的機(jī)會。不同的新技術(shù)帶來新產(chǎn)品形態(tài)和新業(yè)務(wù)形態(tài)。

視頻方面主要是5G和視頻的結(jié)合，面向于高清、多維、低延遲，最大的體現(xiàn)是正在做的AR、VR，比如奧運(yùn)會、交互式視頻、互動類視頻，視頻更清晰和高清，直播更流暢。

區(qū)塊鏈就是去識別原創(chuàng)文章和原創(chuàng)視頻，比如現(xiàn)在有很多的“搬運(yùn)工”和抄襲，如何識別文章是否原創(chuàng)，可以通過區(qū)塊鏈的技術(shù)落地到版權(quán)。

新技術(shù)會推動媒體進(jìn)入新紀(jì)元，體現(xiàn)在主流的價值觀。新浪的主流價值觀是傳播正能量，提供優(yōu)質(zhì)內(nèi)容、深度內(nèi)容，利用大數(shù)據(jù)、AI更多滿足用戶獲取有價值信息，基本上就是全流程、全環(huán)節(jié)，數(shù)字營銷也是如此。商業(yè)模式在智能化產(chǎn)品里，不管是內(nèi)部數(shù)字化賦能，還是提供智能化產(chǎn)品都會帶來很大變化。技術(shù)管理+內(nèi)容會帶來一些挑戰(zhàn)和發(fā)展。

選自《中國人工智能學(xué)會通訊》

2022年第12卷第2期

AI領(lǐng)域?qū)I(yè)技術(shù)的轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化