细颗粒度拆解、分布式人工智能 上海互联网企业为用户提供个性化服务

上海正打造面向全球的前沿创新平台和应用场景标杆，聚焦AI产业链、创新链、价值链核心领域，鼓励人工智能最新成果在上海率先“试水”，力争在一些关键核心领域取得原创性突破，努力成为全球人工智能创新的重要策源地。而作为上海“土生土长”的本地互联网企业，小红书、拼多多在AI领域有什么作为呢？

小红书2013年创立于上海，目前拥有了超过3亿注册用户，月活用户超过1亿，其中70%以上是90后用户。作为一个生活方式社区，用户在这里通过视频、图片或者文字的形式记录日常生活，也在这里发现和探索各种新鲜美好的生活方式。社区内，单日笔记曝光量超30亿次，其中70%的曝光是普通用户生产的笔记内容。

问题来了：在海量的笔记当中，用户怎么找到自己真正需要的内容呢？小红书首席技术官（CTO）刘炀表示，这需要大量应用人工智能技术，尤其是在推荐、搜索和内容理解三个主要场景上。首先在内容方面，小红书有着海量的图片、文字和视频，都需要人工智能做出细颗粒度拆解，将图像、视频动作、人物、声音、背景音乐等信息通过检测和识别等手段做标签化，来服务于推荐和搜索。接下来，在推荐方面，根据用户的兴趣标签，只有AI才能实现千人千面的个性化推荐。

小红书平台上的搜索行为一直占比很高，每天访问小红书的用户中60%都会进行信息搜索。刘炀分析道，“与其他搜索引擎的知识性搜索不同，用户在小红书上寻找的是要做生活方式的选择和决策，比如我该选什么穿搭、住什么民宿、用什么洗发水，这些答案都是极其个性化的，并没有统一的知识性的搜索结果。所以，如果要想提升用户搜索的满意度，通过人工智能对内容的理解和分发，从而达成个性化搜索是我们未来的方向。”

而另一家诞生于上海的新电商公司拼多多，目前年度活跃买家达4.832亿，日均订单量超过4000万单，占到全国快递包裹单量的1/4。拼多多业务发展副总裁曾怀亿透露，拼多多一直在探索如何更好地利用分布式人工智能，优化供需信息的匹配，来让消费者获得更好的体验，同时更有效地推动制造业与农业流通领域的效率提升。

相比集中式人工智能（收集用户个人数据，传回集中化云服务中心再进行运算）的“隐私担忧”，分布式人工智能把机器学习放在“靠近”用户的设备，而不将数据传输回云，目前这种方式的AI还处于初期探索阶段，但拼多多已经能够看到这一新的架构对零售带来的改变。

曾怀亿举了个例子，来说明分布式人工智能未来可能会为社会全局效率带来的改进：当企业要生产一款商品，可以把设计、理念输入分布式网络，由这个网络进行模拟，如果得到的反馈是平台4.8亿用户中，有1%的用户有意愿买你的产品，你就可以知道这款商品的预测销量大约为480万。这意味着，未来在生产之前就能明确知道商品的受欢迎程度，从而更针对性地生产。这会形成基于市场需求的确定性，减少巨大的社会资源浪费。

新民晚报记者 金志刚