动作识别到智能引擎

IT的革命大多源于动作识别技术：第一代是鼠标识别了滑动动作、键盘识别了敲击动作，二者造就了PC机的巅峰;第二代识别应该包括Wii和Kinect的动作识别，还有移动终端的多点触摸的识别，前两者造就了Wii和Xbox360的热卖，而后者引爆了整个移动互联网终端。

下一代识别技术呢？应该不仅仅是动作了!苹果Siri和谷歌的语音搜索如出一辙，微软也有多项语音识别专利。搜索引擎也越来越聪明，谷歌和百度，已经在搜索引擎方面做了足够多的努力。他们建立起复杂的模型，通过对海量数据的分析，让呈现给用户的数据与搜索的答案越来越接近，而他们提供的广告业因为与用户需求接近，获得了更高的点击率。

Netflix是美国一家在线影片租赁提供商，主要为顾客提供庞大数量的DVD并提供免费递送。现在，Netfix付费用户超过了500万，年收入逾20亿美元。每天有400万部电影或电视节目，通过各类终端包括最新的iPad和iPhone，呈现在消费者面前。

Netflix已经连续五次被评为顾客最满意的网站。一个重要原因是，他们不断改进影片推荐引擎，甚至不惜花百万美元悬赏最优的算法。Netflix推荐引擎的核心，叫做“协同过滤(CF)”。它把用户点评数据，转化为观众“口味偏好”电影“属性”的记忆，通过“猜出你的心思”来为你匹配最佳的“推荐列表”，而这恰是Netflix获得口碑和利润的最重要的原因。

中国视频业同样需要智能引擎

在中国，也有不少企业深入智能引擎的研究。百度在中文分词领域已经超过了谷歌，而百度贴吧、知道以及百度百科，也通过网友之间相互解决问题，令问题的解决率大幅提高。而在视频领域，智能推荐引擎的研发当属百度旗下的奇艺网。

早在今年8月，奇艺在视频行业内独家推出了三套基于不同算法的视频推荐引擎系统，不仅实现了用户观影需求得到满足，推荐的转化率也比此前提高了80%以上。

最近，奇艺内部采用了新版推荐引擎，新引擎除沿袭了之前版本精准分析用户的行为、创建用户喜好模型等优势外，还增加了自我调优功能，能收集用户行为反馈，不断进行推荐结果的自我优化，为用户推荐更感兴趣的视频。

全面优化后的奇艺推荐引擎推荐点击率也得到了大幅提升。该版本和早期采用人工推荐的版本相比，点击量提高10倍之多，通过智能推荐带来的总vv峰值达到500多万，占全站总vv数的5%左右。

早期的互联网企业缺的是流量和用户，但现在目标应不仅于此。现在中国网民超过4亿，亿级用户和PV对于门户大型网站已经不是门槛，而现在互联网的矛盾也不仅仅是聚合内容、积累内容和用户。

现在互联网更重要的是：给用户需要的内容和猜中用户更感兴趣的广告。前者对于用户而言是极佳的用户体验，会留住用户;而后者，让用户接受广告更容易地让广告变现实现网站的价值。所以，我认为，和IT硬件业的智能识别体统类似，互联网的智能引擎将会是未来互联网的核心竞争力。