短視頻的產(chǎn)業(yè)謎題，快手用AI解答

原標(biāo)題：短視頻的產(chǎn)業(yè)謎題，快手用AI解答

短視頻產(chǎn)業(yè)雖然紅火了幾年，卻一直被看做一個“沒有壁壘”的行業(yè)——依靠頭部用戶出產(chǎn)內(nèi)容，流量隨著MCN機(jī)構(gòu)的遷移而遷移，短視頻平臺自身缺乏主動權(quán)。

實(shí)際隨著短視頻行業(yè)競爭越來越激烈，以往短視頻巨頭的流量正在被“分配”給其他平臺，今年年初，Digiday在報(bào)道中指出，F(xiàn)acebook上的很多短視頻流量已經(jīng)呈現(xiàn)出腰斬的趨勢，而NowThis開始大力制作和推廣長視頻節(jié)目，以暫時避開短視頻行業(yè)的激烈競爭。

目前在中國，短視頻的勢頭仍然一片大好。根據(jù)艾瑞咨詢調(diào)研報(bào)告顯示在去年一年中，短視頻市場規(guī)模達(dá)到了57.3億，到2020年將達(dá)到300億。

可最近騰訊大力推進(jìn)微視入局，快手、抖音、微視展開“三國殺”戰(zhàn)局，同時在2012到2017年間，短視頻行業(yè)有44.8%的融資都投向平臺方。巨頭和新貴站上同一起跑線，競爭業(yè)態(tài)只會愈演愈烈。中國短視頻平臺能否跳出怪圈，找到自己的壁壘？

我們或許可以在最近圖靈大會上，快手展示出的AI技術(shù)中尋找答案。

治愈沉疴：用技術(shù)緩解短視頻平臺的流量焦慮

首先我們可以來看看短視頻平臺最嚴(yán)重的沉疴——流量焦慮，上文提到，短視頻平臺的流量往往依靠頭部用戶生產(chǎn)的內(nèi)容，而這些頭部內(nèi)容又會被各個平臺所爭奪。實(shí)際上海外老牌短視頻平臺Vine就是因?yàn)榫W(wǎng)紅集體遷移到Instagram上，最終導(dǎo)致流量枯竭，最終被關(guān)停。

這也是短視頻平臺、直播平臺都著急打出“社交牌”的原因——在平臺為用戶提供關(guān)系價(jià)值，從而更好的維系住流量。

不過從以映客為代表的移動直播平臺看來，脫離社交產(chǎn)品本身談社交，本身就是一件非常困難的事。

但在這次圖靈大會快手CEO宿華的演講中，我們或許可以找到社交元素的新靈感。

山崎正和在《社交的人》里面寫到，人的交往對象不僅僅是個人，也包括了自己所在的整個文化世界。也就是說短視頻平臺與其想方設(shè)法讓用戶與用戶之間產(chǎn)生溝通與關(guān)系，不如加強(qiáng)用戶與文化世界的聯(lián)系。

而能夠創(chuàng)造這一價(jià)值的，就是AI技術(shù)。

我們可以先反向理解一下，為什么那么多短視頻、直播等等平臺需要頭部用戶、需要MCN？最直接的原因是，這些用戶和機(jī)構(gòu)可以保證內(nèi)容的優(yōu)質(zhì)性。那么，難道普通用戶出產(chǎn)的內(nèi)容就一定是劣質(zhì)的、一定是別人不感興趣的嗎？

當(dāng)然不是這樣。只是平臺的運(yùn)營能力有限，無法從數(shù)量巨大的普通用戶中尋找他們出產(chǎn)的優(yōu)質(zhì)內(nèi)容，維系住少數(shù)高產(chǎn)、優(yōu)產(chǎn)的頭部用戶，是一種性價(jià)比更高的做法。

但通過AI對于用戶和內(nèi)容的雙向理解，就可以彌補(bǔ)這方面的不足。

在快手上，大量用戶的評論、點(diǎn)贊、關(guān)注、轉(zhuǎn)發(fā)、播放時長等等行為就是在不斷的進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注。建立在用戶行為數(shù)據(jù)之上，結(jié)合強(qiáng)大的視頻多模態(tài)分類、高層語義分割等等技術(shù)，就可以細(xì)致發(fā)掘用戶所發(fā)布的內(nèi)容：拍攝的是人物還是美食？展示出的情感傾向是快樂、悲傷或是搞笑。

所以在快手平臺上50億海量視頻內(nèi)容，都能夠通過獨(dú)有的多媒體內(nèi)容理解算法及平臺被AI“看懂”，從而通過內(nèi)容與用戶的匹配度進(jìn)行分發(fā)，并非一味以熱度、粉絲數(shù)為參照。

通過上述這些注意力分配技術(shù)，我們會發(fā)現(xiàn)快手相比其他短視頻平臺，最大的特點(diǎn)就是“沒有網(wǎng)紅”，更準(zhǔn)確的說是，普通用戶和網(wǎng)紅同樣都能獲得關(guān)注，擁有同樣表達(dá)自我的權(quán)力，利用技術(shù)照顧到99%的長尾內(nèi)容，也就能給予大多數(shù)用戶被看到的“幸福感”。

這樣一來，短視頻平臺就向用戶提供了與整個文化世界交往的價(jià)值。這樣獨(dú)特的社交模式可以把用戶牢牢吸引在平臺上，讓他們不會隨著頭部用戶去留，也就緩解了短視頻平臺的流量焦慮癥。

繭房陷阱高燒不退，AI為短視頻平臺對癥下藥

除了流量焦慮癥之外，短視頻平臺目前還面臨的一大“癥狀”就是信息繭房。

在推薦算法幾乎已經(jīng)成為一切內(nèi)容平臺標(biāo)配的今天，發(fā)掘用戶的喜好再為他們推薦相應(yīng)的內(nèi)容已經(jīng)成為了一件容易的事。但這樣很可能出現(xiàn)兩個問題：

1、平臺只顧吸引流量為用戶推薦吸引眼球的內(nèi)容（很可能是不當(dāng)內(nèi)容），導(dǎo)致用戶行為在平臺圈定的范圍內(nèi)不斷進(jìn)行反饋，使得信息繭房越來越牢。

2、平臺對于用戶的理解過于片面和被動，無法獲知用戶喜好的變化。也許一位用戶剛進(jìn)入平臺時喜歡看搞笑內(nèi)容，可慢慢開始關(guān)注烹飪，如果平臺沒能及時捕捉這一變化，用戶自然就會分流到能提供相應(yīng)內(nèi)容的平臺中去。

這樣一來，信息繭房就成為了一個巨大的陷阱，看似給予了用戶他們想要的東西，實(shí)際上對用戶需求的滿足是非常片面的。

在這兩個問題的解決上，快手首先是通過年齡、性別、地域、手機(jī)連接情況等等用戶特征來建立包括了用戶理解向量、用戶興趣和用戶關(guān)系的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，結(jié)合上文提到的內(nèi)容理解，在兩者之間形成精準(zhǔn)的匹配。

同時在內(nèi)容分發(fā)時，快手已經(jīng)率先實(shí)現(xiàn)實(shí)時的標(biāo)值響定——隨著用戶每一次行為調(diào)整信息流推薦內(nèi)容，這種實(shí)時在線學(xué)習(xí)推薦系統(tǒng)不僅更加精準(zhǔn)，也一定程度上避開了信息繭房的現(xiàn)象。平臺可以捕捉用戶喜好的每一絲變化，通過更新模型來核定甚至促成變化的發(fā)生。

例如實(shí)時日志系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)用戶為烹飪內(nèi)容點(diǎn)了個贊，就立刻在下一屏信息流中展示出更多烹飪內(nèi)容，用戶或許就此對烹飪內(nèi)容生出了興趣。這樣對瞬間想法和行為的捕捉，是傳統(tǒng)內(nèi)容推薦、編輯推薦模式完全無法想象的。

除此之外，協(xié)同推薦算法也是一個解決信息繭房的常用方法。除了用戶自身的喜好之外，還會基于某一個內(nèi)容點(diǎn)來研究大量的用戶具有哪些共性，找出這種共性，再來用它拓展單個用戶的興趣邊界。簡單來說，就是AI讓成千上萬的用戶和你一起來探，給予用戶一個更廣闊的世界。

壁壘的地基：AI與短視頻的無限未來

治好了流量依賴癥和信息繭房，AI技術(shù)就可以成為中國短視頻平臺的壁壘了嗎？

恐怕我們目前還不能下這個定論。AI之于短視頻，不僅僅是簡單用戶理解和內(nèi)容分發(fā)。AI對于影音數(shù)據(jù)的理解和學(xué)習(xí)，創(chuàng)造和加工內(nèi)容的能力，對于情感信號的細(xì)致分析，都與短視頻產(chǎn)業(yè)有著密切的聯(lián)系。而AI技術(shù)能否真正成為中國短視頻平臺的壁壘，還要看短視頻平臺能否利用AI技術(shù)的未來成長能力。

簡單看來，AI技術(shù)與短視頻未來還有以下幾種可能。

1、 圖像處理技術(shù)對短視頻制作的加持

我們拍短視頻時用到的背景摳圖、美顏濾鏡等等，都是由AI供能。但AI與短視頻制作之間絕對不僅于此。

在去年快手成立的AI技術(shù)實(shí)驗(yàn)室Y-Lab里，我們可以看到很多關(guān)于圖像語義分割、AR貼圖等等技術(shù)的全新進(jìn)展。比如精準(zhǔn)捕捉人體姿態(tài)進(jìn)行進(jìn)一步的圖像處理，通過視覺慣性里程計(jì)讓AR貼圖效果更真實(shí)等等。同時Y-Lab還研發(fā)出一套可以在不同硬件能力手機(jī)上運(yùn)行的深度學(xué)習(xí)推理引擎，支持CPU和GPU兩種模式，和硬件架構(gòu)進(jìn)行了深度優(yōu)化。

加上移動AI芯片、陀螺儀等等手機(jī)硬件能力的不斷，未來用手機(jī)結(jié)合AI拍出電影特效般的短視頻并不是幻想。就看誰能將算法和硬件完美結(jié)合了。

2、 多模態(tài)信息融合帶來的強(qiáng)理解能力

今天我們?nèi)匀辉谕ㄟ^圖像識別和標(biāo)簽來識別視頻中的信息，等隨著多模態(tài)信息融合能力的加強(qiáng)，我們可以分別通過圖像、標(biāo)簽、音頻和其他傳感器信號來共同識別一個視頻中的內(nèi)容。

宿華在演講時也提到，多模態(tài)信息融合是快手正在關(guān)注的一個新興技術(shù)。更強(qiáng)大的感知能力自然可以實(shí)現(xiàn)更好的內(nèi)容理解和分發(fā)。比如現(xiàn)在很多配音視頻是把悲情畫面配上搞笑的對話，以往單純依靠機(jī)器視覺對視頻畫面進(jìn)行分析，往往可能產(chǎn)生錯誤的理解。但如果把NLP對于語音的分析和機(jī)器視覺的分析結(jié)果融合在一起，或許可以讓AI也理解到其中的反差笑點(diǎn)。

3、 壓縮技術(shù)的發(fā)展

還記得美劇《硅谷》里貫穿全劇壓縮技術(shù)嗎？實(shí)際上隨著AI技術(shù)的發(fā)展，更小的內(nèi)存占用和更高質(zhì)量的畫面正在成為現(xiàn)實(shí)。2016年谷歌就曾經(jīng)推出過一種用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)壓縮圖片的技術(shù)，讓AI學(xué)習(xí)人眼對圖片的理解模式，忽略掉人眼難以發(fā)掘的數(shù)據(jù)細(xì)節(jié)。

如果這一技術(shù)進(jìn)入短視頻領(lǐng)域，由此帶來的帶寬成本降低和用戶體驗(yàn)提升，很可能成為短視頻平臺競爭中的重要籌碼。

另一方面，對于圖像處理算法模型以及計(jì)算量的壓縮也十分重要。Y-Lab就通過自主研發(fā)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，在這方面做了大量的工作。更快的處理視頻特效、讓視頻特效可以在所有手機(jī)上運(yùn)行，對于短視頻這種下沉比率極高的產(chǎn)品而言至關(guān)重要。

總而言之，AI技術(shù)剛剛露出了成為短視頻平臺壁壘的潛質(zhì)，打下了地基。目前我們看到的技術(shù)差距僅僅是個開始，未來在不同短視頻平臺之間是會相互追趕，或是差距拉大，才是中國短視頻平臺競爭的好戲。

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