做一款互联网内容平台，到底要懂多少AI？

Posted 2021-12-28 百度大脑

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信息超载时代，海量信息的处理对各大互联网内容平台来说是挑战更是机遇。

美国标普公司的报告显示，全球互联网内容产业的直接总产值预计到 2025 年底将达到 3438 亿美元。从用户规模看，我国网民使用率最高的 TOP10 互联网应用中，80% 以上的应用与数字内容产业直接相关，平均用户规模超过 6 亿。而这个规模持续稳定的攀升。

有料！互联网内容平台大有可为

 

事实上，AI已经被深入应用到了内容领域。通过人工智能技术，帮助平台完成内容创作、分发、审核及数据统计。但这仍不是全部，如果把互联网平台看成是一座super city，AI就是让整个城市正常运转的规则。在这样的规模下，只用人工完成整个城市的管理非常低效。而AI就是确保这个城市能智能高效的运转的有效工具。 

以短视频平台为例，凭借计算机视觉与自然语言处理技术，通过人、内容及二者互动数据的理解，形成众多模型；通过算法匹配，推荐给用户他们可能感兴趣的内容，实现人与内容、人与人的精准连接。 

百度在2019年上线“智能创作平台”并与人民日报强强联合推出创作大脑，解决内容平台在互联网发展趋势中面对的诸多痛点：视频智能拆条、图片智能处理、自动匹配字幕等等。

AI的应用，大大提升了内容生产、内容审核、内容分发的效率，有效助力了内容行业的长期发展。3 秒可以生成一篇快讯、1 秒可以审核 100 篇稿件、用智能分发之前平台每天曝光内容 5000 条，用 AI 之后曝光内容超过 120 万条的对比、使用智能推荐后人均时长提升 45%、点击率提升 19 倍，这些都是 AI 赋能内容带来的具体的价值和收益。

 

不止是大厂的游戏，内容细分场景的玩法各有特色

 

外场观众说：这是大厂的游戏？

不！数量庞大、类型繁多的中小型内容平台，都在不断投入AI+内容信息处理的的各种尝试：

识货APP：聚集大量运动潮品爱好者的平台。用户每天上传几万张鞋子照片，包括：鞋子外观，外盒或者鞋标，后台需要将鞋类照片进行分类处理，以便用户进行图像搜索时实现精准搜索。这里产生的照片分类工作量可想而知。但通过飞桨EasyDL平台图像分类功能，提交少量图片进行训练，形成鞋类照片分类API，并通过该模型将300W+存量照片、每日3W+的新增照片进行了分类。不仅补充了产品后台数据处理能力，替代原有10+人工审核团队，提升审核效率。

鞋子外观

 

鞋标

 

家图网：是一款聚焦在用户装修及家居设计的社交化电商导购平台。利用飞桨EasyDL实现海量图片分类并打标签。用户在上传家居图片后系统可以识别出多件家具商品并实现智能推荐。图片的利用率从过去的30%，提升到80%。相似图片推荐的改进，使图片点击率上升了30%。 

某财经类网站：针对网站上传信息进行分类打标更方便对新闻进行分类编辑，同时过滤掉虚假新闻确保整个平台的公信力。飞桨EasyDL利用NLP技术对新闻主体部分进行内容含义的辨识理解，实现内容的精准匹配和个性化定制。同时节约了原本近20人的新闻标签小组，虚假新闻的误判率降低了20%。

新闻标题分类处理

 

飞桨EasyDL提供零门槛指引，快速实现内容平台智能化

 

唯一的困难是，这类平台背后的企业，相比大厂，可能更难招聘到足够多的AI算法开发者，因而让这些技术的升级应用变的有些力不从心。

此前一份针对中部互联网内容平台的调研反馈中，提及技术人才匮乏是影响平台应用AI技术的主要因素，团队中AI技术人员不足10人的情况占到85.5%。

百度飞桨EasyDL零门槛AI开发平台的存在将这一难题迎刃而解。

基于百度全场景的AI技术实力，飞桨EasyDL能支持图像、语音、视频、文本多种内容的自定义分类，还可能进一步实现OCR文字识别、图像识别、文本情感分析等更为复杂的应用。

而全套的开发流程，几乎不需要编写代码，也不需要深度学习的算法背景，智能标注、模型训练、服务部署等全流程功能，都可以在一个平台简单实现。

12月2日，AI快车道-互联网内容平台专场公开课，将会从内容平台发展趋势及痛点切入，详述AI赋能内容平台进行智能化转型升级的突破口。

直播中将带着大家从技术到应用，解析AI在互联网平台各场景的落地要点，并解读飞桨EasyDL用户种各类互联网平台案例：新闻资讯平台、电商平台以及生活服务平台等，或许从案例中你会收获更多灵感。

不止如此，我们还带来了3天实训打卡营，手把手带你快速入局AI数字化内容平台~ 

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