最近我们可以看到，在很多场合，比如说乌镇的世界互联网大会，谈人工智能的，都是谷歌、百度、搜狗这样的公司。为什么会这样呢？人工智能技术，实际上最早开始下功夫研究的都是搜索引擎公司。过去无论是在PC时代，还是在移动互联网时代，搜索一直都是用户信息流量最大的入口。搜索公司天然需要对这些信息进行分析，对语义、语音、图像进行识别，通过算法得到更加精确的结果，于是进一步走向人工智能（AI）技术。现在很多公司出来谈AI，比如说AI在金融投资中的应用，又比如AI在虚拟现实中的应用，结果大家反而忽视了AI技术最早的朴素需求即搜索本身。
百度搜索公司总裁向海龙近期发表了一个演讲，里面提到了很多关于“搜索+人工智能”的干货，让我们得以管窥一二。
语音识别、信息分发的爆发式增长被大家低估了
向海龙在演讲中提到：“…我们的语音搜索、图像搜索等新兴搜索方式正在被越来越多地使用。今年年初至今实现了67%的增长，现在每天有3000万次的语音搜索，1000万次的图像搜索量。”语音识别技术作为人工智能的一个初级应用，一开始大家还没有认识到它的重要性。最近王小川在乌镇做演讲，语音识别已经可以做到同声传译，让许多在座的大为惊诧，实际上是业界对搜索公司语音识别的技术积累低估的缘故。以百度为例，其语音识别的准确率已经超过了97%。现在越来越多的人已经开始使用语音识别，比如说在手机上安装语音输入法。语音识别已经成了一个重要的互联网入口。
除了语音识别外，信息分发的爆发式增长也被许多人低估了。比如说现在有非常多的新闻资讯类的App，许多门户网站比如新浪网易都推出了专门的新闻资讯移动互联产品。而向海龙在演讲中就提到：“…我们从搜索数据中发现，网民对于新闻资讯信息的需求频次也越来越高…刚刚结束的美国大选，仅仅几天，相关搜索流量就达到了1.6亿…今年6月份以来，百度信息流流量实现了20倍的高速增长。”
所以说今日头条能做起来，跟这个大背景有很大的关系。基于这个战略方向，百度近期陆续推出了手机百度首页、百度新闻、百度好看、百家号等信息流推荐产品，向用户实时推荐个性化的资讯内容。按理说，百度是最有条件最早做信息分发的。用户要获取信息，目前搜索依然还是最重要的方式之一。
搜索从“人找信息”进化到“信息找人”
向海龙提到，要做好信息分发2.0，实际上是“基于搜索数据的海量沉淀，百度大脑强大的数据处理技术，通过对用户的实时匹配计算和动态建模，将信息标签和人群标签智能匹配，通过‘搜索’+‘推荐’相结合，实现真正双向智能适配的信息分发服务。”这一点大家很好理解，传统的信息分发1.0，所搜即所得，搜者对结果没有影响。在信息分发2.0上，信息会主动向用户靠拢。换句话说，机器会对用户的行为进行分析，实现搜索的结果包括机器联想后的推荐。百度通过AI技术，使得推荐的内容能够契合用户当下的关注点、兴趣点和使用场景，从而实现了信息分发的定制化。
这一点要做到需要大数据，需要比较强的机器学习能力。向海龙介绍，百度始终“关注着6亿多用户的互联网行为，通过他们的搜索数据、地理位置、知识图谱、交易数据等等上百个维度的行为动作，今天可以对单个用户最多打上200万个标签。通过精准的用户画像建模，（百度）可以在6亿用户中精准地识别每个人、了解每个人”。有海量的信息流数据，有百度大脑为代表的AI，搜索的进化一定会发展到人不用主动找信息，信息会主动分发给个人。
互联网公司必须要深度了解用户
要做到“信息找人”，最重要的是深度了解用户。可以说，几乎每一个互联网公司，都必须要做到深度了解用户。通过用户来定义产品，才能让用户认可产品的价值，对产品形成一定的忠诚度，为产品贡献口碑，并愿意对产品进行消费。也就是说，流量再大，不能深度了解用户的话，用户就不会留在你的体系内，用户也会流失，而且商业模式变现的难度也会增加。我们可以看到很多互联网公司，用户量很大，但就是要持续烧钱，就是没有找准用户的痛点，没有挖掘到用户真正愿意购买的需求。实际上只要做到这一点，互联网公司根本不需要烧钱，你提供的服务好，盈利自然不是问题。
向海龙提到的干货几乎把百度主要的战略方向讲清楚了，大家可以找来读一下。BAT正在做的事情看起来不一样，实际上殊途同归。社交网络会给你推荐人际关系，电子商务会给你推荐感兴趣的商品，内容分发给你推荐阅读或视频，这些都是在一步步走向“信息找人”。人和信息是互相影响的，互为表象，人工智能在人和信息的互动之间起到了一个催化剂的作用。
