針對這一痛點 ， 百度網盤基于AI算法實現比本地相冊更強大的智能分類能力 。 相較于手機相冊常見的日期、地點、人物等粗放分類而言 ， 百度網盤基于機器視覺、知識圖譜等AI技術 ， 可實現對照片本身的深層理解 ， 基于此給照片打上歸類標簽進行智能分類 ， 大幅提高了用戶整理和查找照片的效率 。 此外 ， 百度網盤正在探索基于照片語義理解的照片復雜搜索能力 ， 用戶可通過類似于“在水庫邊有幾棵開著黃花的樹”這樣的自然語言去找到對應的照片 。
簡言之 ， 通過AI技術去理解內容本身 ， 再基于此對數據進行智能管理將是網盤的發展趨勢 。
二、云端數據容易沉睡 ， 主動消費難 。
很多人一直將數據同步到硬盤、云盤卻很少使用 ， 因為數據越多 ， 整理越難 ， 越不整理 ， 越難消費 。 隨著數據在云端日積月累 ， 用戶對內容的使用往往會“有心無力” ， 可能想去看看照片/視頻回憶卻不知道從何看起 。 這時候 ， 云盤要基于AI技術形成主動服務能力 ， 激活用戶使用 ， 讓內容不再沉睡 ， iOS自帶相冊上線“回憶”功能正是基于這一邏輯 。
百度網盤基于AI技術 ， 做了“回憶”升級版 ， 基于對照片內容的深刻理解 ， 百度網盤上線了AI智能推薦 ， 通過對用戶的意圖識別 ， 可智能篩選照片組合成用戶感興趣的回憶內容 ， 讓昔日的故事能夠重現在用戶眼前 ， 讓以前的照片不再“蒙塵” ， 這一功能上線后 ， 百度網盤每天有將近百萬的用戶翻閱自己的回憶 ， 用戶人均圖片消費張數提升了將近30% 。
實際上 ， 百度網盤的AI智能推薦服務跟iOS相冊的回憶要解決的問題都是類似的 ， 即對數據智能整理給用戶提供主動服務 。 不同的是百度網盤在云端基于更強大的AI算法和算力 ， 以及更全面的數據 ， 將“主動服務”這件事情做得更好 。
開篇提到的#如果回憶會說話#活動 ， 也是百度網盤基于AI技術讓照片不再沉睡的一次探索 。 看似簡單的“給照片智能配文案”功能 ， 底層技術并不簡單 。 根據百度研發工程師此前在“照片會說話背后的智能化技術解析”直播中介紹 ， 百度網盤&一刻相冊的智能配文應用了基于飛槳文心大模型Ernie-Vil智能配文服務 。 文心大模型可針對不同場景定制AI模型 ， 其中跨模態大模型(ERNIE-ViL)可同時對圖片與文字進行理解學習 ， 基于此再給照片配置的暖心文案絲毫不輸人工 ， 得到了用戶的認可 。 從整個技術實現來看 ， 要實現有意義的照片智能配文技術門檻還是很高的 。
三、云端數據體量龐大 ， 智能處理難 。
用戶使用數據的過程需要對數據進行處理 ， 比如文檔要編輯 ， 視頻要剪輯 ， 照片要美化……不過 ， 存儲在云端的數據有著不同的文件格式 ， 人們的處理需求也五花八門 ， 正因為此 ， 過去云盤只能提供基礎的存儲和少量的管理功能 ， 在內容的處理上能做的不多 ， 以照片視頻為例 ， 人們在分享前往往需要先下載再打開專門的美圖工具美化處理 ， 這中間涉及到很多步驟 ， 耗時耗力 。
百度網盤的探索是 ， 基于AI技術讓很多照片/視頻的處理在云端一步到位 ， 背后邏輯也很簡單：人們在手機上用來處理照片/視頻的軟件也是用機器視覺、語音識別、知識圖譜等AI技術 ， 這些技術在云端表現更好同時也是百度所長 ， 基于此 ， 百度網盤已在云端直接實現了照片美化處理、電影中英文字幕生成、電視劇自動加字幕、電影畫報等功能 。 雖然用戶下載照片/視頻在別的軟件上也可實現類似功能 ， 但百度網盤卻可實現從內容存儲到處理再到分享的一步到位 。
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