张朝阳表示，在未来，社交网络通过视频和直播的方式构建。如果讨论2005年的社交网络，你关注的仅仅是PC端上的信息。而在2017年，你不仅通过手机你甚至通过穿戴设备看视频，看直播等富媒体。无论你在哪里，这将是一个联系紧密且高频的社交网络。从2005年Facebook和twitter先后出现，到12年后的今天，还有更多值得我们去探索。(谭宵寒)

图为搜狐董事局主席兼CEO张朝阳

　　以下为演讲内容翻译：

　　大家下午好，先自我介绍一下，我是搜狐的创始人兼CEO。

　　今天在这里，我想回顾一下中国互联网的历史。中国互联网的发展轨迹与美国类似却具有中国特色。简单回顾中国的互联网可以沿着三条脉络去追踪，第一个是信息1对N，第二个是N对N，第三个是内容形式，基本上构成搜狐的内容业务架构，最后，我还会讲到广告，这是我会讲到的第四点。

　　首先，互联网在中国的兴起与美国相似，都是1对N，这意味着一个消息来源、N个信息受众。搜狐最早开始建立网站导航索引，付出的代价是很大的。后来我们发现了内容的重要性，所以搜狐开启了门户网站原创内容的大门。由此，搜狐与新浪、网易一并成为中国三大门户网站。

　　作为关键词搜索引擎的百度，凭借其利用移动互联网的性质和移动手机的普及，通过将信息与移动端相结合的方式，后来居上，紧跟在三大门户网站之后。在PC时代，用户信息可以在短短几周之内被追踪并收集，但是在人们长期使用相同浏览器的情况下，门户网站并没有长期积累用户信息、收集用户画像的方法，但是时代在变迁，随着移动互联网的发展，移动终端成为了人们时刻携带的必要工具，人们日常生活的点点滴滴给予了足够的用户配置文件信息。而如今，机器深度学习配合电脑cpu和gpu强大的计算能力，我们可以利用电脑技术，从多个维度上匹配广告商与用户。

　　以上是过去中国互联网公司在PC时代如何利用用户资料为网站导航、门户、搜索提供信息。而当下，随着人工智能、机器深度学习能力逐渐成熟，在图像和视频制作上的应用也更为直高效。信息传递的战争愈演愈烈，而这一切，都被浓缩在我们手机小小的屏幕里的APP信息流里。

　　接下来，我们来谈谈交互行为和社交网络。其实1对N这种形式，已经存在多年，比如报纸和电视。而互联网的独特之处则在于其N对N的模式，即N个源头N个受众。最早期的网络社交起源于网上论坛，俗称BBS，我不知道你们当中是否还有人记得，后来论坛逐渐演变成为了个人主页，随之进一步升级成为了博客，从BBS到博客，在BBS时代，每个访客或用户都在留言板里被划分为不同的话题框，最极端的例子莫过于百度贴吧，不过，这依然是一个旧版本的留言板。在早期，搜狐也有类似的留言板服务，但从论坛到博客，互联网行业实现了质的飞跃，因为个人的理念变得越来越重要，一时间，用户信息画像的捕捉成为了互联网的中心现象。

　　从2005年开始的博客，到Twitter和Facebook。你知道，博客不仅仅是一个页面，因为你的访客看到你的博客，并且使用你的博客，如果有人想要浏览你的博客，他们就会来到你的页面。但从留言板到博客，个人主页出现了，网友不再是一个笼统的概念，个体的影响力初见端倪。而从博客到Twitter和Facebook，个人主页被分成了两个页面。一页是你的个人资料，另一页是你的工作状态，你可以关注其他人。就算不去任何地方，人们也可以浏览到所有朋友的状态以及他们正在做的事情。

　　这真的是一场革命，如果一个人想要访问别人的博客，他需要主观做出决定并主动去搜索想要访问的博客页面。但要是通过社交软件点击关注一个人之后，人们就不需要有任何特定的意识行为，只需要坐着接收信息，而这，就是创新，就是革命。现在人们可以通过软件社交，建立长久稳定甚至永久的人际关系。经研究表明，地球上有70亿人，任何两个人都可以通过“六层关系”找到对方，人与人之间的距离被拉近，遍布全球人际关系也不再遥不可及。

　　中国版的博客，叫做微博，当然，微信也符合个人迷你博客的性质，连接了千千万万的用户。一夜之间，社交媒体以其空前的高效在中国炸开了锅。想想电子邮件和短信，微博则是升级加强版的通讯工具，在有N个受众的情况下，量变带来质变，比如，如果你发了一条微博，有人跟你转发了，又有别人跟着你的粉丝转发了，它就像一个原子弹，导致了一系列的裂变和组合。从数学角度考虑，这种自动爆炸传播效果会带来多少种新的交互方式的可能，又会给人们带来多少交流的机会?

　　第三条发展脉络是内容的形式，从开始的图片到现在的视频，再到实时的直播。现在很多的中国人都在进行直播，尤其是那些一直在直播的年轻女孩们，粉丝会在网上给她们支付小费。

　　现如今，移动手机依靠其强大计算能力，将这一切新生内容聚集到自身。实际上，手机本身不仅限于接收和消耗视频/内容信息，它更是内容的贡献者，而且很方便。现在已经没有人使用相机了，你的手机就是相机。你甚至可以拍下一段视频，然后把它传到你的社交网络上。因此，内容的生产、传递和消费也变得相对容易。这就是是第三条发展线，互联网前20年的发展和积累，为现在的我们创造了的更多机会，在如今的移动互联网时代，每个人都可以用手机做各种各样的事情。

　　关于机器学习方面，如何掌握用户的资料和行为，并进行精准的匹配推送成为时下最热门的话题。当你用你使用应用程序在线上做各种各样的活动时，购物、阅读、冲浪，这一切的行为模式和数据都在被记录，都可以随时被提取。你的用户画像随着你的线上行为逐渐丰满，而搜索引擎通过自动学习，对用户动向日渐敏感。比方说，每当用户访问一个网站时，他可能带来1000个参数甚至10000个参数的大数据的坐标，比如你是谁，你住在哪里，你在网上买了什么产品，或者你在阅读什么新闻。机器根据这些参数，会在成千上万的文章中，为你精准推送，因为机器能够比人脑更好地理解内容。过往的互联网过分依赖于关键词进行分类，军事、国际、八卦，或者关于其他东西的，以最单一的维度对文章进行分类，但是现在机器可以做到前所未有的精算分析，这篇文章对于该用户是太简单还是太复杂，文章的视角是激进还是保守，机器都可以通过智能的方式分类总结这些文章并推送给相对应的读者用户。

　　接下来我们可以谈谈声音和视频的内容展现，比如你有一个很多帧组成的视频，时长约在1-5分钟，每帧都有一些人出现，通过人脸识别、颜色等等因素，机器会总结这段视频的内容及含义。打个简单比方，你可能是某位名人的粉丝，所以你很有可能会在社交媒体平台上发布有你偶像的视频片段。由搜狐人工开发声调识别和图像鉴别功能将视频转化为文本，接下来的工作就由机器全权操作,现在的智能机器非常强大,你只需要把整个参数放进一个大锅里,让这个大锅自然煮沸，你就可以获得最想要的最优匹配。

　　在1对N的模式下,人们的信息来源主要有两种：社交媒体和新闻APP。这两种不同形式的信息服务方式相互竞争,争抢用户资源。你可以选择留在你的社交网络平台上,等待别人来分享文章和资讯，也可以不停地刷新在你的Facebook和选择你想要关注的公共主页，让人群过滤内容最后呈现给你， 或者你可以选择使用新闻APP，让机器为你选择你下拉的内容。在这两种信息源的形式中，人们要么选择留在社交网络中，要么选择使用新闻APP。