百度AI終極搜索：無框、無界、無極，如何實現

近日，百度副總裁吳海峰在公共媒體上發表文章，闡述人工智能搜索，未來的發展之路，從無框、無界、無極三個角度闡述，百度未來人工智能搜索可能走向的終極目標。

其核心內容主要講述了基于結構化數據，在AI的參與下，通過海量數據的學習與分析，快速調取精準搜索結果，推送給用戶，便捷的搜索體驗，其中強調：

①無框

傳統的搜索，仍舊是基于搜索框，進行內容輸入，在未來，基于語音識別技術的發展，搜索體驗完全可以脫離搜索框，所用的終端也不僅僅依賴于手機，而是廣泛應用于智能硬件，比如：百度智能音響。

②無界

無界強調無邊界，任何智能設備都可以通過“搜索入口”調用與相關聯，比如：智能手環、智能汽車、智能家居、智能冰箱、智能電視等。

舉例：你可以通過智能手表，遙控智能汽車到指定的位置，上車后，你可以語音搜索果汁的做法，發送給家里的智能榨汁機，并且預定當晚9：00的世界杯球賽。

③無極

無極是一種終極狀態，在任何場景下都可以依靠智能終端進行搜索，舉例：利用智能眼鏡，透過“百度識圖”基于AI的技術，你可以快速識別圖片的內容，比如：植物的名稱，景點的歷史背景，甚至對于服裝而言，可以一鍵到訪相應購物中心，直接下單。

其中，值得思考，且面臨巨大挑戰的是：

人工智能終極搜索，在搜索結果中，直接調取1條答案，對接相應賬號，比如：熊掌號，輸出結果。

這相對于有搜索結果列表的展現，有著巨大的差異，顛覆現存的搜索生態與商業模式，主要的原因如下：

①優質賬號，流量越來越多。

②新入內容源，缺少有效流量入口。

基于搜索引擎的本質，快速提供滿足搜索需求的解決方案，基于算法的識別以及對用戶行為指標的評估，算法總是傾向調取信任度高賬號的內容，也可以理解為權重較高的賬號。

而對于新入內容源，可分配的流量相對極少，這樣勢必造成全網數據量銳減，僅存少數部分優質內容站點，這對于機器學習，又是一個悖論。

這種線上狀態顛覆了以往的二八理論，而是少數賬號獲取線上80%流量，眾多中小賬號搶奪20%流量，很顯然從商業的角度來看，這樣操作：百度未來的發展趨勢，勢必會自身打造全網的內容矩陣。

但稍加思考，這并不是一個長期可持續的發展戰略，略顯故步自封，無博弈，無競爭，而AI脫離了海量數據，也就失去了實際意義。

那么，有什么方案，可以解決這個問題？

易捷網絡認為，未來的人工智能搜索，搜索結果的展示，仍然會分為兩種：

1、無搜索爭議

對于無搜索爭議的內容，百度會直接給出答案，比如：15*15等于多少。

2、有搜索爭議

而有搜索爭議的，仍然會通過搜索列表展現，比如：魚香肉絲的做法，不同地區，不同的人，口味不同，所需求的結果也不同。

有人覺得這仍然是在搜索結果列表中展現不同結果，與現存搜索狀態，毫無改變，并非是直接調取1條答案。

實際上并不盡然，未來的人工智能搜索，應該可以做到如下內容：

針對不同地區，不同個體的興趣偏好，依靠算法，調取不同菜譜站點的某一段內容，用于從新組合成一個符合目標用戶搜索需求的完美解決方案，這也是千人千面的終極理想結果。

并且在內容結果頁面，給出相對應的版權站點，來源標識與鏈接。

這樣的操作，就平衡了內容流量的分配，即便你是新入的內容源，由于某個頁面提供了優質的解決方案，仍然會獲取不錯的流量，從而形成一個開放的，良性循環的搜索生態。

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