1. 内容分发在直播平台中的AI应用

首先，根据直播平台的内容，可泛分为三种：内容创作者（主播）、视频直播、小视频；

其次，从内容的“进与出”，可分两大方面：一是内容的审核监管，二是个性化的内容分发。

最后，内容的生产创作方面（这个本文先不讨论，以后单独再发）

1.1 内容的审核监管

该场景聚焦的是：科学管控、提升效率，降低成本。

1.1.1 先说：问题和风险

（1）直播内容监控复杂度高，人工易漏判

违规的直播有多种类型，如涉黄、广告、侵权、赌博、暴力、政治、敏感、屏中屏等，人工以或标准化的审核模型难以精准识别，误判、漏判的概率较高。

（2）网络直播规模庞大，人工审核成本高

监管要求24小时实时进行，虽然违规比例占比不高，但为了做到“无漏网之鱼”，需要投入大量的人力、物力和财力进行监管，运营成本压力增加。

（3）直播流量聚焦夜晚，人工审核效率低

夜晚疲劳，人眼识别精确度降低，出现误判漏判的概率上涨，审核效率降低，难以达到网络直播的内容监管需求。

（4）主播实名及直播实时验证难

一是主播注册的实名验证，若完全依靠人力审核，人力成本增加，难以做到真实有效的审核；二是每次主播直播时，都验证是否属于本人在直播，这又增加一部分人力成本，运营难度上升。

1.1.2 再看：传统的解决

传统的审核方式主要有三种：

• 纯人工审核：人员“三班倒”工作，人眼鉴别该图片或视频是否违规；
• 建立MD5数据库：网监建立存储违规图片、视频的MD5数据库，用户上传后自动分析MD5是否合法，则可避免涉黄内容重复分享。
• 传统的智能审核：如识别色情图像，基本是通过图片 RGB 值识别肤色比例；通过建模识别异常动作、敏感部位等。

弊端：这些审核方式都存在较大的漏洞。“三班倒”的人工容易导致审核效率低、误判漏判多等主观性问题；MD5则非常容易被篡改；传统智能识别色情图片准确率低、经常误报等。同时，对近两年热门的视频直播审核需求更难以满足。

1.1.3 应用改进：AI

基于上述场景与问题，可引入AI技术落地优化。

（1）方案：利用AI识别+人工审核的模式

（2）场景：如举例“鉴黄”：通过鉴黄模型对内容分析的类型为“色情”、“性感”和“正常”三类，并且机器会自动将识别结果分为确定和复审两部分，确认部分的识别精确度达到或超过人工，无需复审，对于复审部分，机器会根据可能性排序，人工再根据概率从高到低来审核。

同样，可延伸至主播封面图等审核任务。

1.2 个性化的内容分发

聚焦：视频直播的推荐结果与用户的心理预期重合度变大，用户在观看直播时的选择更加直观和精准，用户的活跃度明显提高，平台的点击率和留存率明显上涨。

1.2.1 背景

大数据时代，对于电商、内容型产品，个性化推荐已成标配，应用好处不多复述。

此处的内容分发，侧指的是前端的个性化内容排序，即个性化推荐。

目前主流的推荐算法是协同过滤，推荐引擎是多种推荐算法组合的。此处也不对算法层面过多开展，侧重关注的是：无论是何种算法引擎，都是基于用户画像、货物（内容）画像的基础上进行计算。没有这些基础特征是难以开展个性化的内容分发。

同时，用户画像中的兴趣、行为偏好，往往受内容画像所映射的。如A用户阅读一篇名为“周杰伦最新演唱会定时间了！”，可能会被标上“娱乐偏好”、“周杰伦”等标签，并通过不同的行为给予不同的权重分值。因此，如何识别出内容的特征，是影响着个性化内容分发的效果、效率、体验。

1.2.2 利用AI挖掘出内容特征

此处只针对视频直播进行分析。

利用AI技术从人脸、图像、音乐和语言四个维度对视频直播进行分析和理解，可以对其做出基本的分类，特征化。

（1）从内容看特点

• 从内容识别难度来看，视频直播比文章、图片的难度要大；
• 从内容特性来看，直播有互动性、场景性、才艺类型等，甚至还有“主播”调性；
• 从内容时效来看，直播是实时的；
• …….

（2）应用流程

首先，按上述特点，应对视频直播的内容按多种维度划分，利用AI对内容识别，挖掘出丰富内容特征。

其次，由于直播是实时性，是由主播产出，是先有主播再有视频直播内容。因此，此处的对直播内容识别出的特征，应是给主播打上。

最后，可以考虑一种的个性化内容分发是：用户特征+主播特征，进入推荐引擎计算，召回一批符合用户偏好的“主播权重列表”。此时再去查询这些主播是否有开直播、直播开始多久了、亲密程度等等维度进行综合推荐，以达到个性化内容分发。

（3）AI识别维度、内容分发排序

列举一些对内容识别的特征维度（举例一些，不全）：

从直播来看：

• 互动性：主播与粉丝的互动情况，包括语言交流反馈、问答情况等。
• 打赏性：打赏刷礼物，直接反应收入状况。有时需考虑业务的干扰，利于平台佣金收入。
• 时长度：直播的时间长度；
• 场景：直播的场景，是户外还是户内。如直播间、运动场、健身房、车内等；
• 物体：货物、摆件，美妆物品等；
• 离场：是否有离场，频次等。

从主播来看：

• 行为：唱歌，聊天，表演，魔术，解说，多手势…
• 声音：甜美系，女汉子系，治愈系…；
• 才艺：弹琴，唱歌…；
• 风格：韩系装扮，性感，成熟，绅士，运动阳光，萌妹子…
• 性别：男，女…
• 年龄：年龄区间，或XX后，视模型口径；
• 颜值：….

举例：

• 风格：一个喜欢做嘟嘴表情的年轻女主播，会有很大可能被打上“萌妹子”的标签（人脸识别）；
• 颜值：基于颜值模型判断主播的颜值分（人脸识别）
• 声音：基于模型判断出主播的声音（语音识别）
• 手势：一个主播常喜欢做比心、爱心、嘟嘴等一连贯的手势肢体动作，可能被打上手势大人、爱互动等标签（动态手势识别）

上面这些的识别基本都需要结合AI技术进行，挖掘出内容特征作为推荐使用。

（4）个性化内容分发的排序-算法

自己YY一下基本的维度：

（5）其他

个性化的内容分发，可以用于多个场景，如搜索结果页、首页、关注页等，基于不同用户分群进行个性化推荐策略。此外，除了在内容特征识别应用AI，在推荐引擎中的深度学习、知识图谱也是AI在支撑。

2. 自然语言对话在直播平台中的AI应用

首先，NLP涉及领域很多，凡是有自然语言（语音、文字）输入的场景，都有可能会使用到。如语义分析、机器翻译等。此处的自然语言对话，侧指智能助理/智能问答/语音服务等方面。个人理解是：即利用AI技术打造出：统一的CUI（对话交互界面）、一站式的整合信息&服务。

其次，若按对话的场景区分有：封闭域对话、开放域对话。通俗的说，前者是”要求用户输入指定地话语才能继续对话”，输入输出是可枚举的、有明确始与终；后者是“用户爱说什么就说什么都可以持续对话”，输入输出无法穷尽、无明确流程。

若按对话内容方式有：文字、语音。（一般情况下，文字可以直接处理，如果是语音，通常情况下需要将语音转换成文字（ASR技术）

一般原理是：是用户输入，引擎内部通过长期积累的知识，首先经过自然语言分析，在通过语义理解、上下文分析进行知识推理，从而生成个性化的答案，输出给用户。整个典型的自然语言对话如下图。

最后，从几个场景去分析，包括有：客服机器人、语音助手、直播间辅助。

2.1 客服机器人

基本原理是：输入的是用户的问题，引擎内部通过长期积累的知识，首先经过自然语言分析，在通过语义理解、上下文分析进行知识推理，从而生成个性化的答案，输出给用户。整个典型的自然语言对话如下图。

2.1.1 现状

客服机器人依据媒体类型分为两种，基于电话语音，基于文本信息。前者如10086的自助语音服务；后者一般是置于应用中，能解决简单而又大量重复问题，以节约成本，如淘宝的小蜜、万象，直播APP里的客服助手等。

从输入方式来看有：语音输入和文字输入，技术上的区别是语音输入要做语音识别，将语音信号转换成文字。目前客服机器人主要是两者都支持。

从输出方式来看有：文字输出、图像输出、语音输出。这个类型视业务需求、产品场景所决定。目前客服机器人主要是文字输出，一般基于用户画像预测问题、热门问题前置等。

如下图的所示，属于能支持自然语言对话（语音+文本）的客服机器人。

问答机器人其实是在头部问题上实现了综合过滤，然后通过对话的形式反馈给用户，如果用户实在问的是长尾问题，问答机器人回答不了的，此时可走人工客服。满足了用户九成以上问题的直接答复，是问答机器人的核心目标。满足在服务上，缩短服务寻求路径与服务寻得率，从而提升用户自助体验，降低人工入线率，降低运营成本。

2.1.2 对话增加情感分析

即相当于赋予客服机器人EQ，能在对话中对语义进行分析，精准感知用户情绪，并在回复表达中蕴含相应情感，让互动更有温度。

原理是自动识别对话过程的文字或语音，尤其是带有主观描述的进行情感分析，如，可以识别生气、喜悦、失望、着急等多种人类细分情感，对此生成相应带情感的、口语化的表达，若判断精准，能让用户体验佳，不冰冷。

举个例子如下图，JD客服JIMI机器人增加情感分析，从IQ到EQ的升级，用户体验上是有明显差异的：

此外，增加情感分析也可用作对话质量（服务）评估。如根据前来咨询的客户来时的情绪，以及离开时情绪的对比，就能从另一个维度感知此次服务的质量。既可以用以考核客服人员，也可以用来改进客服的服务。

2.1.3 对话增强自我学习

场景：客服机器人无法满足用户需求，出现呼叫人工客服。

在人工沟通-解决的过程，客服机器人应将此对话过程沉淀学习。如记录下：呼叫人工客服前的对话过程、人工对话的过程，分析不足与改进点。若每一次人工解决问题，中间的所有信息都被人工智能所记录，多次学习自我进化，能提升客服机器人对话服务质量。

2.14 对话增强意图分析、上下文分析

场景：客服机器人增加意图推荐模块，当开始对话过程时，能基于用户过往的行为偏好分析，主动预测用户意图，提供相应信息。（非常见热门问题）

场景：对话过程中的上下文，分析预测相应的场景、语境，进而精准服务。

2.15 其他

不能以对话轮数多少相比。

比如，人类用户与小冰的平均每次对话轮数可达到23轮，微软对此也颇为津津乐道，但是，在客服上，如果机器人要与前来咨询的客户对话23轮，才能给出答案，你可以想象客户的反应会是什么。

2.2 语音助手

相比较于客服机器人，语音助手更是起到连接、推荐作用。用户通过输入语音或文字，可调用直播平台内各项功能、服务。整个对话过程是类似开放域的场景。

• 场景1：如用户输入“我关注的主播有哪些已经开播？”，得到对话可以是告诉有哪些主播在开播，开播多久了，直播间的互动情况，甚至根据用户偏好及其他维度分析，优先推荐哪个直播间；
• 场景2：如新用户刚来，又没有强目的、强关注的主播等。或许可以通过助手进行对话引导，获取偏好进行直播推荐，甚至是某个主播，并将该主播的一些信息进行描述，让用户多方面了解；
• 场景3：如猜你喜欢什么主播或直播，那么助手对话过程的引导可以有多种，或许通过用户自拍、发送某些图像信息等，给出相应趣味的关联分析，如性别，年龄等，以此提供个性化推荐服务；
• 场景4：……

2.3 直播间辅助

自古民间出高人。对于直播的平台是欢迎各大IP入住开播，主播也乐于展显看家本领。而直播更具强调互动性，直播过程中需要通过言语肢体等与粉丝互动，其中，言语表达尤为基础重要。

2.3.1 场景一：语言表达缺陷

有一类人，他们身患绝技、各怀才艺，却有表达缺陷，如哑巴。在如今强调人人是IP、自媒体的时代，他们可能因此而失去一些做主播的机会。

但是，他们本身是懂表达，如唇语、手语。从本质上，一切人类沟通的语言都属于自然语言。因此，能利用AI的技术手段进行识别、跟踪，通过NLU进行理解、翻译，最后输入语音表达。

关于辅助声音，创作者录音通过声音模型学习，尽量拟合原声或差异个性化的。

同时，若声音实现不理想，也可以将唇语或手语识别进行文本翻译，也是一种互动方式。

2.3.2 场景二：直播环境语音不可用时

直播过程中或许存在一些语音不可用的场景，如噪音突然变大、摄像头未配备麦克风（损坏）。这时，若主播调用唇语识别功能，基于以上原理能保持直播间互动正常，避免突然冷场中断、离场等情况。

2.3.3 场景三：直播间辅助

场景：针对现场直播解说类，为主播解说提供辅助。如，体育、游戏等竞技类的比赛直播。

这里的辅助有4个方面：

• 针对直播视频的信息：能实时提取一些相关的信息。如动作、球员信息，能够识别并输出文字记录，类似对话模式，或许可以供主播对大盘比赛有参考；
• 针对直播间的互动解说：有时候主播对于粉丝、或者解说某些内容有些疑惑，如想中途插入一些故事或者其他相关情节、解答粉丝的热门问题。此时直播间的助手可以将这些对话记录并分析，根据热门信息或关键词进行寻找，以供主播进行参考以更好解说，或许也能满足粉丝的互动提问，活跃氛围。
• 针对直播视频，增加虚拟主播解说。如某场球赛直播，在视频中进行识别，如球员头像、动作行为、跑动轨迹等特征，再用语音的方式来为用户解读比赛进程，提供精选球迷评论、分享球星趣事等; 或许用户还可根据兴趣选择喜欢的球星观看，让虚拟主播成为自己专属的机器人解说员。
• …..

4. 总结

最近对AI进行学习了解，包括从概念知识、应用领域、AI产品经理的相关工作流程等方面。同时参阅其他资料信息，对于AI PM有一些看法总结，其中这些也是和传统PM差异点：

4.1 需要了解技术现状

这里的现状，侧重是指技术原理、边界。每一项技术都有边界和最优应用场景，尤其目前AI技术相对是不够成熟的，那么了解好技术可能实现的能力范围、所需的成本、当前存在的技术瓶颈…，具备这些基础会更好去沟通、发散和结合。

4.2 需要寻找并定义AI业务场景

正如上述所言，理解技术优劣势的基础上，寻找到可以提供更好用户体验的业务场景。也就是说，如何结合当前现有AI技术与业务场景，为用户提供更好更便捷用户体验的产品。因此其中主要的工作就是：完成当前技术与现有市场需求的映射，侧重对场景的思考。

4.3 多一层评估、多一层挖掘价值

当前AI技术的实现成本相对还是高。也并非有想法就能实现，即使条件+成本都能满足时，也存在较大试错风险。因此还需对场景多思考，充分评估产品定位、用户价值、成本、商业价值等因素是否相匹配。让现有技术所定义的产品价值能够转化为商业价值。

4.4 与互联网产品经理的差异

（1）关注业务的范围不同

互联网PM可能会深入关注局部业务范围的产品优化与用户价值，而AI产品经理可能需要在基于公司业务的整体范围，寻找存在AI优化的场景需求。

（2）多了一种语音交互方式

机器学习促进了语音识别技术的发展，也促进发展了语音交互场景。AI语音交互的设计可能比手机/PC端的交互设计难很多，因为语音交互系统不是限定好的GUI操作界面，而是不便于规范且自由延展的自然语言。会话的开放性意味着 AI 交互设计者必须考虑用户可能采取的几乎无数的选择。要能够理解用户，了解他们的动机，然后合乎逻辑地思考如何引导他们完成一件事情。

（3）更多的理论基础支撑

机器学习的理解、算法模型优化等等。

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