Facebook的发展愿景

(一)新计划与硬件创新

Facebook要在中国开展业务，可能需要满足一些条件，例如服务器设置在中国境内、与中国企业合资，以及Facebook内部自建审查系统。Facebook收购了印度的一家公司What'sApp。它诞生于一个简单的理念：让星球上的每一个人可以与家人、朋友保持沟通，不需要成本，不需要赚头。What'sApp拥有10亿用户。但是，2016年2月8日，印度电信管理局明确表示不允许Fa-

cebook在印度继续开展Free Basics服务。Facebook在印度的免费互联网服务遭遇挫折。

Facebook将通过无线电技术、激光、无人机等将世界的其余部分连接到互联网。

1.Aquila无人机作为平台，为乡村提供宽带服务扎克伯格计划用太阳能驱动的无人机发射网络信号，帮助没有网络连接的贫穷国家接入互联网。每架Aquila太阳能动力无人机，能在空中一次飞行最多90天，向方圆96公里的人们发送网络信号。由于缺乏需求，在乡村地区部署互联网服务基础设施并不可行。

2.发展Terragraph千兆Wifi网络技术由于采用了频率较高的频谱，因此这种WiFi网络的信号很容易受到障碍物干扰，导致网速恶化。为此，Facebook正在开发一种新的编码技术。Face-

book开发的编码框架名为Open/R。Open/R基于开源代码，而未来也将开源。

利用这一编码框架，关于数据传送方向，网络中的节点可以更快地作出自动化决策。Facebook表示，这一技术将有助于推动Termagraph更快地发展，让网络速度更快、更高效。

3.Telecom Infra Project(TIP)计划这一计划将硬件和软件开源带给电信网络，是一次由互联网公司发动、联合电信运营商改变目前网络现状的行动。和Domain 2.0不同，Domain2.0是由AT&T这样的老牌电信运营商发动和领导，联合设备和服务提供商形成的项目，在开放性上多少还会受限于传统运营商的经验。TIP在合作的广度和开放性上都会有所不同，方式上可能更加多变、灵活。在传统运营商的支持下，利用其对互联网业务和用户的深刻认识会使得这个改变进程更加迅速。从2013年到2019年，全球电信运营商CSP的资本支出平均每年只有1%的增长，而互联网内容提供商ICP的资本支出每年的增长率约为17%。

ICP对行业的影响力也越来越大，投资的重点在于数据中心相关的产品和技术上。

4.未来网络的核心是硬件的标准化和上层功能的软件化

未来的网络变革将实现从“互联网应用被动适应网络”向“网络主动、快速、灵活适应互联网应用”的根本性转变。网络资源的部署打破行政管理体制和传统组网思路的制约，实现以IDC为核心的新格局。电信运营商在基础设施建设中更强调集中、控制、服务质量保障，而互联网企业更强调开放、分布式和尽可能高的服务质量。从Facebook在信息基础设施建设领域的几个举动(成立Intermet.org、推动Open Compute Projiect、启动Telecom Infra Pro-

ject)可以看到其对未来网络变革有着全新的理解和期待——这对运营商也会带来很多启发。

5.打造下一代开源硬件，将新技术融入其数据中心平台

Facebook使用大量强大科技——包括固态硬盘(SSDs)、图形处理器(GPU)、非易失性存储器(NVM)和闪存簇(JBOFs)——以打造新的服务器和存储装置，加速基础设施。这些升级是Facebook打造强大数据中心网络的一部分，这一网络将扩展互联网服务的边界。因为未来的人工智能和虚拟现实都需要巨大的存储量，高规格的数据中心则是迎接这些技术的必需的基础设施。Facebook要提前做好准备。

(二)人工智能

人工智能技术在各个领域中的实际应用，包括计算机视觉、人机对话系统、虚拟助手、语音识别和自然语言处理(NLP)等。下一代最好的企业将会把人工智能技术运用到社交、医疗、金融服务和教育等行业中。

1.Deep Text文本理解引擎

Facebook推出一款文本理解引擎Deep Text，试图让它理解用户帖出的每篇文章。媒体预测，这款人工智能引擎将会深刻变革公司核心产品体验。每秒能理解几千篇博文内容，语言种类多达20多种，准确度近似人类水平。更加快速地理解更多语言，更加深入地理解，Deep Text正在Messenger上缓慢而更加广泛地铺开。

未来方向：(1)更好地了解人们的兴趣所在，PageSpace的大众兴趣分类器，而它的技术核心就是DeepText。(2)文本的和视觉内容的综合理解。

(3)新深度神经网络架构。双向循环神经网络(BRNNs)比起用以分类的常规卷积或循环神经网络，文本理解错误率更低。将深度学习技术应用于文本理解，会继续提升Facebook的产品和用户体验质量。

2.人工智能助手：虚拟助理和聊天机器人

(1)这是Facebook未来的研发重点。Facebook收购Ozlo将能够加速聊天机器人的商业化应用。目前，Facebook上的商户数量已经超过7000万家。虚拟助理和聊天机器人是两个层面的技术，虚拟助理大部分会有基本的聊天功能，但不会把研发重点放在聊天上。比如微软的Cotana就是虚拟助理，微软小冰则是聊天机器人。同样地，谷歌助手(Google Asistant)是虚拟助理，而Alo是聊天机器人。

(2)机器人可以作为品牌商户的售后服务，也可以作为订购的渠道。由于品牌商户可以让用户在机器人中绑定品牌商户的官网账户，加上Facebook Messenger 具备支付功能，品牌商户就可以在Facebook Mesenger平台开展自己的电商。借此，Facebook就掌握了无数品牌商户的巨大的数据金矿，可以更好地定位消费者，给广告主带来更精准的广告投放。微软推出了自己的机器人，并宣称“机器人即是新APP”。Forrester Research研究预测，美国智能手机用户有80%的时间都只用在5个APP上。这也意味着，很多商户的APP被下载了之后，用户并不使用。而机器人有可能是解决这个问题的唯一方法。

(3)远期目标是建立一个真正的智能机器，可以与它直接对话，它能回答任何问题，并对用户的生活提供帮助。这件事对于当今的人工智能而言非常具有挑战性，人机对话系统、自然语言处理，所有这些的基础在于让机器学会人类的常识。

3.国内外合作

扬·勒坎，纽约大学计算机科学教授，Facebook人工智能科学首任总监。

他试图构建对图像和文字具有高级理解力的人工神经网络：能理解一张图片或一个故事中有什么内容，是如何构成的，以及下一步可能会发生什么。如果电脑学会人类常识，人工智能将给我们的生活带来真正冲击。基于神经网络的人工智能面临的大挑战是无监督学习(unsupervised leaming)，即机器仅仅通过观察世界就获得常识的能力，对此我们还没有算法。

2015年6月，FAIR在巴黎成立了第三个人工智能实验室，目前已经招募到了6名研究员，从事理解婴儿语言学习等项目。同时，Facebook还招募了图像处理、文本分析、语音识别及实施战略游戏领域的专家。Facebook的另外两个人工智能实验室分别位于美国纽约和加州的门洛帕克，这两个团队目前大约有50名研究员。

Facebook 与法国的StationF合作。人工智能的相关领域，比如深度学习、计算机视觉等研究一直是法国的传统优势。Station F不只是一个创业公司的孵化器，而是想培育创业生态。Facebook 与专注于人工智能的INRIA(法国国家信息与自动化研究所)合作，招募了图像处理、文本分析、语音识别以及实时战略游戏领域的专家。法国初创公司在大数据、物联网、生物医疗科技、人工智能、智慧城市、云技术和共享经济等各个方面都有强大的优势。

4.人工智能编辑

(1)Facebook的成长与其坚定的媒体化方向有着紧密的关联。回顾Face-book从2013年开始从逆境中成长的经历，无论是News Feed的改变还是Trending的推出，都离不开其媒体功能。2012年营业收入50亿美元，2014年收入170亿美元，2016年收入260亿美元。但是，Facebook发布的“新闻”，本质上只是用户感兴趣的“信息”。

(2)人工智能编辑的后果并没有被预料到。2016年起，Facebook新闻编辑引入人工智能完全取代人工。2016年7月，News Feed算法被进行了重大调整，排名第一的位置将提供给用户的亲友，而不再优先展示来自传统新闻机构的内容。但是，让人难以预料的后果是：在希拉里和大多支持她的美国主流媒体看来，正是以Facebook为代表的社交媒体上流传的虚假新闻，毁掉了希拉里获胜的机会;而且，扎克伯格是反对特普朗的。

Facebok新闻的传播，核心动作就是“push”(推送)，将要传达的新闻主动“推送”给用户。恰巧与竞选期间的重合，“推送”新算法使得谣言更容易迅速传播。

5.视觉识别与深度卷积网络

(1)视觉比语言的信息密度大。语言是一个相当低带宽(low bandwidth)

的渠道，信息密度很低。语言之所以能承载很多信息，是因为人们拥有大量的背景知识，也就是常识，来帮助他们理解这些信息。给人工智能系统提供足够信息的唯一方式是加入视觉认知，因为影像会比语言的信息密度高得多。你给机器看一小段视频，然后机器就能预测接下来会发生什么。如果能训练系统做到这一点，那么我们就已经创造了无监管指导的机器学习的核心技术。这是人工智能宏图的重要组成部分。如今深度卷积网络已可用于解决包括目标识别在内的各类计算机视觉问题。并且，随着网络深度不断增加，还出现了可用于图像识别、语义分割、ADAS等众多场景的新型深度卷积神经网络结构。

(2)DeepMask+SharpMask以及MultiPathNet的代码，还有研究论文和相关演示小样等资源将对所有人开放。DeepMask在网络中通过正反馈的方法预测了一个粗略的物体轮廓，SharpMask则在深度网络中利用逆向信息，通过逐渐使用更浅层次的信息来提炼DeepMask的预测结果。我们的物体检测系统遵循三步走程序—DeepMask产生最初的物体掩码图像;SharpMask细化这些掩码图像;最终，MultiPathNct确认由各个掩码图像勾画的物体。下一个挑战将是这些技术应用在视频中。在视频中，物体是移动的、交互的，随时间变化的。

(三)VR/AR正在孕育的VR、AR技术，将在未来5G时代对视频沟通方式产生革命性的影响。

Facebook在VR方面进行了全产业链布局，除了Oculus Rift、Facebook Spaces之外，还在VR拍摄设备上做了不少努力。

Facebook正在打造一个远胜于AR的技术，这种技术能够直接和大脑进行交互。直接读取大脑的语言中枢，让人们每分钟输入100字，交流的速度能比打电话快5倍。而该计划的最终目标是，在避免植入传感器的情况下实现相同的效果。该脑机接口会实现让人类用大脑流畅地控制AR和VR体验，而不是利用屏幕或控制器等硬件。这不仅将造福残疾人，也会改变并突破人类现有的依赖语言发声的交流方式。

(四)现代制造业

Facebook正在利用人际网络优势+智能化制造，促进万物互联，以成为智能制造和物联网的核心企业，凸显了Facebook抢占物联网高地的雄心。

(1)全美制造业创新研究网络(NNMI)。2013年开始，美国整合政府部门、大学、企业以及其他科研机构的力量，计划创建15个发展方向、研究领域、产业集群和创新体系都有所区别的新研究所。Facebok设立的硬件实验室也是美国众多国家和企业实验室之一，都是未来技术创新的基地。从创新效果来看，当前制造业的领军技术如机器人技术、人工智能、3D打印等几乎都出自美国。这启示我们要吸引BAT等互联网巨头成为真正的科技创新先锋，为高端制造业保驾护航。

(2)2015年8月4日，Facebook 开启了Facebook历史上最大、最先进的硬件实验室。未来十年，将建造各种东西，从Oculus头部设备，到太阳能飞机。扎克伯格的做法似乎正印证了制造业仍然是研发活动密集、技术创新最快的领域。通过进入硬件领域，新技术开发、验证、优化提高等全方位布局，可以使互联网公司保持在技术前沿，及早发现新的业务增长点。

中国的传统制造业一直萎靡，实体经济不振，但制造业恰恰是科技创新的主战场。实体经济复苏下，虚拟经济与实体经济的融合将势不可当。