AI赋能和产品创新,加速百度海外输入法收割全球市场

简介: AI赋能和产品创新,加速百度海外输入法收割全球市场

经历了黄金十年的高速增长,到2018年,中国手机网民规模达7.88亿,近年来网民手机上网比例虽然继续攀升,但增速已大大放缓,国内互联网红利逐渐消失殆尽。与之相比,海外市场增速反超国内,AI技术能力、产品设计以及运营能力等方面积累的优势,加上以华为、OPPO、小米为代表的国产手机的海外扩张,让中国互联网工具类产品的“出海”前景充满想象。在北美、欧洲等多个国家风靡的百度海外输入法,便是国内诸多出海互联网产品中的优秀代表,这款来自中国的AI输入法产品,正在让全球用户日常的表达和沟通变得更有效率更加有趣。


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百度海外输入法主打两款产品,面向日本市场的Simeji目前是日本最大的第三方输入法,面向全球市场的Facemoji则在美国Google Play应用商店输入法品类排名首位,“百度海外输入法自2009年开始进入日本市场, 2016年上线全球输入法Facemoji,它支持120门语言的输入,用户遍布全球190多个国家和地区。目前,百度海外输入法全球安装量已达到1亿。”1月16日,在百度输入法“AI·新输入全感官输入2.0”发布会现场,百度海外输入法负责人姜锋分享了在海外成功的三大核心竞争力:“创新、本地化和合作共赢,使我们的产品能成功走向全球。”


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百度海外输入法负责人姜锋在发布会现场演讲


AI技术创新是产品力常青的法宝


强大的语音功能、更懂年轻人的AR表情以及具有当地文化特色的皮肤,是百度海外输入法在全球流行的重要原因。一款具有长久生命力的APP,一定具有强大的产品实力,而强大产品实力的重要前提则是技术创新保障。2016年开始,AI开始逐渐上升为百度公司级战略,前期在AI人才和研发上的巨大投入,近年来对百度系产品的赋能效应开始逐渐兑现。对于输入法这一天然的用户语音和文本输入入口,语音、语义、图像等AI技术的赋能,为用户提供更具智慧、跨越移动互联网时代的人工智能服务。


据了解,日文输入法Simeji 的语音识别精度已全面超过谷歌和 iOS 原生的语音识别精度。技术的强大支撑是百度海外输入法产品能力常青的法宝,智能语音识别的精准度在海外市场无出其右。


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百度海外输入法Simeji的语音识别精准度远超同类产品


除了语音层面的革新,百度海外输入法在其他功能中也加入了AI创新,最受用户欢迎的就是智能表情推荐功能。基于AI和自然语言处理能力,百度海外输入法深度理解用户情感,将表情预测做到更加智能和精准。


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百度海外输入法“表情预测”示意


此外,基于业界领先的人脸识别技术,百度输入法还将已有的AR表情功能带到海外,满足海外用户对个性化拍照的需求。目前AR 表情功能全脸共能识别278个点,单是眼睛、嘴部单个模型点数与同类产品的全脸点数持平。


接地气的运营和合作共赢策略才能俘获人心


很多来中国发展的海外公司因水土不服而最终退出中国市场,中国互联网产品出海也同样面临“入乡随俗”的问题。在喜欢板球的印度,百度海外输入法根据用户打字经常提及的热门球队,上线了专门为他们制作的球队主题皮肤,最终观察到用户下载量最多的那个球队皮肤,真的成为了当年的冠军球队,成功预测板球超级联赛的冠军结果,和印度用户玩在一起;在美国,它甚至还成为AI版章鱼保罗,利用AI技术理解用户对候选人的正负面评价输入,精准预测了美国大选结果…将产品功能和当地文化特色、全民情绪相结合,是它成功俘获全球用户一大法宝。


百度海外输入法拥有1000万个来自用户的原创表情词条,是全球最权威的表情社区。除此之外,它还深入当地,与国际顶级的影视、动漫IP或知名品牌联合,推出多种趣味皮肤、表情以及活动,目前单联合的IP就已超过100家(如hello kitty、小王子、大黄蜂等) ,这些创新和合作,非常受全球用户欢迎,同时也为合作伙伴们带来收益和强有力的品牌曝光,从而实现合作共赢。


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百度海外输入法和派拉蒙影业合作推出“大黄蜂”AR表情


聊到输入法,在国内大家可能联想到的是百度中文输入法、搜狗输入法,但与后者相比,除了国内深耕外,百度早早就开始了全球布局。在海外的十年探索,与谷歌微软多轮正面PK,让百度海外输入法收获全球一亿下载量。用户的选择让我们看到它在海外市场的巨大潜能,回到文章开头提到的海外市场红利,这些早期出海产品的成功经验,已形成了“头部示范效应”,未来势必将影响和激励着更多中国互联网产品“走出去”。

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声纹识别是基于每个发音人的发音器官构造不同,识别当前发音人的身份。按照任务具体分为两种: 声纹辨认:从说话人集合中判别出测试语音所属的说话人,为多选一的问题 声纹确认:判断测试语音是否由目标说话人所说,是二选一的问题(是或者不是) 按照应用具体分为两种: 文本相关:要求使用者重复指定的话语,通常包含与训练信息相同的文本(精度较高,适合当前应用模式) 文本无关:对使用者发音内容和语言没有要求,受信道环境影响比较大,精度不高 本课程主要介绍声纹识别的原型技术、系统架构及应用案例等。 讲师介绍: 郑斯奇,达摩院算法专家,毕业于美国哈佛大学,研究方向包括声纹识别、性别、年龄、语种识别等。致力于推动端侧声纹与个性化技术的研究和大规模应用。
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