總有些人，讓我們熱淚盈眶。

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阿北和王守崑要用推薦引擎改變世界

不知道現(xiàn)在的年輕人還玩不玩豆瓣，他們應該不會知道，豆瓣是最先提出“推薦引擎改變世界”這句口號的公司。

不過，他們對中國頭號文藝青年+理想主義者“豆瓣阿北”或許還有印象。

阿北（楊勃）1998年加入發(fā)明計算機的IBM做顧問科學家，兩年后出來參加了一個Python郵件組，并且從中發(fā)掘出積極分子洪強寧。

2005年底，阿北創(chuàng)辦豆瓣后，打算將洪強寧拉入伙，于是給他出了一道解BUG的面試題，洪強寧用Python完成后成為豆瓣2號員工。

洪強寧對雷鋒網(wǎng)回憶過當日見面的場景：“哈哈，阿北原來是用Java的，但是做豆瓣時他說自己恨死Java了，所以我們豆瓣一開始就用Python?！彼髞碇鲃咏敌郊尤攵拱辏龅绞紫軜嫀?，也是中國早期杰出的Python布道者。

在拿到融資前，整個豆瓣就阿北一個老板帶著洪強寧一個正式員工（負責社區(qū)管理的Brant當時還是兼職），兩人每周在咖啡館見面一次，聊到深更半夜，然后各自回家干活，直到2006年6月他們才搬到北京798藝術區(qū)旁邊的辦公室里。

網(wǎng)上一直盛傳豆瓣得名于公司所在地“豆瓣胡同”，洪強寧卻跟雷鋒網(wǎng)說，自己只是路過那里，并沒待過，只阿北在那里曾短暫居住。

從豆瓣成立第一天起，阿北要解決的問題就是信息過窄，他非常清晰的認識到推薦是一個行之有效的解決方案。

阿北和后來的張一鳴一樣，自己動手寫了第一版推薦引擎，這也是中文互聯(lián)網(wǎng)世界的第一個推薦引擎。

單從推薦效果來看，這個推薦引擎其實已經(jīng)相當厲害。當時豆瓣的主要用戶都是熱愛讀書創(chuàng)作的硬核文青，他們非常需要一個探索發(fā)現(xiàn)新書的工具。阿北幫助他們解決了這個需求，所以豆瓣開始風靡博客圈，也因此獲得許多流量。

但是從運行效率來看，阿北這個純Python的推薦引擎也同樣渣渣，隨著用戶的不斷涌入，很多時候運行一整天才能算出結果。

不過阿北并不像張一鳴那樣為技術不足憂愁，因為他有王守崑這個多年老友相助。

事實上，王守崑當時手里拿著兩份offer，一份是世界第一有錢的電商公司亞馬遜的，另一份就是世界第一有情懷的豆瓣的，這兩份offer需要他做的事都一樣——那就是推薦算法。

這并不是一個需要考慮的抉擇，因為王守崑義無反顧站到了阿北一邊，原因僅僅是豆瓣看起來更有意思。

王守崑老師對雷鋒網(wǎng)回憶了剛加入時的工作：“我作為四號員工入職后，頭兩個月只做了一件事，就是把阿北的純Python版本改成純C版本，然后推薦效率就大概提升了十幾倍的樣子?！?/p>

按照王守崑的說法，阿北的版本仍然是非常好的，他認為自己做的主要是優(yōu)化性能的工作。

同樣是2005年，同樣出身IBM，同樣覺得推薦有意思的徐易容創(chuàng)立了抓蝦，他聚攏了30位工程師，抓取了500多個博客和新聞頻道的13億篇文章，他計劃將機票、招聘、教育、餐飲通通容納進自己的抓蝦閱讀器，他甚至開始評價當時正在創(chuàng)業(yè)的師兄李彥宏“也沒什么了不起”。

如果用后來移動互聯(lián)網(wǎng)時代的說法，徐易容想做的抓蝦就是主打信息分發(fā)的推薦引擎，不過他始終沒有真正建立起一個推薦工具，從頭到底采用的仍然是傳統(tǒng)的關鍵詞規(guī)則匹配方法，主要是依靠好的產(chǎn)品體驗獲取客戶。

另外，徐易容的想法太大，做的也太早，抓蝦最后抓瞎，只能賣給豆瓣。抓蝦雖然沒有為豆瓣帶來多少技術，卻也貢獻了不少內(nèi)容資源。

在此之后，豆瓣開始做一個叫“豆瓣猜”的推薦產(chǎn)品，豆瓣內(nèi)部將書籍、電影、音樂稱為釘子，推薦引擎稱為錘子。阿北的任務是帶隊找釘子，王守崑的任務招人做錘子。

2007年，豆瓣第一個定義并且提出招聘“算法工程師”這個職稱。在此之后，廣大推薦算法人才終于有了自己獨特的崗位。

2007年谷文棟從北京航空航天大學博士畢業(yè)，他敲響了王守崑的面試大門，雖然阿北和王守崑都覺得他是少見的推薦人才，但是谷文棟最終決定創(chuàng)業(yè)，王守崑沒能招納到谷文棟，只好保持長期聯(lián)系。

一年后的夏天，國人的目光都集中在奧運盛典上時，谷文棟卻醉心于經(jīng)營自己討論推薦算法的郵件組和博客，很多推薦技術愛好者都是其忠實粉絲。

又過了一年，谷文棟和還在讀博的項亮一起成立面向推薦領域的專業(yè)社區(qū)ResysChina，并且計劃辦一場“ResysChina推薦大會”，將大家弄到一處好好聚聚，但是他們連個場地都沒有。

這時候，阿北和王守崑對兩人伸出了援手。

2009年12月19日，豆瓣支持谷文棟搞起了第一屆ResysChina推薦大會，不僅給大家提供點心飲料紀念品，而且貢獻王守崑擔任主講人上臺演講，國內(nèi)推薦技術愛好者紛紛報名。

不久前，谷文棟和雷鋒網(wǎng)回憶那天時說：“阿北當時非常激動，他說了好多好多話?！?/p>

王守崑上臺分享了很多豆瓣猜經(jīng)驗。

迅捷英翔的孫超和劉凱義講了怎么做推薦產(chǎn)品。

百度的張棟當時正在搭建鳳巢系統(tǒng)，有非常豐富的大規(guī)模機器學習經(jīng)驗，整段演講高屋建瓴而且故事性強，每一段話都妙趣橫生，將大會推向高潮。

以至于，后來谷文棟再辦推薦大會時，又再次找他。

2

張棟和宿華的意外之旅

張棟是中國搜索引擎界的臥龍鳳雛，當前國內(nèi)能叫得出名字的搜索引擎大多和他有關。

他1976年出生，碩士畢業(yè)于中科院，博士畢業(yè)于瑞士聯(lián)邦理工大學和美國麻省理工大學。

2006年底張棟加入谷歌，從事推薦引擎技術的研發(fā)。兩年后，作為第一個從谷歌加入百度的員工，張棟擔任了百度鳳巢廣告系統(tǒng)架構師，是最早將大規(guī)模機器學習核心算法應用在中國互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的先行者。

多年后的一個寒夜，張棟吃完火鍋后這樣告訴雷鋒網(wǎng)：“當前人們提到人工智能，首先想到的是戰(zhàn)勝國際象棋大師的 AlpahGo，人臉識別、自動駕駛等。但是我認為，人類迄今最大的人工智能應用就是互聯(lián)網(wǎng)搜索引擎?！?/p>

在張棟眼里，離開百度可能是他做過最錯誤的選擇，從他后來的創(chuàng)業(yè)來看，他骨子里仍然有很強的搜索情節(jié)。

時間回到2009年，張棟這年不僅在豆瓣的推薦大會上做了分享，而且還干了另一件影響深遠的事，他把自己在谷歌的好友宿華拉進了百度。

兩個人分工是這樣的，張棟擅長算法，所以能夠設計算法框架，宿華擅長系統(tǒng)優(yōu)化和工程，能做很多工程實現(xiàn)。

張棟那時候?qū)λ奕A評價非常高，每次見到谷文棟，都會忍不住自夸：“臥槽，哥們，我這邊有個天才程序員?！?/p>

張棟將百度鳳巢做起來后，百度收入飆升，凈利增165%，這也是百度領先騰訊阿里兩家的高光時刻，以后再也沒有這樣的機會了。

不得不說，谷歌對中國互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展真是影響深遠。

從根子上說，張棟在百度鳳巢做的大規(guī)模矩陣分解，和他前同事王益后來在騰訊廣點通做的大規(guī)模語義分解，其實大同小異，都是谷歌大規(guī)模并行化技術的發(fā)展。

谷歌間接給百度和騰訊送來了最強營收算法。

有人說，張棟并沒有將算法看得很重，他在第二屆ResysChina推薦大會上甚至提出了一個觀點，這個觀點被人解讀為“算法無用論”。

2010年的ResysChina推薦大會是在淘寶舉辦的。

這里有兩個背景：一是當時淘寶事事向亞馬遜看齊，亞馬遜有個說法——他們35%的交易是推薦驅(qū)動的，淘寶自然也開始重視推薦算法；二是當年淘寶雙11交易額達到9.36億的天文數(shù)字，這都是靠人工運營做出來的，阿里人很想知道還有沒有進步空間。

淘寶贊助谷文棟搞ResysChina大會的目的非常明晰——那就是搜羅推薦人才。

本來，這次推薦大會最受期待的嘉賓是谷文棟請來的以色列人Yehuda Koren，此人在之前的奈非推薦大賽上擊敗項亮團隊，獲得全球第一名。

甚至可以這樣說，這次大會之所以如此火爆，一半的原因都是Yehuda Koren會出席。

可惜Yehuda Koren這個人表達不行，現(xiàn)場效果一般般，反而是張棟在會上提出的4321模型反響熱烈，后來被廣泛引用。

黃建軍就曾經(jīng)說過：“推薦系統(tǒng)作為一個整體，包括UE/UI、數(shù)據(jù)、行業(yè)知識和算法，我比較信奉百度張棟的說法?！?/p>

王守崑也曾經(jīng)在知乎里給人家安利張棟的框架。

那么張棟的4321模型是怎樣的呢？

公式大抵如此：UI/UE占40% ＞ 數(shù)據(jù)占30% ＞ 知識占20% ＞ 算法10%。

這個說法提出后，有一段時間內(nèi)被解釋為“算法無用論”，人們詫異于搞出百度鳳巢的張棟怎么會提這樣的觀點。

在雷鋒網(wǎng)向張棟求證了4321的說法，張棟說了這么一句話：“推薦引擎大戰(zhàn)就好比奧運會百米賽跑，前面90%大家都能跑，剩下10%決定勝負?！?/p>

對推薦系統(tǒng)來說，10%算法是更珍貴的，因為這是做推薦系統(tǒng)的第一步，如果沒有這個，后面90%的實現(xiàn)問題都沒有機會解決。

這里接著說完第二屆推薦大會的故事，在這次大會上，阿里的人向谷文棟提了個問題：

“以阿里的體量搞一個推薦引擎，至少需要兩三百號人，而且都是價格不菲的頂級工程師，如果再考慮試錯成本，這個投入值得嗎？畢竟阿里現(xiàn)在雙11已經(jīng)很猛了，真的有必要再搞推薦引擎嗎？”

谷文棟正面沒有回答，而是反問了阿里的人兩個問題：“一、你們相不相信阿里業(yè)務還會爆炸增長？二、你們認不認可數(shù)據(jù)驅(qū)動的價值觀？”

后來的事情證明了阿里的選擇：IBM出來的袁泉被谷文棟鼓動去了阿里，并且受到重用，袁泉開創(chuàng)了淘寶推薦算法。

2013年雙11期間，淘寶光是靠推薦引導的交易額就達到56.8億。

與之相對照的，當當技術總監(jiān)王洪濤那時候也在搞推薦，可惜李國慶俞渝內(nèi)亂太嚴重，公司的技術革新也處在矛盾對立中，于是一步落后步步落后，從此與推薦無緣。

事實上，阿里面臨的問題也是現(xiàn)在很多互聯(lián)網(wǎng)公司面臨的問題——大公司在行業(yè)已經(jīng)占據(jù)很大份額，是不是還有必要搞推薦這么昂貴的東西？

有些東西雖然正確，但到底值不值得，這真是一件不好抉擇的事情。這就好比美國經(jīng)濟已經(jīng)傲視全球，是不是還有必要搞高鐵和特高壓輸電？

歷史進程給大國家、大公司、大人物的機會窗口，其實都是很有限的，抉擇甚至大于努力。

參加完推薦大會的張棟，也同樣面臨著是否留在百度的抉擇。

張棟做起鳳巢之后，在百度立下大功，也應該獲得獎勵晉升。

一位鳳巢前成員曾經(jīng)告訴雷鋒網(wǎng)，他們當時認為：“張棟做不了百度CTO，做百度的首席科學家還是可以的吧。”

不過，李彥宏顯然沒有同意這個要求，而是打了個大大的折扣任命他做鳳巢的首席科學家。（百度的隱秘故事可以參見科技史新書《沸騰新十年》，加下方小編微信可搶購預售。）

事實上，到這個時候，鳳巢團隊的人已經(jīng)不太滿意了。畢竟老大上不去，下面的人也很難上的去。

為了安撫鳳巢團隊，李彥宏特設百度最高獎，既然給不了精神獎勵，給些物質(zhì)補償還是必要的。

李彥宏將百萬美金的獎勵頒發(fā)給了鳳巢團隊。

可以這么說，這個獎一開始幾乎就是為張棟團隊所特設，后期需要獎勵別人，就延續(xù)了下來。

但是兌現(xiàn)時又出了岔子，張棟后來發(fā)現(xiàn)這個獎是分4年兌現(xiàn)的，于是憤而離職，其團隊內(nèi)包括宿華在內(nèi)的一批牛人也是那時候離開了百度。

2010年谷歌退出中國大陸留下巨大空白市場，百度在國內(nèi)搜索引擎中一家獨大，其他巨頭也想來分一杯羹。

周鴻祎在360找來了兩個團隊來賽馬，一支是董毅團隊，另一支是張棟團隊。

張棟對做搜索引擎可以說是駕輕就熟，而且在算法方面的積累和資源遠遠超過其他人，幾乎是不可戰(zhàn)勝的。

董毅是360老將，曾經(jīng)一手做出360最核心的殺毒技術QVM人工智能引擎，幫助360在極短時間內(nèi)擊敗各大國際殺毒巨頭。

董毅團隊的人后來這樣向雷鋒網(wǎng)回憶：“我們在搜索方面的經(jīng)驗和能力遠遠落后于張棟，沒人、沒錢、沒資源，但是董毅這哥們腦袋真特么靈活，他一開始就定下來一條路：不比算法，比想法?！?/p>

那“比想法”是怎么做的呢？

董毅當時的搜索團隊只有8個人，不可能像張棟那樣搞機器學習，但他非常懂殺毒。

他就專門搞了一個程序放在用戶電腦上，記錄用戶搜索日志，用戶點擊，用戶訪問了哪些網(wǎng)頁，然后把這些數(shù)據(jù)建成一個大的數(shù)據(jù)庫，并且進行排序，轉(zhuǎn)化成索引。

這樣做的效果就是，當用戶下次搜索的時候，在沒有網(wǎng)址導航的情況下，之前搜的網(wǎng)頁會排的最靠前，給用戶帶去了極佳的用戶體驗。

360搜索上線一周就超過了搜搜、搜狗，后來最多時占據(jù)了國內(nèi)35%的市場份額。

周鴻祎果斷裁掉張棟團隊。

不過，張棟團隊的成員們也不算倒霉，他們都被張棟推薦給了宿華。

2013年宿華在晨興資本張斐的介紹下認識人人網(wǎng)出來的程一笑，兩人一拍即合，將GIF快手改造成基于推薦的短視頻社區(qū)。

張棟推薦過來的人，很多都成為了快手的早期員工，所以快手短視頻早期才能在推薦算法方面爆發(fā)出驚人的戰(zhàn)斗力。

3

張一鳴和楊震原的趣味飯局

2014年，張一鳴打算收購快手，但是宿華太貴，只好轉(zhuǎn)頭收購了一家叫圖吧的公司。

圖吧的創(chuàng)始人是從貓撲出來的，她的名字叫張楠。

張楠之前每天在微博上給女兒寫一段話配一張圖，因為聽聞微博超過3萬條就會刪除多余微博，于是創(chuàng)業(yè)做起了圖吧。

圖吧會根據(jù)用戶瀏覽記錄分析用戶興趣，算是有點推薦的影子。

張一鳴后來對雷鋒網(wǎng)回憶了決策收購的場景：

“那天我和陳林從圖吧公司回來路上，陳林說快手太貴了。那時候快手已經(jīng)接受了1000萬美金投資，如果要收購至少需要幾千萬美金。我們就討論說，還是別收快手，收張楠團隊吧，讓他們進來嘗試下這個方向?！?/p>

后來大家都知道，張楠成為了抖音的創(chuàng)始人。不過這已經(jīng)是幾年后的事情了，張楠當時完全無法替代宿華，因為字節(jié)很長時間的大窘境就是沒有好的推薦引擎，抖音崛起有不少的功勞在推薦引擎身上。

從字節(jié)創(chuàng)立第一天起，張一鳴就在為找技術負責人這件事發(fā)愁。

早年在酷訊時期，張一鳴就常年潛水于ResysChina社區(qū)，他是見過高峰的人，所以也渴望高峰，但是公司早期太小，實在難容大佛，以至于張一鳴養(yǎng)成了這樣的挖人習慣——即當時沒挖成，之后一兩年還是給人打電話約吃飯，然后問工作情況。

當時，張一鳴曾經(jīng)找過亞馬遜推薦團隊出來的林承仁，想要收掉林承仁的無覓團隊（該團隊不少亞馬遜工程師），不過對方創(chuàng)業(yè)興致正濃被婉言拒絕。一年后，林承仁因為做出現(xiàn)象級產(chǎn)品無秘名聲大振，之后就轉(zhuǎn)向陌生人社交賽道，直到多年后才又回到個性化方向，這已是后話。

還有一次，張一鳴好不容易挖來百度技術委員會主席廖若雪負責技術，可惜廖若雪只干了一個月覺得沒戲就走人，張一鳴只好又重頭開始。

2014年，張一鳴終于請到百度大搜副總監(jiān)楊震原吃飯，在這次飯局上，張一鳴沒有談技術，而是大談對產(chǎn)品的理解，他跳出互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的角度，從產(chǎn)業(yè)的維度談起對信息分發(fā)的理解。

張一鳴對產(chǎn)品的理解讓楊震原佩服的五體投地，他后來私下表示，張一鳴的理解超過了他見過的所有人，所以他才愿意到頭條來試一試。

楊震原加入字節(jié)，直接帶動大量百度人相繼加入，其中就包括朱文佳等人。

朱文佳是楊震原一手培養(yǎng)起來的推薦天才，在百度時候已經(jīng)是架構師，到字節(jié)后長期負責算法工作，和項亮一起算是楊震原手下的推薦雙璧。

在抖音崛起的過程中，朱文佳就是那個向上的轉(zhuǎn)折點。

2016年末，張楠做起抖音后，經(jīng)過強運營確實在微博上小火一把，但是之后就陷入了增長瓶頸，而且這時候出現(xiàn)了更大的危機——內(nèi)容嚴重同質(zhì)化，如此長時間下去用戶一定會流失。

張一鳴找到楊震原，要求調(diào)朱文佳去負責抖音推薦，卻遭到了拒絕，因為他此時正支撐著今日頭條的DAU和廣告營收。

張一鳴從戰(zhàn)略的角度看到了抖音的重要性，于是三番五次找楊震原聊天，最后終于將他說服。

朱文佳負責抖音算法后，抖音迅速煥發(fā)出強大的生命力，進入用戶爆發(fā)期。

這里還有一個例子可以旁證推薦引擎對于短視頻社區(qū)的關鍵性：

Musically創(chuàng)始人陽陸育曾經(jīng)告訴雷鋒網(wǎng)，抖音和Musically產(chǎn)品上非常相似，但是推薦算法做得內(nèi)容泛化更好，他如果不把Musically賣給字節(jié)，至少還需兩年時間才能追的上，那時候肯定已經(jīng)晚了。

2018年抖音海外版Tik Tok合并Musically，之后三年下載量成世界第一。在產(chǎn)品出海這件事上，字節(jié)終于為中國互聯(lián)網(wǎng)打了一場勝仗。

4

其他人的故事

時間再次回到2012年，回到谷文棟辦的最后一屆ResysChina推薦引擎大會上。

這次的大會時Hulu贊助的，會場在清華科技園紫光國際交流中心，地方大很多，本來預備的200人席位遠遠容納不下想要參會的觀眾。

谷文棟不得不在宣傳欄里寫下“為了保證良好的討論氛圍，優(yōu)先考慮團隊報名”這個要求。

大會的演講嘉賓非常豪華，谷文棟甚至請到了Facebook核心的華人推薦算法leader石言心。

當時Facebook正是牛氣沖天之時，挖了大量谷歌、亞馬遜的核心算法人才，準備大舉進軍推薦領域，對外其實是相當保守的。

站在企業(yè)的角度來看，這也完全可以理解，因為當時谷歌和亞馬遜等國外巨頭也整天盯著Facebook，非常想要知道Facebook的具體執(zhí)行策略。

石言心在這種情況下能夠參加ResysChina推薦引擎大會，并且分享的主題就是“Facebook的推薦系統(tǒng)”，這對于國內(nèi)推薦人進行前沿探索起到重要作用。

石言心講完后，其他人也都傾其所有。

百度的劉其文講了“百度推薦系統(tǒng)的探索過程”，騰訊廣點通的王益講了“推薦系統(tǒng)實踐”，Hulu的鄭華和項亮也做了分享。

沒錯，這位項亮正是谷文棟一起創(chuàng)辦ResysChina的好友，此時的他已經(jīng)是Hulu推薦算法負責人。

前文一直在刻意忽略項亮，并不是他不重要，而是因為他作為中國推薦引擎的關鍵人物，值得重筆講述。

石言心和項亮正好代表了中國推薦算法的兩個階段：一、跨國大公司中的華人華僑群體將推薦算法帶向中國；二、中國自己培養(yǎng)的人才長成后是對外競爭的關鍵力量。

項亮在推薦引擎圈成名非常早。

早年奈非為了改善電影推薦系統(tǒng)算法，于是懸賞一百萬美元辦了場推薦大賽，吸引了全世界186個國家的數(shù)萬支隊伍參賽。

當時項亮剛剛從中科大畢業(yè)進入中科院自動化所，其導師楊青就大力支持他參賽。

比賽開始后，項亮的模型和當時以色列Yehuda Koren團隊的模型在很多重要指標上都不相伯仲，雙方都遠遠領先其他團隊。

這時候，以色列團隊開始拉攏四個排名靠前的團隊搞模型融合，獲得了非常好的效果。項亮也反應過來，開始跟其他的團隊也進行合作。

這一比賽就比了三年，最終項亮雖然在成績上和Yehuda Koren團隊一樣，但因為比對方晚提交了2小時20分鐘，排名只能屈居第二。

經(jīng)此一役，項亮在推薦算法上的能力得到大幅度提升，也成為國內(nèi)推薦圈子的先鋒人物。

在此之后，項亮進入阿北、徐易容、袁泉都曾經(jīng)供職的IBM實習，并在這里和袁泉一起發(fā)過KDD論文。

在第二屆ResysChina推薦大會上，項亮見到了CSDN總編劉江，劉江跟項亮說，國外已經(jīng)有了講推薦系統(tǒng)的專業(yè)書，國內(nèi)還一本沒有，他們圖靈出版社希望能出版一本，這相當于在跟項亮約稿。

項亮做完博士論文不久，對這方面的研究還很有熱情，于是答應下來，然后就開始寫作《推薦系統(tǒng)實踐》一書，這一寫就寫了半年。

在寫書期間，項亮進入Hulu鄭華手下任職，主要工作就是利用大數(shù)據(jù)做推薦系統(tǒng)，雖然遇到了Hulu全球副總裁張小沛這個好領導，但是Hulu這種長視頻應用，并沒有辦法充分發(fā)揮推薦的作用。

這就來到著名的“借書事件”，這年頭條剛創(chuàng)立不久，剛剛起步的張一鳴找正在巔峰的項亮要沒出版的《推薦系統(tǒng)實踐》書稿，項亮不給他，最后張一鳴只能自己邊學邊寫，搞了個渣渣推薦引擎。

2013年，項亮、鄭華跟隨張小沛跳槽宜信大數(shù)據(jù)中心，做出了姨搜和反欺詐圖譜；11月，谷文棟加入宜信擔任創(chuàng)新中心副總經(jīng)理；一年后，豆瓣洪強寧也加入宜信。

宜信一時間成為算法人才高地，可惜它仍然沒有足夠的用戶場景釋放這些推薦人才的創(chuàng)新力。

2017年項亮離開宜信加入快手，雖然得到了宿華本人的足夠重視，但非常不適應快手的企業(yè)文化，而且，他當時最想做的視頻理解項目也沒有發(fā)揮空間，所以并沒有待多久。

外界對快手有一種推測，宿華帶進快手的清華派自視甚高，外部加入的人才往往會遇到非工作的麻煩?？焓掷蠁T工朱藍天在內(nèi)網(wǎng)文章《談談快手的病》中也將“派系林立”列為大問題，不知項亮是否受到影響。另一位算法天才蓋坤跳到快手還過得不錯，其清華出身起了很大作用。與之相近的還有個例子，推薦引擎領域的另一條超級大魚趙世奇離開百度加入了華為鴻蒙。

張一鳴沒有在第一時間知道項亮離職這件事，以至于被快手搶了先機，但他并不打算放過這個機會，于是多次游說項亮，終于將其招至頭條，頗有一種歷盡坎坷，終歸明主的感覺。

項亮歸入字節(jié)跳動旗下，先是在AILab研究視頻理解，之后擔任推薦系統(tǒng)的負責人。

近兩年字節(jié)跳動開始做TO B的火山引擎，最大賣點之一莫過于世界級的推薦系統(tǒng)，其背后的就是項亮。

頭條快手之后，幾乎所有內(nèi)容社區(qū)都有了推薦這個必選項，知乎周源引入李大海主持內(nèi)容泛化，小紅書毛文超找到郄小虎進行推薦升級，頭條產(chǎn)品的創(chuàng)始人黃河出來和李金波做了最右App，陳睿開始用推薦武裝B站從二次元社區(qū)變成YouTube。

在這篇文章發(fā)布前，王守崑老師在電話中跟雷鋒網(wǎng)說，建議技術創(chuàng)業(yè)者和媒體應該多關注下怎樣將推薦技術與隱私保護結合，甚至提到了一個前沿概念“數(shù)據(jù)稅”，即哪家廠商要用用戶數(shù)據(jù)，就要額外付出成本。他自己目前也在和很多學者研究這些問題。

在很多推薦大神看來，推薦引擎的發(fā)展至今仍屬早期，必然要經(jīng)歷暴露問題的階段，從業(yè)者們只有從倫理規(guī)范角度做好管理，只有不斷探索如何保護好用戶隱私，才是推薦引擎技術長久發(fā)展之道。

自1994年中國接入互聯(lián)網(wǎng)，到2009年之前的十余年里，中國互聯(lián)網(wǎng)人最成功的創(chuàng)業(yè)模式幾乎只有一種，那就是將國外（主要是美國）的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品搬到國內(nèi)，百度之于谷歌，阿里巴巴之于亞馬遜，騰訊QQ之于ICQ，新浪微博之于推特，優(yōu)酷之于YouTube，人人網(wǎng)之于Facebook，無不是如此。

但這并不是因為中國互聯(lián)網(wǎng)人缺乏創(chuàng)新力，而是我們開眼看世界之時，人家已經(jīng)有了幾十年的發(fā)展經(jīng)歷，無論基礎設施，還是用戶認知，國際互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)都更加先進。

摸著美國過河，是那個時期中國草莽創(chuàng)業(yè)者肉眼可見的最佳路徑，互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)也同樣如此。

但是，學人者生，似人者死，中國互聯(lián)網(wǎng)如果一直亦步亦趨，那永遠都不會有出頭之日，也只能被嘲笑是躲在防火墻后面的抄襲者。

中國互聯(lián)網(wǎng)人必須得有自己的殺手锏，這把锏可以繼承自師父，但必得經(jīng)過數(shù)代人才的精心打磨，才能成為與殘酷世界競爭的絕招。

現(xiàn)在看來，這殺手锏的名字就是推薦引擎，今天的中國互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)進入了推薦引擎大時代。

如果有一天，中國互聯(lián)網(wǎng)真正追上乃至超越世界互聯(lián)網(wǎng)，人們不應該忘記這件事是從哪些人開始的。

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