科創人·知乎CTO李大海：技術服務內容、商業化依賴內容，曾被「呵呵」難到撓頭

李大海  知乎合夥人兼CTO

2006 年，畢業於北京大學數學科學學院數學系，先後供職於谷歌、云云網和豌豆莢。加盟知乎後，李大海先後負責過廣告技術團隊、資料、演算法和整體社群業務，目前統籌負責知乎大資料團隊、內容流通和 AI 新業務的擴充。

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文 | babayage

編輯  |  笑   笑

2006-2010  告別數學加盟谷歌

成長之初技術視野> 技術細節

2006 年，即將畢業的北大數學系碩士李大海，陷入了一場決定人生方向的長考：堅守在數學界做一名數學工作者，亦或脫離數學領域徹底轉做其他的職業。

李大海對數學的情感堪稱熱愛，但學習是一回事，以其為事業就要面臨很多現實問題：在數學界，解決一個課題短則七八年、長則數十年甚至窮盡一生，他深知自己並不能穩坐研究室、深度鑽研單一課題的性格；性格之外，“ 我對自己的能力也沒那麼大信心，在數學領域我可能只能成為一名平庸的數學工作者 ” 。

“ 可如果不是數學，我還有什麼其他選擇？ ”

從初中開始，計算機一直是李大海的興趣，也作為早期發起人成立了北大linux 俱樂部。恰巧， 2006 年， Google  邁出了進入中國市場的第一步，李開復開始在中國內地進行人才本地化的專案，宣講於全國各大名校，打算招收  50  個關門弟子。

機緣巧合之下，李大海加盟谷歌。

科創人：在谷歌的四年時間裡，您最大的收穫是什麼？

李大海： 方方面面都學到了太多東西，谷歌團隊個個都是牛人。 當年有一本書我的印象很深，王詠剛老師寫的《道法自然》，王老師用特別活潑的語言將模式設計思路介紹得清清楚楚，沒想到從實習期開始我就在王老師的團隊裡；還有一次我負責接待客人去長城遊玩，接待的物件居然是Python 發明者 Guido van Rossum 。在這樣的環境下，需要做的就是完全開啟自己，儘可能吸收一切。

在谷歌的四年裡，與其說自己的技術實力增長了多少，更大的收穫是開啟了技術視野、強化了技術思維。

 

2010-2014  云云網，初次創業

不平衡的團隊

李大海有一位同學，聽聞李大海在谷歌任職，便屢次以美食利誘，一邊吃飯一邊灌輸關於創業的理念與願景。三來五往，本沒有創業想法的李大海，倒也心思活絡了起來。

壓垮駱駝的不是稻草，而是一整棟坍塌的摩天大樓——2010 年，谷歌退出中國，李大海深思熟慮後決定離開， “ 還是希望能做服務中國使用者的事情 ” 。

論學習環境，谷歌自是最佳選擇；一旦決定離開，就只有創業能讓李大海燃起“ 值得一做 ” 的心底熱烈。只不過，他並沒有與 N 顧茅廬的同窗好友合作 —— 不知此君是否心疼飯錢 —— 而是加入了前谷歌中國工程研究院副院長劉駿建立的云云網。

云云網甫一建立，便因其谷歌全明星技術團隊而備受矚目，在圈內掀起了不少的波瀾。云云網的業務方向在當年並無先例，沒有“ 新浪 — 雅虎 ”“ 百度 — 谷歌 ”“ 人人網 —facebook” 這類直觀參照，連創始人劉駿自己也直言 “ 云云網是個全新的東西，跟目前人們已知的東西完全不同，沒辦法類比 ”—— 直到多年之後，它才被抽象描述為 “ 一個社交化的搜尋引擎 ” 。

在云云網，李大海負責實時搜尋引擎、基礎庫以及一部分程式碼框架的開發工作。

科創人：從學習狀態到創業狀態，在兩種差別巨大的模式中進行硬切換，是怎樣一種體驗？

李大海： 壓力陡增，但影響力也大了，公司的方方面面都與你有關，感覺很有挑戰。我可能還是挺適合創業的，有一種天高任鳥飛的自在感。

有個有意思的事，可能是因為團隊裡很多谷歌出來的人，很多在谷歌的工作習慣被延續下來了，所以適應起來也沒那麼難。 谷歌出來的人會有一些“ 臭毛病 ” ，在谷歌見過很多好用的工具，出來之後發現沒有趁手的工具特別彆扭，就會說 “ 我們先做工具吧 ” 。我也做了一些這樣事，比如類似於  Google Blaze  的  C++ Build System 等等。

科創人：最近有首歌《孤勇者》特別火，裡面有句歌詞叫“ 和我那麼像，缺口都一樣 ” ，一個以工程師為絕對主角的團隊，是否大家的短板、缺陷也比較類似？

李大海： 絕對如此。 覆盤第一次創業失敗，團隊不平衡是一個重要原因，我們也有產品經理、很專業的運營人員，但在團隊內這些崗位的話語權不夠強，作為一個技術為主的公司，在做產品的時候沒有太抓住使用者的痛點，導致一個看上去不錯的邏輯卻很難跑通。 我們當年要做的社會化搜尋，以買車為例，就是“ 我和你是朋友 —— 你搜尋到的內容會顯示我的評價 —— 直接促進購買決策甚至購買行為 ” 。最終我們發現，這個邏輯需要一定的資訊密度作為支撐，也就是它可能要依賴一套增加資訊密度的產品，稍微一想就知道這一定是款大規模的產品，我們沒辦法直接去做一款出來。

也是因為這次經歷，我對於資訊密度、資訊內容的豐富程度有了很深的理解。

 

2014  加盟豌豆莢

正確的邏輯，錯誤的時機

“ 現在是移動搜尋的年代，這事兒有時間視窗，如果你還想做搜尋的話，來我們這吧。 ” 豌豆莢創始人 “ 崔阿姨 ” 崔瑾的一番話打動了李大海，他抱著未酬的搜尋壯志加盟豌豆莢。

將時針扳回2014 年，豌豆莢這一頭部應用商店與搜尋技術的結合有著近乎無限的想象空間：使用者只需在應用商店內輸入自己想查詢的飯店，商店就能直接調出點評類 APP 並跳轉到該飯店的頁面；使用者只要搜尋訂票，商店就能調出訂票 APP 直接呈現訂票頁面 ……

但真正上了手，問題接踵而來： 首先技術難度門檻頗高，“PC 時代網際網路基於 HTML ，爬蟲可以高效地處理所有頁面，但移動時代 APP 端都是結構化的資訊，想用高效打通並呼叫成本非常高，進而影響搜尋引擎構建的效率 ” ；如果說技術問題尚屬方法論層，真正的毀滅性打擊，來自移動網際網路生態的整體變革，手機廠商迅速崛起、形成頭部效應，各品牌手機自制應用商店並預先內建應用的做法，不僅令 APP 生態同樣形成了頭部效應，更是近乎碾壓的摧毀了第三方應用商店的生存土壤。

直到若干年後，微信小程式以另一種方法論跑通了豌豆莢們當年預想的商業模式，而此時的李大海，也已經尋找到了值得傾注全部心力的夢想。

2014- 至今 知乎

價值觀契合的內容寶礦

寫到這，基本可以歸納總結出李大海的職場遷移模式：從技術到產品，或者說，從醉心技術細節到更全盤的產業洞察。2015 年，李大海受周源的邀請加入知乎，之所以加盟知乎，有兩個重要的原因：第一，在李大海看來， 知乎擁有他之前幾次創業專案稀缺的核心資源—— 兼具價值與數量的有效資訊 ，也就是優質的問題與回答，“ 經過前兩次教訓，我認識到內容的價值，而這些內容與技術結合能引爆出更大的能量，而當時知乎在技術層面上還沒有開始由機器學習去推薦，潛力很大 ” ；第二，知乎的理念非常契合他的價值觀： 高價值的知識，應當以生動的故事為載體，而非枯燥的說教 ，“ 學數學的時候我感到很痛苦，那是一套公理體系，公理一定理二、三推出猜想四，這些理論背後的故事、如何產生、當時為了解決什麼問題，全都沒在課本上體現，恰恰這些部分可以讓學習者能夠更高效的消化知識。 ”

“ 幫助更多人用更簡單的方式更全面地瞭解這個世界，這件事值得一直做下去。 ” 如果說之前的創業目標只是做一款牛 X 的產品、一份名利雙收的事業，在知乎，李大海真正體驗到了一種理想主義特有的鏗鏘，那是每一步前行都在改變世界的烙印餘響。

最初，李大海只負責演算法與大資料，但不久之後他便接管了首頁，首頁推薦系統是知乎最重要的一個產品，但當時現狀不理想，不僅一個請求得等上兩秒，甚至首頁的推送邏輯是每個使用者有一個mailbox ，知乎放 200 條資訊進去， “ 刷完就刷完了，一天就這 200 條 ” 。

李大海迅速摒棄了這種“ 古老的演算法 ” ，將知乎首頁切成推薦系統，使用機器學習技術，迅速改善了使用者體驗，使用者時長、次留、 DAU 等關鍵指標均大幅提升。

 

保持外部視角

避免資訊繭房

科創人：您可能是最瞭解知乎底層的人，從邏輯原理到技術細節都很清楚，在內部資訊如此龐雜的影響下，您如何保持“ 使用者視角 ”“ 外部視角 ” ？

李大海： 好問題。首先，技術團隊每個人都必須是社群的玩家，我要求大家每天有一定的活躍時長， 自己的產品自己首先要體驗，自己玩起來才能知道使用者的痛點是什麼，為什麼痛，否則就無法共情 ；其次，我們成立了使用者體驗中心，用多種方法、多種渠道不斷傾聽使用者的反饋聲音，方法包括線下訪談、採集有效的使用者反饋、對使用者行為痕跡進行資料分析等等—— 知乎非常重視資料科學，非常強調實驗的科學性。

科創人：推薦演算法導致的資訊繭房，以及以人為資訊節點而導致頭部效應，是內容型社群勢必面臨的挑戰，知乎如何避免這一現象的發生？

李大海： 知乎一直致力於完善、最佳化內容分層，對每一個領域的內容進行評價，除了推薦給使用者他感興趣的領域內的優質內容，也會想跨領域的優質內容推薦給他。 除了關注推薦系統的精準度，我們也會關注它的驚喜度，讓使用者看到的內容能夠不斷開拓他的視野，避免資訊繭房。

而對於創作者的頭部效應，就要提到知乎的願景：讓每個人都能分享自己的知識、見解，並找到自己需要的解答。在這個場景下顯然有一個客觀事實： 你需要的回答很可能在一個你完全想象不到的人身上，他可能來自一位KOL ，也可能來自一位新註冊使用者，因此知乎的產品邏輯必須聚焦於優質內容。

當然，知乎也一定能夠讓持續輸出優質內容的KOL 獲得應得的影響力，包括商業回報。說到底，內容是核心價值。

 

優質內容是商業化的土壤

最大挑戰：內容社群的語義識別

科創人：優質內容與商業內容對於知乎而言各有其價值，作為知乎重度使用者，感覺知乎能夠把商業資訊控制在一個讓人舒適的區間內，知乎對商業性內容與優質內容的平衡感，基於哪些原則和理念？

李大海： 商業化變現，並不一定影響內容的優質、專業和中立，這兩者並沒有天生矛盾的關係，而是要看是以怎樣的方式做商業化。過去幾年，知乎在商業化層面進行了很多嘗試和探索，從成績上看，知乎已經形成了相對穩定的商業模式和多元化的收入來源。但是這些商業化探索的大前提，依然是保持社群和內容的高質量生產和運轉。 知乎始終都堅持不以低質內容換流量，不以犧牲社群氛圍換收入，不以蹭熱點、博眼球而破壞網路生態 。直到現在還依然是這樣。當賺取收入與我們的基本價值觀相沖撞的時候，我們選擇放棄收入，捍衛價值觀。合理收益推動內容創作，是商業化鼓勵了專業、中立的優質內容的生產，保持了知乎專業的特性，而不是改變、動搖。

科創人：在知乎，您遇到的最大難題、最大挑戰是哪一次？能否相對詳細的描述一下具體事件、解題思路及解決方法？

李大海： 知乎是一個內容社群，如何透過技術手段更好的驅動內容的生產和流通，對我們意義重大。我們一直在嘗試拓寬 AI  演算法在內容社群的應用邊界。到目前為止，也有了不少應用成果。知乎  AI  演算法應用也已經貫穿了從內容生產、消費以及社群治理的多個場景。

這其中技術挑戰有很多， 最大的挑戰，我認為是對語義的精確識別，比如說“ 瓦力 ” 對陰陽怪氣內容的識別，核心難點在於網路語言的複雜性 。例如經典的“ 呵呵 ” ，由於雙方不同關係、說話的不同場景和時間都會帶來迥然不同的表意。即便是人工判定都存在標準化難度，演算法模型的訓練挑戰就更為艱辛。 知乎基於對於使用者切實體驗的累積觀察，與演算法團隊一起，從情感傾向性、親密關係、文字特徵三方面入手，建立了內容情感模型、使用者親密度模型和文字識別模型等，並透過訓練不斷迭代完善。 三大模型的結合，不僅擺脫單一演算法模型的侷限性，也讓“ 瓦力 ” 的陰陽怪氣識別準確率超過了大多數人工判斷。

 

技術團隊管理心得

績效，選材

科創人：作為知乎800 多人技術團隊的管理者，能否分享下您的管理心得，比如如何保持與戰略同頻，如何選拔人才？

李大海： 我的管理框架是點線面， 點是關鍵崗位 ，需要什麼技能、滿足什麼要求必須準確、得力； 線，是指要將大團隊裡最重要的事提煉出來 ，這件事可能需要很多團隊配合才能做好，這些團隊如何分解目標、如何合作分工、如何設定流程，需要深度考慮； 面，就是制度、規範、文化 ，儘可能在方方面面影響團隊的工程師，提升凝聚力。

知乎的研發團隊非常注重對齊業務，一切以實現業務目標、支撐業務價值為目的，因此 我們將業務研發團隊的績效考核權交給了業務團隊，確保研發團隊給予業務最大的支援力度。

至於選材，其實沒有完美的人，人一旦過了30 歲，內心形成了理念，想改變 Ta 非常難。但另一方面，人都有非常大的靈活性和彈性，所以 一定要用人以長，把他的長處激發出來，讓他內心真的願意去做這件事。

科創人：您的個人愛好，未來個人的人生願景？

李大海： 我平時喜歡跟朋友一起踢踢足球，打打德撲。未來的人生願景和知乎的業務有較高程度的契合，長遠希望透過內容服務、知識服務、趣味教育等幫助到更多的人，能和同事們帶領知乎創造更多價值，不管是企業管理還是技術創新，能解決更多問題，進入一個更嶄新的局面。

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