百度董事长兼CEO李彦宏做主题演讲（腾讯科技配图）
腾讯科技讯（胡祥宝）9月2日消息，百度世界2010大会今日在北京中国大饭店拉开帷幕。百度董事长兼CEO李彦宏现场发表演讲表示，百度的框计算开放平台上的应用已经融合了400多家合作伙伴。
李彦宏说，通过百度的应用开放平台，将对开发者提供三种收入模式。“第一种直接付费，网民可以通过直接在线的方式付费给开发者；第二种是捐赠；第三种是通过贴片广告，你的应用里可以植入广告，这样的话也可以通过分成的方式获得相应的收益。”
此外，李彦宏还通过举例，详细讲解了百度框计算在天气、财经、娱乐、图书、客服等方面的具体应用。据了解，百度应用开放平台已经为企业提供了近600多个应用，包括网易、金山、开心网、豆瓣等都在其中推出了自己的应用。
实际上，目前百度通过和这些互联网知名网站及应用开发者合作，实现将这些应用模块直接在搜索结果页面展现出来，以便网民“即搜即用”。
有专家表示，百度的开放平台将给整个互联网行业带来极大变革，尤其将对下载、在线旅游、视频、杀毒、招聘等细分行业造成颠覆性冲击。
业内著名评论人士洪波撰文称：“随着可以在百度搜索结果页面运行的应用越来越多，百度是否会成为一个只进不出的流量黑洞？用户不再需要通过百度访问目标网站，一旦越来越多的用户形成这样的习惯，百度将成为一个流量终结者。”
FT中文网专栏作者程苓峰则认为，随着百度开放平台的推出，百度会扶持自己投资的公司，互联网上的垂直领域，尤其像视频和B2C这样的大领域，必定会出现一个强大的百度系。
以下为李彦宏演讲实录：
李彦宏：各位来宾、各位合作伙伴和媒体的朋友大家上午好！欢迎来到2010百度世界大会。我想来到这样一个会场，很多人都非常容易想起一年前的百度世界大会。在一年前，百度首次对外公布了有关框计算的理念和畅想。如果说一年前的框计算推出的时候还只是一个理念，是一个畅想，甚至给人一点科幻的味道，今天我们的框计算已经迈出了结结实实的一大步。我想利用这个机会给大家展示和汇报一下框计算在过去一年中所取得的进展。
首先我们来看一下框计算的技术架构，这张图也是我去年给大家展示过的，从去年到今年整个的架构是没有任何的变化的，用户有各种各样的需求，通过一个简单的框进入到框计算的体系当中。在框计算的另外一段我们通过一些开放的接口让各种各样的应用、内容、数据很容易地提交上来，中间这一部分我们称之为需求分析。这里面的技术含量是非常高的，它包括了语义的分析、行为的分析、智能的人机交互和海量的计算。这个事情为什么很难呢？因为人的表达方式是多种多样的，它表达出来的用词、用语和实际的需求通常是有差距的。而计算在这方面通常是比较少的，一般来说既使是你表达清楚了它也不能真正地理解清楚。所以要把用户的需求精确地翻译成机器所需要的应用，这里面所需要做的工作是非常多的。
举一个例子，比如说行为分析，就是根据用户在百度或者说在其他的网站上的使用行为记录了他大量的点击行为，每一个用户从进来到出去或者到需求满足所做的每一个动作在统计意义上进行分析，通过机器学习的手法提升下一次同类型满足的程度，甚至是个性化的程度。仅仅机器学习的系统，就是一个非常高科技的系统。我们需要针对上十亿的特征进行训练，这块的开发花了很多的精力。语义分析搞人文职能的人都了解是非常难的一部分。智能的人机交互是海量的搜索引擎开始做的事情，但互联网发展到今天，搜索引擎已经是高科技领域最具技术含量的产业。所以，框计算集合了这四种技术应用才能对需求进行分析，分析之后对平台进行分发。
不管是内容、数据还是应用，通过开放的接口就可以进入到框计算的体系也可以很好地满足用户的需求，下面我给大家展示一下框计算的最新进展。这是一个比较炫的演示，大家可以看到这个框里面可以做各种各样的事情，无论是天气还是图片的欣赏等格式各样的应用。我给大家一一地解释一下。比如说有关出行的东西我们称之为框出行。大家很容易想到的就是天气如何，通过一个检索词——天气就可以得到今天、明天、后天、大后天的天气预报，非常地直观和清晰，这就是通过百度的开放平台提交的结果。这个结果是数据类型的，是相对比较确定答案的。所以我们认为没有必要让用户点击一个链接上网站上去，在这里用户的需求就得到了满足了。
大家注意到，这个检索词是“天气”两个字，那么系统怎么知道它是找北京的天气预报，怎么知道时间的呢？当用户输入关键词的时候有两个东西是缺少的、是没有输入的，一个是用户目前所在的位置，第二个是用户输入这个关键词的时间也没有输入，而这两个因素对分析用户的需求是有帮助的。我们根据用户来自的城市和用户输入关键词的时间判断出来他要的是北京市的天气预报，所以就展现出了这样的结果。换一个说法行不行呢？也是可以的。如果你输入的不是天气而是天气预报，而是今天的天气怎样，今天天气如何，今天的天气预报等等，有关用户天气方面的需求可能有好几百种的表达方式。每一种大方式代表的都是同样的需求，在这种情况下我们的需求分析需要能够搞清楚用户的表达和实际需求之间的关系，把它规划到同样的一类数据集上才能展示出同样的答案。这就是为什么数据分析的技术含量是非常高的。
