不知不覺間，內(nèi)容電商似乎已經(jīng)成為人們生活中不可或缺的存在：在閑暇時間，我們已經(jīng)習(xí)慣于拿出手機，從電商平臺的直播間隨手下單自己心儀的商品。

(相關(guān)資料圖)

盡管優(yōu)質(zhì)的貨品、實惠的價格、精致的場景布置、有趣的內(nèi)容輸出都是非常關(guān)鍵的影響因素，這些也必須基于兩個前提：畫質(zhì)要高清、播放要流暢。曾經(jīng)，有不少商家和主播因為直播間畫質(zhì)較差的問題而苦惱，不了解如何實現(xiàn)高畫質(zhì)開播。

在一系列前沿音視頻技術(shù)的加持下，淘寶內(nèi)容技術(shù)團隊解決了這個問題。

下圖是一個直播間畫質(zhì)體驗極致打磨案例，主播通過團隊自研的一系列音視頻技術(shù)，包括視頻編碼、視頻增強處理、視頻質(zhì)量評價等，實現(xiàn)了超低碼率的 1080p 高清直播：

左：720p 直播；右：超低碼率 1080p 直播。

同樣還有短視頻畫質(zhì)體驗極致打磨案例，通過團隊自研的上述音視頻技術(shù)，實現(xiàn)了視頻清晰度和紋理細(xì)節(jié)的大幅提升：

左：增強前；右：增強后。

不難發(fā)現(xiàn)，在上述案例中，改造后的畫面質(zhì)感變得更好，從「標(biāo)清」飛躍到了「超清」，人像膚色也變得更自然，連商品色彩都更加準(zhǔn)確了。這種肉眼可識別的提升，都來自團隊提供的音視頻技術(shù)能力加持。

上述提到的一系列自研音視頻技術(shù)，包括視頻編碼器（淘寶自研的 S265）、視頻增強方案（STaoVideo）、無參考視頻質(zhì)量評價模型（MD-VQA）以及媒體處理系統(tǒng)（TMPS），并通過接入低延時傳輸網(wǎng)絡(luò) GRTN，為淘寶的直播和短視頻提供底層核心技術(shù)，打造業(yè)界領(lǐng)先的音視頻體驗，尤其是視頻畫質(zhì)和流暢度。

近年來，圖像和視頻處理的一系列技術(shù)也經(jīng)歷了巨大的變革，包括超分處理、噪聲去除等等。這些技術(shù)都是為了實現(xiàn)更好的畫質(zhì)服務(wù)，同時也希望盡量降低內(nèi)容生產(chǎn)、處理和分發(fā)過程的總體成本。

但從技術(shù)層面上說，如何分析、定位視頻內(nèi)容存在的問題并找到有針對性的改造方法，仍然是一個復(fù)雜的過程。而所有的視頻內(nèi)容處理方法，都基于一個非常重要的前置環(huán)節(jié)：視頻質(zhì)量評價。

一場聚焦「視頻質(zhì)量評價」的頂級比拼

在視頻內(nèi)容行業(yè)規(guī)模不斷增長的背景下，全球范圍內(nèi)的眾多機構(gòu)開始圍繞視頻處理的一系列前沿命題開展競賽，希望以領(lǐng)先技術(shù)推動行業(yè)進步。近年來，「視頻質(zhì)量評價」這一命題受到的關(guān)注度也不斷攀升。

CVPR NTIRE（New Trends in Image Restoration and Enhancement）是計算機視覺和視頻領(lǐng)域最具影響力的全球性賽事，今年的賽事由蘇黎世聯(lián)邦理工學(xué)院計算機視覺實驗室主辦。往年賽事覆蓋許多圖像和視頻處理的經(jīng)典任務(wù)，比如圖片和視頻超分、圖片抖動去除、噪聲去除等，吸引了全球眾多技術(shù)團隊的踴躍參與。

今年的 CVPR NTIRE 比賽增設(shè)了一個全新的方向：視頻質(zhì)量評價，且只設(shè)置了單個賽道，即「無參考視頻質(zhì)量評價」。

主辦方構(gòu)建了包含 1,211 個真實應(yīng)用場景的視頻的數(shù)據(jù)集，對其進行包括色彩、亮度、和對比度增強、去抖動、去模糊等增強處理，并對處理后的視頻進行打分作為 GT（ground truth，真實的有效值）。參賽團隊通過各自技術(shù)方案對上述視頻打分，與 GT 越接近名次越高。

本場比賽云集了國內(nèi)外頂級的幾十只參賽隊伍，包括字節(jié)、快手、網(wǎng)易、小米、Shopee 在內(nèi)的知名科技企業(yè)，以及北京航空航天大學(xué)、新加坡南洋理工大學(xué)等高校。來自淘寶音視頻技術(shù)團隊的同學(xué)組成「TB-VQA」隊伍，經(jīng)過激烈的角逐，從 37 支隊伍中脫穎而出。團隊所提交的質(zhì)量評價方法 TB-VQA 在主得分（Main Score）、SRCC（Spearman Rank Order Correlation Coefficient）及 PLCC（Pearson Linear Correlation Coefficient，SRCC 和 PLCC 越高表明與 GT 越接近）三項指標(biāo)均位居第一。

CVPR NTIRE 2023 視頻質(zhì)量評價比賽排行榜。

此次冠軍是團隊繼 MSU 2020 和 2021 世界編碼器比賽、CVPR NTIRE 2022 視頻超分與增強比賽奪魁后，再次在音視頻核心技術(shù)的權(quán)威比賽中折桂。

眾所周知，從參考視頻可用性的維度出發(fā)，視頻質(zhì)量評價一般可以分成三類：全參考視頻質(zhì)量評價、部分參考視頻質(zhì)量評價、和無參考視頻質(zhì)量評價。為什么本場比賽要將「無參考視頻質(zhì)量評價」設(shè)置為唯一的賽道？想必這一點令許多人感到好奇。

這與近年來互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容視頻化的趨勢密不可分，從生活、娛樂到學(xué)習(xí)，視頻都已經(jīng)成為了很多人獲取信息的第一介質(zhì)。相比于文字，視頻的理解門檻更低，人腦對于視覺信息的處理速度也比文字更快。其中，UGC 視頻內(nèi)容幾乎占據(jù)了整個互聯(lián)網(wǎng)視頻流量中的 70% 到 80%。人們既消費這些 UGC 視頻內(nèi)容，也在創(chuàng)造著自己的「作品」。任何人都可以使用一臺手機拍攝、上傳短視頻，也可以開通自己的直播賬號，分享自己的生活。

但 UGC 視頻的質(zhì)量往往是參差不齊的。首先是因為其質(zhì)量受制于拍攝設(shè)備、拍攝環(huán)境、拍攝技巧等因素，即使視頻內(nèi)容的制作方極具經(jīng)驗且原始視頻質(zhì)量非常高，一旦經(jīng)過平臺的各種處理、分發(fā)環(huán)節(jié)或是其他用戶的二創(chuàng)，消費者在另一端看到的視頻效果都有可能打折扣。

在缺乏理想的視頻參考源的質(zhì)量評價場景逐漸成為主流的趨勢下，無參考視頻質(zhì)量評價作為質(zhì)量評價的主要的技術(shù)手段，在過去的幾年里越來越受到廣泛關(guān)注。這也是 CVPR NTIRE 設(shè)置「無參考視頻質(zhì)量評價」賽道的出發(fā)點之一。

那么，為什么淘寶內(nèi)容技術(shù)團隊能夠一舉拿下這場比賽的冠軍？接下來，讓我們深入了解一番冠軍方案。

奪冠背后的 VQA 技術(shù)

目前，無參考視頻質(zhì)量評價的主流方法包括：基于圖像識別或者圖像質(zhì)量評價任務(wù)的預(yù)訓(xùn)練模型來提取視頻的幀級特征、考慮時序上的相關(guān)性回歸特征或者進一步結(jié)合時域特征、以及針對視頻失真進行端到端的特征表征學(xué)習(xí)等。

在本次比賽中，TB-VQA 團隊提出的方法基于端到端的特征表征學(xué)習(xí)，并且考慮到近年來 Swin Transformer 在 CV 領(lǐng)域取得巨大成功，使用 Swin Transformer V2 替換較為傳統(tǒng)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）骨干網(wǎng)絡(luò) ResNet 提取空域特征。同時，為了更好地融合時空域特征，在時空特征融合模塊中，TB-VQA 團隊引入了一個 1×1 卷積層，它加深了從預(yù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)的中間階段提取的空間特征，以彌補淺層和深層特征之間的差距。此外，為了解決常見的質(zhì)量評價數(shù)據(jù)集規(guī)模過小、大模型容易過擬合的問題，TB-VQA 團隊同時在空域和時域兩個維度進行數(shù)據(jù)增強，提高模型性能。

模型設(shè)計

如圖 1 所示，TB-VQA 團隊所提出的無參考視頻質(zhì)量評價模型的框架，包括空域特征提取模塊、時域特征提取模塊和時空特征融合回歸模塊。其中，空域特征模塊提取空間失真相關(guān)特征，時域特征提取模塊提取運動相關(guān)信息，此外，考慮到運動信息對失真感知的影響，團隊進一步融合時空域特征，然后通過特征回歸映射到最終的質(zhì)量分?jǐn)?shù)。

TB-VQA 模型的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)示例。

具體而言，這一框架的設(shè)計基于以下思考：

語義特征作為重要的空域特征經(jīng)常用于質(zhì)量評價，其描述圖像中物體的物理特性、物體之間的時空關(guān)系、以及物體的內(nèi)容信息等，屬于圖像的高維特征。對于不同的圖像內(nèi)容，語義特征會影響人眼的視覺感知：人眼通常無法容忍紋理豐富的內(nèi)容（例如草坪、地毯）的模糊，而對紋理簡單的內(nèi)容（例如天空、墻面）的模糊相對不敏感。綜上考慮，該架構(gòu)利用從預(yù)訓(xùn)練的 Swin Transformer V2 網(wǎng)絡(luò)倒數(shù)第二層 Transformer 模塊輸出的特征作為幀級的空間域特征。

手機拍攝時的抖動會導(dǎo)致視頻發(fā)生時域失真，并且，其無法被視頻空域特征有效地描述。因此，為了提高模型的準(zhǔn)確度，該架構(gòu)利用預(yù)訓(xùn)練的 SlowFast 網(wǎng)絡(luò)獲取視頻片段級的運動特征，作為時域特征表征。

由于不同層空域特征之間存在較大的差異，對其進行直接拼接不利于時空特征融合，因此該架構(gòu)先對倒數(shù)第二層輸出特征進行卷積處理，然后再與最后一層輸出的空間特征融合以及空域特征進行融合，并通過兩層全連接層回歸得到視頻片段級質(zhì)量分?jǐn)?shù)，如圖 2 所示。

時空域特征融合與回歸。

數(shù)據(jù)增強

由于本次比賽官方提供的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集共包括 839 個視頻，不足以訓(xùn)練基于 Transformer 的模型。因此，TB-VQA 團隊從數(shù)據(jù)集增強策略和大型數(shù)據(jù)集預(yù)訓(xùn)練兩個方面入手，進一步提高模型的性能。

視頻質(zhì)量評價方法常采用在圖像中隨機 crop 固定大小 patch 的方式進行空間數(shù)據(jù)增強。作為對比，TB-VQA 團隊同時考慮考慮空間和時間數(shù)據(jù)增強，如圖 3 所示。

時空域數(shù)據(jù)增強示例。

其中，整個視頻會被分成 T 個視頻片段（每秒一個片段）。提取空域特征時，每個視頻片段隨機抽取 1 幀。同時，為保留幀間的時間關(guān)聯(lián)性，抽樣幀之間的時間間隔保持不變。

此外，考慮到 LSVQ 視頻質(zhì)量評價數(shù)據(jù)集有 38,811 個視頻樣本，是目前最大的開源質(zhì)量評價數(shù)據(jù)集。因此，TB-VQA 團隊先在 LSVQ 數(shù)據(jù)集上對模型進行預(yù)訓(xùn)練，之后基于特定的任務(wù)以相對小型的數(shù)據(jù)集微調(diào)模型。

「特別重要的是，不管是面向比賽的數(shù)據(jù)集，還是面向日常業(yè)務(wù)的海量內(nèi)容，視頻質(zhì)量評價的模型都需要強大的泛化能力，以識別不同的視頻質(zhì)量以及各種各樣的視頻場景。」淘寶音視頻技術(shù)的參賽同學(xué)總結(jié)本次參賽的經(jīng)驗時表示。

值得注意的是，這次比賽的冠軍方案 —— 視頻語義、失真、運動多維信息融合方案，是 TB-VQA 團隊同學(xué)在日常業(yè)務(wù)研發(fā)中探索出的新方法?；谌粘I(yè)務(wù)的經(jīng)驗積累，盡管本場比賽從賽題發(fā)布到最后提交結(jié)果大概只有一個月的時間，TB-VQA 團隊還是交出了一份滿意的答卷。

此前，團隊自研了無參考視頻質(zhì)量評價模型 —— MD-VQA（Multi-Dimensional Video Quality Assessment），綜合視頻的語義、失真、運動等多維度信息衡量視頻絕對質(zhì)量的高低。目前，MD-VQA 已經(jīng)全面應(yīng)用于包括淘寶直播、淘寶信息流、淘寶逛逛等淘寶內(nèi)容業(yè)務(wù)，「量化」并監(jiān)控視頻業(yè)務(wù)的大盤畫質(zhì)變化，快速、精準(zhǔn)地篩選出不同畫質(zhì)水位的直播間和短視頻，幫助提升平臺內(nèi)容畫質(zhì)。

以淘寶直播為例，MD-VQA 可提供分鐘級的在線質(zhì)量監(jiān)控能力，能夠快速、精準(zhǔn)地篩選不同畫質(zhì)水位的直播間，協(xié)助線上低畫質(zhì) bad case 的挖掘分析，實時提醒主播畫質(zhì)問題方面的瓶頸問題。

淘寶音視頻技術(shù)團隊負(fù)責(zé)人總結(jié)道：「無論是短視頻還是直播，都存在一個問題 —— 源頭的畫質(zhì)并不一定是最好的，比如用戶可能使用一款低端手機設(shè)備去拍攝、開播。面向這種應(yīng)用場景，我們希望為淘寶甚至業(yè)界提供的無參考視頻質(zhì)量評價方案，能夠發(fā)揮類似 VMAF 在有參考質(zhì)量評價方法的影響力?！?/p>

從質(zhì)量評價到編碼、增強處理，淘系音視頻技術(shù)的演進之路

視頻質(zhì)量評價之后，視頻編碼、增強處理等環(huán)節(jié)的技術(shù)水平同樣對用戶的最終視頻體驗起到?jīng)Q定作用。

這些也是團隊始終在思考的方向：「在包括視頻內(nèi)容的供給和分發(fā)等環(huán)節(jié)的整個視頻業(yè)務(wù)生命周期中，視頻處理技術(shù)對于整體視頻的畫質(zhì)影響最為重要。」而消費者對于視頻畫質(zhì)的需求是越來越高的，比如要兼顧較高的清晰度和播放的流暢度，也要控制從生產(chǎn)到下發(fā)的整體成本。這意味著平臺的視頻處理技術(shù)演講必須面對千變?nèi)f化的市場需求和業(yè)務(wù)體量爆炸式增長所帶來的各種挑戰(zhàn)。

為此，團隊支持短視頻、直播等內(nèi)容的整體解決方案保持著持續(xù)、高速的迭代。

淘寶音視頻技術(shù)團隊主要承載著其中的視頻處理技術(shù)，尤其是保障視頻高畫質(zhì)和流暢度。通過視頻編碼器 S265、視頻增強方案 STaoVideo、無參考視頻質(zhì)量評價模型 MD-VQA、媒體處理系統(tǒng) TMPS 以及低延時傳輸網(wǎng)絡(luò) GRTN 的接入，打造業(yè)界領(lǐng)先的音視頻體驗。通過持續(xù)的技術(shù)打磨和算法創(chuàng)新力求高質(zhì)量、低成本賦能淘寶內(nèi)容業(yè)務(wù)，助力淘寶內(nèi)容化戰(zhàn)略，所沉淀的平臺技術(shù)和產(chǎn)品能力亦可被集團其它業(yè)務(wù)復(fù)用。這些多年來沉淀的技術(shù)能力，也曾經(jīng)在多個音視頻核心技術(shù)的國際權(quán)威比賽中折桂。

在視頻編碼方面，團隊自研的奇點編碼器 S265 和 S266，在 MSU 視頻編碼器大賽中連續(xù)兩屆取得佳績。

MSU（莫斯科國立大學(xué)）世界視頻編碼器大賽是視頻編碼領(lǐng)域最權(quán)威的全球性頂級賽事，迄今已由 MSU 的 Graphics & Media Lab 連續(xù)舉辦了十七屆，其評測報告被業(yè)界廣泛認(rèn)可，吸引了包括 Google、Netflix、Intel、Nvidia、騰訊、字節(jié)、華為等國內(nèi)外知名科技企業(yè)參與，代表了行業(yè)發(fā)展的風(fēng)向標(biāo)。

S265 和 S266 相比業(yè)界流行的開源編碼器 X265、VVEnC 等，在編碼速度、編碼質(zhì)量和編碼延時等多方面均有明顯突破，聯(lián)合內(nèi)部團隊參加了 MSU 2020 和 2021 連續(xù)兩屆世界視頻編碼器大賽，取得多個賽道第一（如表 2 和表 3 所示）。

MSU 2020 Main FullHD 1 fps YUV-PSNR 排名。

MSU 2021 Main FullHD 1 fps YUV-PSNR 排名。

具體而言，團隊研發(fā)的 編碼器 S265 在碼率控制、快速算法、編碼工具實現(xiàn)、工程加速幾個方面進行了創(chuàng)新，實現(xiàn)了對 X265 編碼器的超越，在 1fps 速度檔位下 YUV-PSNR 指標(biāo)領(lǐng)先 35%；團隊自研的 編碼器 S266 在 S265 編碼器的基礎(chǔ)上，進一步在符合 VVC 標(biāo)準(zhǔn)（VVC 是近年來頒布的、繼 /HEVC 之后的最新國際視頻標(biāo)準(zhǔn)）的范疇下進行優(yōu)化，實現(xiàn)了對比 開源軟件 X265 very slow 檔 50% 的編碼效率提升（同等畫質(zhì)下，碼率減少 50%）。

S265 編碼器經(jīng)過多年的產(chǎn)品化打磨，已全面應(yīng)用于包括淘寶直播、淘寶信息流、淘寶逛逛在內(nèi)的淘寶內(nèi)容業(yè)務(wù)，并以較低的帶寬和資源消耗實現(xiàn)高清畫質(zhì)編碼。經(jīng)過 S265 編碼器壓縮后，普通手機在 3G 網(wǎng)絡(luò)也可順滑觀看 1080p 高畫質(zhì)，最新發(fā)布的手機亦可支持 4k 30FPS 超高清直播。S266 編碼器也已在規(guī)劃落地中，用戶不久將可在淘寶 APP 中更流暢地觀看高清的 VVC 視頻。

在視頻增強處理方面，團隊自研的視頻超分方法 TaoMC2 曾在 CVPR NTIRE 2022 視頻超分與增強比賽的三個賽道獲得兩冠一亞的成績（如表 4 所示）。

CVPR NTIRE 視頻超分與增強比賽自 2020 年起已舉辦三屆，在工業(yè)界和學(xué)術(shù)界均產(chǎn)生了重大的影響。CVPR NTIRE 2022 視頻超分與增強比賽吸引了騰訊、字節(jié)、華為等知名科技企業(yè)，中科院、北大、港中文、ETH 等科研機構(gòu)參賽，其中很多參賽者都有多年的參賽經(jīng)驗，競爭激烈。

CVPR NTIRE 2022 視頻超分與增強比賽包含三個賽道，其中一個賽道的任務(wù)保持分辨率不變的視頻增強，另外兩個賽道疊加超分問題。

CVPR NTIRE 2022 視頻超分與增強比賽排行榜。TaoMC2 在賽道 1 上超第二名 、第三名 ，且在 15 個測試集中的 9 個視頻上表現(xiàn)最佳，說明方法具有較好的泛化性。同時，TaoMC2 在賽道 2 上超出其他隊伍 以上，在賽道 3 上僅次于第一名 。

在實際業(yè)務(wù)應(yīng)用方面，團隊打造了視頻增強方案 STaoVideo，服務(wù)于淘寶直播和短視頻，分別幫助在直播生產(chǎn)端和短視頻轉(zhuǎn)碼服務(wù)端提升畫質(zhì)。作為媒體處理系統(tǒng) TMPS（Taobao Media Processing System）中最主要模塊之一，STaoVideo 包含差異化的普惠高清和智美高清視頻增強算子，通過傳統(tǒng)算法和深度學(xué)習(xí)結(jié)合，在考慮計算成本的前提下，給用戶最好的畫質(zhì)體驗。在播放端，STaoVideo 的超分增強方案廣泛用于諸如弱網(wǎng)等場景下的低分辨率視頻傳輸、保障低傳輸帶寬下用戶播放的高清畫質(zhì)體驗。

全面內(nèi)容化戰(zhàn)略下，淘寶內(nèi)容技術(shù)的探索實踐

音視頻技術(shù)之外，淘寶也擁有全面的內(nèi)容領(lǐng)域基層技術(shù)布局，包含內(nèi)容理解、內(nèi)容搜索和內(nèi)容推薦等領(lǐng)域，覆蓋計算機視覺、自然語言處理、多模態(tài)和 AIGC 等。這些都是淘寶內(nèi)容化戰(zhàn)略的核心技術(shù)，團隊長期在這些方向有深度的打磨，沉淀出一定的技術(shù)領(lǐng)先性。

在淘寶全面內(nèi)容化的戰(zhàn)略背景下，短視頻與直播等富媒體內(nèi)容，在興趣種草、內(nèi)容消費、商品展示、視頻買家秀等各個維度展現(xiàn)出巨大的優(yōu)勢，從而也在淘寶的流量場里扮演著愈發(fā)重要的角色。與商品不同，內(nèi)容存在制作成本高、時效性強、生命周期短、用戶行為稀疏等特點，這給內(nèi)容生產(chǎn)與分發(fā)均帶來了較大的挑戰(zhàn)。

面對這些挑戰(zhàn)，淘寶內(nèi)容技術(shù)團隊在內(nèi)容理解與內(nèi)容分發(fā)上深耕細(xì)作，在解決實際業(yè)務(wù)難題的同時，也將其中一些創(chuàng)新的工作總結(jié)沉淀，在 CVPR、AAAI 等國際頂級學(xué)術(shù)會議發(fā)表了多篇論文，包括在內(nèi)容理解方面關(guān)于「商品定位」的工作。

團隊設(shè)計了雙分支跨模態(tài)定位架構(gòu)，能夠同時處理全局視覺以及語音文本兩路信息，并進行充分交互來完成商品坐標(biāo)的準(zhǔn)確定位；同時，還首次提出了利用遷移學(xué)習(xí)的無監(jiān)督域自適應(yīng)商品定位。該方案已經(jīng)在直播智能切片、短視頻掛品等業(yè)務(wù)場景中上線使用，也在通用數(shù)據(jù)集與淘寶數(shù)據(jù)集都達到了業(yè)界最優(yōu)水平，該工作《DATE: Domain Adaptive Product Seeker for E-commerce》發(fā)表在 CVPR 2023。

團隊也針對開放詞表檢測問題展開了深入研究，針對以往方法在知識提取與遷移過程中的信息損失和低效性問題，提出了基于目標(biāo)感知注意力掩碼的知識提取模塊（OAKE）和全局 - 區(qū)塊 - 目標(biāo)多層蒸餾金字塔結(jié)構(gòu)（DP），在多個公開數(shù)據(jù)集上超過了 SOTA（State-Of-The-Art）方案，論文《Object-Aware Distillation Pyramid for Open-Vocabulary Object Detection》發(fā)表在 CVPR 2023。

DATE 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)示意圖。

在以上領(lǐng)域之外，內(nèi)容技術(shù)團隊還擁有前端、客戶端、服務(wù)端和數(shù)據(jù)科學(xué)團隊，負(fù)責(zé)面向億級消費者提供服務(wù)的淘寶首頁、淘寶信息流、淘寶逛逛等核心業(yè)務(wù)場域，通過規(guī)?；瘍?nèi)容供給和高效率內(nèi)容運營，提高消費的豐富度，輔助消費決策；面向千萬級商家、品牌、機構(gòu)、達人，提供內(nèi)容創(chuàng)作工具、內(nèi)容運營平臺和內(nèi)容商業(yè)化解決方案，打開流量新增量的更大空間，助力商家觸達更廣泛的消費人群。團隊同時也支撐阿里巴巴電商板塊各業(yè)務(wù)線的內(nèi)容管理，提供高效、低成本、靈活的業(yè)務(wù)架構(gòu)，協(xié)助各業(yè)務(wù)線實現(xiàn)內(nèi)容創(chuàng)新和運營的轉(zhuǎn)型升級。

內(nèi)容化是當(dāng)前淘寶的五大戰(zhàn)役之一。淘寶內(nèi)容業(yè)務(wù)包含多樣化的真實場景，具備足夠的技術(shù)挑戰(zhàn)。淘寶內(nèi)容化的大環(huán)境為技術(shù)同學(xué)提供了持續(xù)迭代技術(shù)、實時賦能業(yè)務(wù)和創(chuàng)造價值的舞臺。依托當(dāng)前技術(shù)儲備，適當(dāng)投入高水平的國際賽事，對技術(shù)同學(xué)來說是一個很好的面向業(yè)界前沿學(xué)習(xí)交流和練兵的機會。團隊亦可籍此沉淀技術(shù)領(lǐng)先性，不斷打磨技術(shù)，在這場內(nèi)容化戰(zhàn)役中更好地為用戶體驗保駕護航。

?THE END

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