隨著馬桶TV、聊天寶和多閃三款社交新品同壹天上線，“微信之下，寸草不生”的社交賽道重新升溫。在此之前半個月，網易雲音樂借助於年終總結的契機，悄然涉足“音樂興趣匹配”的社交領域，拉開了2019“社交大年”的序幕。
實際上，網易的“社交夢”壹直沒有熄滅過，早在聊天寶攜手中國移動四年多之前，網易在2013年8月就聯合中國電信推出了對標微信的易信，奈何生不逢時，在微信強大的網絡效應之下被逐漸“邊緣化”。
去年11月，網易也悄然推出了壹款“熟人圈子社交產品”——網易圈圈，並將從今年開始大力推廣。當各路新軍都在躍躍欲試從微信帝國沖出壹個個缺口，手握數億用戶且壹直不放棄嘗試的網易，在謀劃著厚積而薄發。
更何況，網易手中還有著另外壹個秘密武器——網易雲信。
在去年8月子彈短信橫空出世的時候，就有知乎用戶敏銳地發現——子彈短信是"基於網易雲信SDK demo魔改的套殼聊天UI"。隨後，網易雲信官方微博出來科普：雲信是專門提供IM和音視頻的PaaS產品，快如 科技 只是幾十萬企業客戶之壹，不存在抄襲。
這場逼迫羅永浩不得不出面澄清的“誤會”，也讓網易雲信進入公眾視野，大家發現，原來子彈短信的“殺手鐧”——語音+文字雙輸入是基於網易雲信的IM自定義消息功能而開發的，不僅如此，網易雲信還支持閱後即焚、表情、圖片、視頻、文件，地理位置等功能。
正是網易雲信多樣化功能的實現和豐富的交互形式，才讓羅永浩可以快速進入IM這壹門檻並不低的領域。而今年子彈短信進壹步升級為聊天寶，上線搖錢樹、送金幣等 遊戲 化玩法以及對於泛 娛樂 玩法的支持。
無論是音樂社交的網易雲音樂，還是短視頻社交的多閃， 遊戲 化社交的聊天寶，新壹代社交應用已經遠遠不止是工具性的IM，而是融入了更多的泛 娛樂 玩法，與 娛樂 場景有更深度的融合。
在線抓娃娃、狼人殺、直播競答這些泛 娛樂 玩法，其實都是新壹代年輕人社交生活的壹部分，而 娛樂 也更加追求強互動與群體參與。
網易雲信也從三年多前成立時的IM &音視頻PaaS平臺，進壹步擴展成為泛 娛樂 創業者提供技術賦能的服務商。
據網易雲信CMO姜菡鈺透露，2018年網易雲信客戶中泛 娛樂 客戶比例占到35%，其中既有各種直播、短視頻、狼人殺、抓娃娃壹類的 娛樂 產品，也有微光、壹周CP這種新生代小眾社交產品。
伴隨著95—00世代泛 娛樂 屬性的不斷增強，網易雲信的業務規模也出現了快速擴張。
2017年網易雲信在教育行業的業務增長率超過220%，在文化 娛樂 行業的業務增長率超過260%，在社交行業和企業服務的業務增長率則分別達到了260%和280%，平臺上已有超過60萬開發者接入。
網易雲信之所以能夠抓住這壹輪泛 娛樂 浪潮的紅利，壹方面離不開對於網易自有產品技術的沈澱優化，另壹方面離不開對於新技術持續不斷的 探索 。
網易泡泡、易信等產品給網易雲信提供了紮實的IM技術沈澱。網易雲音樂在短視頻、直播、 遊戲 等 娛樂 化 探索 ，網易雲信在提供技術支撐的同時，也能夠基於數億用戶做泛 娛樂 方面的 探索 創新、技術驗證，再賦能創業者時就會事半功倍。
此外，網易雲信還在技術架構上做出適應性調整，例如針對IM與實時音視頻的技術難點與應用場景，提升IM雲平臺技術架構的穩定性、易用性與安全性。
不僅如此，網易雲信還不斷針對細分行業、細分市場做“點對點”的技術優化。在服務音樂教學在線陪練產品時，針對三四線城市弱網地區進行優化，服務在線英語課程時，則針對海外音視頻通話進行優化。
“借助我們技術的力量，結合用戶的喜好，用技術手段去叠代出更多更好玩的玩法，提煉出產品的差異點，只有這樣才能把流量變為用戶。” 姜菡鈺提到了為什麽網易雲信如此重視技術 探索 。
當移動互聯網的流量紅利走向枯竭，創業公司正在集體告別流量思維，更註重用戶的留存和產品的差異化。而網易雲信則可以為他們提供堅實的技術支撐。
在不久之前的MCtalk峰會上，姜菡鈺特別介紹兩項網易雲信潛心修煉的“AI黑科”：可以提高原有圖像分辨率的“超分”技術，可標記目標的AI視頻識別。
“超分”技術並不是網易雲信獨創，這項“黑 科技 ”能將低像素圖片的分辨率瞬間提升，網易雲信的創新在於，它把超分技術進壹步應用到視頻領域。
由於視頻幀數的動態性，視頻超分的難度要比圖片高出很多， 姜菡鈺打了壹個比方：如果圖片超分的難度是翻越1000米的高山，那麽視頻超分就要翻越5000米的高山。
而視頻超分之所以成為現實，背後則是對比較常見的卷積神經算法。卷積神經算法經過幾年的發展，已經從概念炒作、通用能力進入到了深度場景應用階段。網易雲信通過人工智能深度學習，將低分辨率視頻重建成高分辨率視頻，使模糊圖像、視頻瞬間變高清。
這意味著，短視頻通話、手機直播等應用在5G時代到來之前，就能夠提前獲得更優的體驗，也會進壹步加速短視頻社交時代的到來。
而網易雲信和網易AI平臺技術合作深耕的AI視頻識別，可以以相對較高的準確率在視頻流中標記人物信息、識別簡單動作、分類虛擬人物，這使得廣告植入、個性化推薦、智能搜索、定點播放等有了新的想象空間。
“我們會根據我們用戶場景去訓練技術模塊，產品和技術應該是相輔相成的。” 姜菡鈺說。隨著泛 娛樂 領域的技術叠代越來越快，“技術—場景”互相驅動的雪球也會越滾越快。
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