近日，今日頭條人工智能實驗室與北京大學聯合研發的寫稿機器人xiaomingbot獲得了吳文俊人工智能科學技術獎。

吳文俊先生是我國著名數學家、中國科學院院士。他在純數學和應用數學的多個領域都作出了杰出貢獻。前半生中，他用30多年時間，在代數拓撲學的研究領域取得了一系列奠基性成就，其中最著名的便是“吳公式”的建立；上世紀50年代初，吳文俊先生放棄了國外優越的研究條件，毅然回國。他的這份情懷，影響著無數后來者。

花甲之年，吳文俊老先生毅然轉身，開創與拓撲學毫不相關的數學機械化研究領域，開創了里程碑式的“吳方法”。耄耋之年，他仍在密切關注新的科研進展和新涌現的人才。他曾一再表示：“中國的人工智能不能走外國人的老路，要在原創科學和基礎理論研究方面實現突破。

今日頭條是今年“吳文俊獎”獲獎項目中唯一以企業載體獲得專業類獎項的機構，過去這一通常只授予頂尖高校、重點實驗室和科研機構。

此次獲獎的寫稿機器人xiaomingbot早在2016年6月就已經在今日頭條上線。里約奧運會期間，通過對接奧組委的數據庫信息，xiaomingbot曾寫過200余篇賽事報道，包括乒乓球、網球、羽毛球和女足等比賽，累計獲得200萬用戶閱讀。它撰寫的文章可以涵蓋比賽時間、實時比分、運動員信息等主要新聞要素，可讀性與職業記者相差無幾。

奧運會上線時，xiaomingbot與其他機器人相比就有明顯優勢。根據人民網研究院的報道，比起美聯社的WordSmith、華盛頓郵報的Heliograf、第一財經的DT稿王等，今日頭條寫稿機器人xiaomingbot實現了很多黑科技。比如：

一、寫稿速度更快——2秒內完成稿件并上傳至媒體發布

xiaomingbot的撰寫發布速度幾乎與電視直播同步，從數據庫對接、信息搜集、文本生成、潤色完成報道，最后發布、推送到今日頭條手機客戶端，只需用時兩秒。

二、擬人化程度更高——并非千篇一律

根據比賽選手的排名、賽前預測與實際賽果的差異、比分懸殊程度等情況，xiaomingbot可以自動調整生成新聞的語氣，并使用感情色彩的詞語，如“實力不俗”、“笑到了最后”等。

三、發布稿件類型多樣——短訊及長文章

xiaomingbot不僅可以發布賽事消息的短訊，還可以生成整場比賽的賽事簡報類長文章。

四、圖片識別篩選——可實現自動上傳圖片功能

xiaomingbot可以通過語言理解與圖像識別，在數據庫中自動選取并在文章中插入賽事圖片，讓稿件圖文并茂更加生動形象。

奧運會后xiaomingbot還在持續撰寫NBA、CBA、中超、意甲等體育賽事的文章，包括很多場諸如“亞迪拉-席爾瓦4：0赫巴-阿勒吉 不費吹灰之力經濟奧運會乒乓球女單下一輪”這樣的冷門比賽，xiaomingbot也均有報道。根據今日頭條統計，xiaomingbot文章的閱讀率與人類創作者基本持平。

近期，xiaomingbot已完成最新一輪升級，除體育新聞，xiaomingbot在今日頭條上撰寫的文章現已涵蓋科技、財經、房產等十幾個分類，并且對多個領域的每日熱點做持續的跟蹤報道。據悉，xiaomingbot已與光明網、《財經》雜志、大河報等主流媒體達成戰略合作，向其進行優質內容輸出。

對機器寫稿而言，它的核心技術是自然語言理解，同時會涉及機器學習、數據挖掘、深度學習、知識圖譜等多項技術。自然語言處理是人工智能領域難度最大的課題之一。相對于語音和視覺來說，語言是高度抽象化的表現。一方面，人類語言具有復雜性，同一句話可能代表不同含義。另一方面，正確理解人類語言還要有足夠的背景知識，比如對成語和歇后語的理解。這些都是自然語言理解進一步發展需要克服的難題。

因此很多人所憂慮的機器是否會取代記者，短時間內來看是很難的。正如今日頭條李磊所言，“我們做新聞機器人的目的并不是取代新聞記者，而是幫助記者創作出更高質量的內容。”