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基于大数据的视觉搜索应用与组织模式研究

基于大数据的视觉搜索应用与组织模式研究

当前视觉搜索已成为信息科学领域的前沿课题，主要用于分析和研究现实世界实体属性、行为、事件与视觉大数据资源之间的发展规律，针对视觉大数据资源的获取、组织、描述与利用问题，研究视觉资源及其时空关联信息之间的价值发现与资源整合的内在机理

当前视觉搜索已成为信息科学领域的前沿课题，主要用于分析和研究现实世界实体属性、行为、事件与视觉大数据资源之间的发展规律，针对视觉大数据资源的获取、组织、描述与利用问题，研究视觉资源及其时空关联信息之间的价值发现与资源整合的内在机理，解决其多维关联与协同融合问题，进而实现视觉大数据资源的有效整合、知识发现与实时交互。

基于此，本研究从宏观与中观角度，从信息科学视角下视觉搜索研究的起源着手，对其发展历程、概念与特点进行描述，围绕其理论与应用研究的几个关键问题展开讨论，并简要探讨其最新研究进展及应用。

1、大数据环境下视觉搜索的发展历程及特点

1.1 问题的提出

视觉搜索不是一个新名词，它最早出现于心理学与生理学领域，用于描述人们通过视觉通道在特定区域内检测某特定目标是否出现或出现后确定其位置的行为。如在地图上找某大学所处位置、在食堂内点菜、在书架上找书或在图书馆内找人等。在现实世界中，人们经常需要利用视觉搜索在复杂物理环境中获取有价值的信息，来决定接下来的语言和行为。因此，视觉搜索理论受到心理学家和人因(HumanFactors)学家的广泛关注，大量研究集中在对人类视觉认知、生理反馈机理的理解与表达上，并总结出了许多应用型和理论型知识。正是由于视觉搜索的可用性和有效性，使得许多工作、行业、领域都离不开这一生理行为。

相关基础理论和关键技术的不断发展与完善，促使传统视觉搜索应用不断向信息化、技术化和网络化方向发展，如何将传统视觉搜索行为转换成“所见即所知”式视觉搜索模式，这一难题逐渐摆在了人们面前。与此同时，网络环境、信息技术、计算性能、存储空间、数据规模与软硬件设施等方面的飞速提升，也为客观物理世界与虚拟网络空间之间建立起密不可分的关联关系，使视觉搜索技术的实现成为可能。人们可以方便快捷地采集客观物理世界中的视觉对象，从互联网中获取与之相关的关联信息。

1.2 视觉搜索发展历程及发展趋势

近几年来，随着大数据环境的逐步完善和大数据技术的迅速发展，关于视觉资源整合与视觉搜索研究的呼声越来越大。Nature和Science分别于2008年、2011年出版了大数据专题研究，提出图像、视频与用户交互信息是未来大数据的重要组成部分。2009年，Stanford University的Griod、Chandrasekhar等学者将视觉搜索理论引入到信息检索领域，提出Visual Search、Mobile Visual Search等概念，举办了第一届移动视觉搜索研讨会，并对其体系结构、应用与服务模式等问题进行了探讨。2010年，Google技术研究部前主管Norvig在Nature上发表的专题论文2020Visions中指出，“文本、图像和视频等视觉资源及用户交互信息、传感信息的有机融合，会给搜索引擎带来巨大挑战，如何对视觉搜索结果进行资源深度整合将会成为Google未来10年面临的最大挑战。”同年，北京大学高文、黄铁军与段凌宇等将其引入国内，举办了第二届移动视觉搜索研讨会，并围绕其关键技术、体系结构、视觉资源组织与描述方法、视觉资源标准化与视觉知识库建设等问题展开了研讨。2012年，这一理论与技术迅速被中国计算机学会所接受，认为将视觉搜索与增强现实技术相结合的信息检索模式，将是继搜索引擎之后的新一代互联网服务范式。随后，张兴旺、朱庆华等尝试将其引入数字图书馆领域，并围绕相关理论与应用模式展开了研究。

根据视觉搜索研究的发展轨迹来看，国内关于视觉搜索研究总体仍处于探索与尝试阶段，研究轨迹已基本跨过早期理论性尝试过程，正步入中期技术性和应用性探索阶段。尤其是在我国科学技术部于2011年启动国家重点基础研究发展计划(“973”计划)“面向公共安全的跨媒体计算理论与方法”，对跨媒体视觉资源的统一表示和建模方法、关联推理和深度挖掘、综合搜索和内容合成等关键科学问题进行研究之后，国内相关研究步入快速发展阶段。自2015年以来，视觉搜索理论与应用研究的重要性和必要性更加凸显，国务院2015年9月印发的《促进大数据发展行动纲要》提出，要充分利用大数据，提升领域数据资源的获取和利用能力，推动各类数据融合和资源整合。国务院2015年7月印发的《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》提出“构建包括语音、图像、视频、地图等数据的海量训练资源库，加强人工智能基础资源和公共服务等创新平台建设”。国家自然科学重大研究计划“大数据驱动的管理与决策研究”认为“大数据价值的产生机理和转换规律具有高度的应用领域依赖性”。科技部2016年发布的《关于发布国家重点研发计划精准医学研究等重点专项2016年度项目申报指南的通知》的“云计算和大数据重点专项”中更是明确将“面向大范围场景透彻感知的视觉大数据智能分析关键技术”列为重点研究内容之一，要求对视觉语义建模、视觉对象的时空定位与搜索、跨场景数据关联技术等展开研究。

1.3 视觉搜索研究对象及视觉大数据资源特点

视觉搜索的研究已逐渐发展成为信息检索领域的主要研究趋势，到目前为止，关于视觉搜索的定义尚未形成统一的认识，但从信息检索角度来看，大家对它的普遍理解是指将客观物理世界中的视觉资源作为检索对象，通过互联网去获取关联信息的一种信息检索方式。它是以视觉大数据资源及其关联信息为研究对象，以视觉大数据资源的获取、分析、组织、理解和表达方法为主要研究内容，以信息技术与方法为主要研究手段，以发现视觉大数据资源蕴含的知识价值和拓展其利用能力为主要研究目标的一种综合性的应用型前沿领域。它主要针对的是当前大数据环境下海量、多元异构、动态无序和高速进化的视觉资源的分析和利用问题，重点研究的是如何充分利用当前飞速发展的信息技术来解决视觉大数据资源的理解和表达，如何有效地实现视觉搜索，如何利用视觉搜索技术来从海量视觉大数据资源中发现新的知识。

毫无疑问，未来是一个智慧(或称之为“互联网+”)的时代。智慧地球、智慧城市、智慧图书馆等理论与应用的迅速发展，给视觉搜索理论与应用研究提供了“沃土”。“互联网+”时代所衍生的数据规模的剧增，文本、图像、音视频、用户交互信息与各种传感信息会成为“数据海洋”的主流，而这些数据来源中超过80%来自于人类视觉通道，现阶段把握“互联网+”时代信息检索和知识服务未来发展脉络的最重要手段可能是视觉搜索。

视觉大数据资源因其包含文本、图像、音视频与用户观看记录等复杂无序、动态变化的时空信息，使其成为数字图书馆中内容最丰富的信息载体，并将会成为“互联网+”时代最为重要的信息表达和信息传播媒介。而以视觉大数据资源为研究对象的视觉搜索，由于前者所处知识空间的知识实体与知识价值在时间、空间和属性三个方面的自有特性，使得视觉搜索也呈现出复杂无序、动态变化和时空语义关联等特性，同时也需要对视觉大数据资源的形式化表达、系统化组织、结构化描述与时空关联关系分析方法等进行研究。由此可得知视觉大数据资源主要具有以下特征：

视觉大数据资源包含文本、图像、视频、用户观看信息及用户交互信息等时空信息，并且它所包含的视觉对象、事物内容、事件过程在时间、空间、语义等方面具有时序或时空关联关系。

视觉大数据资源具有时空语义关联、动态变化、数据规模大和结构复杂等特点，这些基于视觉对象、事物内容、事件过程的动态变化可以用时空语义关联进行表达和描述，其获取、组织和描述过程可以用机器语言来进行表达，通过视觉对象、事物内容、事件过程之间的语义关联映射，建立视觉大数据资源的时空语义关联关系。

视觉大数据资源具有数据规模大、结构复杂、类型多元、多维尺度关联和纵深纬度高等特性，可根据视觉大数据资源的时空语义关系建立对应的尺度关联机制。针对不同尺度、纵深纬度的视觉大数据资源的时空关联关系，可实现视觉对象、事物内容、事件过程之间的多维尺度转换和重置，进而实现视觉大数据资源的语义关联关系分析。

视觉大数据资源能提供基于视觉资源内容来理解视觉对象行为，根据视觉对象的时空语义关联关系建立起发展趋势模型，并根据有效组织、理解和描述来预测某特定事物在某特定阶段将可能发生的行为态势。

可针对视觉大数据资源的获取、组织、理解和描述问题，来实现用户与视觉大数据资源之间的实时交互、反馈和视觉对象知识库的构建。根据视觉对象的相似行为特征、时空关联关系和实时交互结果，来帮助人们制作、生产、运营和消费新的视觉资源，满足数字图书馆用户的多元化知识服务需求。

2、大数据环境下视觉搜索的应用与组织模式

视觉大数据资源经过组织、分析、处理和整合，并建立基于特定领域的数字图书馆视觉搜索平台之后，才能为用户提供大数据知识服务。不同学科、领域的视觉搜索模式对视觉大数据资源的获取、组织、处理与整合模式会有所不同。正因如此，当前大部分应用是从知识服务与信息检索角度，建立起领域导向的视觉大数据资源整合平台，通过视觉搜索来对视觉大数据资源进行有效管理与利用，并按照特定学科、专业和领域的知识服务需求来提供服务，从而满足各类大数据知识服务需求。

2.1 基于深度学习的视觉搜索工业应用模式

传统视觉搜索研究主要是先采用人工标注方法对视觉资源的底层特征进行标注后，再采用机器学习方法来解决视觉资源之间的语义鸿沟、异构鸿沟与语义关联之间的问题。基于人工标注的视觉大数据资源整合与利用方法，需要标注者拥有丰富的专业领域知识和工业应用经验，需耗费大量的时间和人力成本，且精确性低。与对视觉资源特征进行人工标注方法不同的是，深度学习一般都是通过对视觉资源特征进行多层神经网络训练后，进行视觉特征学习，进而获取到特征提取更合理、区分性更强的视觉特征理解和描述。大量研究证明通过深度分析方法所提取到的视觉特征在图像分类与识别、视觉场景识别、智能监控、语音识别、知识图谱构建等应用领域都获得过成功。视觉资源的显著性特征提取和分割方法，能够采用模拟人类视觉系统和生理认知体系来提取视觉资源中显著性特征区域。目前，性能相对最好的视觉资源特征提取方法在公开的视觉大数据资源数据集中的显著性特征检测准确率在95%左右，视觉资源前景特征分割准确率将近92%，这一比例在近几年全球性各类大规模视觉资源分析与识别比赛中，仍然在不断增加。比如，Google研究组在大规模视觉识别挑战赛(ILSVRC)中，采用改进的深度卷积网络Google Net将图像识别准确率提升到93%;Google小组在微软图像标题生成挑战赛(MS COCO ICC)中，采用基于深度分析的图像特征提取方法获得冠军;悉尼科技大学与卡耐基梅隆大学、微软亚洲研究院和浙江大学在THUMOS比赛中，均将深度分析方法与视觉对象运动特征结合起来对视觉资源进行动作识别，分别获得前三名。

传统学术研究的理论成果往往需要很长一段时间发展，才能逐渐走向成熟，并进入到实际的工业应用中去。但无论是深度学习，还是视觉搜索，它们都拥有着极强的工程理论模型。一方面，它们在被学术界关注和研究的同时，也被工业领域所密切关注和尝试;另一方面，由于工业领域(如Google、百度、微软等)早就拥有着大规模的视觉大数据资源，且一直活跃在诸多信息科学领域的研究前沿，在很多领域，它们相较于学术界更有优势。如Google的知识图谱Knowledge Graph，Google Now与Google街景地图，微软的语音助手Cortana，爱奇艺的爱奇艺大脑，Facebook的Graph Search等均属于工业界视觉搜索较为经典的应用案例。事实上，国外工业界各大公司，如Google，Facebook，Microsoft等对视觉搜索不仅仅只是开展大量的研究，甚至还在内部成立了专门研究机构，国内的百度、华为、腾讯和阿里巴巴也不例外。

2.2 基于知识计算的视觉搜索知识服务模式

数字图书馆领域对视觉搜索理论与应用展开研究的一个重要目的，就是为高校和科研机构的研究人员提供嵌入式协作化的知识服务，而数字图书馆视觉搜索平台是将海量视觉大数据资源与平台提供的视觉大数据资源的组织、分析和处理功能嵌入到知识服务过程中。

视觉大数据资源整合与利用是当前国内外人工智能、信息检索领域的研究热点，拥有非常广泛的应用与研究前景。事实上，图像搜索作为视觉搜索的一个研究分支方向，近几年来，国内已有很多个人(如中国科学院高科、北京大学高文与黄铁军、南京大学朱庆华)、机构(如浙江大学、清华大学、北京大学、中国科学院计算所等)、企业(如爱奇艺、百度、腾讯、360、搜狗等)正在做与之相关的研究，并且很多已经推出了基于内容的图像搜索平台，为用户提供图像搜索服务。而美国的麻省理工学院、加州大学伯克利分校、伊利诺伊大学和英国的牛津大学等相关研究工作开始得更早，也研发出了相应的基于图像内容的图像搜索系统。

在以上所有相关研究中，它们都具有一个典型的研究特征：研究目的是为了解决视觉搜索的应用问题，而对应的视觉搜索模式大部分是基于知识计算。由于视觉搜索需要组织、分析和处理的对象主要包括文本、图像、视频等各类蕴含大量价值的视觉资源，因此，如何从视觉大数据资源中获取有价值的知识，就成为国外学术界和工业界一直以来的研究热点。以发掘视觉大数据资源中蕴含的丰富的、复杂关联的知识为目的的知识库称之为视觉对象知识库。目前，全球基于文本、图像、音视频等视觉资源的各类知识库有不少于60种，而基于这些视觉对象知识库的具体应用案例和系统平台也有几百种。其中，比较有代表性的应用案例有维基百科的DBpedia(2014版中包含8.7万部电影、12.3万张唱片、45万个物件等)、Google的知识图谱Knowledge Graph(包括地标、城市、人名、建筑、电影、艺术作品等5亿个搜索结果实体与350亿条关联知识条目)、Facebook的Graph Search(包含10亿名用户、2400亿张图像、10000亿次页面访问量等)等。

借助视觉搜索的相关理论与技术，开展对海量、异构、多元的视觉大数据资源的研究，不仅可丰富信息检索的外延和内涵，而且可以有效地解决当前数字图书馆所面临的“大数据、小知识、小服务”的瓶颈，具有一定的应用价值和现实意义。

2.3 基于语义分析的视觉内容关联组织模式

从已有研究来看，视觉搜索的研究对象大部分集中在文本与图像上，其中图像搜索是学者们着力解决的重点方向。视觉搜索研究可分为3个阶段：一是20世纪70年代末期开始的基于文本/元数据的图像搜索。这一方式主要通过人工标注元数据对图像进行描述，来实现对图像的信息检索功能，缺点是元数据标注费时费力，描述标准与反馈内容不完整，且容易有太多主观色彩。二是20世纪90年代开始提出基于视觉内容的图像搜索方法。这一方式其本质是采用人工构造图像底层视觉特征的方式来进行图像相似性比较，进而实现图像搜索，缺点是对图像底层特征和高层语义之间存在的语义鸿沟问题没有得到较好解决。三是21世纪初期提出的基于深度学习的图像搜索方法。社交网络与用户生成内容成为网络数据的主要来源，利用用户标签对图像语义进行组织、表达和理解成为研究主流，深度学习方法由此融入到相关领域。

与图像搜索相比，视频表达和分析则是视觉搜索领域相对较新的研究领域。视频由大量图像帧组成，且图像帧之间有较为紧密的时空与语义关联关系，这对视觉搜索技术要求更高。但由于深度学习在文本与图像搜索领域所取得的成功，学者们开始借助于深度学习框架，对视频进行组织、理解和描述，尤其是在视频特征提取这一关键环节采取了以下几种方法：一是视频静态关键帧特征描述。由于视频是由大量图像帧按时序与语义关联组成，故可采用深度学习方法对静态视频帧(即图像关键帧)进行特征学习。在具体应用中，一旦确定合理的静态关键帧提取和编码方式，也能形成较好的视频描述效果。二是动态视频时序特征描述。有学者曾提出密集轨迹方法对视频进行分析，取得了不错效果。三是前面两种方法的有机结合。牛津大学的Simonyan等提出采用时间和空间深度神经网络来对视频进行分析，时间轴输入的原始视频，用于对视频中的视觉对象进行识别，空间轴输入的时序关联场，用于对视频中视觉对象的动作及其轨迹进行识别。

目前国内外也有大量针对视觉内容分析与表达方面的竞赛，比如2013年美国佛罗里达大学组织开展的THUMOS比赛，就对海量视觉数据集中异构无序的视觉资源进行分析和理解，该项赛事随后每年都会开展相关研究。国内外许多高校、科研机构都积极参与到该项赛事中，如清华大学、浙江大学、香港中文大学、卡耐基梅隆大学、悉尼科技大学等。美国国家标准与技术研究所2011年组织开展的TRECVID比赛，针对大规模视觉数据集中复杂视觉资源中事件监测问题展开研究。近几年来，该项赛事也一直在围绕着这个主题开展相关研究，国内许多高校，如复旦大学、浙江大学、北京理工大学与同济大学等，在这项赛事中也获得了一定成绩。

目前虽然在视觉大数据资源的组织、分析、理解和利用方法上有很多研究成果，但这些成果最终目的是应用于视觉搜索。近年来一系列研究对于视觉搜索及其在各行业、领域的应用与推广工作起到了积极作用，这对于数字图书馆领域而言，是一个积极信号。

3 大数据环境下视觉搜索研究的5个核心问题

尽管视觉搜索已经获得了工业界和学术界(包括数字图书馆领域在内)的高度关注，但目前在国内并未得到广泛应用及推广，主要原因是由于相关技术与应用产品尚未完全成熟，存在着视觉搜索性能不够理想或不够稳定、用户体验质量不佳、应用局限性较强等问题，围绕这些问题，就需要从视觉搜索研究基础理论与技术角度来解决。从数字图书馆视觉搜索模式构建流程[1]来看，视觉搜索研究主要包括5个核心问题，分别描述如下。

视觉大数据资源的获取与组织方法。互联网环境下视觉大数据资源的存在形式是动态无序和异构离散的，视觉资源的生产和发布是动态变化的。视觉资源所蕴含的信息内容都包含多个异构、复杂的信息主题，彼此之间存在语义时空关联关系。而传统基于人工标注的视觉资源标注方法往往不够精确，因此，如何快速获取到所需视觉资源，是视觉搜索应用的关键问题。而对与待搜索视觉对象无关的视觉资源的清洗过滤，以及视觉大数据资源的有效组织是视觉搜索应用的核心问题。

视觉大数据资源的理解与表达方法。为了在海量视觉大数据资源中找到与待搜索对象一致的视觉资源，就需要从符合待搜索视觉资源的特征分析与理解出发，对其视觉内容进行多元化、结构化、多层次的深度理解和表达。

视觉大数据资源整合与交互方法。视觉搜索作为一种信息检索模式，其服务对象是用户。对视觉大数据资源的获取与组织、理解与表达的目的是为了给用户提供智慧化、人性化的知识服务。因此，如何围绕视觉大数据资源整合全生命周期进行多维度分析，从而满足用户对视觉大数据资源的多元化知识服务需求，也是视觉搜索研究能否成为现实的核心问题。

视觉对象知识库建设及标准化问题。视觉搜索依赖于视觉对象知识库的建设。基于高质量的视觉对象知识库，用户可快速将待搜索视觉对象与虚拟信息空间中的视觉大数据资源进行有效关联，从而享受到数字图书馆提供的视觉搜索知识服务。同时，标准化问题也是视觉搜索应用能否顺利应用和推广的关键所在。

视觉搜索体系的安全与可靠性理论。无论在任何时候，网络安全及系统可靠性问题是永远无法回避的难题，视觉搜索亦不例外。在视觉搜索体系中，数据安全性与知识产权、用户隐私权、系统可用性与可靠性等问题亦是视觉搜索能否得到有效推广与应用的核心问题。

4 总结与展望

在“互联网+”时代，信息服务正越来越广泛地深入到用户智慧化、个性化和嵌入式的知识服务需求中去，数字图书馆领域开始呼唤新型的杀手级信息检索模式。视觉搜索是当前信息检索领域发展的一个重要前沿和创新突破口，在充分汲取国内外信息科学领域先进研究成果的基础上，开展数字图书馆视觉搜索基础理论与应用研究，不仅有望从理论上丰富数字图书馆知识服务研究思想与未来发展框架，也有利于揭示数字图书馆中视觉大数据资源价值的产生机理与转换规律。

毫无疑问，人类正在向“‘互联网+’时代”迈进，作为一种技术与理念创新，视觉搜索必然符合一般信息技术生存、发展与成熟基本规律，需要经历技术诞生的萌芽期、飞速进步的发展期、迅速膨胀的高峰期、去泡沫化的低谷期、稳步发展的光明期和实际应用的高峰期6个阶段。目前来看，国内外已有视觉搜索研究正处于发展期，存在着理论与技术交叉之后学科间的不平衡这一问题。当前视觉搜索的理论、方法与技术研究主要集中在商业型视觉搜索应用上，对于产生视觉大数据资源的学术领域则关注较少。实际上，以科学研究、学科服务等学术领域为代表的视觉大数据资源，具有异于商业型应用的丰富内涵与独特特征，只有全面掌握商业应用与学术领域的相关研究，才有助于建立更加科学、系统、合理的视觉搜索理论体系和应用框架。

世界首富是谁啊?

福布斯富豪榜前三位（从左至右）： 墨西哥电信大亨卡洛斯·斯利姆·埃卢、 微软创始人比尔·盖茨、“股神”沃伦·巴菲特。IC图 美国《福布斯》杂志10日揭晓2010年度富豪排行榜，墨西哥电信大亨卡洛斯·斯利姆·埃卢以个人资产535亿美元取代微软创始人比尔·盖茨，成为世界首富，这也是16年来美国人首次失去全球首富头衔。 惊人 埃卢一年进财185亿美元 在《福布斯》杂志10日揭晓的2010年度全球资产总额在10亿美元以上的富豪榜单上，前三名人选与2008年、2009年相同，只是顺序发生了变化。 截至2010年2月12日市场收盘时，埃卢的资产总额达535亿美元，成为全球新首富，过去一年间他的财富增加了185亿美元。去年的首富盖茨的总资产为530亿美元，比埃卢少5亿美元，屈居第二。在过去16年中，盖茨曾14次赢得世界首富头衔。至于“股神”沃伦·巴菲特，尽管他旗下的伯克希尔·哈撒韦公司股价去年暴涨令其身家大增100亿美元，达470亿美元，但他的排名还是从第二滑落至第三。 过去一年，由于全球金融和经济情况大幅好转，他们三人的资产合计增长了415亿美元。而前一年，受金融危机冲击，他们的财富共减少了680亿美元。 今年是《福布斯》的第24届富豪榜。在最初的几届富豪榜中，日本人一直占据首位，直到盖茨1994年跃升榜首。盖茨此后多年蝉联世界首富头衔。2008年，巴菲特取代盖茨成为首富，2009年盖茨重新夺回了首富头衔。 原因 经济复苏刺激财富增长 3月10日恰逢纽约股市触底反弹一周年。截至9日收盘，一年间道指和标普指数涨幅超过六成，纳斯达克指数的涨幅更是高达84%，创造了大萧条以来的牛市纪录。 《福布斯》杂志总编辑兼首席执行官史蒂夫·福布斯在10日召开的记者招待会上说：“全球经济正在复苏，这一点已经体现在今年的榜单上。” 福布斯介绍说，今年上榜的富豪人数从去年的793人猛增到1011人，他们的资产总额达到3.6万亿美元，比去年增加了50%；人均财富总额为35亿美元，比去年增加了5亿美元。 美国依然是亿万富豪最多的国家，富豪榜上40%的富豪来自美国，不过今年这一比例低于去年的45%。今年美国富豪资产占全球富豪总资产的38%，也低于去年的44%。 由于金融市场部分收复失地，164名去年跌出榜单的富豪今年重新上榜。此外，还有来自22个国家和地区的97名富豪首次进入榜单，其中亚洲新增富豪人数最多。芬兰和巴基斯坦迎来了其首个上榜富豪。 趋势 新兴经济体异军突起 2010年度富豪榜的一大亮点是来自新兴经济体的人数与资产总额大增。在排名前十的富豪中，除了首富来自墨西哥，印度两名分别从事石油化工和钢铁行业的富豪分列第四位和第五位。巴西矿业和石油巨头艾克·巴蒂斯塔不仅首次闯进前十名，还以一年内财富增加195亿美元成为今年“增值”最多的富豪。 在今年97名新上榜的富豪中，有62人来自亚洲地区。目前亚洲地区福布斯亿万富豪总数比欧洲少14人。 在中国方面，娃哈哈总裁宗庆后以70亿美元资产排名第103位，成为大陆首富；香港首富依然为李嘉诚，以210亿美元排名第14位；台湾首富为郭台铭，以55亿美元排名第136位。今年中国内地和香港的上榜富豪人数达89人。中国有27人首次上榜。据新华社 2010年度福布斯亿万富豪榜一瞥 上榜富豪资产总额：3.6万亿美元，比2009年的2.4万亿美元增加了50%。 上榜富豪总数：1011人，2009年度为793人；其中女性89人，多于去年的72人。 首次上榜富豪人数：97人，来自22个国家和地区，其中62人来自亚洲，中国有27人首次上榜。 曾跌出榜单今年回归的人数：164人。 最富有的前三名：第一位，墨西哥电信大亨卡洛斯·斯利姆·埃卢，总资产535亿美元，去年排名第三。第二位，微软创始人比尔·盖茨，总资产530亿美元，去年排名第一。第三位，著名投资人巴菲特，总资产470亿美元，去年排名第二。 全球各地区上榜人数：美国403人，资产总额1.3万亿美元；欧洲248人，资产总额1万亿美元；亚太地区234人，资产总额7290亿美元；中东和非洲地区65人，资产总额1810亿美元；美洲（除美国外）61人，总资产3040亿美元。 富豪最多的城市：纽约排名第一，共有60人；莫斯科其次，共有50人；伦敦排名第三，总计32人。 最年轻的富豪：25岁的Facebook创办人马克·朱克伯格，以40亿美元身家排名第212位。 最年长的富豪：99岁的瑞士富豪瓦尔特·黑夫纳，以33亿美元身家排名第287位。 年度“增值”最多的富豪：巴西矿业和石油巨头艾克·巴蒂斯塔，一年内财富增加195亿美元。

全球互联网公司排行?

美国知名网站World Atlas公布了2017年第一季度全球互联网公司25强排行榜，美国的亚马逊、谷歌、Facebook位列前三甲，中国的百度、阿里、腾讯继续领跑前十，网易则位列第15名。

看，这一代“广告狂人”

1990年代，互联网诞生之初，是各大国际4A在中国呼风唤雨的时代，他们引领中国的广告市场，拥有不可撼动的行业地位。

与此同时，互联网的新土壤正孕育着一些数字营销公司。起初他们毫不起眼，慢慢崛起，2005年以后，随着人人网、QZone等社交媒体爆发出惊人的传播和营销力量，数字营销阵营的广告公司，越来越成为各大金主的合作首选，甚至成为领头的代理商，国际4A在传统广告领域无人可战的局面第一次有了明显的打破。

微博、微信的相继出现，为数字营销插上了前所未有的丰满羽翼，特别是它快速裂变出来的Social专项代理公司又以催枯之势野蛮生长。

以国际4A为代表的传统广告，与新生数字营销集团的冲突达到一个峰值，业界传出电通收购安吉斯是一个标志，而2013年前者斥资32亿英镑收购后者，既是两大阵营的一次握手言和，也预示着广告行业势不可挡的融合的新潮流的到来。

以杨烨炘、李三水、江畔等为代表的国际4A高管或骨干成员，2013年左右，纷纷出走，自我革命，自立门派，天与空、W、意类等聚合两大广告阵营优势的广告新势力在短短几年间迅速崛起，数以百计的独立创意公司纷纷宣告成立。

国际4A遭受质疑，新势力的锐气投射到作品的成效颇丰，也偶起争议。如此行业大势，此前很少有媒体拉着各方出场，严肃讨论这个正在发生的百家争鸣的广告时代。

《第一财经周刊》这篇深度广告行业观察文章，有理有据，集合采访，例举各方观点，综合地记录了这个剧烈震动的广告新时代。

这个正在到来的新广告黄金时代，你应该看看，这个时代的广告狂人们正在怎么干和怎么看。

原文标题《新·黄金时代》，已获授权，全文如下：

当一个行业面临巨大的趋势变革时，人才流动一定会随之加快——这一点在当前的广告行业正在发生。这些广告人感受到了变化，经历了焦虑，同时也看到好创意有了更突显的价值，产业链有了更需要融合的趋势。这些变化带来了大量新机会，很可能预示着纷乱之后一个新的广告黄金时代。

                                                                                              —《第一财经周刊》执行总编辑 赵嘉

“这是最好的时代，这是最坏的时代。”狄更斯的这个金句常被用来形容各种喜忧参半的情景，这刚好是眼下广告行业的写照。

JWT上海策略策划总监徐振锋就有些着急。他发现过去这一年中，越来越多让人眼前一亮的营销案例出自于本土的小公司。

比如今年5月，由W公司策划的New Balance的广告片《每一步都算数》上线5天内就在腾讯视频播放了超过500万次，而这个影响力级别的广告以往基本都是由4A公司投入几十人、花费几个月时间完成的。反观W，它于2014年10月才成立、只有几十人规模。

像W这样以创意为主导的本土小型独立广告公司近年来频繁涌现，包括2012年12月成立的Karma，2013年11月成立的天与空，2014年成立的oookini、意类等。在它们的客户名单上，已经开始出现诸如可口可乐、西门子、耐克、淘宝天猫、腾讯这些传统的和新的广告金主。

“老实说，在有些地方，我们（4A公司）已经跟它们产生竞争了，这不是未来的事情，而是正在发生的。” 徐振锋在电话里向《第一财经周刊》承认。

同时，无一例外的，这些徐振锋口中所谓的小公司，其创始人都有过在4A工作的经历，他们中有的人甚至已经待了十多年。如今选择离开，当然有部分是出于个人选择，但更多还是因为整个广告行业已经开始发生巨大的变化。

2013年10月，杨烨炘离开了供职长达15年的4A，和其他几个合伙人一起创办了天与空。他当时是上海盛世长城创意群总监，更早之前，他还担任过上海李奥贝纳创意群总监，北京奥美、广州奥美、广州李奥贝纳的创意总监。

“我有一种很强的危机感。”杨烨炘对《第一财经周刊》说。2012年夏天，他的团队为立邦漆做了一个以“刷新生活”为主题的地铁艺术展， “我很明显感觉到4A还是以传统广告为主，跟数字营销公司、公关公司都脱节了，” 因为推广和传播的工作是分别由另外的数字营销公司和公关公司做， “也就是说，创意的空间很狭窄。而且这些公司并没有参与到我们早期的创作工作中，每家公司又有自己的老板、创意和营销总监，会对创意做不同程度的歪曲，流程也会拖得很长。”

杨烨炘的危机感源于当时整个广告环境已经发生的变化。在前一年，也就是2011年，戛纳国际广告节更名为戛纳国际创意节，并且 从2012年开始，基于互联网技术的广告奖项迅速增加，技术公司开始大量进入这个行业。也就是说，创意在过去只是广告公司的一个部门，而现在的情况是，广告公司变成了创意的一个部分。

“如果你还称之为广告行业，称自己是广告公司，是不行的。”苏若菲说。她在2013年5月离开从业10年的广告行业去了甲方，为天猫市场部下属的品牌部工作，在此之前她担任上海BBDO的客户总监。 “创意既包含传统广告，也包括技术类的互动、社会化营销、娱乐营销，甚至线下活动—所有传统4A以前不会做的东西，现在都成为了客户的需求。”

2012年令她印象深刻。一些小型的专门做数字广告的公司出现，4A公司也开始纷纷成立数字部门。跳槽到带着“digital光环”的公司成了广告人一个热门的选择。在这些所谓的新兴公司待过哪怕半年，再跳的时候就带着黄金标签。“当时就处在这么一个激进浮躁的digital狂热期。”苏若菲说。

她还记得当时团队做了一个案例，后来拿了很多奖，但拿奖的原因是在微博上请了一个非常有话题性的人，用一个有争议性的话题做了一个好玩的试验。“完全是社交媒体上的影响力让我们这个作品变得非常成功，而这个案例本身做的电视广告、平面，媒体合作，在整个项目里反倒好像成了可有可无的东西。”

但一两年后再谈到数字营销，她发现大家的思路还是在很传统地去做MiniSite（活动网站）这一类的事，并没有推动真正核心的东西。更早的时候她还在麒灵广告待过，这家2001年创办于上海的广告公司后来被一家来自波士顿的信息技术公司收购，2014年又再次整体卖给阳狮集团，“这在当时的国内还是很少见的，现在已经很明显了，就是各种奇怪的公司都在买广告（创意）公司。那时来了批老外，他们给我们讲国外很好玩的技术和产品，我觉得特别好玩，那不是在做广告，不是4A那套老三样。”

也正是在那个时候，“客户减了合同年份，公司甚至丢了客户”这种事逐渐多了起来，她想起更早之前看到一篇讲麦迪逊大道上广告公司生意锐减的文章，“你会觉得美国发生的其实跟国内是关联的，改变的浪潮已经席卷到中国，生意很难做，钱会减少，客户越来越挑剔。”

同为做客户服务出身的金存依也感受到了这种变化。2012年10月底，35岁的她从北京奥美广告离开，成立不二广告。“奥美全球总部的任务要求简单明了：每年从客户那里拿到的预算要增加。但获得一个稳定的客户越来越难了，所以你听到最多的词就是比稿，而且客户自然是希望它的成本降到最低，”金存依说，“我走的那一年，公司很多人都走了。”

供职于知名创意机构AKQA耐克项目组的王元元、丁茗茗和郑商融选择离职创立oookini工作室的时间是2014年，这个小团队解释自己的创业其实是“抱着毕业的心情”。 “4A模式首先是极度细致的分工，然后是极度完善的流程和快速的人员流动，因为它已经形成了工业化生产的模式，重体系而不重人，已经不适合个人型的人才发挥。” 王元元认为相比传统4A公司，AKQA这类成立于1990年代左右的独立机构已经相当灵活小巧，但传播渠道的变化、新技术和中国近年来的消费升级浪潮还是让几个年轻人感到前所未有的机会正在到来， “过去几十年，中国广告业服务的对象最关心的其实是生产和销售渠道，只有在消费升级、强调品牌独特性的过程中，创意的价值才会特别凸显。” 王元元说。

所以你也可以这么理解， 传统广告行业身陷技术带来的巨大挑战这一事实已经无可争议，但作为硬币的另一面，这也预示着广告从业者们可能正在迎来一个纷乱却充满机会的新时代。

在创办天与空时，杨烨炘认真思考过公司的定位，他并不想单纯开一家数字营销或社会化媒体营销公司，而是希望把4A公司的传统广告、数字营销以及公关、线下活动结合起来，他称之为“跨媒体公司”或“创意机构”。例如不久前为顾家家居策划的“8·16不加班”营销活动，天与空先是在报纸上打起了整版广告，之后又在上海环球港广场做了名为“孤独沙发”的行为艺术，最后再在移动端上线H5。这种围绕某一事件展开的线上线下综合营销成为行业里做案例的常见模式，甚至被称作“天与空套路”。

在杨烨炘看来，这种模式适合于任何一种介质，而且可以根据用户的预算选择任何一个媒体形式来引爆。“我觉得这是未来的趋势。”他说，比如原本是公关公司的华邑已经做数字营销和平面广告了，W也从最开始的一家数字营销公司，涉足电视、平面广告和公关的传播，甚至做社交媒体营销起家的环时互动也在招募传统广告或者公关行业的人才。 “如果你只是固守自己原有的业态，很有可能会被淘汰掉，你帮客户创造的价值越来越低，就越来越失去盈利的能力。”

独立广告公司如此活跃，4A并非没有作出应对。2013年7月，全球两大广告公司宏盟集团和阳狮集团宣布价值350亿美元的合并计划，以此来抗衡更小型的广告公司，尽管这项合并在9个月后就被取消。这几年，你也看到大的广告集团正在对社交、数字或互动营销公司实施一系列的收购—这是它们遇到麻烦时一贯的逻辑。“可这样还是无法做到真正的打通，”杨烨炘解释，“因为它们还是分成不同的业态独立运作—广告公司、数字营销公司、公关公司等。因为集团追求利润最大化，要分开去创造力量。”

要改变的可能更主要是内部架构。 “我们认为创意是这个行业最核心的东西，所以我们总是想把创意最大化。你看大卫·奥格威、李奥·贝纳、DDB的创始人，都是创意人出身。” 杨烨炘在天与空设置了5个创意事业群，分别由创意合伙人带领，团队10个人里面有7个是创意人员，3个是品牌服务人员，没有客户部。相反，他觉得4A变成了以客户部为主导的公司，但客户部大多没有策划和创意能力，更多成了传话的角色。

不过，4A的人力分配也自有其道理—对于它们来说，产出体系的稳定要比创意来得更加重要。 “跟4A合作可能是一个更长久的关系。客户的期待也是策略上的把控更稳定，创意更安全。选择W、天与空这样的小公司，客户可能更期待的是能带给他一些惊喜的东西。” 徐振锋说。

传统广告巨头已经意识到自己的问题，它们试图去改变所谓的“流程长、不够灵活”的印象。 “我们全球的经营策略都在发生很大的变化，首先在公司的哲学上，我们对这个时代的观点是，我们应该帮广告主和消费者解决某一个冲突或问题，是提供解决方案的公司，而不是只专注创意的狭窄的广告公司。其次是对技术持更开放的心态，很多时候你单靠经验已经不能够做到最好的东西了，如果你不懂某一项新技术，可能就不知道这个故事还可以这样讲。”

不过竞争已经不仅仅发生在广告公司之间。

大公司，也就是传统说法里的甲方的in-house agency也在给原有的广告模式带来麻烦。最近的例子是百事成立了一间创意工作室Creators League。你可能已经知道的更早的例子是，2013年耐克挖来Burberry数字营销总监Musa Tariq组建内部品牌建设团队，他上任之初便收回原来由AKQA、W+K、Mindshare、R/GA等代理的社会化媒体业务，改由自己的团队运作。

一份来自数字营销协会SoDA的报告显示，2015年有27%的公司声称在数字营销领域不再与第三方公司合作，这个数字是2014年的两倍。更早前美国全国广告协会（ANA）在2013年就发现，选择自建in-house团队的公司数目在5年间从42%上升到58%。

品牌也开始从广告公司大量招揽人才—苹果今年正式上任的营销传播副总裁Tor Myhren，曾是WPP集团旗下广告公司Grey Group的首席创意官，而优衣库在2014年也接连挖了两位W+K的创意总监，在公司内部负责一些案例的营销和传播。 “品牌想要创造出最适合它们的内容，自建的团队可能会对品牌更加敏感，更有控制权，沟通更快。” 群邑中国CEO徐俊说。

“很多时候我们和广告公司聊，其实是我们在输出信息给它们，然后还得想办法通过各种磨合让双方节奏同步。”苏若菲说。她所在的天猫品牌部，十几个人的团队成员里一半以上来自4A。她理解广告公司只是一个形式，是把人聚集到一个机构里面，“如果是同样的人帮我工作，只是换了个形式，在公司内部还是外部又有什么所谓呢？”

那么广告行业的组织形态真的可以被打破吗？4A的模式能否被搬到线上？金存依发现，开一间自己的广告公司并没有让自己的焦虑感少很多。如果换个思路，做一个专注于解决中小型品牌需求的广告创意解决方案的众包平台呢？

她于是又搭建了一个名为Pitchina的平台，这是一个试图提供“创意直达”的项目，例如客户想做一张海报或拍一支视频，可以在创意平台上购买相应的产品包。随后项目负责人对接客户，帮助梳理品牌，然后分配给平台上第三方的创意特工，最后交给不同的供应商（比如拍片、修图、设计等），当然这个过程中需要特别注意对质量和价格的把控。

另一方面，你会看到媒介公司也在成立创意团队。群邑就加快了在创意内容方面的布局，旗下各家代理公司都拥有了自己的内容营销团队，比如传立媒体的内容创新团队，竞立媒体旗下的内容营销团队MediaCom Beyond Advertising以及迈势的Play团队等。徐俊认为，数字领域里创意、媒介、公关、数字公司的界限会更模糊。

而且在 数字营销领域，广告公司还碰上了一个新对手，咨询公司。

“四大”之一的德勤，如今已经是全球最大的数字化咨询机构之一，这归功于德勤内部的数字化团队Deloitte Digital，这个已经成立5年的部门今年2月还收购了旧金山的创意公司Heat。

“德勤收购广告公司，并不是为了做广告，我们看中的是Heat给我们的创意元素，而不是它现有的业务。”Deloitte Digital德勤数字化中国服务领导人华思远对《第一财经周刊》如此回应。他认为 数字化是一个大潮，而数字化的内涵在最近一两年发生了翻天覆地的变化，已经渐渐从CMO的概念变成了CEO的概念。 德勤希望帮助企业完成全面的数字化转型，甚至包括后端的供应链、产品设计流程、IT及财务系统等。

但对整个行业来说，最绕不过去的对手还是技术公司。“传统广告公司的挑战会发生在购买层面，只要涉及到实时购买广告位，就会涉及到算法、空间等很多因素的改变，这些都需要技术的支撑。未来传统广告公司可能需要更专注于创意层面并在技术层面上与外部公司深度合作，或者是购买技术以适应环境发展。”数字营销公司Criteo的CEO Eric Eichmann告诉《第一财经周刊》，他所在的Criteo专注于重定向广告领域，通过cookies记录用户在电商网站搜索某件商品的行为，并在用户之后访问的网页上重新展示之前被搜索商品的广告，将其拉回到电商网站。

这带来的一个结果是，你会发现很多广告公司也纷纷在做产品了：宏盟集团推出Annalect数据云服务和Accuen程序化平台，而电通安吉斯集团最近也刚成立了数据实验室Dentsu Aegis Data Lab。

WPP集团全球CEO苏铭天认为眼下数字（化）已经改变了广告创意的方法（Digital has defined creativity in a totally different way），而信息由媒介驱动（medium drives the message），并且在不同的媒介上需要用不同的方法。“如今我们业务的3／4都投资在媒体、数据、数字技术上。”他告诉《第一财经周刊》。

所以品牌如今最担心的还是如何处理营销环境的复杂性：注意力的碎片化是如何令以往一些大众传播惯用的方式失效，传播接触点能怎样再指数级增长，如何将自己不同渠道的数据与外部数据整合等。程序化购买、大数据管理平台（DMP）、跨屏解决方案等成了这些广告技术公司讨论的热词。“以受众为中心的媒介策划时代，媒介代理公司之间的差别在于其数据的深度和广度。”徐俊说。

普华永道在最新发布的《2016-2020全球娱乐及媒体行业展望》中预测互联网广告将在2017年首次超过传统电视广告，而根据群邑2016年春季版报告《今年，明年：中国媒体行业预测》，这个时间点在中国来得更快： 2015年中国的互联网广告份额首次超过了电视广告，2016年预计将达到49.7%。其中移动互联网广告以近2倍于整体互联网广告的势头快速增长，在线视频市场总体规模同比增长61.2%。

几乎没有人怀疑Facebook、Google这样的技术巨头已经成了广告行业的大玩家。它们都拥有庞大的用户和丰富的数据，可以做到精准营销，同时还提供营销解决方案并积极探索营销模式的创新。从收入上看，Facebook超过95%的收入都来自广告，而Google广告营收占了Alphabet总营收的89%。根据研究机构eMarketer的数据，这两家公司已经占据移动广告市场超过一半的份额。

但对于精准营销究竟效果几何的疑虑却在愈演愈烈，也几乎成了今年9月底举办的第12届纽约广告周上的主要讨论议题。“在国内，至少前一阵子，我听到的都是精准性，都在说要把大部分钱拿去做精准性投放，”BBDO大中华区首席创意官梁伟丰说，“但最近宝洁已经打算降低它在Facebook上精准广告的花费，它不会是唯一一个。”

正如他所言，品牌终于意识到光有大数据是不够的。“这一年广告主对数字投放确实更理性了。”徐俊说。在Facebook制定的精准营销规则里，每多勾选一个描绘人群画像的标签，单价就会上涨，所以品牌主和媒介购买公司必须思考精准营销到底适用于哪些品牌。还有一种情况是，就算足够精准，但消费者根本不点开看呢？“所以对于到底怎样的曝光才能算有效的impression，以及在广告可见度（viewability）、防作弊方面，品牌都更加重视了。”

除此之外，广告业的新玩家还有很多，比如网红、段子手和KOL。它们很多来自于这个生产链条以外，甚至在两三年前你可能都还没听过这些角色。

“现在如果你问我，我们的竞争对手是谁？我会认为是papi酱、罗永浩这些人。”李三水说，他是W的创始人，同样在麦肯光明等国际4A广告公司、W+K这些创意热店待过。“我们的战场已经从主流媒体移动到自媒体了，在这个战场上，你不得不面对他们。”

这不难理解，广告业多年来的使命就是传递信息并影响消费者，但是否有效影响了消费者这个问题具有主观性，也难以监测，于是有效传达就成为了相对硬性的指标，而在社交网络中，粉丝数、活跃度正好提供了这种评判标准。

梁伟丰在过去18个月到24个月的感受是： 广告界越来越像金融界了。 他发现最近看到的跟行业相关的文章或碰到的同行，都在说融资、平台合作和各种关于趋势的讨论：粉丝经济、网红经济、直播、娱乐营销、消费升级。 “这个行业好像创造了很多新的术语，却没创造新的广告。” 梁伟丰记得自己15年前刚入行时，同行碰面会讲哪个品牌出了新的案例或者新趋势，甚至哪个导演又拍了新片，用了什么新手法，可 “现在什么才叫广告，你已经说不上来了。广告其实越来越不像广告，表现形式和传播渠道都变了。” 梁伟丰形容自己像一只天鹅，水面上看是优雅的，一沉到水里就不行。 “我现在不会说我要找客户人员、策略人员，或者创意人员，我要找的是广告人。”

李奥贝纳中国CEO莫熙慈最近也在思考一件事：在互联网上，一个东西最多停留一两个星期就过去了，但品牌是长远的，这两方面要怎么平衡？怎么利用新媒体达到传播目的，同时又维持品牌持续性的竞争力？“这是客户的挑战，也是我们的挑战。”他在接受《第一财经周刊》采访时这样表示。

但是杨烨炘们却足够兴奋。广告行业一直在衰减的东西是什么呢？“就是对媒体传播渠道的依赖性。”李三水说。 “现在一些广告人出来好像能够做一点事情，本质原因在于媒体去中心化了，你会发现广告公司作为集团型或者说高层决策型的优势会被取代掉，变成更低成本、更个人化的内容制造商占主导。” 他认为以前的广告代表广而告之，其实是一种媒体语言，但是现在的广告广为受众，在这样的传播域场里，人人都是内容制造商，又都是消费者。

对单一传播渠道的依赖减少同时也让创意的价值更被凸显。“靠点子靠创意去致胜的公司其实是最近这两年才变得重要的，移动互联网和社交媒体给了创意人一个机会，好的创意不用太多的投放预算也能冒出来。”闫曌说，他是数据技术公司AdMaster的创始人。AdMaster通过实时监测各种数字渠道的广告曝光量，分析在线广告在数字电视、电脑、智能手机和平板等不同平台上的效果，为广告主提供投放意见。

“4A里应该充满了迷茫的中层和好奇的职场新人，但越来越多好的广告人在摩拳擦掌。”江畔说，她是意类广告公司的创始人。虽然团队只有十几个人，但最近他们为淘宝做的《一千零一夜》项目，以及请胡歌为QQ阅读拍摄的地铁广告你可能都不陌生。江畔在上海BBDO待了9年，从助理美术做起，离开的时候已经是创意总监。“意类现在这么小，刚起步，但已经能收到宝洁邀请去分享案例。我觉得现在当然是一个好时代。”

江畔的感受可能代表了这波出走的广告从业者中大多数人的声音： 现在至少是中国本土广告机会最多的时候，可以媲美《广告狂人》里当年的美国。

这的确会令人想起现代广告业最辉煌的时代—想想大卫·奥格威、李奥·贝纳、威廉·伯恩巴克吧，虽然他们的遗产后来越来越细分，变成了流水线作业，分化出了媒介公司、公关公司等，但他们在早期都曾是身兼数职的通才。 如今来到数字时代，媒介渠道的碎片化、信息不对称造成的失衡和技术更迭让广告行业内部再一次有了从细分到整合的趋势需求，人才流动加速，各种新角色加入，在夹杂着茫然、疑虑和试错的同时，也充满了挑战和希望。

“我觉得这个时代有趣的地方就在于它一直在进化，其实没有一个人敢说自己真的了解这个时代。”徐振锋如此总结道。

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facebook市值是多少？

目前facebook市值为5669.84亿美元。

Facebook是美国的一个社交网络服务网站 ，于2004年2月4日上线，于2012年3月6日发布Windows版的桌面聊天软件Facebook Messenger（飞书信）。主要创始人为美国人马克·扎克伯格。Facebook是世界排名领先的照片分享站点，截至2013年11月每天上传约3.5亿张照片。截至2012年5月，Facebook拥有约25亿用户。Facebook的总部在门罗帕克的Hacker Way。

2018年7月18日，脸书科技（杭州）有限公司正式成立。9月28日，脸书表示，遭到黑客攻击，涉及近5000万用户。10月，Interbrand 2018年最佳全球品牌报告公布，facebook排名第9。2019年春季，Facebook的独立虚拟现实头盔Oculus Quest开始出货，售价为399美元，届时将搭配50余款游戏和体验项目。6月18日，Facebook正式发布上线其加密货币“Libra”（天秤座）官网，同时发布 Libra 白皮书。