微软李松，必应搜索广告团队的超级明星 | 科技女性榜

丹棱君有话说：近日福布斯中国发布“2020科技女性榜” (Women in Tech)，微软共有三位女性员工入选，她们分别是：微软 SharePoint 及 Teams 中国区总经理梁戈碧、微软（亚洲）互联网工程院研发总监李松博士以及微软中国云计算与人工智能事业部资深合伙人、高级研发总监赵晓燕。本文为福布斯中国对李松博士进行的采访内容。

“从小到大，即便是现在，总是还能听到这样有意无意的刻板印象式言论——女生小时候优秀，长大就……女生沟通表达能力强，对逻辑和数字不……” 作为一名科技女性，微软（亚洲）互联网工程院研发总监李松向福布斯中国表示，“相对来自于外界的不公平机，这些貌似常理共识的结论，甚至更有可能成为女性约束自己成长和发展更强大的内在。而事实上，一旦突破了自己对自己的认知限制，我们所处的时代和环境为女性提供了广大的施展空间。”

微软（亚洲）互联网工程院研发总监李松

微软（亚洲）互联网工程院专注于互联网搜索技术和广告技术。在这里，李松带领一支五十多人的必应广告洞察团队，主导广告选取、广告质量及产品广告等项目，李松设计的广告选取和质量控制算法，有效的推动了必应广告收入快速增长。同时，李松负责设计研发的广告推荐和优化平台也极大提高了广告主的效率和满意度。

美国乔治亚州立大学的研究者发现，女性更容易成为“冒名顶替综合征”（Imposter Syndrome）患者。所谓“冒名顶替综合症”，意味着患者感觉自己的成功不是理所应得的，获取自信有时候会很难。这就会造成女性“冒名顶替综合征” 更容易选择放弃重要的职业机遇，从而对她们的财务和个人造成伤害。

李松介绍，微软非常重视D&I（Diversity and Inclusion，多元化与包容性），所有发展和促进D&I 的工作都会得到微软领导层的支持。每年，微软都会赞助女性员工参加计算机界女性盛典Gracehopper 大会。并且，针对还在大学学习期间的学生也会举办专场分享会，微软内部还有很多面向不同发展阶段的女性活动，例如1 对1 的导师/ 赞助者制度，就为对事业处于不同阶段的女性员工提供最深入、最直接的引导和协助。

“其实，我反而觉得能力、贡献和领导力并不以性别做区分，我们最应该关注的是每个个体在工作中独立的思想和特质，确保我们的系统为每个个体创造和提供平等的机会和挑战。公司文化由多元要素组成，多元性促进公司的平衡和健康发展，而性别可能是产生多样性的最重要的元素。” 李松说。

自2012年4月加入微软，李松成为必应搜索广告团队的超级明星员工。

“我们最新的基于自然语言理解成果所开发的广告文案自动生成服务，帮助广告主，尤其是缺乏经验和资源的小广告主撰写和优化高质量广告内容。用户画像、关键词推荐、竞价策略、预算分配优化等更是深入到每个广告设计、投放和优化环节。”

李松介绍，在信息、商品、服务以爆炸式的方式增长和多样化的时代，用户对快速、准确、可信的信息获取要求愈来愈高。

除此之外，提供跨设备、跨场景、丰富以及个性化的产品体验，也成为搜索引擎及其链接的每个企业在激励的竞争中，脱颖而出吸引、获取、留存用户的关键能力。

大规模实验证明，真实的、高质量、和用户意图相关的广告内容，不光为广告平台带来收入，为广告主带来实际转化，更是能够提高用户体验和粘性，最终形成一个高效率的三赢的商业模式。尤其是近几年来，随着互联网技术和人工智能技术的高速进步，广告产品更是推出了众多创新。例如，以用户转换为目标的多种广告自动优化策略，同时满足用户体验的要求和优化广告主的效益。

清华大学电子工程系学士毕业后，李松赴美国马里兰大学深造，主攻信息理论，并获得电子工程系博士学位。

回顾自己最初对电子工程专业选择，李松介绍，自己小时候因为数学成绩好，常常会收到来自父母同事的惊叹和赞赏。

有时候还会讨论一下，是因为爱钓鱼的父亲给我吃的鱼多、亦或工作忙碌的母亲一直只肯给我留短头发节省大脑用功的缘故。

但是这样慷慨的赞赏和讨论，却从来不会发生在数学成绩一样优秀的哥哥身上，仿佛那一切都是当然的。就这样带着点“我也可以”的小骄傲，在学长的指点下，李松选择了电子工程这个专业。

今年突如其来的疫情，给全世界所有的用户和企业带来了不同程度的影响。李松介绍，这一影响也直接体现到了广告平台上的用户和用户行为，用户的关注话题和生活方式都发生了巨大的变化，每天还在剧烈变化中。我们推出了多个新的产品，帮助广告主快速响应用户的意图和需求变化，努力协助广告主适应和最终渡过这个困难时期。

特别是疫情期间，李松博士负责开发开源疫情知识库的基础实现，为抗疫智能机器人“小源” 迅速问世提供了关键的基础技术支持。

“事实上，‘智能’ 一词并没有统一、客观、可度量的定义，每个人对‘智能’ 机器人的理解和期待千差万别。智能机器人早在上世纪60 年代就出现了。甚至是5到10年前，第一代客服机器人已经能够通过简单规则的方式，有效的借助人工积累和总结的经验，应用在了一些颇具规模的场景和企业中。新一代客服机器人基于最新的机器学习和自然语言理解研究成果，大大提高了简单问答的应答率和准确率，同时降低了机器人的维护工作量和训练门槛。甚至复杂的问题，也开始可以通过知识图谱和知识推理的方式得到好的解决了。未来，建立一套标准的能力和解决方案矩阵，帮助客户和市场根据自身需求做出有效的选择，是实现规模化的智能产品推广和落地能力的关键。”李松说。

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