智能化是AWE2018的重要命题, 众多参展企业也都围绕智能化展示出了自己的创新成果, 然而要说到智能化方面的探索, 走在人工智能第一线的云知声或许更具话语权. 2012年创业至今, 六年时间云知声便已成为业界 '翘楚' , 而在展会现场的众多产品中, 也会时常看到由云知声所提供的语音解决方案.
除了智能家居外, 云知声在车联网, 健康医疗, 教育等领域也都有所布局, 并为这些领域智能化的落地添砖加瓦. 目前人工智能正处于哪个阶段?行业面临哪些挑战?为什么认定这次人工智能就会爆发?面对记者抛出来的一系列问题, 云知声IOT事业部副总裁康恒分享了他的见解.
云知声IOT事业部副总裁康恒
凭什么确定这次就是风口?
人工智能的 '火' 大家有目共睹, 甚至还被评选为 '2017年度中国媒体十大流行语' , 实际上, 早在1956年人工智能的概念就已经被提出, 不过在这半个多世纪的演变过程中一直不温不火, 直至AlphaGo战胜韩国职业九段棋手李世石, 人工智能才被大众所关注, 而AlphaGo背后的主要工作原理是 '深度学习' .
康恒表示, 人工智能的发展需要有三个核心要素, 即算法, 算力以及数据, 而这三项要素对应的关键技术分别是深度学习, 云计算以及互联网, 现在来看这三个因素已然成熟, 所以他判断人工智能这股风刮起来就不会再停, '在算法方面, 深度学习的出现对人工智能行业有着巨大影响, 无论是语音识别还是图像识别都极大地促进了人工智能算法精度的提升, 业界认为语音识别率达到百分之九十才是可用的, 深度学习使语音识别的错误率下降超过了百分之三十, 这是极其显著的提升, 在深度学习之前是达不到的. '
此外康恒也表示, 不仅仅是技术本身推动了人工智能的发展, 一项新技术在生活中被应用, 同时也需要工业界, 资本界, 学术界结合起来共同推动, 这个力量要比纯粹的学术研究大的多, 而且在这个推动的过程中相对薄弱的环节也能够得到弥补.
人工智能的 '火' 有利有弊
从技术的角度来看, 人工智能分为感知智能, 认知智能以及通用智能三个阶段, 康恒认为, 目前感知智能已经相对成熟, 在某些特定的情况下语音识别的准确率已经超过人类, 而认知智能当前还处于非常早期的阶段, 在 '理解' , '决策' , '判断' 等方面还需要进行探索, 虽然在一些场景下也能够做到, 但从机器到 '人' 的距离还非常遥远, 通用智能更是远没有达到.
从近几年AWE参展企业展出的产品也能看出, 智能化已然成为未来发展的不可逆趋势, 但人工智能的 '火' 对于行业而言是有利有弊的. 康恒表示, 人工智能 '火' 有利于跨行业共同推动技术的发展, 甚至是产品的落地, 无论对于公司还是用户, 都具有非常大的价值, 但同时对行业也有一些负面影响, 因为一旦涉及到资本切入, 就会有 '逐利' , '短视' 甚至是 '揠苗助长' , 一些还没有成熟的技术就会被夸大, 这使得大家的期望远高于产品技术的实际能力, 所以就会出现 '伪智能' .
康恒表示, 云知声从2012年诞生至今虽然仅有六年时间, 但是公司每一步的发展都有一个清晰的脉络. 2012年到2014年是第一个阶段, 在当时整个行业还不成熟, 大家也并不关注人工智能的时候, 云知声做了很多技术的积累和探索;第二阶段是在2013年至2014年, 这期间尝试了一些技术形态上的创新, 同时也是将技术产品化的一个过程, 当时推出的一款手机语音输入插件取得了不错的市场反响;接下来是探索新的方向, 能够让技术在一些相对宽松的领域给用户体验带来明显的提升.
康恒告诉记者, '每进入一个行业之前云知声都会有一些判断, 首要是判断这一行业能否形成规模化的应用;第二, 我们要考虑未来两到三年或者是三到五年这一行业的商业化情况. '
在人工智能领域, 除了云知声之外, 例如科大讯飞, BAT等企业也都在探索, 对于这种竞争关系, 康恒表示: '我们有一个很好的词叫 '竞合' , 竞争合作, 云知声与BAT这些巨头的定位不太一样, 云知声是以垂直化的方向发展, BAT则是对现有的业务拓展, 有一定竞争但不是所有领域都完全竞争, 竞争合作是长期的状态. '
对于云知声未来的发展战略, 康恒表示, '首先我们的方向还是在物联网, 人工智能上去做定位B2B2C, 我们希望给一些B2C的企业提供完整的人工智能解决方案, 我们不会做2C的产品, 但也不会只是做技术引擎的产品, 我们更希望以技术驱动引领行业产生一些价值, 把技术与用户价值之间的鸿沟跨越过去. '