專家解讀智能語音發展：數據和算法仍存瓶頸，2B應用潛力更大
【獵云網北京】7月7日報道
7月6日下午，搜狐科技主辦的《中國創新公司100》沙龍第二期成功舉辦。清華大學人工智能研究院聽覺智能研究中心主任鄭方教授、聲智科技聯合創始人&首席知識官常樂、科大訊飛AI研究院副院長陳志剛，共同探討了智能語音技術的發展趨勢，并分享了對智能語音商業化的思考。
《中國創新公司100》是搜狐科技今年重磅打造的一檔欄目，主要聚焦5G、AI、芯片、制造、出行、零售、社交等領域內的技術創新和商業模式創新，對相關行業以及優質創新公司進行深度價值挖掘。
目前，處于第三波浪潮的AI正在迎來加速發展，AI技術不斷突破，進入應用規模爆發的臨界點。智能語音作為人工智能領域發展最為成熟的技術之一，在最近幾年迎來快速應用，搜狐科技此前已針對該領域推出人工智能行業首個榜單。后續，還將圍繞計算機視覺、機器人等領域推出系列榜單和深度報道。
在本期沙龍上，鄭方教授認為，要重視語音技術，也要重視對市場需求的分析。而單一技術已經很難解決市場問題，融合發展是大勢所趨，但不能為了融合而融合。他還呼吁，技術和市場要形成良好互動，智能語音行業要避免惡性競爭。
常樂表示，智能語音賽道在經過大浪淘沙之后，將呈現幾何倍數的發展態勢。在智能語音未來應用前景上，2B領域會走得比C端更加超前，也有更廣闊的市場空間，而好的市場應用前景也可以引導和倒逼新一輪的技術創新。
陳志剛在分享中提到，目前智能語音技術在算法和數據上亟需突破，聯合建模是最好的方式。在激烈的市場競爭當中，企業要選擇合適的賽道，做出差異化，同時要具備核心技術的產品創新思維模式。
圖注：清華大學人工智能研究院聽覺智能研究中心主任鄭方教授（左）、聲智科技聯合創始人&首席知識官常樂（右）現場參與沙龍
數據和算法需突破，不能為融合而融合
目前不少觀點認為，人工智能處于深水區，按照Gartner技術曲線來看，也就是所謂的泡沫幻滅期。鄭方認為，目前語音相對已經成熟的領域存在同質化比較嚴重的問題，技術上是方法同質化，這也導致了市場的惡性競爭。
“我們有時候過多跟蹤別人的技術，而疏于做深度分析，比如現在流行的深度學習用的是別人已經成熟的方法，很少針對問題的需求找出合適自身的手段來解決。”他解釋到。
從技術發展的要素來看，數據、算力、算法是人工智能快速發展離不開的三個基本要素。陳志剛認為，目前智能語音在數據和算法上還需要突破。數據在很多場景下面會受到各種各樣的限制，特殊場景下使用頻度不高，一些專業場景下數據本身就比較稀缺。
在算法方面，陳志剛提到，目前還有一些難啃的骨頭，比如前端的聲學降噪算法、前端聲學信號處理算法、麥克風陣列算法等，這些算法的突破都是解決當前比較困難的語音問題的必由之路。
目前，很多觀點都認為，單一技術已經無法支撐人工智能企業在市場競爭中取勝，多模態融合發展已經成為趨勢。
鄭方表示，需要重視技術，但不能過于依賴技術。“技術的發展離不開市場的土壤，市場需要的是解決問題的能力和方案，而用單一技術解決有很大的難度，這也是一些AI公司面臨困境的重要原因。”
同時他強調，市場真正需要的是解決這些問題的綜合方案，應該利用它的特點找到一些不同的技術來融合，這個融合應該是解決問題的融合，是面向服務對象、面向用戶的融合，不能為融合而融合。
常樂認為，語音、圖像、大數據等技術可以有效融合，但前提是為了解決市場需求和用戶需求。“對我們做技術的人來說，絕對不是說要通過研發技術實現自嗨，而是希望技術可以切實解決所有用戶真實的痛點需求。”
不過，目前在智能語音發展過程中，還有很多問題需要解決。常樂表示，理論方面還需要很多突破，如對耳蝸的研究還不夠深入；技術和市場應用創新也都是瓶頸，但二者是相輔相成螺旋上升的過程，好的市場應用前景可以引導和倒逼新一輪的技術創新。
陳志剛則分享了技術融合的策略。他認為，在語音基礎上面，自然語言理解、視覺、知識的構建、推理技術，以及跨模態信號的聯合建模和感知、認知融合的策略，不是一昧簡單的技術組合。
他表示，在這個過程中，要清楚了解每個技術的水平，看到哪些技術在某個層面有融合的價值，選擇合適的應用場景，對這個場景進行深入分析之后再定義問題，聯合建模的方式也許是最好的場景解決方案。
語音賽道將大浪淘沙，應避免惡性競爭
人工智能作為一種技術或工具，只有真正落地到實際場景才能發揮自身的價值，而這也離不開技術產品化、產品市場化的過程。在這個過程中，很多智能語音企業不斷嘗試轉型，比如通過做AI芯片、操作系統等往上游延伸，或者直接通過做智能硬件的方式向下游滲透等。
對此，鄭方表示，企業一定要做自己擅長的，根據一些戰略需求或市場需求，做主動轉型是必須的，而有些企業轉型是在資本的壓力下做出的被動轉型，是不可取的。
陳志剛認為，這是一定程度上必然的趨勢，可以促進產業之間加速發展，特別是在當前國際形勢下面，加大自主研發投入，避免被卡脖子。
常樂則表示，現在智能語音賽道已經進入到泡沫期，經過大浪淘沙之后，將呈現幾何倍數發展的態勢，留下市場需要的新技術、新應用。“在這樣大的市場環境下，企業去做不同領域的探索是一件非常好的事情，即使可能面臨瓶頸，但背后蘊含著巨大的機遇。”
在商業模式方面，人工智能領域目前基本形成賣技術、賣產品、賣服務、賣解決方案的四大路線。鄭方認為，商業模式的好壞取決于三個因素，一是市場需求，能否抓住痛點和癢點；二是技術的成熟度和領先性；三是行業的競爭程度。
陳志剛表示，適合公司發展的就是好的模式，每個公司在不同發展階段會有一個適合自己的商業模式或者組合。他提到，目前來看，國內很多優質的AI產品或者解決方案或者技術提供商更容易打動客戶，真正懂行業懂用戶的企業，能夠研發出來一些技術或者產品。
在具體的落地路徑上，常樂認為，企業在落地C端時，不應該關心用戶到底有沒有感知到這個技術多么領先，而是更應聚焦在產品本身能帶來什么樣的價值。她還表示，2 B市場孕育著2C看不到的價值，智能語音會在2B領域走得會比C端更超前，也會有更大的市場應用空間。
圖注：科大訊飛AI研究院副院長陳志剛通過線上參與沙龍
陳志剛認為，目前智能語音還未能在醫療、工業等行業規模應用的原因在于這些領域在數據積累、行業基礎，包括信息化水平等相對滯后；另一方面技術也許還沒有達到非常好用的狀態，這需要一個迭代優化的過程，這個過程根據每個行業的應用特點，從幾個月到幾年都有可能。
三位嘉賓最后還分享了對智能語音行業競爭的看法，這其中互聯網科技巨頭是不可忽視的存在。鄭方表示，巨頭在資金、人才，以及數據、算法、算力上都有很多優勢，但并不是意味著小企業就沒有發展空間，把方向投對，把力量用對，就能夠在競爭中處于有利地位。他還呼吁，智能語音在中國現階段還是一個相對小眾的行業，要想做好做大，需要從一開始就避免惡性競爭。
常樂認為，智能語音市場處于剛剛興起，正朝著繁榮的階段發展，未來市場空間的容量足夠大，可以容下很多企業，包括頭部大企業，也包括小而美的創業型公司，但創業型公司要能在這個賽道當中找到準確的定位。
陳志剛表示，在激烈的市場競爭下，企業要選擇合適的賽道，同時要具備核心技術的產品創新思維模式。對于已經比較成熟的賽道，企業要么選擇加入科技巨頭生態，要么是做自己的核心技術以及產品創新，但相對來難度較高，需要有一定的顛覆性和開創性，同時要有一定的技術壁壘。
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