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　　【安防展览网 视点跟踪】AI不是炫技，真正要把AI做起来，需要切实推动技术创新以及解决产业问题。——梁家恩
 

　　阿尔法狗被大家认识之后， AI概念在快速兴起，成为创业和资本的“狂欢场”。然而，热潮退却之后，AI又将走向何方？
 

　　4月18日，云知声开放日来到深圳，会上云知声董事长梁家恩博士表示：“AI不是炫技，真正要把AI做起来，需要切实推动技术创新以及解决产业问题，只有这样才能有可能把产业做起来，而不是迎来第三次AI泡沫。”
 

　　理性看待AI
 

　　这些年不管产业界还是学术界都在讨论AI。在学术方面，AI似乎成为了超越人类的神话，比如说阿尔法狗；另一方面在产业方面，这些年AI也受到非常多的讨论。“学术AI需要承载改变这个世界的梦想和神话。而在第三次浪潮到来的时候，AI已经开始兴起，很多团队做了扎实工作，这意味着产业AI时代的到来。”梁家恩认为，AI作为技术，必须和产业结合，现在AI背后的产业驱动为智能互联网，也就是AI与IoT的结合。
 

　　“物联网时代其实是过去的PC互联网到移动互联网再到万物智能的衍生，可以认为是互联网的下半场。它也是第四次产业革命的动力之一。”梁家恩强调。
 

　　在 AI 大潮退去之后，技术的产业化能力成为了决胜的关键。技术如果不能解决产业问题，那么技术将化为企业“炫技”的产物。在梁家恩看来，2019年开始才是真正能改变行业的阶段。云知声的AI全栈布局秉承了将AI能力与产品能力结合，包含了全栈 AI 技术能力和全栈 AI 落地能力两个维度。
 

　　“从早的技术体系构建，包括感知跟表达，以及超算平台，还有落地的产品方案，我们都在布局。如果没有很好的产业闭环，就不可能解决行业问题。”梁家恩介绍，在产品体系中，云知声2018年大的突破就是推出了面向物联网的芯片Unione，未来的挑战是在于和行业做深度结合，真正带来产业的变革和突破。
 

　　全栈布局第二个维度就是技术图谱，到今天为止，云知声不只是聚焦单一技术能力。梁家恩自豪地表示：“向上延伸我们有信号处理能力，在认知层和感知层也有技术储备。在底层基础架构方面，我们也有AI芯片布局。从发展方向来看，我们希望构建一个多模态的语音系统，从而为应用端带来颠覆性影响。”
 

　　路漫漫其修远兮
 

　　深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其目的是建立可以模拟人脑进行分析学习的神经网络。简单来说，深度学习就是使用深度神经网络来做机器学习。
 

　　近日有关“深度学习遇到瓶颈”的话题引发热议。对此，梁家恩在会后采访中表达了自己的看法：“很难判断是否到瓶颈了，这些年研究出记忆模型、注意力模型，但是人脑认知的机制非常多。深度学习擅长解决的是序列到序列的映射，但是语义理解不是简单的一对一的映射问题，这并不是深度学习能完全做到的事情。真实世界对人认知的挑战还非常大，更别提深度学习了，所以未来的研究还有很长的路要走。”
 

　　谈到终端产品智能化进展程度，梁家恩坦言，现阶段已经证明用户愿意为智能产品买单，但显然使用体验还“不够爽”。拿语音交互来说，还存在一些待解决的难点，比如用户口音、稳定性、功率、成本，以及内容、服务等便捷获取问题。此外，在移动端还需要解决个性化需求和碎片化处理需求，不同时间点需求是不一样的，这就要求追求高技术水准的同时兼顾用户需求。
 

　　现阶段，AI语音方面已经有越来越多的参与者，该领域的竞争也愈加激烈，这其中不乏手机巨头的加入。对此，云知声也表现出了强大的决心，“AI大的作用是利用AI技术能力衍生出新的技术形态，以及构建新的商业体系，这当中有很大的空间，要重构这个产业的应用和模式。云知声产业有自己的构想和判断，也会找到合适我们的应用。”梁家恩说。
 

　　写在后
 

　　2019之于AI，是一个好的时代，也是一个坏的时代。因为产业的问题已经浮于表面，这是目前面临的大考验。梁家恩充满信心：“产业AI大时代已经到来，大挑战在前面，大机遇也在问题背后，如果齐心协力一起把产业做起来的话，我们有非常大的机会迎来真正AI+IoT时代。”(原标题：【物说芯语】云知声董事长梁家恩：AI不是炫技，产业泡沫背后的大机遇！)