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    智能語音場景落地遭遇“瓶頸期”

       2020-04-16 1570
    導讀

      當下,隨著中國企業復工、各地高校開學井然有序的進行,一些智能語音產品逐漸出現在人們的視野。  其中,思必馳在疫情期間

      當下,隨著中國企業復工、各地高校開學井然有序的進行,一些智能語音產品逐漸出現在人們的視野。

      其中,思必馳在疫情期間推出的疫情防控機器人,累積播出電話700萬通,其中有350萬通是互動型機器人,另外一半是外呼式機器人。該機器人已在全國28個省份的防控一線迅速落地,覆蓋蘇州、淄博、孝感、黃岡等121個地級市的近800個基層社區。

      在疫情期間,武漢方艙醫院的醫生提出,在身穿厚重工作服的情況下去記錄病例非常困難且不便。同時在醫院的環境條件下,通常是多位醫護人員共用一套醫療設備,多頻次觸摸公眾場合的設備,也會增加交叉感染的概率。

      因此,云知聲將語音識別和知識圖譜技術二者結合,應用在醫療領域。可以幫助醫生快速、高效地錄入病例,并且通過知識圖譜來幫助醫生檢查病例的完整性,并快速發現和定位一些錯誤。此前,該產品只是提高醫生的工作效率,現在,產品已經達到了輔助診斷的作用。

      這次疫情給人們生活帶來的最大的改變之一,就是公共場合的交互方式。云知聲CEO黃偉告訴億歐:“此前我們習慣了觸摸的方式,但是在疫情期間,公眾場合的觸摸會增加交叉感染的風險。而零接觸的交互方式,會逐步讓大家所接受。”

      AI新基建催生行業新模式

      智能語音是一種長鏈條的系統模式,它講求的是整體智能,而不是單一的模塊智能。黃偉提到,語音交互以前的存在方式可能是“nice to have”,但是在當前的某些場合,它是“must to have”,智能語音系統的價值越來越凸顯。

      例如,北京海淀區政府大樓應用的智能電梯方案,正在搭載云知聲自研的蜂鳥AI芯片。該芯片是一款專為離線/在線語音交互場景設計的高性能、高集成度、低成本的語音智能芯片,可廣泛應用于各類智能家電產品。這也是云知聲一直提倡的“云、端、芯”一體化的使用落地,根據不同場景靈活提供智能方案的組合。

    智能電梯方案.png

      此外,不論是深度學習或是機器學習,這種人機交互的手段和方式,其本身是一種輔助技術,更需要與終端產品的應用相結合。所以新基建的提出,很符合當今科技發展的速度,不論是5G、人工智能、大數據、云計算......都是底層的通用能力。

      基于新基建的這些能力,企業才能做出更多有創造性和生命力的產品。雖然AI要對所有產業進行滲透,但AI也在帶動所有產業打破行業隔閡。在未來可能會出現行業重塑、融合,甚至催生出新的行業。

      思必馳CEO高始興舉例說道,當一個對話式智能音箱可以在社區進行醫療問診服務的時候,這個智能音箱的行業屬性就需要重新定義。同樣,通過語音控制某些車載系統,進而去調節智能家居的使用與否,也打破了車載和家居行業的天然屏障和壁壘。

      所以,新基建可能是未來所有行業重新塑造和發展的根本。同時,黃偉認為,新基建是一個新的時代命題,這對疫情之后,中國經濟發展信心的提升,以及未來科技實力競爭力的提升都有重要意義。

      尋醫先問診

      通過這次疫情的爆發,智能語音系統市場看似火爆,鋪展面很廣,但從場景落地情況來看,也正處于一段“瓶頸期”。

      越來越多的人已經開始使用智能語音產品,但是大部分人低估了智能語音技術對人們生活的價值和意義,只是認為有的話挺好,沒有的話也可以。黃偉指出,此前資本市場過度追捧圖像識別技術的優越性,而圖像識別本質上只是實現了人的ID化,依舊停留在感知階段,還不到認知水平。

      所以我們需要正視AI技術的真正價值,并去客觀分析和評判。

      首先我們要理解,這段“瓶頸期”是什么?這段“瓶頸期”并不是指技術的瓶頸期,只是在突破行業界限后存在的溝通難點,也是開發者和技術提供者與用戶的“磨合期”。

      高始興指出:“技術的瓶頸期一直都有。”首先,學術角度來看,從技術研發上的突破,再到商業的落地,本身就有很長的周期。其次,中國AI的快速發展期是從2015年開始。從2015到2017年,大家一直在追求技術的突破,在2018年之后,大家關注更多的,是場景落地。

      而在場景落地期間,最大的“瓶頸”也不在于技術,而是技術與應用實踐的橋梁。因為無法估算AI本身的市場價值,AI需要跟所有的產業進行結合,然而不同的行業之間有信息窗口期。

      人工智能不是高高在上的技術,用戶的需求也不是被創造出來,它是天然存在,只是人工智能可以在某一階段、某一點上提高了效率、減輕了人員負擔。

      例如語音電梯場景的落地,思必馳此前利用語音模組可以在電梯里實現語音交互,但是對電梯行業而言,第一,它是工業,工業有自己的設施標準和認證情況;第二,用戶和廠商并不認為在電梯里有利用語音控制的必要。這是由于雙方沒有打通智能語音的溝通橋梁,而這次疫情使大家基于當前需求,快速理解了人工智能。

      同樣,深耕在企業服務和公共孵化領域的靈伴科技,也發現了智能語音價值展現的“瓶頸期”。

      靈伴科技COO胡軍告訴億歐:“在疫情發生之前,B端市場和政府部門對智能語音服務需求一直在增加。由于疫情影響,阻礙了人員的聚集和面對面的溝通,更導致了智能語音/文本交互方案的需求增多。”

      從需求端來看,客戶對智能語音有了一定的重視,但是人工智能在該場景下的價值并沒有獲得市場的廣泛認知,尤其是信息化程度偏低的企業客戶。這就意味著市場從認識智能語音的價值到落地應用,還有較長的路。其次,對于初創企業,存在較高的客戶溝通成本和市場教育成本,而從技術層面上看,難點挑戰并不大。

      多融合與探索并進

      所有偉大的改變都是從交互習慣改變開始。例如第一代計算機只能通過鍵盤進行人機互動;到九十年代初,開始使用windows 圖形界面,用鼠標來點擊;自從蘋果手機使用了觸摸屏,“觸控”成了智能手機的核心互動方式。直到今天,我們發現,觸摸并不是必須的,通過語音控制也可以。因此,智能語音交互場景的新機會值得科技企業們繼續思考。

      黃偉告訴億歐:“對于語音行業,接下來在國民經濟的應用領域里面,會得到越來越廣的應用。”例如在醫療領域,云知聲已經達到了認知的階段。除了利用語音識別系統可以讓醫療設備快速完成病例的錄入,利用醫學的知識圖譜,可以讓機器更為專業地幫助醫生主動識別并發現病例的問題,對錄入結果作出準確的分析和判斷。

      當前智能語音行業正處于協同發展的階段,對于智能語音場景的落地預期并沒有一個標準線,它需要逐步滲透。從AI的發展速度上看,車載、家居的智能場景落地也是最近四、五年的時間發展起來,2015年以后,不論是市場的火熱度,或者是互聯網巨頭、大部分產品應用公司,都入了局。

      在疫情階段,國內所有的行業都有受影響,尤其是傳統行業和實體業。海底撈停業15天損失了大致11億,年入50億的西貝莜面村也稱“撐不過3個月”。還有傳統眼鏡行業,在疫情期間2萬多家門店停業,4000多家工廠關門,單個品牌春節期間損失可能在5000萬左右。

      相對于傳統行業和線下實體業的“哀鴻遍野”,AI技術服務類公司,受到的直接影響輻射面積并不大。

      高始興告訴億歐,從思必馳自身來說,受到此次疫情影響的傳統行業和實體業正是思必馳的客戶群體,從短期來看,在項目合作上會受到一定影響,但是從長遠來看,整個AI的滲透和落地,以及場景化的應用是有促進作用。

      例如,思必馳DUI開放平臺,目前已經成為底層技術研發平臺,思必馳的智能語音識別系統就是基于該平臺來實現,在業務領域上,已經覆蓋到家居、AIoT、智能電子和穿戴設備、車載等方面。

      思必馳近些年主要在AIoT領域進行拓展和布局,從2018年開始,也逐漸發力在線上企業服務領域。此前,思必馳的個人開發者和廠商加入語音交互功能,主要落地在私人空間的個人應用產品中。而對于公共基層設施的相關場景落地需求,是思必馳正在探索的方向。

      為何中國能夠高效控制住疫情的發展,一部分原因是政府的有力管控,另一部分原因是在城市管理的智能化方面,中國要比歐洲強很多。黃偉提到:“在新基建中,一定包含了對整個城市智能化的提升,所以智慧教育、智慧交通、智慧醫療、智慧社區等方面,都會是下一個機會。”

      而對于未來的發展,肯定不能依靠過去“大水漫灌式”的舊基建,那樣會導致非常嚴重的產能過剩,所以我們一定要通過新基建的方式,來提升經濟,和中國在科技領域的某些短板。同樣,新基建更多是在發揮著底層通用能力的工具作用,在未來的行業發展上,務必向多融合的方向去走。


     
    (文/小編)
     
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