高始兴表示给有技术积累的勇于探索商业模式的公司带来很大的机会

  思必驰创立8年左右，在8年时间，基本上或多或少已经成功见证人工智能，特别是语音行业越来越往后加速发展的阶段，我们最早是做教育方面的语音技术，后来专注

  早期语音更多是在传统的非常窄的市场去应用，包括呼叫中心。后来Siri发布，引爆整个语音在互联网的市场，吸引了很多眼球，吸引了很多资本，吸引巨头发展，推动整个市场，推动技术的进步。再到行业，语音成为刚性痛点的需求，在各个行业，各个垂直产品做落地，整个行业确实爆发力很强。技术早期还是单点的技术，后来技术的提升，包括语音识别、合成、智能识别等等，包括现在从感知走向认知，对话技术。

  以前这个题目有可能有点大，现在人工智能加速渗透到商业、生活的方方面面，语音在各个终端连接了各种各样的服务。早期的时候，还是一个简单的模拟，简单的算法，虽然期望特别大，但是落地特别少。真正再一次掀起一个小浪潮是80年代，在欧洲、日本商业的企业，包括声音网络，遗传算法。但是真正大的技术变革，真正在行业上掀起爆发式应用，还是在近10多年互联网时代，摩尔定律解决能力，大数据、云计算，让能力循环成为可能。现在确实在各个产业上，我们正真看到更多的应用场景。

  AI从互联网到移动网络到物联网，现在到智联网，现在它的渗透率，推动率慢慢的变大。早期在互联网、移动互联网，更多还是产品驱动，是一个商业模式驱动。现在在智能硬件物联网，泛AI行业，我们正真看到AI，人工智能驱动，让各种新型商业、新型商业产品成为一种可能。包括现在人工智能勇于探索商业模式的公司价值体现也慢慢变得多。

  从工业革命、信息革命，现在人工智能的革命，进入AI时代确实对众多的勇于探索商业模式的公司，特别是技术驱动的，有技术积累的勇于探索商业模式的公司带来很大的机会。我们现在看移动网络，不说互联网，移动互联网更多还是抢夺存量市场，一片红海甚至血海，现在这一个市场行业不是A的就是T的，或者是B的，当然B最近口碑不是太好，但是他们确实在人工智能布局还挺早，挺大。现在在整个巨头占据足够的市场，影响力的时候，我相信在若干个场景能成就很多独角兽，包括技术公司，包括结合行业的一些公司。

  如果简单分的话，AI行业，语音智能应用在应用层、技术层和技术设施层，应用层，像一些产品类的公司，像暴风和小米，小米用我们思必驰语音技术，包括像人脸商汤，包括现在思必驰语音公司。在技术设施层，包括庆科等一些优秀公司，并还有巨头公司，在这里面，技术还是核心的驱动力，这里面有一个趋势，我们正真看到一个是技术层和技术设施层，产品落地，产品服务的整合，我们确实做得还不错，整个大语音在诸多行业，传统行业科大讯飞也在做设施层。再一个，应用层和底层设施技术层融合和整合，像乐视自己在做语音，现在估计有五六十人，服务于它的大生态。还有一个技术层、应用层向后端技术设施层去整合，去联合。比如说一起去做相关的芯片摸索，像京东、小米他们都在做。

  现在各个模态人工技术发展特别快，刚才讲的人工识别，体感识别，包括像我们语音识别等等这些，VR、AR进展特别快。我觉得应该在很多场景下，我们在手机端，我们基本上特别是服务场景是打通的，我们通过触摸交互订票、订餐、购物等等这些行为，如果说我们在智能硬件物联网几个场景里面，比如说在开车的时候，我们在家里面对音响和机器人的时候，我们去订张票，语音可能是唯一的入口。第一的，它是很自然，很便捷，还有一个它是唯一能传递复杂信息的。未来，多模态整个人机交互两个趋势最重要。一个是多模态融合和整合，融合是一个必然。现在人机交互还是被动式，未来在场景数据积累，用户行为数据等等这些，形成能力循环，未来人机交互会变成更多是主动式。未来的机器，从一个简单的秘书，真正成为一个助理。

  如果从语音上，实现人对机器的控制，我们喊一嗓子，把空调调高一点，控制电视，调整音量，简单的查询，搜一些歌，未来场景力量，一个生态一定让用户能enjoy更多的服务，一定需要对话交互，像手机端触摸交互一样，能获取更多的服务。再一个随着情感识别，情绪识别，包括各种的人脸识别等等一些人工智能交互模态的进步整合，未来情绪识别富裕这个机器形态，现在机器人很吓人，未来情感世界会大大解决这一个问题。再往后思想交互，我们机器能够自学习，自适应，未来咱们进行人机交互的时候，如果你不看到它，不知道对面是一个机器。像去年6、7月份，剑桥和苏黎士理工做实验，母机器人孵化子机器人，而且自己检测这个完备性。

  现在在智能硬件物联网上，未来我们让智能设备向我们手机一样，我们随地随便什么时间都能去获取很多的服务，订餐、订票，玩游戏等等这些，一定是对话交互， 对话交互分成三类，一类是问答式，有明确的确定和否。第二类是闲聊式，像现在Siri，基本属于闲聊式，一般没有明确的确定和否，没有聊天的本体，再就是任务式对话，任务式像现在估计在座大家都知道，做得很棒的亚马逊echo，echo基于场景用户去完成一个任务，假设在人机交互里面，说一句我饿了怎么办？如果是问答式，他会回答你你要一天三餐，保证健康。聊天式有可能有很多答案，比如说它会回答，主人你饿了吗？你随便吃一点，陪我聊天呀。如果任务式，结合你的历史信息，甚至结合你的位置，结合你其他历史行为，给你推荐周边的餐厅，有可能你愿意吃辣的，周边推荐湘菜馆，火锅店推荐几家，进而形成对话交互，规划交互一定是近几年的发展趋势。

  我们思必驰基于自然语言理解和处理，再一个是我们整合了我们对话逻辑，一软一硬两个产品，咱们提供给三个垂直行业，车载、家居、机器人，让每个设备成为智能助理，帮助用户完成任务。

  语音交互一切，语音改变更多，它除了连接一切，交互一切，未来会在产品创新，行业的一些变化，甚至变革上起到非常大的推动作用。

  几个观点，这个就是当前的一些语音在智能电视上的应用。这个是当时给小米电视，小米电视整个语音交互是用思必驰，这里面用的语音唤醒，我们找的是林志玲模拟她的声音。目前还最简单，唤醒跟简单的查询。下一步，一定会走向从感知走向认知，不仅仅让人机的交互可以在一定程度上完成控制和简单查询，一定在各个场景里面，整合更多的服务。

  再一个，现在移动网络很多的行业生态，商业模式，在智能硬件物联网领域不一定完全能迁移，会发生一定的变化，甚至是颠覆。比如说搜索，现在PC互联网，移动互联网，我们端是手机，在智能硬件物联网是各个端，不单是端，交互界面都发生明显的变化。再一个用户行为，在PC互联网，移动互联网，人机搜索更多是信息的查询，在智能硬件网络上，更多还是服务的获取。再一个，就是传统的一些商业模式，像CBC，在新的智能硬件物联网上，新的语音搜索有可能也是CBC，再就是智能语音发展促进产品创新，甚至产品形态的变化，包含别的人工智能的发展。现在说智能终端，智能硬件，硬件的智能化，我觉得大概两类，一类是真正通过人工智能，语音智能提升它的效率，提升它的体验，向一些消费电子，比如说我举的例子，空调，我们跟一些大的消费电子合作，像海尔、美的等等合作，不改变它的产品的属性，但是提升它的体验，我在房间任何一个角度，我在晚上起来以后，或者遥控器找起来不方便，喊一嗓子“我冷了，调一下温”。这个不改变产品整体功能和形态。再就是通过人工智能，语音智能，改变了它的产品的核心功能，甚至拓展了服务，成为一个中心态势，比如说echo，未来像echo设备慢慢的变多。未来像翻译耳机，好像日本公司做的，未来耳机不是打电话，我们出国，甚至假设有方言的话，特别是南方隔一个县，甚至隔一个村就是一个方言，我们戴着耳机就能自由对话。包括未来的会议，我们现在会议电话还是开会，未来的会议电话加上身份识别，语音识别，它其实就是一个秘书。因为电话只要加了一个通信模块，任何东西都有几率会成为电话。所以未来有很多产品创新和融合，包括未来我们有可能灯泡，我们插排、插座，有可能我们就是的speaker。

  再一个，现在我们正真看到的智能硬件交互，还是很难完成闭环，未来在智能音响、电视，机器人等上面，加上身份识别或者其他的生物识别，身份可以通过身份密码完成支付，形成一个交易的闭环，这样整个大的生态才能起来。包括一些行业的融合和创新。比如说未来我们在家里，我们通过电视，通过音响，我们在车里，通过车载智能终端学习英语，在家里可以做一些远程医疗等等，包括还有一些创新点子，包括前段时间有人提出来，监测儿童呼声，做一些相应的看护，刚才阿里朋友讲，鉴黄，通过图像识别去鉴黄。在今年年初的时候，有人提出来用声音去鉴黄，就是她的叫声，当然没有做，我觉得都是创新点。包括未来传统的数据结构，未来更多的在智能硬件物联网上，大量、大规模的数据，语音数据，视频数据等等，人脸数据，新型的数据结构，包括一些新型用户画像，包括借助我们设备识别，老人可能Push脑黄金广告，年轻人可能Push一些年轻的产品，可能小孩子Push一些玩具的广告。

  还有整个市场出现几百上千的语音助手，包括有一些获得投资的，基本上也都销声匿迹了，在几年前整个语音在通用环境下能做好，这么几年从感知智能走向认知智能，通过对话交流可以打通一个一个信息通道，未来手机可以看成一个端，类似于像智能音响一样，智能电视一样，因此我自己觉得，未来智能手机上，成为新型语音助手。

  思必驰还是专注于在智能硬件，物联网，车载、家居、机器人，咱们提供人机对话交互的方案、产品和服务。

  那些很努力地在成长在发光发热的员工多加点薪水，不要寒了他们的心。对于跳槽这件事，我个人觉得

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