雷鋒網(wǎng)按：2017 年 7 月 8 日，由 CCF 中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)主辦，雷鋒網(wǎng)與香港中文大學(xué)（深圳）承辦的全球人工智能與機(jī)器人峰會(huì) CCF-GAIR 大會(huì)進(jìn)入第二天。在智能助手專場(chǎng)，中國(guó)科學(xué)院聲學(xué)研究所副研究員、聲智科技創(chuàng)始人陳孝良帶來(lái)了以《人機(jī)語(yǔ)音交互的技術(shù)趨勢(shì)與商業(yè)機(jī)遇》為題的主題演講。

雷鋒網(wǎng)注：聲智科技創(chuàng)始人陳孝良

語(yǔ)音加速人機(jī)交互方式的變革，可能會(huì)重新定義很多消費(fèi)電子。極端一點(diǎn)，如果將來(lái)所有消費(fèi)電子都支持語(yǔ)音交互，那這個(gè)市場(chǎng)很大，基本上會(huì)在全球范圍內(nèi)重構(gòu)整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈條。

首先，麥克風(fēng)在性能、低功耗方面要做很大改進(jìn)。事實(shí)上，整個(gè)全球市場(chǎng)，國(guó)內(nèi)的麥克風(fēng)產(chǎn)業(yè)占比很小，即便國(guó)內(nèi)有些麥克風(fēng)利用國(guó)外的技術(shù)來(lái)進(jìn)行生產(chǎn)，但核心技術(shù)還是不在國(guó)內(nèi)。而且我們現(xiàn)在做的麥克風(fēng)是標(biāo)量麥克風(fēng)，只能取一個(gè)物理量，如果要解決很復(fù)雜的聲學(xué)問(wèn)題，就需要矢量麥克風(fēng)。當(dāng)然，矢量麥克風(fēng)還有點(diǎn)遙遠(yuǎn)。

第二個(gè)挑戰(zhàn)是芯片。我們現(xiàn)在所有的消費(fèi)電子，特別是偏重人工智能的，前端大量用了 ARM 架構(gòu)，GPU 比較少。GPU 用在服務(wù)端離線數(shù)據(jù)的訓(xùn)練，這是我們很大的問(wèn)題。比較靈活的 GPU，國(guó)外三家巨頭和國(guó)內(nèi)基本沒有太大關(guān)聯(lián)。

第三個(gè)挑戰(zhàn)是算法。聲學(xué)是每個(gè)國(guó)家比較封閉的領(lǐng)域，因?yàn)槁晫W(xué)主要是為軍工服務(wù)，所以各個(gè)國(guó)家相互保密，只能各自發(fā)展。比如大量使用的機(jī)器學(xué)習(xí)，國(guó)內(nèi)在做改進(jìn)性技術(shù)，我們?nèi)绾卧谠瓌?chuàng)方面比國(guó)外領(lǐng)先，這是很大的技術(shù)挑戰(zhàn)。

第四個(gè)挑戰(zhàn)是商業(yè)化挑戰(zhàn)，它又分為三個(gè)層面。

• 第一是產(chǎn)品。國(guó)外最著名的是亞馬遜 Echo，國(guó)內(nèi)有京東、聯(lián)想、小米的產(chǎn)品。這些產(chǎn)品有的做過(guò)評(píng)測(cè)，我相信很難得到大家 100% 的認(rèn)同，甚至大家能給 80 分就不錯(cuò)了。這是個(gè)比較大的問(wèn)題。

• 第二是內(nèi)容和服務(wù)。國(guó)內(nèi)的內(nèi)容和服務(wù)比較割裂，騰訊在國(guó)內(nèi)占有很大的音樂版權(quán)，百度有很大的搜索，交易大量在阿里，但亞馬遜就把很多優(yōu)勢(shì)集中在一起。所以國(guó)內(nèi)的產(chǎn)品很難避免和巨頭合作，但是三家巨頭如何合作？怎么選你的產(chǎn)品有很大的缺失。

• 第三是知識(shí)產(chǎn)權(quán)，標(biāo)準(zhǔn)。亞馬遜、微軟都在聯(lián)合生態(tài)做標(biāo)準(zhǔn)，甚至包括 ARM，本身我們也是 ARM 生態(tài)聯(lián)盟的。如果大家查專利，可以看到中文的專利也不是國(guó)內(nèi)公司占領(lǐng)先地位。2010 年到 2015 年的排名順序，我們擠不進(jìn)前列。

剛才說(shuō)了很多挑戰(zhàn)，下面和大家交流一下技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)。

1. 麥克風(fēng)現(xiàn)在是標(biāo)量麥克風(fēng)，下一步做智能麥克風(fēng)，最后要做到矢量麥克風(fēng)。這么大的會(huì)場(chǎng)，如果大家小聲交流，這個(gè)聲音對(duì)機(jī)器來(lái)說(shuō)就很難處理。另外芯片到底是什么架構(gòu)？低功耗，對(duì)接云端，都是需要我們考慮的問(wèn)題。

2. 下一代 AI 技術(shù)是融合的。麥克風(fēng)和視頻、雷達(dá)的融合，聲光電三個(gè)學(xué)術(shù)合在一起應(yīng)該怎么做，這也是下一步需要整個(gè)研究和開發(fā)的。

3. 算法與模型，我們做得更多。比如我們的聲源定位，目前只能跟蹤一個(gè)目標(biāo)，能不能同時(shí)跟蹤多個(gè)目標(biāo)，這是非常重要的，包括離線喚醒、離線語(yǔ)音識(shí)別。另外，機(jī)器學(xué)習(xí)是不是只用大數(shù)據(jù)，還是可以用別的方法做一些小樣數(shù)據(jù)的處理，進(jìn)行冷啟動(dòng)，這是我們下一步要研究的方法。

4. 音響不存在死不死的問(wèn)題，它是除了筆記本和手機(jī)以外，消費(fèi)電子里面擁有量最多的。但我們做這個(gè)事情需要數(shù)據(jù)，特別是遠(yuǎn)場(chǎng)數(shù)據(jù)，不像近場(chǎng)數(shù)據(jù)可以直接錄，這是非常嚴(yán)重的問(wèn)題。冷啟動(dòng)的時(shí)候必須要選一個(gè)品類獲得啟動(dòng)數(shù)據(jù)。

在產(chǎn)品定位方面，國(guó)內(nèi)外也有很大不同。

國(guó)外亞馬遜 Echo、谷歌 Home、蘋果 Homepod、微軟 Invoke，國(guó)內(nèi)就是叮咚智能音響、聯(lián)想智能音響、小雅智能音響、天貓精靈。

國(guó)外的產(chǎn)品很忌諱叫 Speaker。當(dāng)時(shí)蘋果推Homepod，大家都就猜是不是會(huì)帶“Speaker”，結(jié)果選了Homepod，它天然加了兩個(gè)因素，一個(gè)是Home，一個(gè)是pod，這和國(guó)內(nèi)的定位有很大的差異。

現(xiàn)在智能音響的產(chǎn)品玩家很多，不光是巨頭，包括國(guó)內(nèi)的、深圳很多廠商都做，這里面比較嚴(yán)重的問(wèn)題是亞馬遜對(duì)生態(tài)鏈的重視，可能遠(yuǎn)不如我們想的那么重要。因?yàn)閬嗰R遜比較喜歡玩自由生態(tài)。前段時(shí)間亞馬遜和蘋果聯(lián)合降價(jià)就可以看出，它可以把產(chǎn)品突然降 100 美元，如果考慮生態(tài)鏈，這是非常嚴(yán)重的，可能導(dǎo)致很多廠商的產(chǎn)品賣不出去。

遠(yuǎn)場(chǎng)語(yǔ)音交互的開始是智能音響，但是將來(lái)絕對(duì)不僅僅是智能音響，其他人也不會(huì)把技術(shù)限定在智能音響，還包括很多其他的產(chǎn)品。

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