商品对比

我的购物车

您好,欢迎来到 扫IC网 [登录] [注册] 邀请返利

扫描二维码

下载手机客户端
首页> 新闻动态> 文章内容

中国声谷招商推介会暨人工智能产业高峰论坛全程报道(下)

2016-09-21 17:34

从这三个特点来说,我们的创业者有三点可能比较重要。第一点,我们要把技术做得更细,相对于算法来说工程化也很重要,不仅仅是算法很重要。我们有深度学习的算法、有增强学习的算法,我们可以把各种关系做得很好,但是具体工程化的时候,怎么样能够更好的帮助到产品是很重要的。第二点,不要仅仅为了研发而研发,而是为了产品研发。就以我们的图像人脸识别来说,很多人做公司、做企业的时候,常常追求一些参数、追求一些指标,但是你的产品或者你的应用对象他用得了这么高的参数、用得了这么高的指标吗?这是值得深思的问题。第三点,我们觉得关注技术深度的同时,最核心的一点也要关注技术的边界。当我们做人工智能产品的时候,常常有很多人希望,我有着一个一劳永逸的方法。深度学习最近很火,很多人说用深度学习是不是把认知技术、认知产品搞完?其实做不到。工业界最核心的做法是什么技术管用就用什么技术,深度学习在异图识别、端对端的有用就用它,知识图谱在知识库建立方面有用就用它,甚至更传统的标志数据也用它、规则设立也用它,这才是最重要的。而且我们知道,每一项技术一定要关注它的边界,它都有最有价值的地方和最没有价值的地方。
    同时,做产品,最核心的一点就是注意它的可用性和可玩性。常常很多时候我们设计一个产品,当我们做出来之后,在座有很多投资者,你们可能经常问得最多的一句话是“这个产品的刚需是什么?”“这个产品有什么用”?其实我们以后可不可以换一种问法,不要问这个产品有什么用,而是问这个产品好玩吗?这个产品怎么玩?这个产品有什么人会玩?这个产品是怎么玩的?当我看到无人车的时候,很多人会觉得我不会用它上班,但是觉得好玩,就像玩大疆的时候觉得好玩,对我来说并不会有太大的航拍的用户。我们很多产品并不会有胜利层次,有很多追求,所以在目前的科技层面来说,我们不要关注可用,而要更多关注可玩。也许我们会发现,很多人会觉得黑科技的产品可玩性是最重要的一面。
    我觉得,要做一款好的黑科技产品,就是要Think different,不要去风口排队,去风口排队一定没有意义,你不一定吹得起来,因为风早就刮过了。第二,一定不要注重更多有什么功能,更要注重有什么性能,弱功能和强性能在是黑科技的要素之一,功能再多,性能不好,一点用都没有。第三,科技和设计并重。第四,我们常常在乎的是这个产品酷不酷,酷才是科技产品的第一要素,至少我目前看到的作为伟大的科技产品公司,他做出来的产品都一定有“酷”这个属性。
    黑科技引领未来,所以我们在做人工智能的时候,我们大家最左边看到的是二次元的魔法美少女(见PPT),这就是我们现在做的,我们利用人工智能AI和全息3D的技术结合起来,去打造一个非常好玩、非常酷、非常有意思的虚拟生命。我们觉得人工智能不用想太多技术,我有那么多感知技术、有那么多认知技术,但是想用它做什么才是最酷的事情?虚拟生命的创造。所以我们现在做了一款叫做holoera的产品,也是我们马上要推出的产品,会在桌面以全息3D的形式呈现出来,会非常自如的利用感知利用起来,并且和泛娱乐化结合起来。我们觉得只有更酷、更好玩的产品结合起来,跟人工智能结合起来,才能够迎来人工智能的未来。谢谢大家!

主持人:下面有请启赋资本合伙人,曾峥。曾总,有18年股权投资经验,毕业于清华大学经济管理学院。启赋资本:聚焦TMT、新材料等领域。管理8只VC基金、1只新三板基金,基金规模15亿元,已投资100+项目。投资案例:就医160、考拉先生、巴图鲁、筷子科技、Xbed等。下面请曾总给我们带来《人工智能时代早期投资策略》的主题分享。

曾峥:各位嘉宾,各位创业小伙伴,前面主持人介绍我就是在飞机上改PPT的合伙人,确实比较忙,最近很多投资人都休假了,不看项目了,但其实我认为很多投资人、很多机构都在看,只不过出手的速度放慢,理性回归。启赋资本是一个新锐的,三年时间,但是在国内5位合伙人都是从一线机构出来的,专注做早期的产业互联网和新材料的投资。为什么今天我们来到这样一个会场给大家讲一讲人工智能,虽然本人不是技术背景,也不是很专业的智能投资人,当是也一直在关注这个方向,我们投的大量产业互联网项目,我认为是未来需要人工智能的技术合作,同时,也是我们众多人工智能创业的小伙伴目标的重要客户方向,我们有很好的对接的机会,是可以推动人工智能创业项目发展的合作方。
    人工智能时代应运而生的过程,个人理解人工智能的几个部分,跟大数据时代的基本结构差不多,从信息获取到识别,到信息处理分析和反馈,到最后经验存储和格式化,以及循环的生态的净化,我个人理解人工智能就是这样一个过程。大数据、运算能力和产业应用是人工智能发展的重要因素。作为天使投资人和天使投资机构,我们关心的是重大的产业机构是不是同时到来,同时产品聚集效应,这是投资很重要的背后逻辑。
    中国的人工智能时代实际上就是互联网和大数据时代的产业衍生,这是因为互联网前期的高速发展,从平面互联网到一二维到后面快速智能互联网的发展,整个进程也是循序渐进的。中国人工智能时代的基础设施和基础条件,其实也是逐渐在成熟的。随着云计算、智能终端、大数据、宽带、传感器,这些产业链的逐渐成熟推进人工智能的快速爆发。
    滴滴的程维,今年在国家行政学院做了一次非常精采的经济演讲,他讲到的观点是,互联网上半场互连的机会已经过去了,下下半场就是人工智能,而分享经济是未来20年整个互联网时代最大的发展趋势。新美大的王兴在上半年的新美大工作会议提出,未来大的互联网企业,其实重点在运营,过去是做用户,做流量,接下来重点是做运营,真正的把互联网企业、提高效率,降低成本,提升用户体验,把这些点做到极致,这三个部分要做好,其实跟人工智能就有重大的关联。互联网上半场连接人人的风口基本结束,互联网下半场运营提升和人机连接的风口正在开始。
    中国人工智能应用的产业发展也是逐渐在深化,基本上我个人理解的人工智能的工人类型大致分为数据挖掘和优化,精准营销部分的应用。软硬控制,工业4.0;第三部分是人机互动,包括智能客服,服务机器人的发展。相对而言,这些是目前正在快速发展的。未来更多应用的机会出现在在线医疗,在线教育,车联网、无人机、工业4.0。虽然启赋资本在机器人无人机这些方面布局相对不多,但是我们在在线医疗、在线教育,包括互联网酒店,酒店智能化应用,工业4.0这些方面已经有了充分的布局,而且我们投了大量的产业互联网平台型公司,这些平台型公司有巨大的用户基础,在人工智能方面,我们也是希望有机会也做一些早期的布局。
    启赋资本早期基础投资的逻辑和策略,秉承对互联网上半场已经结束的基本判断,互联网下半场的投资逻辑,首先,绕开BAT,包括创业者,也要这么思考问题。第二,垂直重运营,人工智能结合起来,垂直也能轻运营。O2O的产业升级,其实是物联网数据的结合,是线上、线下一体化的运营。供给侧的共享经济优化,共享经济很重要的应用就是人工智能的推动;核心技术的推动。按照这五个逻辑,其实我们重要的投资方向,基于启赋资本在B2B领域投资的优势,重点方向,B2B的交易是继续重点的方向,这里面包括工业链金融,还有企业级服务,我们投资了一些不错的公司;共享经济,除了滴滴之外,在未来消费服务有大量的共享经济;消费升级,这里面有很大的机会,包括一些具备IT能力,连锁运营能力强的文体类的项目。核心技术,包括底层、前沿的核心技术的研发和应用。
    人工智能早期投资策略,关键技术类和应用技术类,关键技术类,2T,对下游的技术合作方,2B类的是应用技术类,关键技术类的项目,我们重点关注是持续研发的门槛高,有产业化思维的前沿项目。关注有核心技术优势和平台思维的,关键核心技术项目。2B类的应用技术,一个是2小B类的,重点关注容量大,团队自主合作能力强,用户拓展和产业运营经验好的项目。2大B类会关注拥有产业项目和背景资源,不是光市场营销就可以解决问题,效益提升空间大,开拓能力强的项目,关注和启赋资本已经投资项目产业协同强的项目,因为投了这样的项目我们可以帮到你。
    我们投的一个人工智能的案例简单分享一下。这是一个在国内的,全球应该是排在前列,国内是领先的三维重建项目,用计算机进行客观世界虚拟现实表达的关键技术,它的应用市场空间肯定是非常广,不是一个狭窄的市场方向的应用,国土勘测、灾害评估、军事、游戏、旅游景点、智慧城市都有大量的应用空间,国际的研究机构数据表现3D测绘的规模15年是19亿美金,2020要增长到169.9亿美金,这样的增长速度在所有看到的行业中间,增速是非常快的,50%以上的年增长率。公司的产品,整体生态产品设计不错,首先右下角有无人机,控制无人机进行拍照并上传照片和数据的APP,一体化多平台使用的APP,APP上传所有数据之后,到第二个产品,右上角(PPT图),这样一个3D建模上面,上传是免费,下载是付费。在应用上面利用数码图片大型的3D建模系统,可以把结构快速的重建出来,这是拥有核心算法的三维重建的技术公司,是国内领先的技术公司,媲美法国smart  3D。通过算法完成,模式成本比较低,模式有可能做成三维生态的平台,这个公司重点关注的是创始人,是港科大的首席,计算机和工程系的终身教授,是港科大智能识别联合实验室组委会主席。我们为什么投这个,它是建筑领域,与建筑领域合作,快速的帮他对接资源。激光点云,也是世界领先的数据成像的公司,我们的投资逻辑是非常清晰的产业布局的方向。预计2017年产品应该可以进入产业化。
    最后提一些关于人工智能方面的创业建议,蓝海越来越难找,但是细分蓝海的时候,一定要注意防止行业巨头轻易的转身覆盖,一定要搭建生态,单点切入的同时要考虑生态的搭建。二,尽可能的在A轮多拿钱,拿够做出适度规模用户/流水和变现模式的钱,也要省着点花。找着牛逼的技术和运营、业务合伙人变得越来越重要。精益创业,理性扩张,投资人越来越理性,越来越希望你能快速的产生流水,所以能够有效控制团队规模和提高资金使用效率的项目,应该会更加得到投资人认可。另外,产业链一体化能力强的基础上,虚拟合作运营变得非常重要,不要什么事都想自己干,一定要学会虚拟的合作运营来提升整个业务发展的速度和研发进程。最后,找有资源,有较强增值服务能力的品牌专业机构成为你的真正创业合作人。
    我的分享到这里,谢谢大家。

主持人:下面有请机智云创始人CEO,黄灼。黄总,TMT多次创业者,哥伦比亚大学/伦敦商学院EMBA。2008年回国创业,出任机智云CEO。机智云:亚洲最大的智能硬件自助开发PaaS及物联网SaaS云服务平台,连续5年成为“苹果公司”认证 MFi 公司在亚太地区最大的物联网软件解决方案提供商。入选福布斯IoT全球创新公司Top100、大陆地区唯一入选前50名,快公司中国创新50强,中国技术创新公司No.4。下面请黄总给我们带来:《物联网云服务,数据承载人工智能》主题分享。

黄灼:大家好。我们是做物联网的,物联网其实是刚才曾总提到的互联网的第三个阶段,是一个更加立体的万物相联的互联网。
    我们盯准了物联网其实是几年前的事了,我们09年跟苹果合作,开始做硬件跟软件以及云端整合的技术方案。刚才有位小伙伴提到我们是方案型创业。原来我们从09年做到2013年,拿A轮融资之前,经纬中国投资我们之前,我们做了非常多的将近100个传统企业的客户,把互联网的方案或者智能硬件的方案做起来,后来发展做的事就是物联网。我们拿了麦肯锡的数据,2025年它的产值会达到11万亿,它的增值,而不是它的产值。有几个重要领域,包括现在说的工业、零售、办公、家庭、车联网等等。在过去这几年,我们一直想规模化服务,从原来的100个客户做到现在将近1000个客户,几万开发者用我们的工具来做产品。
    我们现在平台上有大概5万多个开发者是在做项目的,不同的项目覆盖了非常多领域,刚才说到非常大的分类,还有各种子分类。这种子分类就有非常多的创业机会,刚才曾总也在谈创业机会和产业升级,我们谈的是怎么跟物联网和传统的各行各业结合之后,会带来技术变革性的原动力,去影响每一个行业的升级,所以我们在整个大潮里面扮演的角色就是所谓的送水者,让为每一个行业做物联网变革的团队和企业带来物联网行业非常好用的工具,让他们原来从零开始做新的产品和服务去服务某一个行业,花一年的打磨期、两三年优化期,我们希望数月之间就可以完成,这是我们机智云做物联网的定位。
    我们看好的几个重要领域,家庭是我们09年开始切入的,现在平台上有600多万台设备是联网的,过半数是家庭的。我们发现越来越多的物联网的价值,特别是物联网早期被商用的企业、商用的设备更能够捕捉到的,中间是智慧城市,那些我们碰得比较少,因为不太会跟政府打交道,但是底下企业级的,比如说做仓储物流的,甚至一些做医疗的、监控类的、安防类的,他们做的是为商家做的设备和服务,我们就觉得物联网产生的价值在短期内是最大化的,所以我们近期很重要的一个领域就是怎么样帮助商业的用户、商业设备的用户把物联网产品的价值带出来。就回到我们今天的主题,因为商用客户需要的是更加优化的运作,甚至通过这些信息化的能力改变它的商业模式,所以人工智能能够帮助它做这个事情。
    具体做一些什么呢?在各个行业,从制造到运输,我们人工智能的算法,就好比运输行业,可以做更加优化的调度,可以做供需的预测,什么时候需要准备多少辆车,或者仓库需要多少库存,这些全部可以通过算法来提升效率的。包括资产监控,也是我们做的非常好的领域。在制造业,包括异常的检测,比较典型的就是工业的发动机、涡轮,如果能够提早知道它什么时候会出故障,那你的产线宕机的机率会大大缩减,包括需求的预测等等,这可以解决很多原来人手解决不了的问题。这些都是理论。
    我今天也带来一个具体的案例。在案例之前还有一个理论,我们现在的算法也分几大类,一个是泛人工智能,各种各样的推荐引擎,比如说在淘宝上买一个东西,它知道你还会买什么,这就是泛人工智能。机器学习是对一个数据和多维度数据长时间的存储和分析之后,做出新的预测型的,这些我们觉得是机器学习的领域,当然还有深度学习,但是它对学习预知的情况可能需要更小,所以我们在机器学习和深度学习都应用在物联网,因为刚才提到我们有很多商用客户,他需要一大堆数据能够帮我干什么,能不能够解决每天遇到的问题。
    刚才说算法有分几大类,如何应用到具体场景呢?对于做工具的公司来讲,就是把复杂的大道理变成功能模块,所以我们定义了物联网领域,刚才说的应用场景里面,有哪些算法是比较通用,而且能够实用的,包括刚才说到的调度、异常检测,还有推荐、降维,这些就比较复杂了,就是当你有很多数据,你为了能够更快速的得到决策就要降它的维度,这都是做人工智能的方法论,我们把它变成一些标准化的模块。
    这些算法我们想把它工具化,工具化到能够为我们业务线服务的几万多开发者,服务的企业上千家,每一家都把人工智能用上,说实在的是不可能,如何变成可能,很简单的就是做工具,我们把人工智能定义成做工具的方向,把我们行业里用得上的算法变成一个一个的工具模块,然后结合。
    我现在举一个大家身边能够感知到的一个案例,我们在电热水器领域,我们如何把一个相对low的产品变得聪明一点。这里有一个背景,谷歌收购Nest,Nest很核心的技术优势是通过快速的改造传统的温控器,把家里所有的空调设备跟冷暖设备协同起来,通过了解家里使用能源的特性,能够预测什么时候把家里的温度控制到什么程度,这样的方法就可以让家里节能,他们的节能号称能够到30%。对很多企业,特别是中国的家电业是可用的,所以我们就盯准了几个大类。这里举一下我们是怎么应用的,热水器有三个比较重要的问题,第一是电热水器热水比较慢,你回家把它打开才加热,洗到一半,家里蓄水的热水器如果水量不够,洗到一半就赶紧匆忙了事。还有一个是不同厂家的加热能耗也不太一样。总体来讲,总体还是非智能的产品,也不贵,里面的处理器不会像无人机里面搞的双核、四核的,它就是一个简单的MCU,是一个简单的处理器。我们现在赋予它通信的能力,能连到机智云上面,这就好玩了,我们可以结合算法,让它真正更加节能、使用更加方便。
    我们先看怎么节能。有几个重要的问题要解决,我们首先要去做一个用户模型,知道什么时候用多少水,一般用的家用热水器没有流水的传感器,不知道它用了多少水,怎么办?只能用算法根据温度预测它,根据复杂的模型、多个维度的数据聚合之后,得出这家人过去一个月用水的形状长什么样子。下一步我们建立模型之后就开始做预测了,我们的预测目标是,通过一个月的学习,可以预测到明天的任何一分钟他用水的可能性和用水量,这些我都很清楚,也就是用水的探测,我们用算法来模拟,通过用户模型的搭建,通过推荐引擎和预算引擎做决策,让这个产品可以自动的去跑优化的算法。
    这里再举一个具体的例子,上面在流动的这个图(见PPT)是模拟出来用水量,下面是加热的状态,它的发热丝在发热的时候我们也捕捉了它的能耗。我们通过算法加入之后,这个是它的现有的情况。当我们把它现有的优化算法加进去之后,加热的控制就会被我们所控制了,它会发现我们自动控制之后,原来的那条能量消耗曲线跟新的能量消耗曲线,右上方的能量损耗从原来的30%-40%一下可以下降到20%,所以节能效率就提升到20%。我们下面这个加热状态由云端控制,粉红色的是新的能耗曲线,上面红色的是被节省掉的能耗,所以这让一个简简单单的几块钱的MCU,不是双核的处理器,我们能做到这么聪明的节能,就靠刚才说到的预测模块。这个预测模块用各种算法去试,我们平台上有600多万设备,我们抽了样,看用这样的算法能节能多少。这是原来的情况,节能之后,左上方的图,我们能够算出来应用我们的算法之后能节省多少。这也是机智云的模式,我们能控制的设备非常多,我们用不同算法去测试,看哪些对总体项目有优化,我们可以反复的去迭代。这是我们其中的一个案例。右边是我们的算法(见PPT),解决了具体的问题。
    讲一讲未来人工智能和物联网怎么结合。我们未来百亿级的物联网的终端设备都是我们所说的低等生物,里面的传感器可能是低功耗的,运算单元也是低功耗的,做复杂的深度学习是很麻烦的,现在的做法是数据采集用低等生物来做,我们把一部分的预算在低等生物上做预处理,让预处理跟特征处理在这里处理,在云端上反应更快,未来百亿级的设备会越来越聪明,而且不会因为网络的不稳定而受影响。我们在机智云平台上的机器学习叫做Giga Machine Learning,我们可以分配到百万、千万甚至是几亿、十几亿的设备上面去。我们把一些算法放到低地等生物的SKU里面,低等生物采集频率很高,如果做预处理可以把特征值扔到云端做聚合处理,我们算法实时更新,今天的算法跟明天的算法不一样,处理的也不一样,我们要把算法推送到端部,数据上了云端再动态的跟其他的数据结合起来。
    大致就是这样的,谢谢大家!

主持人:下面有请思必驰深圳公司总经理,雷雄国。雷总,十余年语音研发经验,曾主导思必驰发音评估系统等多个重量级语音平台和技术项目,并在国内外重要期刊发表论文13篇。思必驰:是国内唯一拥有人机对话技术,国际上极少数拥有自主产权、中英文综合语音技术的公司之一,被中国和英国政府评为高新技术企业。2015年年底,获得新一轮近2亿投资。下面请黄总给我们带来:《语音交互的技术突破和体验新范式》的主题分享。

雷雄国:今天很高兴在这里跟大家分享语音交互的技术突破化学体验新范式。今天特别想跟大家一块儿分享的是语音识别,包括我们现在说的语音交互人工智能这一块在行业内,大家目前到底在做什么样的工作,这是我们想跟大家一块儿分享的。
    简单回顾一下人机交互,核心的交互任务,从最早的PC时代,80年代更多的是文件跟组织,一些通信界面的交互,到了有浏览器的出现,这个时候更多的是信息的获取。20世纪初,包括谷歌、百度,这些搜索公司出现了以后,交互的形式更加集中,通过交互的方式能够获取更多的信息。到了21世纪前10个年头,随着移动互联网和智能硬件的兴起,整个交互核心正在由前期的信息获取逐步转向需要向用户实现满足任务的处理。很简单,我们现在拿着手机,能够实现的是真的能够帮我们买到一个东西,真的能够实现订餐的任务,不仅仅是搜索,这是近几年语音交互发生重大的变化。
    围绕这个变化我们来看一下语音交互变迁的过程,我们可以看到刚才说的变化进程,最早的iphone其实并没有语音交互的,当时很多的用户反馈,我们需要语音交互,对于整个用户体验会更好一些。在后两代的iphone上面,逐步的加入了一些语音交互,包括语音控制命令模式,这个对用户来说使用的频次是非常低的。从2012年4S出来之后,SIRI从语音控制部分更新到可以随意跟它聊天,可以做一些自然的交互。这个当时的使用频次是比较高的。之前我们在接受采访的时候,其实也提到这个问题,可能SIRI大家可能用的非常少,核心的两点,第一点是SIRI在手机的硬件场景下刚性需求不是特别重。玩过SIRI的人,更多的是调戏它,更多的是满足当时的新鲜感,并没有很好的业务,以及用户目标的导向。我们在一些技术上跟苹果的语音团队做沟通交流,对他们下一代的目标,其实也是比较明确。下一代的目标,SIRI一定要能够实现满足用户交互任务的目标,同时,对现在所谓的物联网、车载、家居等等做一系列联动的交互,这个是未来SIRI会做的核心目标。
    其实,除了SIRI之外,可能大家都会知道一些现在的人工智能,包括智能语音应用的产品,包括谷歌NOW,微软的cortana,他们取得的比较大的进展,从传统命令式的已经转换成自然语音的自然的交流的,可以把它定义为秘书,或者是助理,但是它们有一些局限,在手机应用端的局限,在实际的交互中,99%是用手指在跟手机交互,手机交互非常少。Echo是亚马逊推出的智能语音交互,Echo核心展示的是帮用户完成交互任务,比如说打开音乐,或者是从亚马逊电商平台购物。整个对话式的交互在这个产品上能够得到非常大的应用,在国外这个产品卖的非常火。
    从核心技术的角度来分析这个问题,对话事实上是包括了三个类型的对话,第一个类型是问答式的对话。问题跟答案是非常明确的,对于机器来说实现会比较简单。第二是闲聊似的对话,类似于SIRI,有多种形式的回答,会让你感觉很自然,满足闲聊的需求。第四是任务型的,像Echo。
    刚才我们多次提到交互这个概念,我们说智能语音技术,可能更多人会停留在语音识别跟语音合成这个概念的基础之上。交互事实上不简简单单等同于语音识别加语音合成。接下来我们核心要强调的是,交互是满足能够让用户实现他的目标,能够完成任务的模式。
    刚才提到语音识别加合成不仅仅是交互的全部,我们可以看一下,在交互的过程中是存在不确定性的,所谓的不确定性就是,语音识别会有准确率的问题,即使达到99%,依然会错。即使100%正确了,对于语音理解这件事情,机器要理解用户到底说的什么意思,其实也存在不确定性。举个例子“等六周许春来到苏州后约他九点钟在九寨沟喝茶?”这里有很多不确定性,是许春还是许春来?上午九点还是晚上九点?任务的交互,能够带来的满足用户的目标的交互体验是会比较差的。所以,在这一块,对话式的交互在国际上的研究领域已经被提出来了。
    在具体的环境里面,我们有一个视频,在具体的环境下语音视频的不确定性会带来什么后果。它核心强调的是,在拨号的过程中,语音识别的准确率,11个数字只错了一个数字的情况下会导致任务失败,这是纯语音识别带来问题点。通过这个视频,其实我们能够看到的是,在语音识别的基础上,传统的人机交互,多人的交互,可以看到它的局限性。对于要解决的人机交互多任务的交互,在技术上要加几个地方,多人的对话管理,相当于人的大脑,需要做决策,什么时候要反馈问题,什么时候机器要主动询问用户返回信息。第二,环境感知,结合当前的环境以及现有的知识,我们做一个环境的确定,把一些在自然语言层面上无法消解的去掉,我们强调多人交互核心的原点。
    现在整个智能语音这一块,在感知型的智能这一块有比较广泛的应用,我们能够看到的,包括现在市面上很多的产品有语音识别的功能,有圆场识别的功能,有合成音的展示,目前这些厂商在识别的准确率会做一些做深度的优化。
    第二大方向,认知智能,根据我们提到的,需要对语音识别出来的结果做深度的理解,基于深度网络大数据训练出来的模型,在这方面做一些认知计算的模型和功能。同时,在理解的基础上需要做整个基于现有的知识库的对话决策,这个对话决策是一个动态的过程。在我们使用系统的过程中,可能第一次的准确率会比较低,随着使用的过程,有自学习和自优化的功能。在整个认知功能比较高阶的模式。
    第三,在正常交互过程中,认知交互,自动纠错,主动提示,能够让交互体验更好的技术方案。在人机语音交互这一块,我们正在做的核心技术点,围绕这些技术点,我们现在整个应用的场景也是做了拓展。刚才提到,在手机端其实并不太适合做语音的交互,什么场景下会比较适合呢?目前我们能够看到市面上,在车载这个环境比较适合,家居场景,机器人场景,这三个场景特别适合。一个是考虑到安全性,家居可能考虑到的是使用场景,我们的摇控器,或者是手机APP,这个对于在家的场景下使用的便利性并没有直接对空调或电视发出指令来的更便捷。智能机器人,这事实上是一个人形的基础,目前我们合作的做儿童陪伴型的智能机器人,在机器智能方面展现的淋漓尽致。我们思必驰提供了软件和硬件的解决方案,语音合成和技术,我们具体的业务我们推出了AIOS的系统,针对识别推出模组的解决方案。
    针对智能家居,未来智能化升级,在语音这部分,其实有比较大的升级空间。智能机器人方面,远场的识别,因为机器人具备人形,有脸,远场的声源定位也比较重要,在跟它说话的时候脑袋会转过来,等等一系列的应用在机器人方面会发挥比较大的作用。智能车载,刚才也提到,目前有后视镜、车机,一起HOD的智能设备,通过解放双手、双眼的方式实现语音交互会更安全。
    (视频播放)后视镜通过语音交互的方式实现导航。语音交互其实是未来智能硬件很好的入口,因为语音本身是人类最自然,最便捷的交互形态之一。这里面针对于移动互联网的产品形态,生态以及商业模式,有可能会部分的迁移到所谓的未来人工智能,智能硬件上面来。但是随着智能硬件的往前推进,我相信这些模式、生态会有一些变革性的地方。这些地方,我们能够看到,比如说对于产品创新,产品上的创新,目前我们能够看到的是分两大类,第一大类是现有的产品的智能化,类似于刚才提到的,家电空调加上语音之后,本身空调产品的属性没有变,但是加上语音以后让交互控制更加的便捷。第二大类,刚才我们提到类似于Echo新的一类产品形态,是以整合了大量的第三方服务,后台的互联网服务,以及把产品的使用体验做到极致为基础,未来能够打通商业闭环的产品形态,这个是能够实现CBC的电商模式,可能在这些场景下面会比较好的产品会出来。
    另外,随着用户在使用语音交互的量不断的增加,因为我们现在能够看到后台的数据,每天使用语音的比例是非常的高,这里面很多的语音数据能够做大量的后台的数据分析,同时,结合用户的使用习惯以及他日常交互的习惯,我们能够形成用户的画像,结合第三方的电商运营也好等等这些平台,做一些个人的比较针对性的,包括广告,或者一些推送等等。未来搜索可能会发生比较大的变化,我们可以看到,在移动互联网时代,对PC或百度的搜索框的依赖大大减弱,未来语音不再设框,形态会发生比较大的变革。
    思必驰持续关注在智能硬件互联网,在车载、家居、机器人方面深耕语音交互的解决方案和产品服务。今天非常有幸,希望后续思必驰能够给大家提供服务,谢谢。
    


主持人:下面有请IDG资本投资合伙人,朱建寰。朱总,核心关注TMT、清洁技术等行业。曾任维思资本董事总经理、集富亚洲董事总经理等职务。IDG资本:最早进入中国的外资投资基金。 截至2015年底,已在中国扶植了超过 450家中小型高新企业,其中有超过100家企业在中国及海外市场上市或实现并购。投资案例:土豆、 3G门户、一嗨租车、凤凰都市传媒等。下面请朱总给我们带来《人工智能创业创造长远价值的核心要素》的主题分享。

朱建寰:

主持人:8位嘉宾,从行业趋势到产业投资逻辑,透彻而有深度,纯纯的干货,意犹未尽可以在会后关注媒体干货。下面是更为精彩的高峰论坛圆桌,圆桌嘉宾有:
1.祁东风 ,安徽信投总裁
曾任记忆数码(香港)公司董事长兼总裁、方正科技集团总裁、中国电脑协会会长等职务。

2.张斐, 晨兴资本合伙人
投资方向覆盖通讯、互联网和媒体等。曾担任策源资本联创投资合伙人。
晨兴资本:中国最早从事早期风险投资机构之一,管理资金规模超 过15亿美元。
张总的投资案例:PPS、T2CN、快手、雪球、秒拍

3.张文军,同创伟业合伙人
二十年以上私募股权投资和投资银行从业经验,奥克兰大学MBA。聚焦于物联网、大数据和人工智能等领域。

同创伟业:中国第1批专业创业投资公司,旗下设立6支PE基金,管理资产规模超过100亿人民币,投资超过150家企业,其中27家成功上市,18家并购上市,共57家成功退出。

投资案例:惠晶科技、艾瑞网、名品导购、飞博教育等。

4.任俊照,达晨创投智能基金合伙人
负责智能硬件、机器人、智能汽车、智能制造等领域投资。

达晨创投:主要聚焦于TMT、消费服务、医疗健康、节能环保领域以及军工、智能制造、机器人等特色细分行业。

投资案例:凌感科技、道通科技,火乐科技、拓斯达等。

5.张俊,赛伯乐高级合伙人
博士后,中国智能硬件行业协会理事长,美国硅谷归国专家,国家工信部2020年中长期在一起规划专家组成员,国家十一五规划专家组成员,华为技术有限公司副总裁。

赛伯乐:管理资金总规模超1000亿元人民币。2015年福布斯中国最佳创投机构;2014年福布斯中国最佳创投机构;2014年中国创业投资机构50强。

6.梁浩辉 ,HTC Vive X加速器负责人,本次高峰论坛圆桌主持人
HTC斥资1亿美金,在全球范围推出了Vivi X加速器计划,以此支持VR创业者创造更多虚拟现实运用,打造更为完善的VIvi生态系统。


圆桌将由梁总主持,下面有请各位嘉宾登台,我将话筒传递给梁总。

主持人:各位投资界大咖带来了人工智能领域的真知灼见,万亿级的人工智能市场的风向你可能已有所窥探,如果你是投资人,期待你发现更多优秀的AI项目;如果你是人工智能创业者,祝愿你的项目红遍大江南北。发现和培育优秀人工智能企业,也是中国声谷一直坚持在做的事,今天中国声谷将与8家人工智能企业签署战略合作意向书,中国声谷将不遗余力的发现和扶持优秀人工智能企业。
这8家企业分别是:
1.北京必果科技有限公司
2.合优智景科技有限公司
3.深圳云动物技术有限公司
4.美国急救大学
5.深圳狗尾草智能科技有限公司
6.深圳市金刚蚁机器人技术有限公司
7.北京中盈安信技术服务股份有限公司
8.深圳人人智能技术有限公司

请祁总上台代表中国声谷与八家企业签署战略合作意向书
请八位企业代表上台


请大家以热烈的掌声为签约双方达成协议表示庆贺,今天的会议全部议程已圆满完成,会议到此结束,谢谢各位领导、各位来宾和各位朋友!
我们在三楼愿景厅为大家准备了晚宴,请大家参加晚宴继续交流。


上一篇: 2016中国B2B峰会在北京成功举办 同时 扫IC网联合创始人&CEO卢振斌荣登2016中国B2B电商百名创业新锐人物榜 下一篇: 中国声谷招商推介会暨人工智能产业高峰论坛全程报道(上)
021-54880662 saoic@saoic.com

扫一扫 关注我们