【云分享】物联网时代，人工智能将无所不在

7月27日下午，云知声IoT事业部总裁谢冠超参加了由洪泰智能、云知声、太库联合举办“万物互联时代，人工智能的创业机遇” 的活动，作为这次大会演讲嘉宾，也为会现场观众带来主题为《物联网时代，人工智能将无所不在》的演讲。...

各位大家下午好，今天我要分享的主题是《物联网时代，人工智能将无处不在》。人工智能还有物联网,现在是两个个非常火热的话。10年前，当你提到人工智能，可能很多人、尤其是普通大众，可能都不明白是它什么和能做什么。但到了今天情况就不一样了，这个话题或是这个概念已经被越来越多的人所熟悉，甚至到了街头巷议的程度了。但是呢，这两个话题又是非常庞大和复杂的，很多问题整个行业还在探索的阶段。所以呢，这两个话题又很比较难以谈清楚。在今天我会尽我自己最大的努力，结合我们云知声这些年来在人工智能方面做的一些实践，在后面一个小时，把我的理解和在座的各位分享一下。首先我来谈一下人工智能，人工智能经历了PC时代、互联网时代、移动互联网时代，到今天走向IoT时代。那么到底什么是人工智能呢？其实准确的来说，到目前为止也没有一个明确的定义。按照我的理解，首先说一下智能，我认为智能有两个核心方面：一是个决策；一个是学习。必须有决策能力才是智能的 ，同时如果他不能有学习能力，只是做固定的决策，  显然不是我们理解的智能。这就是智能两个核心方面。人工也很好理解，就是我们用人去实现内容的智能。这就是我对人工智能的大概的一个理解。

人工智能演进阶段，这张图是目前行业比较认可的演进阶段。就是感知智能、认知智能、通用智能这三个阶段。我想强调的一点是，这个并不是人工智能从1956年这个概念被提出来就被认可演进路线。如果对历史感兴趣的朋友就可以知道，  我们当初是直接瞄准了认知智能，在遇到一些困难和挫折的时候，意识到不能直接就做认知智能，我们改做了感知智能。之所以我有兴趣说这个小历史呢，是因为我们云知声在创业初期，很多人不认为我们是人工智能公司，说我们是做感知的，不是做认知的，直到现在这个状况才被慢慢统一过来。



人工智能发展的曲线还是比较曲折，其实大部分创新性技术也都是很波折的，尤其人工智能是一项很具有挑战的综合性技术。从1956年这个概念提出到大家对人工智抱有极大的热情。甚至在1956，大家认为我们把这个领域的最聪明科学家集中在一起，就可以解决很多的问题，但是实际上却没有什么效果。我感觉整个行业被人们所认知，就是从今年的AIphaGO事件，人们对人工智能这一领域有了极高的兴趣。总体来说，人工智能还是在曲折中发展。我们一直在考虑人工智能是不是正在面临一个奇点，能不能持续下去？在我看来有两点必须要提出来，一个是学习方法；一个是计算能力和大数据。



首先是学习方法，深度学习是机器学习一个方法，它是相对于统计学习来说的。深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据。深度学习受欢迎的原因， 是目前这个行业的数据的极大丰富性，行业专家往往会受到限制，每个行业专家只能具体行业工作，然而我们追求东西是要跨越多个领域的， 这个就需要深度学习这一技术 。具体这个深度学习能否持续多久，我也不是很清楚，但是从目前来看，深度学习这一方法还是值得肯定的。我们云知声也在创业初期就采用了深度学习技术，并且取得了不错的效果。



其次是计算能力和大数据，我们认为大数据是更为关键的。当然计算能力永远是个话题。从现在来看，当前的计算能力有了极大质的提升。我们有了算法、有了计算能力，然而深度学习需要自己提取模型，这些模型有多准确取决于大数据。为什么说大数据很重要的问题，从现在行业来看，人工智能是一个很火热的领域，大量的资源投了进来，那我们一定可以作出更好的算法。运算能力可以使用更多、更强大的GPU，甚至谷歌最近在做的TPU。但只有大数据很难，首先第一个是很难获取，时间代价很高，一天不能获取很多数据。另外我们没有办法找到海量的人按我的要求来形成这些数据，只能通过系统使用和系统累计来获取。最近这几年整个行业在这个三个核心方向上的逐渐突破，就是我们认为当前人工智能热潮是有可能可以长时间维持下去的重要原因。所谓的物联网在我看来，就是物物相连。互联网、移动互联网并没有本质区别， 都是信息获取、查询为主，他们的区别只是形态不一样。互联网是以PC为主，移动互联网是以智能手机为主要载体。互联网的习惯使用时间是相对连续的 ，而移动互联网则是碎片化。但是物联网，相对于互联网和移动互联网来说完全不一样，  它最伟大的地方是体现在设备之间的交流。



万物智联的特征：1.智能人机交互，超越屏幕交互成为一个刚需 2.设备自主智能，设备可以判断当前的你的状态。而且智能设备之间的互相的直接交互控制，这是IoT时代人工智能最核心的一点。3.设备大数据分析，其实这不是一个概念，在很多产品行业有着应用，例如智能空调现在占整个空调比例迅速提高了，空调厂商希望通过设备智能化，可以收集到一些数据，对用户使用习惯进行了解和分析，同时对设备的特性进行掌握，并进行产品的优化。从整体技术发展状况来看，我们看到智能交互刚需性、比较强技术可用性，目前是走在前面，然而设备自主智能和设备大数据分析，从整个行业来看，还处于一个相对早期的阶段。

所以我想更多的谈一下这个智能人机交互，结合我们云知声这四年来的经验。在PC时代主要交互的方式就是鼠标键盘，到移动互联网时代就是多点触控屏幕，而到了IoT时代，语音或图像占的比例就会越来越高。交互方式变革不只是影响交互本身，它会影响到产品的设计和用户的体验。比如苹果创造出多点触碰，这让手机游戏成为可能。同样的基于语音和图像这种交互方式，也会出现基于这些技术特点的应用会出来。行业比较成熟的交互方式有：语音交互、手势识别、图像识别、体感交互等。总结下我的观点就是：在物联网时代，屏幕不一定会存，在以语音交互形态为主的人机交互操控方式，将会成为智能物联网普及的标配和入口。因为首先在IoT时代是屏幕不一定存在，另外一个是信息的获取查询搜索，屏幕不再是最好的一个交互方式。



比如你在开车的时候，  屏幕的作为交互方式的缺点就会被暴露出来。从我们后台分析的数据来看，有 57%人会选择使用语音来作为最主要的交互方式。语音可以在搜入、查询、搜索、智能家居、车载、医疗、教育等很多领域有着广泛的运用。在这里我想提一下声纹识别，声纹识别虽然提不是很多，但是其核心意义在于用户画像，这个是非常有价值的。

我们云知声是一家专注物联网人工智能服务的公司，在公司成立时期，我们始终相信会有个从感知到认知的过程。一定要有感知获取认知这个世界的能力才能演化出智能。云知声AI技术图谱是从语音识别到语义到语用，到自然语音的生成。而且人机对话交互的核心是语用计算，而不仅仅是语义。

在这四年时间里，云知声核心技术主要研究与应用方向在智能家居、智能车载、医疗和教育上。并且取得了出色的成绩。

在智能家居领域，云知声是国内六大家电厂商中的语音服务供应商，并且成为了行业内白色家电领域唯一落地出货的芯片供应商。在具体应用场景中，云知声提供了超过 10,000 的常用指令，并在语音识别准确率和语义理解准确率上分别超过了 96% 和 95% 。

在车载后装市场上，云知声通过智能后视镜、车载中控、HUD 等产品拥有 60% 以上的市场份额，占有率第一，出货量也超过了 150 万台。

在医疗领域，到今天云知声在国内已经正式签约并上线的医院有多家，而且都是协和这种国内顶级的三甲医院。另外，还有约许多潜在的意向医院。

在教育方面，云知声主推英语口语测评技术。自从2014年切入在线教育以来，云知声在产品和技术上快速升级，成功签约了包括全通教育等几家行业巨头公司。2015年8月，云知声和暴风魔镜合作，以语音+VR技术引领在线教育革新。未来，云知声也将加大教育行业投入，教育事业部或独立成立子公司，专注教育行业云评测。

这就是今天我分享的内容，谢谢大家。

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