俞凯:AI技术要“柔性制造”，可定制，可实现千人千面

 伴随5G技术发展、移动设备算力提升，人工智能技术以及自然语言理解的应用逐步衍生到我们生活的各个角落。

据统计，2019年底中国已成为全球最大的物联网市场，全球15亿台蜂窝网络连接设备中9.6亿台来自中国，占比64%。中国将成为全球最大的智能家居市场消费国，占据全球50%-60%的智能家居市场消费份额。

作为智能设备的主流交互方案：智能语音系统，在随之而来的产业热潮中，激发国内如百度、科大讯飞等科技巨头，纷纷在相关应用端持续发力，而以思必驰为代表的全链路语音交互技术供应商也即将迎来发展黄金期。

新技术必然带来新的行业难题。随着人工智能在传统行业的应用越来越分化，却没有一种「通用型人工智能」大面积赋能产业，核心矛盾在于不同行业中，高度个性化系统级应用需求难以被满足。

语音交互技术亦如此。在最简单的语音交互层面上，人工智能仍然有待优化，目前识别率提升速度放缓。行业亟待需要一套高效且适用于多个领域的语音交互底层系统。

思必驰联合创始人、首席科学家俞凯认为，想要让机器能和人类一样处理高度个性化的问题，需要从算法、资源、工程层解决一系列技术难点。在今年的人工智能应用博览会上，俞凯从研发者角度围绕《对话式人工智能及其产业应用》展开分享讨论。提到当前人工智能平台面临的主要矛盾在于通用技术与高度个性化的系统级应用需求，俞凯表示，AI技术要“柔性制造”，可定制，可实现千人千面。

作为被业内广泛认可的对话式人工智能企业，思必驰已通过大规模定制化服务众多终端客户。以小鹏汽车为例，其旗舰车型P7已经具备快速语音处理、语义切换等灵活“技能”，实现从云端数据定制到本地端模型定制，并在P7新车发售之后，通过OTA升级到更能深刻理解人类语义的系统。

尽管多数车企均采用思必驰平台，但应用端表现千差万别。车机系统间的技术差距缘何而来？俞凯认为，赋予客户的基础能力相同，但由于定制化要求差异，最终成果千人千面，这也是通用技术柔性制造的体现。

不仅于车载端，在采访中，俞凯多次强调大规模定制化对话系统将在多个场景中迎来爆发，具体有两类场景：一是物联网设备，二是信息服务。物联网设备包含手机、PC，车载、智能家居、机器人等设备。信息服务的场景包含智能客服、问答填表等以知识为中心的智能信息服务，大量需要融合型对话交互，目前是我们重点关注场景。

随着硬件行业进入存量市场，语音交互AI将在企业端与用户端分别发力，商业化探索逐步深化，内容消费也将成为重要助力，自有内容竞争是竞争焦点，未来在物联网技术加持下，语音平台将更加开放，迎来更大发展空间。

然而，参考互联网的爆发与泡沫，AI是否同样经历着泡沫阶段呢？

俞凯认为，AI正处于Gartner技术成熟曲线的后半段、向上走的阶段。过去几年，市场已经淘汰了很多只有idea的企业，更多有价值的AI公司不断在场景中证实自己。AI不仅是技术驱动的产业，有很多厉害的技术，不能被市场认可，最终也没能走出实验室。

仍然以车机为例，思必驰早在2014年开始发力车载语音场景，至今得以有今天不错的成绩。

据统计，2020年我国智能网联汽车销量为303.2万辆，渗透率在15%左右。

“今天的新车型普遍搭载语音交互，老车型也在不断更新。”俞凯表示。

与此同时，智能家电也将迎来发展期。“智能空调冰箱、洗衣机等家电即便没有那么快的增长，但我们预计未来一两年可能会出现提速。而智能客服的需求已经起量，之后的需求仍有很大空间。”