在人工智能的第三次浪潮中，一方面，新技術(shù)被應用到創(chuàng )新產(chǎn)品，發(fā)展出新的應用場(chǎng)景，如陪伴機器人、無(wú)人駕駛；另一方面在傳統行業(yè)，工業(yè)、金融、農業(yè)等簡(jiǎn)單、重復及可程序化的環(huán)節中，智能產(chǎn)品也逐步發(fā)揮更多的作用。
科大訊飛是中國最大的智能語(yǔ)音技術(shù)提供商，同時(shí)也是中國人工智能領(lǐng)域的代表企業(yè)之一。12月13日，在廣東時(shí)代傳媒舉辦的“影響力·中國時(shí)代峰會(huì )2019”活動(dòng)現場(chǎng)，科大訊飛副總裁、智能服務(wù)事業(yè)部總經(jīng)理解飛接受了時(shí)代財經(jīng)的專(zhuān)訪(fǎng)。
科大訊飛副總裁、智能服務(wù)事業(yè)部總經(jīng)理解飛
在人工智能技術(shù)及應用領(lǐng)域，解飛有著(zhù)10余年的從業(yè)經(jīng)驗，曾先后主持中國移動(dòng)、平安銀行、建設銀行等大型機構的智能客服及大數據分析平臺項目的規劃、設計以及建設、運營(yíng)工作，帶領(lǐng)團隊打造出一系列智能客服軟硬件產(chǎn)品及解決方案。
在這次采訪(fǎng)中，解飛向記者詳細解釋了AI服務(wù)目前面臨的技術(shù)和應用難點(diǎn)，重申了科大訊飛“平臺+賽道”的生態(tài)布局，并針對通用型與垂直型人工智能服務(wù)的分工表達了自己的看法。他指出，隨著(zhù)人工智能第三次浪潮的到來(lái)，行業(yè)從浮躁到沉淀，已經(jīng)逐漸趨于理性。
以下為專(zhuān)訪(fǎng)全文：
時(shí)代財經(jīng)：科大訊飛作為中國最大的智能語(yǔ)音技術(shù)提供商，是如何輔助金融企業(yè)轉型升級的？
解飛：我們與金融行業(yè)合作有很長(cháng)的歷史背景。從2003年開(kāi)始到2010年前后，語(yǔ)音技術(shù)的使用還停留在簡(jiǎn)單的信息播報。2010年后，越來(lái)越多銀行，包括平安、工行、交行、建行、郵儲等，都在自助服務(wù)方面使用訊飛的語(yǔ)音識別技術(shù)，用來(lái)替代了簡(jiǎn)單重復的人工工作。
除了在客服，我們也提供自助輔助營(yíng)銷(xiāo)方案。此外，我們將智能化技術(shù)應用到銀行的實(shí)體渠道，例如ATM和智能機，使機器可以通過(guò)語(yǔ)音的方式進(jìn)行交互和操控，將以前的柜面業(yè)務(wù)轉移到自助設備上來(lái)。在銀行內部的運營(yíng)和效能管理方面，我們與銀行及保險公司合作，利用機器學(xué)習技術(shù)，開(kāi)展反洗錢(qián)以及騙保的探索。
同時(shí)，我們也在探索通過(guò)AI的方式提供員工培訓服務(wù)。利用語(yǔ)音交互技術(shù)結合業(yè)務(wù)所需的知識圖譜和專(zhuān)家經(jīng)驗，來(lái)設計不同的模擬講師，幫助客戶(hù)訓練新入職的保險營(yíng)銷(xiāo)員或銀行客戶(hù)經(jīng)理。目前，訊飛已經(jīng)為某大型保險公司10萬(wàn)保險從業(yè)人員進(jìn)行了這樣的訓練，相比傳統培訓，效率能夠提升30%。
時(shí)代財經(jīng)：服務(wù)金融行業(yè)客戶(hù)，需要有非常深刻的業(yè)務(wù)理解。您認為通用型人工智能和提供垂直解決方案人工智能，目前在行業(yè)里的角色分配和各自?xún)?yōu)勢是什么？
解飛：目前人工智能技術(shù)方向主要有兩個(gè)，一個(gè)是感知智能，包括語(yǔ)音識別、語(yǔ)音合成、圖像識別等，另一個(gè)是認知智能，是可以快速實(shí)現學(xué)習、推理、決策的技術(shù)。
在感知智能方向上，通用架構已經(jīng)達到可以適用80~90%的場(chǎng)景。但是感知智能在實(shí)際業(yè)務(wù)方案中只能發(fā)揮20~30%的價(jià)值，如果想要實(shí)現AI替代人、幫助人，一定要具備認知能力。例如這次采訪(fǎng)，如果感知智能技術(shù)能夠將我們對話(huà)內容全部轉寫(xiě)下來(lái)，但這也只是一些基礎的工作。
認知智能是目前比較熱門(mén)的方向，起碼現在來(lái)看沒(méi)辦法在所有場(chǎng)景中得到應用。目前AI應用都是在認知方向上做深度垂直定制，用于解決特定行業(yè)中一個(gè)垂直場(chǎng)景中的問(wèn)題。可能再過(guò)3~5年，我們技術(shù)取得更大突破以后，可以在相對寬的領(lǐng)域中采用統一的方案。這也是為什么現在看起來(lái)很多智能化應用的建設成本非常高，收益卻不是特別的好，因為后端難點(diǎn)更多一點(diǎn)。
時(shí)代財經(jīng)：人工智能模型的訓練需要大量的數據積累。智能語(yǔ)音技術(shù)提供服務(wù)過(guò)程中，最大的技術(shù)和應用難點(diǎn)有哪些？
解飛：先說(shuō)技術(shù)難點(diǎn)，一是感知智能依然有10~20%的這樣場(chǎng)景需要優(yōu)化。現在有一種說(shuō)法“人工智能投入多少人工，才有多少智能”，也是一定程度上反映了當前算法的瓶頸和問(wèn)題，數據訓練是需要很多的數據資源。二是認知智能架構建設往往需要初始化，在復雜的應用場(chǎng)景中，會(huì )產(chǎn)生“蹺蹺板效應”，當一些初始規則調整后，會(huì )影響到其他業(yè)務(wù)，單點(diǎn)場(chǎng)景下效果變好，其它場(chǎng)景就會(huì )有問(wèn)題。
應用層面有三個(gè)核心問(wèn)題需要克服。一是項目管理機制，目前的項目管理方法大多按照傳統IT項目進(jìn)行，但IT項目有很清楚的需求、架構、實(shí)現及驗收流程，而好的AI項目很難去定義，是逐漸體現在業(yè)務(wù)迭代過(guò)程中的。
二是人才方面，很多公司往往從技術(shù)角度出發(fā)，在項目推動(dòng)的時(shí)候，團隊會(huì )考慮用技術(shù)方法，實(shí)現我們認為的業(yè)務(wù)需求，但如果有能從端到端考慮問(wèn)題的專(zhuān)家，可以通過(guò)應用場(chǎng)景的設計變更，來(lái)規避需要投入很大人力才能夠完成的功能和需求。從業(yè)務(wù)角度看，如果需求方稍微了解一些技術(shù)的實(shí)行機制，也可能為應用的實(shí)現提供更好的資源和幫助。
第三，以前IT項目交付完之后就進(jìn)入運維階段，但AI項目上線(xiàn)后進(jìn)入的是運營(yíng)階段，需要通過(guò)所有上線(xiàn)后的數據優(yōu)化感知計算和認知計算的引擎，讓系統越來(lái)越聰明，整個(gè)運營(yíng)過(guò)程需要技術(shù)和業(yè)務(wù)團隊聯(lián)合建設。但是往往現有金融機構的管理機制下沒(méi)有這樣的職能團隊，他們只有運維團隊，沒(méi)有運營(yíng)的團隊。
目前銀行已經(jīng)有了一些探索，比如浦發(fā)銀行信用卡中心有一個(gè)大數據運營(yíng)室。這個(gè)團隊憑借AI運營(yíng)分析信息，一共給浦發(fā)銀行信用卡董事會(huì )提供了100多份合理化建議。
時(shí)代財經(jīng)：科大訊飛與很多機器人硬件公司合作，一起開(kāi)發(fā)了覆蓋眾多品牌的服務(wù)機器人產(chǎn)品，與此同時(shí)，科大訊飛自己也開(kāi)發(fā)了阿爾法蛋等機器人硬件產(chǎn)品，是否會(huì )與生態(tài)伙伴形成競爭關(guān)系？
解飛：我們認為公司未來(lái)的發(fā)展一定不是單槍匹馬，而是通過(guò)產(chǎn)業(yè)生態(tài)構建才能夠持續成功，所以訊飛的戰略也被定為“平臺加賽道”戰略。
第一層是訊飛核心生態(tài)，具體指一個(gè)大的AI中臺，包括語(yǔ)音智能、視覺(jué)智能和認知智能三個(gè)主要方向，不帶任何業(yè)務(wù)屬性，做技術(shù)底層研究。在這個(gè)平臺之上，我們再聚焦八個(gè)賽道，包括智慧城市、智慧教育、智能服務(wù)、智慧醫療、智能汽車(chē)等。
第二層生態(tài)是我們入股的公司，因為在八個(gè)方向外依然有很多我們非常看好，大概有二十幾個(gè)，我們以生態(tài)公司的方式，成為他們的戰略投資者。阿爾法蛋機器人也是屬于這第二層產(chǎn)業(yè)生態(tài)的。
第三個(gè)生態(tài)是我們的開(kāi)放平臺，通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)對外提供接口和服務(wù)，現在在這個(gè)平臺上我們提供了有將近200個(gè)AI服務(wù)能力，為超過(guò)110萬(wàn)的開(kāi)發(fā)者上提供技術(shù)支持，其中有自己產(chǎn)品和應用的有60多萬(wàn)。如果這些開(kāi)發(fā)者有了比較成熟的產(chǎn)品，我們也認為非常值得發(fā)展，就會(huì )把它往第二層生態(tài)然發(fā)展。
時(shí)代財經(jīng)：縱觀(guān)整個(gè)人工智能行業(yè)，很多AI獨角獸公司除了自己的技術(shù)發(fā)展，也開(kāi)始布局投資，比如科大訊飛已經(jīng)投了幾十家了，思必馳、曠視等企業(yè)也都在布局，您認為這種趨勢背后的原因是什么?
解飛：整個(gè)AI行業(yè)，不可能一個(gè)公司做所有的事情。構建自己的核心生態(tài)，然后把市場(chǎng)和業(yè)務(wù)場(chǎng)景快速做大，這是我覺(jué)得AI企業(yè)都在下沉投資很多創(chuàng )業(yè)公司的重要原因。
另外，AI應用的場(chǎng)景非常多。單以醫療場(chǎng)景為例，訊飛有做智慧醫療，但整個(gè)醫療的行業(yè)，在常見(jiàn)的三甲醫院中，光是細分的科室就有三四十個(gè)，從醫學(xué)來(lái)看就有200多個(gè)，常見(jiàn)疾病有四五千中，加上罕見(jiàn)病可能有十幾萬(wàn)種，不是一個(gè)公司就能把所有的事情都做完。
時(shí)代財經(jīng)：中國的5G基建工作正在全面加速，商用推進(jìn)速度比預期早了一年，但大多數時(shí)候仍需要與人工智能、云計算等技術(shù)做融合。未來(lái)5G技術(shù)會(huì )與智能語(yǔ)音技術(shù)做怎樣的結合？
解飛:5G建設隨著(zhù)國家的重視，投入了更多的資源，進(jìn)度超過(guò)預期。最近一年還是基礎設施建設市場(chǎng)為主驅動(dòng)，明年終端廠(chǎng)商會(huì )迎來(lái)更大的市場(chǎng)機會(huì )，可能兩年之后才會(huì )是軟件和應用的發(fā)展。
首先要有能夠觸達客戶(hù)的載體，除了手機外，5G時(shí)代的硬件載體會(huì )更加多元化，這是為什么我們現在與運營(yíng)商一起推動(dòng)智慧家庭戰略落地。中國聚集了全球最完整的智能設備產(chǎn)業(yè)鏈，所以我覺(jué)得5G在中國有非常大的機會(huì )和前景。
時(shí)代財經(jīng)：在過(guò)去10年的從業(yè)經(jīng)歷中，智能語(yǔ)音不論是技術(shù)層面還是應用層面，都得到了極大的提升和發(fā)展。作為行業(yè)長(cháng)期的深度參與者，最令你印象深刻的變化有哪些？
解飛：最為深刻的變化還是技術(shù)，2010年之前我們認為很多當時(shí)看起來(lái)在我們的有生之年都不可能完成的事情，在2012年之后都非常快速的實(shí)現了。這在當時(shí)時(shí)間節點(diǎn)上，是很難想象的。
第二還是關(guān)于行業(yè)認知，2008年前，我們跟我們的行業(yè)客戶(hù)做解決方案溝通的時(shí)候，往往要先做半個(gè)小時(shí)科普，講完之后也對方也不是特別認可，一些技術(shù)解決方案甚至會(huì )被認為是“玄學(xué)”。
上世紀第二次人工智能浪潮打假的聲音很大，所以90年代，很多人講自己做人工智能，就相當于80年代“做氣功”一樣。造成一種現象，大家都不說(shuō)自己是人工智能，改稱(chēng)機器學(xué)習，或者語(yǔ)音識別、模式識別，會(huì )講自己具體的分支。直到第三次浪潮，人工智能已被重新正名，大家又開(kāi)始講自己是做人工智能，整個(gè)行業(yè)重新受到關(guān)注。
過(guò)分樂(lè )觀(guān)和過(guò)分悲觀(guān)都是需要修訂的，目前還是需要能夠扎扎實(shí)實(shí)做落地應用。行業(yè)本身的賽道和領(lǐng)域無(wú)限廣闊，不可能每個(gè)公司把所有的看到的機會(huì )都吃下來(lái)。總體來(lái)看，整個(gè)行業(yè)趨勢還是逐漸從浮躁到沉淀，從非理性到理性。
