在人工智能的第三次浪潮中，一方面，新技術(shù)被應(yīng)用到創(chuàng)新產(chǎn)品，發(fā)展出新的應(yīng)用場景，如陪伴機器人、無人駕駛；另一方面在傳統(tǒng)行業(yè)，工業(yè)、金融、農(nóng)業(yè)等簡單、重復(fù)及可程序化的環(huán)節(jié)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音技術(shù)提供商，同時也是中國人工智能領(lǐng)域的代表企業(yè)之一。12月13日，在廣東時代傳媒舉辦的“影響力·中國時代峰會2019”活動現(xiàn)場，科大訊飛副總裁、智能服務(wù)事業(yè)部總經(jīng)理解飛接受了時代財經(jīng)的專訪。
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(yīng)用領(lǐng)域，解飛有著10余年的從業(yè)經(jīng)驗，曾先后主持中國移動、平安銀行、建設(shè)銀行等大型機構(gòu)的智能客服及大數(shù)據(jù)分析平臺項目的規(guī)劃、設(shè)計以及建設(shè)、運營工作，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(yīng)用難點，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，隨著人工智能第三次浪潮的到來，行業(yè)從浮躁到沉淀，已經(jīng)逐漸趨于理性。
以下為專訪全文：
時代財經(jīng)：科大訊飛作為中國最大的智能語音技術(shù)提供商，是如何輔助金融企業(yè)轉(zhuǎn)型升級的？
解飛：我們與金融行業(yè)合作有很長的歷史背景。從2003年開始到2010年前后，語音技術(shù)的使用還停留在簡單的信息播報。2010年后，越來越多銀行，包括平安、工行、交行、建行、郵儲等，都在自助服務(wù)方面使用訊飛的語音識別技術(shù)，用來替代了簡單重復(fù)的人工工作。
除了在客服，我們也提供自助輔助營銷方案。此外，我們將智能化技術(shù)應(yīng)用到銀行的實體渠道，例如ATM和智能機，使機器可以通過語音的方式進行交互和操控，將以前的柜面業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)移到自助設(shè)備上來。在銀行內(nèi)部的運營和效能管理方面，我們與銀行及保險公司合作，利用機器學(xué)習(xí)技術(shù)，開展反洗錢以及騙保的探索。
同時，我們也在探索通過AI的方式提供員工培訓(xùn)服務(wù)。利用語音交互技術(shù)結(jié)合業(yè)務(wù)所需的知識圖譜和專家經(jīng)驗，來設(shè)計不同的模擬講師，幫助客戶訓(xùn)練新入職的保險營銷員或銀行客戶經(jīng)理。目前，訊飛已經(jīng)為某大型保險公司10萬保險從業(yè)人員進行了這樣的訓(xùn)練，相比傳統(tǒng)培訓(xùn)，效率能夠提升30%。
時代財經(jīng)：服務(wù)金融行業(yè)客戶，需要有非常深刻的業(yè)務(wù)理解。您認(rèn)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優(yōu)勢是什么？
解飛：目前人工智能技術(shù)方向主要有兩個，一個是感知智能，包括語音識別、語音合成、圖像識別等，另一個是認(rèn)知智能，是可以快速實現(xiàn)學(xué)習(xí)、推理、決策的技術(shù)。
在感知智能方向上，通用架構(gòu)已經(jīng)達到可以適用80~90%的場景。但是感知智能在實際業(yè)務(wù)方案中只能發(fā)揮20~30%的價值，如果想要實現(xiàn)AI替代人、幫助人，一定要具備認(rèn)知能力。例如這次采訪，如果感知智能技術(shù)能夠?qū)⑽覀儗υ拑?nèi)容全部轉(zhuǎn)寫下來，但這也只是一些基礎(chǔ)的工作。
認(rèn)知智能是目前比較熱門的方向，起碼現(xiàn)在來看沒辦法在所有場景中得到應(yīng)用。目前AI應(yīng)用都是在認(rèn)知方向上做深度垂直定制，用于解決特定行業(yè)中一個垂直場景中的問題�？赡茉龠^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(tǒng)一的方案。這也是為什么現(xiàn)在看起來很多智能化應(yīng)用的建設(shè)成本非常高，收益卻不是特別的好，因為后端難點更多一點。
時代財經(jīng)：人工智能模型的訓(xùn)練需要大量的數(shù)據(jù)積累。智能語音技術(shù)提供服務(wù)過程中，最大的技術(shù)和應(yīng)用難點有哪些？
解飛：先說技術(shù)難點，一是感知智能依然有10~20%的這樣場景需要優(yōu)化�，F(xiàn)在有一種說法“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(dāng)前算法的瓶頸和問題，數(shù)據(jù)訓(xùn)練是需要很多的數(shù)據(jù)資源。二是認(rèn)知智能架構(gòu)建設(shè)往往需要初始化，在復(fù)雜的應(yīng)用場景中，會產(chǎn)生“蹺蹺板效應(yīng)”，當(dāng)一些初始規(guī)則調(diào)整后，會影響到其他業(yè)務(wù)，單點場景下效果變好，其它場景就會有問題。
應(yīng)用層面有三個核心問題需要克服。一是項目管理機制，目前的項目管理方法大多按照傳統(tǒng)IT項目進行，但IT項目有很清楚的需求、架構(gòu)、實現(xiàn)及驗收流程，而好的AI項目很難去定義，是逐漸體現(xiàn)在業(yè)務(wù)迭代過程中的。
二是人才方面，很多公司往往從技術(shù)角度出發(fā)，在項目推動的時候，團隊會考慮用技術(shù)方法，實現(xiàn)我們認(rèn)為的業(yè)務(wù)需求，但如果有能從端到端考慮問題的專家，可以通過應(yīng)用場景的設(shè)計變更，來規(guī)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)的實行機制，也可能為應(yīng)用的實現(xiàn)提供更好的資源和幫助。
第三，以前IT項目交付完之后就進入運維階段，但AI項目上線后進入的是運營階段，需要通過所有上線后的數(shù)據(jù)優(yōu)化感知計算和認(rèn)知計算的引擎，讓系統(tǒng)越來越聰明，整個運營過程需要技術(shù)和業(yè)務(wù)團隊聯(lián)合建設(shè)。但是往往現(xiàn)有金融機構(gòu)的管理機制下沒有這樣的職能團隊，他們只有運維團隊，沒有運營的團隊。
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大數(shù)據(jù)運營室。這個團隊?wèi){借AI運營分析信息，一共給浦發(fā)銀行信用卡董事會提供了100多份合理化建議。
時代財經(jīng)：科大訊飛與很多機器人硬件公司合作，一起開發(fā)了覆蓋眾多品牌的服務(wù)機器人產(chǎn)品，與此同時，科大訊飛自己也開發(fā)了阿爾法蛋等機器人硬件產(chǎn)品，是否會與生態(tài)伙伴形成競爭關(guān)系？
解飛：我們認(rèn)為公司未來的發(fā)展一定不是單槍匹馬，而是通過產(chǎn)業(yè)生態(tài)構(gòu)建才能夠持續(xù)成功，所以訊飛的戰(zhàn)略也被定為“平臺加賽道”戰(zhàn)略。
第一層是訊飛核心生態(tài)，具體指一個大的AI中臺，包括語音智能、視覺智能和認(rèn)知智能三個主要方向，不帶任何業(yè)務(wù)屬性，做技術(shù)底層研究。在這個平臺之上，我們再聚焦八個賽道，包括智慧城市、智慧教育、智能服務(wù)、智慧醫(yī)療、智能汽車等。
第二層生態(tài)是我們?nèi)牍傻墓�，因為在八個方向外依然有很多我們非�？春茫蟾庞卸畮讉�，我們以生態(tài)公司的方式，成為他們的戰(zhàn)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。
第三個生態(tài)是我們的開放平臺，通過互聯(lián)網(wǎng)對外提供接口和服務(wù)，現(xiàn)在在這個平臺上我們提供了有將近200個AI服務(wù)能力，為超過110萬的開發(fā)者上提供技術(shù)支持，其中有自己產(chǎn)品和應(yīng)用的有60多萬。如果這些開發(fā)者有了比較成熟的產(chǎn)品，我們也認(rèn)為非常值得發(fā)展，就會把它往第二層生態(tài)然發(fā)展。
時代財經(jīng)：縱觀整個人工智能行業(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(rèn)為這種趨勢背后的原因是什么?
解飛：整個AI行業(yè)，不可能一個公司做所有的事情。構(gòu)建自己的核心生態(tài)，然后把市場和業(yè)務(wù)場景快速做大，這是我覺得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(yīng)用的場景非常多。單以醫(yī)療場景為例，訊飛有做智慧醫(yī)療，但整個醫(yī)療的行業(yè)，在常見的三甲醫(yī)院中，光是細分的科室就有三四十個，從醫(yī)學(xué)來看就有200多個，常見疾病有四五千中，加上罕見病可能有十幾萬種，不是一個公司就能把所有的事情都做完。
時代財經(jīng)：中國的5G基建工作正在全面加速，商用推進速度比預(yù)期早了一年，但大多數(shù)時候仍需要與人工智能、云計算等技術(shù)做融合。未來5G技術(shù)會與智能語音技術(shù)做怎樣的結(jié)合？
解飛:5G建設(shè)隨著國家的重視，投入了更多的資源，進度超過預(yù)期。最近一年還是基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)市場為主驅(qū)動，明年終端廠商會迎來更大的市場機會，可能兩年之后才會是軟件和應(yīng)用的發(fā)展。
首先要有能夠觸達客戶的載體，除了手機外，5G時代的硬件載體會更加多元化，這是為什么我們現(xiàn)在與運營商一起推動智慧家庭戰(zhàn)略落地。中國聚集了全球最完整的智能設(shè)備產(chǎn)業(yè)鏈，所以我覺得5G在中國有非常大的機會和前景。
時代財經(jīng)：在過去10年的從業(yè)經(jīng)歷中，智能語音不論是技術(shù)層面還是應(yīng)用層面，都得到了極大的提升和發(fā)展。作為行業(yè)長期的深度參與者，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(rèn)為很多當(dāng)時看起來在我們的有生之年都不可能完成的事情，在2012年之后都非�？焖俚膶崿F(xiàn)了。這在當(dāng)時時間節(jié)點上，是很難想象的。
第二還是關(guān)于行業(yè)認(rèn)知，2008年前，我們跟我們的行業(yè)客戶做解決方案溝通的時候，往往要先做半個小時科普，講完之后也對方也不是特別認(rèn)可，一些技術(shù)解決方案甚至?xí)徽J(rèn)為是“玄學(xué)”。
上世紀(jì)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(dāng)于80年代“做氣功”一樣。造成一種現(xiàn)象，大家都不說自己是人工智能，改稱機器學(xué)習(xí)，或者語音識別、模式識別，會講自己具體的分支。直到第三次浪潮，人工智能已被重新正名，大家又開始講自己是做人工智能，整個行業(yè)重新受到關(guān)注。
過分樂觀和過分悲觀都是需要修訂的，目前還是需要能夠扎扎實實做落地應(yīng)用。行業(yè)本身的賽道和領(lǐng)域無限廣闊，不可能每個公司把所有的看到的機會都吃下來�？傮w來看，整個行業(yè)趨勢還是逐漸從浮躁到沉淀，從非理性到理性。
