思必馳龍夢竹:人工智慧從感知進入認知階段

2020-12-02 華強電子網

思必馳龍夢竹：人工智慧從感知進入認知階段

　　思必馳專注於人機互動中的自然語言交互技術，從這方面來看，2016年，作為人工智慧60周年，語音交互已經成為人機互動最天然的入口，成為標配方式，尤其體現在智能硬體領域。

　　思必馳成立在之初即與上海交大成立了聯合研究實驗室，在國際語音技術的前瞻性研究方面取得了較大成果，例如深度學習領域推出了VDCNN算法模型及新型解碼框架等，並在多項國際大賽中取得優異成績，例如，在由英國BBC公司和EPSRC組辦的國際挑戰賽，思必馳四個單項上均列世界第一，且單項成績均大幅領先第二名，參賽技術涉及語音識別、說話人分割聚類、標註對齊、時序漸進語音識別等，處於行業領域地位。

　　但是，實驗室研究取得的成果需應用到實際商業案例中才更具備價值，思必馳專注國內智能硬體領域，國內智能硬體市場也在飛速的發展中，前沿的實驗室技術也在不斷的實現商業化的應用。2017年，思必馳將依據智能硬體市場需求的發展，實現更多的技術轉化及商業應用。

　　人工智慧的相關技術正在經歷著從感知智能向認知智能的飛躍，就自然語言交互技術而言，語音識別和合成都屬於感知範疇，主要目的是將語音信號轉為編碼文字，後端需要對生成的編碼文字進行相應的理解決策及表述，這屬於認知。思必馳目前正在做的事情就是將感知智能與認知智能連接在一起。

　　在這個過程中，大數據和深度學習是最核心的兩個因素。在大數據方面，思必馳深耕垂直領域的語音技術，積累了超過100TB的語音數據、文本數據、語義數據、對話數據、知識庫數據等資源，覆蓋了智能車載、智能家居、機器人等智能硬體領域。在深度學習領域，思必馳上海交大實驗室取得了十分突出的成果，在噪聲處理方面推出的VDCNN算法表現出不可取代的優勢，取得了7.09%的詞錯誤率，相比於世界其他機構目前10%左右的最好結果，有一個大幅度的明顯優勢，在抗噪語音識別上是一個新的裡程碑。同時，新型解碼框架使幀同步解碼轉換為音素同步解碼，搜索空間減少80%以上等，使語音識別系統的速度累積提高20-30倍，內存下降50%以上。

　　除此之外，認知計算也成為思必馳著眼的另一大方向，能夠解決深度學習與大數據之外的更多問題。深度學習主要解決輸入輸出的問題，而認知計算對應人腦中較為抽象的推理部分，解決理解、反饋和學習問題。基於認知計算技術，思必馳自然語言交互系統可結合應用場景，追蹤用戶說話意圖，去除交互語言中的不確定性，並進行糾正打斷，在垂直場景下的語義理解更加精準，為用戶反饋更有效的信息。

　　服務型機器人，在2016年只是有個初步爆發，隨著人機互動手段、晶片傳感器、ID及內容的升級，未來服務型機器人會呈現幾何式爆發增長，以及機器人會對技術的要求越來越高。比如就語音而言，對自然語言理解和處理的依賴會更明顯，對遠場交互和聲源定位的要求會更高，對後端的內容服務需求會更有針對性。

　　基於此，針對機器人語音，思必馳將從大數據、深度學習、認知計算三個方面繼續深入，深耕語音識別、語音合成、語音識別++、語義理解、智能對話等核心技術，豐富並打通後端第三方內容資源，為機器人打造更人性化的語音交互體驗。

　　從技術角度來看，思必馳將在AIOS For Car之後陸續提出AIOS For Home/Robot兩大純軟體的解決方案，與此同時， 「環形6+1遠場麥克風陣列」「四麥線性麥克風陣列」等軟硬一體化解決方案也將不斷進行優化升級，在遠場識別、聲源定位、語音增強、語義理解、糾正打斷等方面不斷深化，帶來更個性化的語音方案。從內容資源角度來看，思必馳目前已集成高德、蝦米、酷我、喜馬拉雅FM、微信、大眾點評、墨跡天氣、神馬搜索等多領域的內容資源，之後也將持續豐富更多內容資源，滿足用戶個性化需求。

　　未來，會有越來越多的網際網路大企業參與到人工智慧領域的戰場中，以及會受到來自不同市場合作的誘惑(比如AR/VR等)。如何在競爭激烈的市場中保持自己的優勢地位、保持領域堅持和未來發展的統一性，這是我們最大的課題方向。

　　傳統行業在不斷變革，網際網路巨頭不斷加入戰場，創業公司此起彼伏，但思必馳將保持三個始終：始終專注智能硬體領域(智能車載、智能家居、智慧機器人)，始終堅持toB的智能語音交互技術之路，始終將技術和人才放在企業發展的重要位置。在此基礎上，思必馳會進一步打通第三方內容服務和跨平臺的用戶服務，為產品和消費者提供更實用、有趣的人機互動體驗。

　　要想在未來市場中立於不敗之地，還有很重要的兩點是保證技術創新力和技術產品化能力。思必馳成立之初與上海交大成立聯合研究實驗室，專注語音技術的前瞻性研究，所有研究成果歸思必馳獨享，保證思必馳語音技術的創新性及行業領先性。此外，針對機器人的實際需求和場景應用，思必馳有推出不同針對性的語音交互方案，包括AIOS For Home，麥克風陣列，AIchip(與第三方晶片公司合作)，保證最佳的技術落地。在2017年，我們會有幾個重要的機器人合作項目落地上市，相信會讓大家耳目一新。

　　未來可能很難再有類似思必馳這樣的技術平臺型公司出現，但創業企業可以從平臺公司獲取基礎技術，再根據細分行業的具體需求來形成應用，這是語音交互產業的未來一個發展方向。思必馳作為國內唯一一家專注智能硬體領域的語音公司，將憑藉著近10年的技術積澱，為垂直領域打造更專業的語音交互方案。



本文為華強電子網原創，版權所有，轉載需註明出處

關注電子行業精彩資訊，關注華強資訊官方微信，精華內容搶鮮讀，還有機會獲贈全年雜誌

關注方法：添加好友→搜索「華強微電子」→關注

或微信「掃一掃」二維碼

相關焦點

  • 人工智慧迎感知智能爆發階段
    報告稱，基於計算與記憶力的人工智慧已大規模應用，目前感知智能正迎來爆發階段。       人工智慧（AI）如何模擬人類智能？微軟亞洲研究院由低到高，將人類智能分為計算與記憶力、感知、認知、創造力、智慧五大層級，而人工智慧將逐步從最底層開始對人類智能進行模擬。報告認為，在最底層的記憶力和計算層面，計算機已成為人類不可或缺的助手。而下一層面，即感知層面，是當下人工智慧發展聚焦的主要層面。
  • 皮亞傑認知發展之感知運動階段
    眾所周之，皮亞傑的認知發展階段理論幾乎是每場教育考試中必考的知識點，而皮亞傑理論給我們揭示了兒童與成人的不同。皮亞傑認知發展是按一定順序，循序漸進的過程，在經歷每一階段時都有每個階段的特點。感知運動階段(0–2歲)。這一階段是智力的萌芽期，是以後發展的基礎。
  • 感知到認知|千方科技交通業務的應用實踐
    隨著大數據、5G 通信、人工智慧、區塊鏈等新技術發展，以及與交通行業的深度融合，十四五期間交通行業將進入一個數據驅動、智慧賦能、轉型升級、融合發展的新階段。1956年人工智慧概念提出以後，經過六十多年的發展，人工智慧在計算能力、大數據和深度學習的支撐下取得顯著成果。根據人工智慧解決問題的不同階段，人工智慧發展歷程可以分為：計算智能、感知智能、認知智能、意識智能。
  • 竹間智能入選量子位AI落地白皮NLP、對話式人工智慧平臺代表企業
    這是國內首份以人工智慧應用為主題的白皮書，也是站在年底對中國人工智慧市場的一次梳理與總結。作為這一年人工智慧產業中的大趨勢，AI技術與傳統行業進一步產生了實質性融合，整個產業又有了新變化，比如：2019年，雖然政府投入規模持續擴大，但已不是前幾年的一騎絕塵狀況。不乏金融行業的公司在人工智慧技術上投入了上億元。
  • 2019年教師招聘備考:皮亞傑認知發展之感知運動階段
    【導讀】華圖寧夏教師招聘考試網同步未知發布：2019年教師招聘備考：皮亞傑認知發展之感知運動階段,詳細信息請閱讀下文!如有疑問請加【2019寧夏教師招聘考試交流群匯總】 ，更多資訊請關注寧夏教師微信公眾號(ningxiajsht),寧夏教師招聘考試培訓諮詢電話：0951-6028571/6027571 18295188220,微信號：ht18295188220 　　眾所周之，皮亞傑的認知發展階段理論幾乎是每場教育考試中必考的知識點，而皮亞傑理論給我們揭示了兒童與成人的不同
  • 知識圖譜如何打破人工智慧的認知天花板?
    來源 | AI前線 作者 | 劉暉 知識圖譜作為人工智慧的重要研究領域，其核心理念可追溯到第一次人工智慧浪潮。但直至進入人工智慧下半場，當具備能理解、會思考、可解釋等特徵的認知智能成為突破自身天花板的關鍵，知識圖譜才得以蓬勃發展。
  • 《皮亞傑認知發展階段理論》教案
    首先，對於四個階段的序列需準確識記;其次，對於每個階段兒童發展的具體特點也需要在理解的基礎上識記;最後，要結合每個階段的發展對兒童認知發展的過程有整體的認識。二、教學重難點1、教學重點掌握四個認知發展階段的具體名稱;理解每個階段的具體特點;把握前運算階段和具體運算階段兩個階段的重點特點。
  • 阿里達摩院2020趨勢第一彈:感知智能的「天花板」和認知智能的...
    「感知智能與認知智能是相輔相成的關係。認知智能需要感知系統來進行信號處理和概念識別，而感知系統也需要認知系統的反饋來決定如何進行更有效的提取和識別。」感知智能的「天花板」如你所知，目前人工智慧在圖像、音頻、文本的識別等感知操作方面取得了巨大成功，太多企業的新聞稿中傳遞著AI在諸多特定任務上已經達到或超越了人類水準的消息。很大程度上，感知智能技術的諸多成果歸因於強大的算力和大量的標註數據。
  • 計算機行業:人工智慧進入大規模商用階段
    本周觀點　　人工智慧進入快速發展期。算力、算法、數據是人工智慧發展三個關鍵變量。　    從算法角度看，人工智慧算法主要分為「訓練」和「推斷」兩部分，其中「訓練」環節主要運用深度學習神經網絡算法（DeepNeuralNetworks），由原來的人工神經網絡發展而來。神經網絡最早來源於1943年就被提出的MCP模型，自2006年深度學習概念提出後進入快速發展階段，並從2012年CNN網絡被廣泛運用進入爆發期。
  • 竹間智能CEO簡仁賢：懂語言者得天下
    近日，2020世界人工智慧大會雲端峰會組委會宣傳組聯合AI報導採訪了竹間智能科技（上海）有限公司（以下簡稱竹間智能）創始人兼CEO簡仁賢，探討新基建建設及企業的智能化轉型。竹間智能由前微軟（亞洲）網際網路工程院副院長簡仁賢在2015年創辦，以獨特的情感計算研究為核心，利用自然語言理解、深度學習、知識圖譜等人工智慧技術為基礎，研發具有情感識別能力的對話機器人和具有認知能力的知識引擎，提供一站式的企業服務的情感人工智慧開放平臺 Bot Factory™、全雙工全場景AI Contact Center 平臺解決方案、Gemini 增強智能知識引擎、NLP深度網絡平臺
  • 寶可夢劍盾甜竹竹在哪抓 甜竹竹圖鑑
    在《寶可夢：劍/盾》中，甜竹竹是一種特別的寶可夢，這種寶可夢只有雌性，進化後的樣子十分美麗，並且強度十足。
  • 你離百萬年薪,只差一個人工智慧專業!
    ，人工智慧越來越多地進入高等教育。不過可以肯定的是，這裡會是我國有著AI夢的同學們絕佳的圓夢起點。 　　TOP2:北京大學 　　北京大學智能科學與技術專業由北京大學數學系、計算機系、電子學系等10個系（所）於1985年成立，主要從事機器感知、智慧機器人、智能信息處理和機器學習等交叉學科的研究和教學。
  • 清華唐傑教授:認知圖譜是人工智慧的下一個瑰寶
    唐教授在演講中首先簡單介紹了人工智慧的三個時代：符號智能——感知智能——認知智能。提出現在需要探討的問題是：計算機有沒有認知？計算機能不能做推理？甚至計算機到未來有沒有意識能夠超過人類？
  • 那些哆啦A夢的神奇道具,夢想中的竹蜻蜓,夢的開始時光機
    01竹蜻蜓如果說《哆啦A夢》中出現最多的神奇道具是什麼的話（除了四維口袋，因為四維口袋哆啦A夢隨身帶著）那麼就是竹蜻蜓了。竹蜻蜓的使用方法簡單，只需把它戴在頭上就可以通過大腦隨意控制飛行，而且不需要額外的動力，想去哪兒就去哪兒。所以，它就是一個活生生的飛行器。小時候玩的那種，雙手一搓，然後手一松，竹蜻蜓就會飛上天空，慢慢下降。裝在人的身上（最常用的是在頭頂，但是背上和屁股上也見過）能夠以80公裡的時速連續在空中飛行8小時（某些情況是4小時），只能前進640公裡。沒電時，休息20個小時還可以繼續使用。
  • 教師招聘考點:皮亞傑的認知發展階段
    皮亞傑的認知發展階段是教育心理學中常考的知識點，就考情方面來說，會從單選題、多選題、主觀題方面來考查，單選題最主要考察的是例子和階段、年齡、特點的一一對應，就主觀題方面來說讓完整的闡述皮亞傑的認知發展階段。那皮亞傑的認知發展階段該如何準確的把握呢?今天就皮亞傑的認知發展階段來進行講解，希望對廣大的考生有所幫助。
  • 《寶可夢:劍/盾》甜竹竹圖鑑
    在《寶可夢：劍/盾》中，甜竹竹是一種特別的寶可夢，這種寶可夢只有雌性，進化後的樣子十分美麗，並且強度十足。下面小編就將帶來《寶可夢：劍/盾》甜竹竹圖鑑，希望對大家有所幫助。 在《寶可夢：劍/盾》中，甜竹竹是一種特別的寶可夢，這種寶可夢只有雌性，進化後的樣子十分美麗，
  • 《寶可夢劍盾》甜竹竹怎麼抓 甜竹竹抓取位置分享
    導 讀 寶可夢劍盾遊戲裡面關於精靈甜竹竹在什麼地方可以抓到呢？
  • 皮亞傑的認知發展階段理論(上)
    皮亞傑認知發展階段理論是教師招聘中比較重要的考點，皮亞傑將兒童的認知發展階段一共分成了四個階段，主要考查每個階段對應的任務，這一塊主要以客觀題進行備考。皮亞傑認為，發展就是個體與環境的不斷相互作用中的構建過程，內部的心理結構在不斷地變化。從出生到成熟的發展過程中，個體的認知發展出現了階段性的特徵。