雲知聲董事長 CTO 梁家恩：目前學術圈沒有任何秘密，我們的優勢在於快速「做出來」

雲知聲董事長 CTO 梁家恩：目前學術圈沒有任何秘密，我們的優勢在於快速「做出來」。

4 月 27 日，硬蛋 AI+產業峰會亮相 2017GMIC 大會（全球移動互聯網大會），在北京國家會議中心拉開帷幕，同時與雲知聲藉此機會，共同主辦以「智能家居創新產業生態」為主題的 AI+產業創新的萬物互聯大會，探討智能居家新生態。

並就目前智慧生活產業發展的問題和不足進行探討，希望藉此統一行業技術和通信標準，打通產品和品牌之間的互聯、互通、互認程度低的壁壘。應硬蛋科技邀請，我也有幸參加了此次會議，並在會後對雲知聲董事長/CTO 梁家恩先生進行了專訪。

結合硬蛋平台強大的產業鏈優勢，實現技術落地

早在 2014 年，人工智慧尚未進入快車道的時候，雲知聲就確定了戰略方向——雲端芯，與著名晶元廠商高通的合作就是其中重要的一步。在雲知聲看來，它們最終的目標是要打通雲端和終端的連接，最終從雲端回到終端，實現技術落地，是必須要做的事情。

梁家恩直言，雲知聲一直致力於提供成熟的產品解決方案，而硬體部分並非其優勢所在。要想與硬體完美結合，尋找一個擁有強大產業鏈優勢的平台至關重要。

在 4 月 27 日舉辦的《中國智能家居創新產業生態》發布會上，硬蛋科技與雲知聲發布了詳細的合作計劃，雙方將從產業鏈角度進行合作共建「中國智能家居創新產業生態」。打破目前行業各自為戰閉門造車的落後模式，通過聚合智慧生活圈產業鏈的優質資源，構建自主、可管可控、可持續發展的智慧生活產業生態體系。

硬蛋作為科通芯城旗下子公司，是中國最大的 IoT 創業平台，彙集了 2W 個創新企業、1.4W 供應商以及 2000W IoT 粉絲（硬蛋平台的粉絲），在矽谷、香港、北京、上海等多個城市擁有自己的科技體驗廳。依託供應鏈獨有的資源優勢，硬蛋將為其輸送大量下游創新公司，此次與硬蛋的合作，梁家恩認為將很好的完成技術與硬體銜接。

智慧生活是雲知聲比較看好的市場

在商用領域，雲知聲主要專註於智能家居、智能車載系統、互聯網教育以及醫療四個方向的布局。

進入到 2017 年以來，智能車載成為了各家 AI 企業關注的焦點。4 月 6 日，人工智慧公司出門問問，與大眾汽車集團（中國）在北京召開以「AI MEETS AUTO」為主題的媒體發布會，宣布合作夥伴關係，共同研發並應用車載人工智慧（AI）技術。

就雲知聲是否也將和出門問問一樣，更加偏重智能車載系統，以及未來它們的發展方向，梁家恩講到：「在智能車載系統方面，實際上雲知聲一直在為各大車企提供相關技術支持，目前已經佔據了大概 60% 的後裝市場；醫療領域雲知聲目前已經與 30 多家三甲醫院建立了合作，比如協和醫院；早在 2015 年雲知聲就成立了教育子公司，並且大力引進了資深教育專家；在這幾個領域之中，雲知聲比較看好的是智慧生活市場。」

隨著 IoT 時代的到來，智能家居成為了各大傳統家電品牌和創新團隊關注的焦點。未來人們的生活會發生改變，智能生活將成為人們生活的常態。各家企業也在爭相布局向智能家居方向轉型。

在談到在智能家居領域的布局時，梁家恩自豪的講到：「經過多年的深耕，目前雲知聲已經與包括美的、格力、海爾、長虹、海信等眾多大型家電廠商建立了合作關係，並且實現了量產。」

據國家工信部數據顯示，2017 年全球智能語音產業規模將達 112.4 億美元，複合年均增長率達 35.1%。2012 年至 2020 年，中國智能家居市場年增長率達到 25% 左右，而 2020 年市場規模將達到 3576 億元。巨大的市場潛力，也是雲知聲之所以看好智能居家市場非常重要的原因。

降噪、遠場識別、方言識別是技術難點

相比手勢等其它方式，語音交互更方便也更符合我們日常的溝通習慣。而亞馬遜、谷歌、微軟、Facebook 等行業巨頭紛紛以語音為入口，布局人工智慧物聯網解決方案，其也必然是智能家居的必爭所在。

談到目前語音交互在技術方面所遇到的難點，梁家恩認為：降噪、遠場識別、方言識別是三個技術難點。

以目前電視機的語音交互為例，平時大家在使用語音控制的時候，應用更多的解決方案還是通過遙控器來實現，這顯然與真正意義上的語音交互有所差距，要想更進一步，實現遠場識別是技術發展的趨勢。

而想要實現遠場識別，在梁家恩看來，實際上考驗的還是降噪能力。目前存在的技術壁壘在於，單麥克風很難解決降噪問題。那麼是否和我們想的一樣，多放置幾個麥克風就輕鬆搞定了呢？答案是否定的。

梁家恩進一步講到，採用多個麥克風的解決方案，的確可以提升聚焦能力，但對計算的要求比較高。另外，更多的麥克風，在老化程度上必然有所不同，也很難放入居家設備中，而靈敏度高低對於演算法影響非常大。目前雲知聲採用的是雙麥克風方案，而 Google Home 也同樣選擇了這樣的解決辦法。

方言識別是各家語音交互企業所面臨的共同難題。目前包括雲知聲在內，普通話、粵語、英語等語言識別成功率普遍令人滿意。而帶口音的普通話、英語俚語以及一些小眾方言，識別起來比較困難，只能靠大數據積累去完成，這個過程無法一蹴而就。另外在語義識別方面，由於不同領域要求的知識體系不同，需要結合垂直領域去進行優化。

雲知聲的優勢在於快速「做出來」

相比其它語音交互解決方案提供企業，雲知聲的競爭力是什麼？面對這樣尖銳的問題，梁家恩並不避諱的回應：「目前學術圈裡是沒有任何秘密的，我們並不認為有什麼計算方法我們看懂了，其它人居然沒看懂，我們的的優勢之處在於能夠快速在工程上得以實現。」

最後提及企業定位問題，為什麼雲知聲選擇面向 B 端而非 C 端，比如不做 app，梁家恩說：「雲知聲定位於 AI 方案服務商，app 並不是雲知聲的強項，也並非我們的定位。我們認為 AI 應用有兩個大方向：Iot 交互與大數據智能，分別對應智慧生活和智慧服務兩塊。」

本文由極客公園原創

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