雲知聲梁家恩：產業AI時代拼「肌肉」，裸泳的人將無處可藏

動點科技 | ID：technode

狄更斯在對資本主義高速發展的描繪中，有一句經典語錄：這是最好的時代，也是最壞的時代。

一個新事物的高速發展所帶來的社會變革，幾乎是 「危」、「機」 並存。雲知聲 CTO 梁家恩認為，作為近年來最有關注度的話題——人工智慧，也正處於 「最好的時代，也是最壞的時代」。

在雲知聲首屆 AI 技術開放日上海站的分享中，梁家恩拋出這個觀點，並進行了解釋：「為什麼是最好的時代？產業機會已經擺在眼前了。為什麼說是最壞的時代？假如還停留在技術 AI 的時代，那這個時代會進入第三次泡沫和寒冬。」

此次的 AI 浪潮並非首例，這也讓很多從業者更加 「小心翼翼」。「過去 AI 經歷了三起兩落，這些都是在學術 AI 里發生的，其實真正的深度學習帶來的產業 AI 才開始。」 他表示，產業 AI 所面臨的挑戰和問題遠遠比學術 AI 多，「學術解決的是求真的問題，而從產業角度來說是要改變這個世界。」

簡單來說，梁家恩認為目前已經處於產業 AI 的時代，單純的炫技和刷榜已經不是這個時代所需。「 未來應該是走向萬物智聯的時代，而其中最大的捷徑則是解決產業問題和創造用戶價值。」 他認為，那些厚積的 AI 實力有了噴發的機會，理論熱潮已經褪去，裸泳的人工智慧企業將無處可藏，真正秀 「肌肉」 的時候到了。

那麼如何真正的解決產業問題並且創造用戶價值？梁家恩分享了雲知聲對於該問題的解讀以及經驗。

首先，產品要能夠用到產業具體場景重的基礎是，產品足夠 「硬核」 且 「適合」。所以在技術能力和產品體系等方面，需要有完備的能力。雲知聲在 2012 年完成了語音雲、深度學習及超算平台的三駕馬車構建。在 2014 年，雲知聲提出了 「專註物聯網人工智慧服務」 的定位，以及面向物聯網的 「雲端芯」 概念和產品體系構想，並且在醫療、教育等多個領域的行業應用方面進行了實踐。目前，雲知聲已經構建起了包括異構超算平台、AI 晶元、語音圖像交互演算法等一系列 AI 體系。

梁家恩喜歡用兩個關鍵詞來概括雲知聲的 AI 哲學。第一個詞是 「全棧」。「光有技術不行，我們需要把技術創新和產業閉環打通，這樣才能帶來產業的變革。」 他說。第二個詞是 「硬核」。他表示，全棧可以從兩個維度來解讀：一是貫通產業價值閉環，即從零到一和從一到十的過程；二是從技術體系來看，雲知聲最終想打造的是多模態擬人化系統。儘管雲知聲是依靠語音技術起家的公司，不過，目前，其全棧閉環已經打通，包括感知、認知以及 AIoT 晶元。

此外，梁家恩透露了一組數據：在產品落地方面，雲知聲在家居方面已經有超過 200 萬的出貨量，車載方面有 1800 萬的車載終端，兒童玩具機器人超過 400 萬台，醫療方面有超過 600 家的三甲意願，有 2.7 億日調用量。

當然，比較有趣的一點是，在市場上，強調 「全棧式」AI 的企業不只雲知聲一家。近來年來，隨著企業對場景的理解逐漸加深，以及資本對全能型企業的青睞，不論是跑在人工智慧賽道前面的，還是一些新興的初創企業，都把自己的業務往全棧式模式發展。不過，一個演算法應用公司要搖身一變成為集演算法、晶元、開放平台及硬體產品為一體的全能型，並非是易事。那麼，「全棧式」 是否會變為一個噱頭？

梁家恩說：「每個浪潮來時都有泡沫。」 他表示，一些公司可能並沒有想明白晶元落地到底有多大的作用。但是雲知聲很早就已經想清楚並做了驗證。「所以認識不同，大家做晶元的想法和套路就不一樣。」 他認為，在技術型創業路徑上，想靠投機取巧是沒那麼簡單的。「這不是玩模式和應用的，從技術層面來講，想法很重要，但是要把產業變化變成現實才是競爭力。」 他補充道。

什麼樣的團隊適合做 「全棧式」？梁家恩認為關鍵是要有決心，此外還需要夠多的資源和紮實的技術功底，並且對產業有足夠深的判斷能力。」 用學術做 AI 是不行的。而且，決心不強，你肯定也不會願意突破。」 他說。

當然，除去一些 「比較迷茫」 的參與者，在全能型選手中，也不乏眾多實力派，雲知聲的優勢是什麼？梁家恩表示，雲知聲主要有兩大方面的優勢：一是在語音交互里整個技術體系里，其有一套完整體系的想法，在規劃方面有較大優勢；二是目前市場上較多的類似企業都是集中在圖像領域，而雲知聲過去最大的應用積累是語言交互的點比較多。與圖像應用相比，通過語音整合多模態的能力更強。從圖像延伸到語音會更困難，因為語言的處理以及知識圖譜的構建複雜度會高很多。

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