黄伟想在上海成立公司的第二总部，因为眼下上海团队的人数和技术力量都与北京总部不相上下，研发平台也已落户于此。如果有了总部，开展相关业务会更加容易：“业内说‘得芯片者得天下’，人工智能芯片是智能时代的入场券、国际巨头的必争点，而上海在这方面举足轻重。”

他是人工智能公司云知声的CEO，团队专注于物联网人工智能服务，包括为家居、汽车、医疗、教育等领域提供人工智能解决方案。

黄伟

毕业于中国科技大学的黄伟，并不讳言在语音语义整体解决方案这一人工智能的细分领域，科大讯飞已经走在了行业前列，云知声只能算行业老二。但是，“老二”仍旧有很大的机会，这既是因为人工智能的应用领域非常宽广，更是因为人工智能技术还有相当大的发展空间。

细分市场有待做深做精

语音识别、语义分析，这是普通人比较能理解的人工智能应用领域。但黄伟说，在不同行业需要不同的细化的解决方案。比如，在医疗界，云知声的语音识别服务已经进入全国30多家三甲医院，是这一领域的“隐形冠军”。为什么这些大医院愿意选择“老二”的服务？一个重要的原因是云知声的服务有独到之处。

黄伟说，人工智能是未来智慧医疗的重要技术基础，目前他们主要为医疗机构提供垂直领域录入软硬件一体的解决方案，基于医疗人工智能技术和大数据分析进行持续探索，实现智能语音交互的知识问答和病历查询，进行健康风险预测和患者分群分析。

具体来说，医生需要进行大量的病历整理工作。最传统的做法是手写，然后是电脑录入，但现在只要动动嘴就可以用语音录入的方式取代打字。医生在说话时，能轻松地与电脑、iPad、移动查房设备等建立联系；说话的内容会被转录成文字并显示在医院专门的HIS、PACS、CIS等系统中。

这个看似简单的解决方案其实很考验技术积累。因为医疗是专业性非常强的领域，而常规的语音自动识别系统并不能很好地完成这一工作。所以，云知声针对医院不同科室的业务进行了梳理，整理了超过30GB的医疗文本资料，并对这些资料进行分类、检索等处理，使得定制语音模型覆盖各个科室常用病症、药品名称、操作步骤等关键信息，使语音识别准确率超过95%。同时，医生还可以根据自己的使用习惯，向系统中添加自己常用的词汇。

与此同时，“自我学习”这一谷歌AlphaGo的能力也被应用其中。针对医生的口音问题，云知声提出了无监督自适应技术。简单来说，就是医生一边说，机器一边学；医生说得越多，机器学得越好。这就能让医生在无感知且不需要进行人工干预的情况下，机器对医生口语的识别率持续提高，从而有效解决医生的口音问题。

黄伟说，通过医疗的例子，可以看出云知声参与人工智能市场竞争的核心力量：利用机器学习平台（深度学习、增强学习、贝叶斯学习），在语音技术、语言技术、知识计算、大数据分析等领域建立完全拥有自主知识产权的技术体系，并由这些技术构成企业完整的人工智能技术图谱。

做人工智能产品的“芯”

面对行业里既有科大讯飞这样的“老大”，又有不断加码人工智能投入的BAT等巨头，黄伟带领着创业才五年的团队，也在思考人工智能落地的新方式：除了在细分市场精耕细作，还能有什么创新？当一些同行利用技术设计相关硬件产品时，云知声选择了走“芯”——不直接生产硬件，而是为其他企业提供人工智能解决方案，做人工智能产品的“芯”。

云知声的“云端芯”

2014年，黄伟第一次提出了有关“云端芯”设想，将公司定位于“一个IoT（物联网）时代的语音AI（人工智能）服务商”。他介绍说，“云端芯”的服务分三种：一是有芯片级技术；二是有终端软件的交互，比如开车时万一网络不好，芯能提供离线的方案；三是将一些复杂的请求走云端。最后，云知声的“云端芯”提供的解决方案综合考虑了有网络、无网络等各种环境，而不是只卖一个芯片或者云端服务。

或许从具体的场景更能看出“云端芯”的技术含量。

眼下，市场上有很多智能家居产品，可控制这些产品的往往是手机上的App。不过，被称为亚马逊“翻身之作”的智能音箱Echo Alexa、以及苹果公司最新发布的智能音箱HomePod，都摈弃了手机以及App，将音箱作为智能产品与人互动的中控平台，人们只要对它们说话，就能实现对相关产品的控制。

“语言是最自然的控制方式。”在黄伟看来，手机并非人工智能语音识别的主战场：“只要产品能够懂你，你肯定愿意对着音箱、冰箱、马桶、油烟机说话，即便这些用品没有屏幕。但手机还是基于屏幕的，它更常用到的交互方式是触碰而非声音。”在他看来，人工智能带来的应用场景应当是“用户在客厅的沙发上，自然地与空调对话，而不需要凑上去和它交流。”所以，格力、长虹、海尔、华帝、美的、有巢等与云知声合作推出的空调、油烟机、台灯等，都与一般的智能家居产品不同，可以直接与用户进行语音交互，而不需借助手机App。

不过，没有App更考验人工智能的水平。比如，机器的反应速度一定要快，最好是用户话音刚落，设备就应答了，这给用户的感受，就像是有个随叫随到的助手。同时，机器还得准确给出回应。用户说了唤醒词就得有反应，否则喊了半天没反应，无疑会影响用户体验。而且在智能音箱方面，由于经常播放音乐，需要能被用户的指令准确打断，继续下达新的命令。最后，智能产品还得“稳”，即“没事的时候静静地呆在那，主人看电视、接待小伙伴，音箱等产品不能胡乱自己跳出来。”黄伟说，这就要求智能产品的误唤醒率趋向零：“这一块其实是硬功夫，而且需要仔细考察才能选出合适的方案。否则，唤醒光有快和准，最后没事乱蹦出来，就很烦人，没准投诉随之而至。”

通过在“云端芯”上的布局，云知声如今已经成为全球领先的人工智能供应商：既是白色家电领域唯一规模量产的芯片供应商，也是国内首家医疗云服务供应商；在中国后装车载市场语音方案占有率达到60%、语音公有云日调用量2亿次、教育云社会化口语测评服务市场占有率稳居第一……

面对这些，黄伟只是淡淡评价了一句：“我们只是证明了这点：即使行业已经有‘老大’了，创新的路也还可以走下去。”

栏目主编：任翀  文中图片：云知声  题图来源：视觉中国  图片编辑：邵竞

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