代表胡国平:AI泡沫对头部企业影响小 未来最大机会在教育行业
还有一个非常重要的领域,叫万物互联时代的智能硬件,所有的家电、家居实现人工智能技术落地,把机器变得更聪明,可以听懂人说的话,看懂人的手势表情等。
AI泡沫影响
《21世纪》:前几年市场就在谈论AI泡沫,2020年,你认为泡沫还在么?
两会期间,全国人大代表、科大讯飞董事长刘庆峰提交的五份书面建议,分别涉及智慧教育、公共卫生、智慧办公、民办高校、税收政策等热点问题。
胡国平:2019年下半年,人工智能企业要想再融资其实已经变得有难度了。
围绕人工智能应用、技术研发和科大讯飞自身企业发展话题,5月28日,科大讯飞联合创始人、高级副总裁、研究院院长胡国平接受了21世纪经济报道记者专访。
在人工智能比较热的时候,有很多本来第二、第三梯队的公司挤进来,但实际上不太可能有那么多公司同时去做比如人脸识别、医疗影像等。对于头部公司来说,还没有到泡沫的程度。
《21世纪》:今年刘庆峰两会建议更聚焦于人工智能的具体应用,背景是什么?
《21世纪》:科大讯飞受到过市场中泡沫的影响吗?
《21世纪》:你的一个身份是认知智能国家重点实验室主任,当前实验室进行哪些前沿研究?
胡国平:从客观上还是会有影响。包括自己的心态、人工智能人才的一些价码等。我们的基本判断是,去年下半年之后,相对更加理性一点,比如人才价码上涨的幅度在放缓。
《21世纪》:科大讯飞上市也有12年了,上市之后对你来说有什么不一样吗?
《21世纪》:你认为哪一个应用可能成为最大的增长点?
胡国平:其实对公司来说影响还是会大一点。我们自己内部有个说法,叫有钱没钱一个样。从自己的工作状态、繁忙程度,以及对技术和产品的追求来说,我觉得没什么影响。
如果要说“最”,我个人认为是教育。因为从参与整个行业的人数来说,教育是最大的。每个人都希望学习效率明显的提升,希望有个性化、虚拟化的辅导老师。
讯飞业务方向
来源:21世纪经济报道
《21世纪》:2019年公司To C业务占比约36%,比上年提升约4个点,未来是否会继续提高To C业务占比?
胡国平:我们对To C发展还是比较有信心,而且已经看到了比较明确的发展潜力。但不会把占比定为努力的目标。
胡国平:首先,近年来人工智能行业化、场景化的趋势更加明显;越来越多的公司把人工智能和具体的行业和场景结合。第二,原来人们用软件实现的服务,现在慢慢出现一些相应的硬件,比如专门的讯飞智能录音笔、讯飞翻译机。第三是芯片化,是从行业角度,中国在人工智能相关的芯片等基础领域的研发有了加强。第四,疫情影响,人工智能在医疗方面的应用和价值被急速加大,包括用智医助理电话机器人,用人工智能外呼的方式实现疫情的随访、排查、复工情况调查等。
一个是智能硬件相关的产品,我们做了更多场景化的细分产品,全系列产品的铺开,使得用户对讯飞相关的智能硬件单品,有更好的认可。我们也会继续去做用户量级更大的一些产品,包括耳机等。
现在人工智能最基本的框架,都叫基于深度学习。但对一些行业应用来说,不可解释性的人工智能的应用落地还是有很大障碍。比如,在医疗领域,机器告诉医生病情结论,但不告诉医生是因为什么原因,那医生在采信机器结果时就会有很大的心理压力。这方面我们做了很多工作,就是要给出推理的过程。
第二个是通过人工智能技术的API,提供开发者相关的人工智能技术的调用服务。云端调用服务的模式,一个比较大的好处是,使用这些人工智能技术的厂商成本是很低的,但因为规模化效应,使得本身API经济成为一个持续增长的收入来源。
原标题:专访科大讯飞高级副总裁、研究院院长胡国平:AI泡沫对头部企业影响小 未来最大机会在教育行业
《21世纪》:如何看待投入和业绩的关系?公司研发投入是否会因业绩波动受到影响?
增长点猜想
胡国平:深度学习技术,可以用于语音合成、语音识别、图像识别、翻译等所有的行业;当语音识别做好了,可以在面向To C的智能录音笔、庭审会议、语音电子病历上用。通过这一产业架构,使得投入产出会比单独做一个技术、一个产品的公司要高。
在人工智能领域也有明显的“28原则”,只要做到了头部,投入产出比是可以保障的。
在疫情背景下,人工智能应用本身也是市场关注的焦点。
至于业绩波动,可能会有影响,但我觉得讯飞有一个独特的优势。讯飞对核心技术的持续领先追求和投入非常坚决,公司的决策层、股东都非常支持。而且刚才说 “28原则”,到目前为止,我们确实领先了30%-40%,并获得了比较好的回报。
胡国平:离不开衣食住行,更多是这些应用方面的场景化,往纵深方向发展。比如现在人工智能技术可以达到基层医生的水平,那未来能不能达到二甲医院的水平,能不能和医生有更好的互动?这些领域的应用产值未来还会有比较大的发展,而从影响来说我估计目前仅实现了5%左右。
(作者:张赛男 编辑:李新江)
胡国平:简单地说,我们研究的一个非常重要的方向,就是怎样让深度学习和人工专家的配合过程中实现可解释性。
责任编辑:杨亚龙
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