中国人工智能学会通讯——智能语音技术与产业应用展望 1.3 智能语音技术和产业应用的发展趋势

1.3 智能语音技术和产业应用的发展趋势

智能语音交互逐步成为智能终端设备的重要交互手段，是不可避免的趋势。语音交互适合在解放双眼和双手情况下，解决设备的高效交互问题，对长尾和复杂信息查询优势更加明显。但机遇语音交互技术当前的状态，以及用户交互习惯形成、内容服务配套等原因，产业应用还需要一定的努力，才能实现规模化落地。

（1）软硬一体解决方案成为必然趋势。高性能、低功耗、集成化的智能语音交互方案，对降低智能终端设备语音交互的技术门槛，起到关键性作用。

（2）交互与内容服务的深度结合。优质的内容服务是用户真正的需求，不因为人机交互方式的改变而降低质量要求。在语音交互场景下，内容和服务的个性化和呈现方式，需要做相应的调整，例如减少大段文字播报反馈的方式等，才能更符合用户的语音交互习惯。

（3）大数据的价值挖掘。语音交互携带更多个性化信息，包括性别、年龄、口音、声纹、情绪等，可以建立更精准的用户画像，从而提供更为精准和个性化的服务。

云知声从2012 年成立以来，经历了开放语音云服务（AI Service），到提供语音语义一体化的智能语音交互方案（AIUI），再到打造具有远讲降噪功能的低功耗软硬一体化解决方案并进行芯片化（AI Chip），形成了“云端芯”一体化产品解决方案，如图2所示。目前，在家居、车载、医疗、教育等领域都取得了产业化落地成果。

人工智能如何改变生物技术？ 机器学习和人工智能席卷了世界，改变了人们的生活和工作方式。这些领域的进步引发了赞扬和批评。众所周知，AI和ML在广泛的领域中提供了多种应用和优势。
改变人工智能和机器人技术未来的主要趋势 工业行业面临着重大的颠覆风险，尽管工业流程已经广泛自动化，但人工智能可能有助于改进工业机器人。虽然人工智能和机器人技术有许多潜在用途，但目前仍有一些应用需要注意。
设计人工智能产品：技术可能性、用户合意性、商业可行性 随着机器学习逐渐成为数字化产品的主流，了解机器学习的基础知识对许多产品经理来说变得越来越重要。今天的产品人员是一个相当多样化的群体。对于一些人来说，重点主要放在用户体验上（例如，如果主要价值主张围绕着一个杀手级的 UI），而另一些人已经在设计需要深入理解数据和代码的产品。 理解机器学习对于频谱的两端都是必要的——只是原因略有不同。对于以 UI 为中心的产品和 PM，模糊逻辑和机器学习功能将从根本上改变用户与产品的交互方式。因此，这些特征的呈现变得非常重要。另一方面，管理 API 或技术平台的产品经理会更关心 AI 算法是如何集成的。
智能语音未来十年技术趋势预测 “ 对未来十年作出预测，绝对是一件冒险的事情。事实已经无数次证明，科技的发展往往远远超过人们的想象，且近年来各类技术进展的加速度，更有不断加快的趋势。站在一个全新十年的节点上，我们不妨回望过去，再试图展望未来。试着通过这些回望和展望，能够寻觅到技术新十年的蛛丝马迹。回望过去，在语音技术的应用和研究领域发生了许多有意义的标志性事件。”
人人都能做人工智能专家！阿里云发布智能语音自学习平台 7月18日，阿里云正式发布智能语音自学习平台公有云产品，将为用户提供一键式语音智能自助优化方案，使得语音识别优化不再依赖于语音供应商的专家服务，让不懂技术的人员也可以快速提升业务的识别准确率，以满足业务需求。
阿里云发布智能语音自学习平台，零基础训练人工智能模型 业务人员甚至门卫大爷也能训练人工智能？曾经只出现科幻电影中的一幕真的发生了。7月18日，阿里巴巴机器智能技术实验室宣布在阿里云正式发布智能语音自学习平台公有云产品，突破性地提供一键式语音智能自助优化方案，使得语音识别优化不再依赖于语音供应商的专家服务，让不懂技术的人员从此也可以快速显著提升自己业务的识别准确率满足业务需求。