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科大讯飞|从60%到85%，科大讯飞是怎么做到的？( 三 )


今年8月27日 ， 讯飞哈工大联合实验室以我们自主研发的MacALBERT模型 ， 在这个任务上取得了综合第一 ， 这一成绩代表讯飞在认知智能的通用技术上 ， 持续保持业界一流的水平 。
我们也基于这样的技术 ， 针对中文领域 ， 训练了业界效果领先的中文模型 ， 并开放给业界 ， 给研究人员提供相关的服务 ， 目前这也是最受欢迎的中文预测的模型之一 。
但是 ， 我们看到认知智能的落地和感知智能还是有很大区别的 。 例如在语音识别当中 ， 如果我有一个好的算法 ， 我可能通过API（Application Programming Interface ， 应用程序接口——观察者网注）的方式 ， 很快的就可以让大家体验到 。 但是认知智能 ， 如果要是实现大规模真正应用落地 。 核心技术只是其中一环 。 问题定义和持续的迭代优化的方式都至关重要 。 例如在问题定义当中 ， 场景的定义非常重要 ， 我们需要在熟悉行业的流程 ， 对行业知识非常了解的情况下 ， 做好场景分析 ， 做好整个方案的选择 ， 再设定合理的技术方法 。
举个例子 ， 当我们要做一个作文评分的时候 ， 我到底是应该把整篇作文一起输进去 ， 用一个端到端模型的方案来解决 ， 还是分别针对每一个评分点 ， 先评了之后再结合在一起 ， 这些都会影响最终的效果 。 对行业的认识浅 ， 流程设计不合理 ， 以及技术方案选择不对 ， 都会影响最终的认知智能的效果 。
也正是因为这个原因 ， 目前业界相关的能力一般只能以单点的API能力来提供一些的服务 。 而我们在各个行业持续落地的过程中也一直在想 ， 能用什么样的方式可以让我们的开发者和合作伙伴可以更好地享用到认知智能落地的一些成果 。
在认知智能落地当中 ， 我们从行业场景化应用 ， 到核心技术研发 ， 按专门的定义的过程分为了像通用的产品能力、定制应用研究、基础研究等能力 。 在这样的定义之下 ， 讯飞在多个行业落地应用过程中积累沉淀下来的一些共性的通用产品和能力 ， 就可以在不同行业当中的相似场景当中使用 。
同时我们也提供了一套相关的工具 ， 让我们整个互动的门槛变得更低、效率更高 。 这就是我们今天重磅推出的认知中台 。 认知中台不仅包含了科大讯飞领先的技术能力 ， 汇聚了我们在各个行业的经验来降低我们问题定义的难度 ， 可以大幅度提升场景定制的效率 。
尾声
今天的技术分享已经接近尾声了 ， 讯飞科技树的全景已经展现在大家的眼前 ， 我想从原始的一颗种子发展到参天大树 ， 科技树的每一片枝叶、每一个技术背后都蕴含了大量的付出和努力 。 同时我们也要用科学的方法 ， 合理有序地进行科技树的构建 ， 这样才可以既保证科技树的根基稳固 ， 又保证多个技术职业之间高效协同 。
在这里面既有来自于业务场景的实际的技术需求 ， 我们需要快速验证、持续迭代 ， 也有一些可能暂时在实际场景无法使用的技术 。 我们要根据技术发展的趋势和数据的趋势做出预判 ， 设立合理的台阶 ， 提前布局 ， 一旦试用 ， 就有可能在产品当中实现差异化的优势 。 同样还有一些方向 ， 需要我们数年不懈的努力 ， 不断的试错 ， 可能在短期看不到回报的一些前瞻基础性研究 ， 但是一旦成功 ， 就有可能对数据迭代多个方向 ， 甚至整个科技处产生深远的影响 。
我想就像刘总上午说的 ， 核心技术驱动是AI长期发展的原动力 。 未来我们也会一如既往的让科技树更加茂盛 ， 并通过行业应用反哺 ， 持续的发挥价值 。 同时我们也一直相信生态的力量 ， 我们一直秉承开放合作、生态共享的原则 ， 一直给我们的开发者提供最好最全的AI服务能力 ， 包括我们科技树当中一些最新的成果 ， 在技术成熟的时候 ， 我们也会开放给我们的开发者共创筑生态 。
不仅如此 ， 我们还希望跟开发者一起共同培育我们的生态科技树 ， 共同拓展AI能力和方案 ， 并在更多的行业落地应用 。 这也是我们刚才去开放认知中台这样一些平台的初衷 。
我们期待着在这样一个行业全面数字化、全面AI化的时代在科技树还有非常多想象空间的时代 ， 可以和大家一起深入各行各业 ， 打造更多有价值的产品和方案 ， 解决更多有意义的社会刚需问题 。 共创更加蓬勃的筑生态 ， 让我们一起用人工智能焕新美好生活 ， 一起用人工智能建设美好世界 ， 谢谢 。。
【科大讯飞|从60%到85%，科大讯飞是怎么做到的？】本文系观察者网独家稿件 ， 文章内容纯属作者个人观点 ， 不代表平台观点 ， 未经授权 ， 不得转载 ， 否则将追究法律责任 。 关注观察者网微信guanchacn ， 每日阅读趣味文章 。


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