云知聲創(chuàng)始人黃偉

黃偉中，科大博士，上海交大生命科學技術學院博士后，畢業(yè)后任職摩托羅拉中國研究中心資深研究員，期間開發(fā)出了世界第一款手機聲紋認證系統(tǒng)。后出任盛大創(chuàng)新院核心高管，并創(chuàng)建了語音分院。2013年底加入國內人工智能引領企業(yè)云知聲任職首席執(zhí)行官，負責云知聲發(fā)展戰(zhàn)略和運營管理戰(zhàn)略規(guī)劃。自1999年起參與項目研究至今已獲得涉及醫(yī)療、管理信息系統(tǒng)、自然科學、語音、游戲等多個領域的產(chǎn)品成就，例如在2002到2004年間參與美國國家標準技術署說話人識別評測（NIST SRE）項目獲SRE主任務第一名，并獲得當年最高的“金星獎”，也是現(xiàn)如今唯一一位能夠在NIST評測中連續(xù)兩年做keynote speaker的華人。獲MIT TR35 2007年度提名，2009年獲上海市十佳科技創(chuàng)業(yè)領軍人才。

云知聲創(chuàng)始人黃偉的成就

當你還無法察覺的時候，很多改變人類的新技術已經(jīng)在無聲無息中蛻變、成長，誕生于上世紀50年代的人工智能就扮演著這樣的角色。

“互聯(lián)網(wǎng)女皇”瑪麗·米克爾在報告中大篇章的描述了語音識別交互帶來的改變，人工智能成為科技發(fā)展的重頭戲已經(jīng)毋庸置疑，物聯(lián)網(wǎng)場景下的應用需求在不斷擴大，智能語音技術在智能家居、智能汽車、教育等領域的應用逐步深入，帶動著智能語音產(chǎn)業(yè)規(guī)模的持續(xù)快速增長。

黃偉表示，PC互聯(lián)網(wǎng)時代，聯(lián)網(wǎng)設備主要是PC，移動互聯(lián)網(wǎng)時代，聯(lián)網(wǎng)設備主要是手機或平板。而到IOT時代，一切設備都可能聯(lián)網(wǎng)，IOT聯(lián)網(wǎng)最大的特點是沒有屏幕，不像手機平板那樣以觸碰為主，第二，設備離人比較遠，這時候我們就希望用一種完全自然的，像人和人對話的方式來控制它們，所以，語音識別就成了解決這一痛點的最佳方案。

兩年的技術探索

2012年成立云知聲的時候，我們的具體方向仍然未定。當時看到了移動設備的飛速發(fā)展，我們認為可能未來在智能設備上，聲音會成為一種重要的交互方式。

當時的數(shù)據(jù)庫非常的小。于是我們便一邊做數(shù)據(jù)搜集，一邊升級我們的算法。云知聲2012年6月成立，3個月后我們發(fā)布了基于傳統(tǒng)統(tǒng)計模型的第一代引擎。

我們的第一代引擎，將準確率提升到了85%。當時業(yè)界的領軍者科大訊飛（55.330， -1.79，-3.13%）的準確率是80%。

2個月后我們的深度學習引擎上線，準確率提升到了91%?；谶@個引擎，我們開發(fā)了微信上第一款語音輸入插件。插件上線第一周，激活用戶數(shù)超過5萬。

我們開發(fā)了一個開放的平臺，任何人、任何組織只要在我們的平臺上注冊，就可以免費使用我們的SDK（軟件開發(fā)工具包）。在你的APP里接入我的SDK，就可以免費調用我們的服務。

2013年底，我們的這個平臺上，接入的企業(yè)客戶數(shù)量達到接近一萬家。我們靠著這些用提供的數(shù)據(jù)，不斷的進行數(shù)據(jù)迭代和算法優(yōu)化，我們的準確率提升到了94%。如今，這個平臺上的企業(yè)客戶數(shù)達到了三萬家。

依托物聯(lián)網(wǎng)的商業(yè)化之路

云知聲成立之初的2年，主要精力都用在對技術模式的探索上。到了2014年，我們逐漸意識到，再好的技術，只有當它變成對用戶有價值的產(chǎn)品時，它才有商業(yè)價值。于是我們開始考慮商業(yè)化的路應該怎么走。

2014年時，我們開始規(guī)劃云之聲未來的定位，定位是產(chǎn)品模式和業(yè)務模式的基礎。我們發(fā)現(xiàn)留給創(chuàng)業(yè)者的空間不多了，APP的紅利期已過，流量掌握在BAT手中。做與科大訊飛雷同的業(yè)務，我們沒有科大訊飛身后強大的政府支持，很難在競爭中勝出。

最終，我們決定做物聯(lián)網(wǎng)（LOT）。物聯(lián)網(wǎng)在當時是一個新興業(yè)務，當時BAT沒有涉及，科大訊飛也沒有相關的布局。再加上行業(yè)內沒有已經(jīng)成功的壁壘，我們由此切入再適合不過。

此外，移動互聯(lián)網(wǎng)總有觸及天花板的一天。 當移動互聯(lián)網(wǎng)觸及天花板的時候，一定會有新的機會出現(xiàn)。我們認為物聯(lián)網(wǎng)可能就是這個機會。

做物聯(lián)網(wǎng)一定會面臨新的挑戰(zhàn)，表象上的模式不同，基礎的模式也會不同。首先便是終端的變化，終端變得更加多元化，家里的冰箱、空調、洗衣機等，都將是智能化的。

因此，做物聯(lián)網(wǎng)一定要與硬件結合，甚至要與芯片結合。而很多設備是不插電的，這就要求同時做到低能耗。這種模式的轉變，需要許多底層的基礎變革來支撐。

所以2014年，為了做物聯(lián)網(wǎng)，云知聲完成了兩個重要的舉措。首先是引入高通成為云知聲的戰(zhàn)略投資方。再加上內部架構的調整，成立了LOT事業(yè)部，占云知聲總人數(shù)的一半以上。

具體來說，我們還確定了新的產(chǎn)品形態(tài)。我們根據(jù)用戶場景倒推，未來用戶的形態(tài)應該是，比如，在客廳的沙發(fā)上，自然的與空調對話，而不需要湊上去和它交流。

場景設定好之后，倒推需要什么樣的產(chǎn)品，里面需要哪些技術。我們第一個落地的客戶是樂視，樂視的第三代TV，也是國內第一款做遠距離自然語音交互的TV，2015年5月份開始在市場上銷售。

現(xiàn)在我們的產(chǎn)品已經(jīng)被國內幾乎所有的大廠接受，像格力、美的、海爾、海信、TCL等都是我們的客戶。而且，到目前為止，我們是國內唯一能做到這個的廠商。

落地醫(yī)療行業(yè)

除了硬件方面的探索，另外我們希望選擇一些垂直行業(yè)進行落地，最終我們選擇了醫(yī)療行業(yè)。

之所以選擇醫(yī)療行業(yè)，首先，醫(yī)療是一個很大的市場。并且，目前平均每個醫(yī)生每天整理病例要花掉3.5到4個小時。我們開發(fā)了一套系統(tǒng)，醫(yī)生可以利用麥克風輸入病例。北京的協(xié)和醫(yī)院引進我們的系統(tǒng)后，平均每個醫(yī)生每天整理病例的時間從超過3小時，降低到了1個小時。

另外，在和協(xié)和醫(yī)院院長聊天的過程中，他告訴我，其實有80%的誤診是模板拷貝造成的。每個人的體質不同，病癥不同，模板無法準確的記錄病人的情況。利用我們的系統(tǒng)，醫(yī)生可以因人而異的進行病理錄入。

未來我們希望將這個產(chǎn)品集中精力和資源，把醫(yī)療行業(yè)做深、做透。目前我們的產(chǎn)品已經(jīng)進入了包括北京協(xié)和醫(yī)院在內的幾十家醫(yī)院。而國內僅三甲醫(yī)院就有1500家，中醫(yī)診所四萬多家，還有更多的非三甲醫(yī)院。我們可以看到，未來這個市場是非常龐大的。

另外，我們可以將這個產(chǎn)品復制到任何需要文字錄入的行業(yè)，比如，司法領域可以，傳媒領域也可以。

目前云知聲的精力主要用在三個方面，一是，核心技術的儲備與研發(fā)；二是，業(yè)務的成長，過去2年的商務探索，我們的產(chǎn)品形態(tài)和業(yè)務模式都相對比較清晰了，未來要做的是盡快的擴張；三是，加強公司治理。

堅持才有收獲

作為一家專注于物聯(lián)網(wǎng)人工智能服務的公司，自2012年6月成立以來，云知聲利用機器學習平臺，在語音技術、知識計算、大數(shù)據(jù)分析等領域建立了領先的核心技術體系。而在應用層面，已形成「云端芯」生態(tài)閉環(huán)。

云知聲曾連續(xù)兩年入選福布斯中國最快科技成長公司50強企業(yè)，同時也是中國AI行業(yè)成長最快的創(chuàng)業(yè)公司之一。

今年3月，云知聲推出的專門針對智能家居的AIOS@Home（人工智能操作系統(tǒng)）。

此次，雷鋒網(wǎng)新智造采訪了云知聲創(chuàng)始人黃偉，跟他聊了聊過去一年云知聲的發(fā)展、現(xiàn)狀、公司今年的目標以及他對人工智能行業(yè)前景的看法。

創(chuàng)業(yè)維艱，尤其對處在萌芽階段的AI行業(yè)更是如此。云知聲創(chuàng)始人黃偉稱創(chuàng)業(yè)五年來每一年都如履薄冰，每一天都過得非常煎熬。

因為作為一家公司的CEO每天都要考慮很多事情、作出決定，每一個重大決定都有可能關乎公司未來發(fā)展方向。這不是原來他在大公司單純的作技術leader時只是負責一些工作安排所能比較的，現(xiàn)在他更多要考慮公司出路、人事和柴米油鹽等方方面面的事情，復雜程度不可同日而語。

在聽起來很「高大上」的AI行業(yè)，實際的發(fā)展卻困難重重。AI行業(yè)的產(chǎn)品難以落地，造成的結果是大多數(shù)AI公司都處于虧損狀態(tài)。作為一家AI創(chuàng)業(yè)公司，如果沒有其他業(yè)務反哺，就很難在像Google和Amazon這些巨頭們的夾縫之中存活下來。

而這些公司要想獲取生存空間，就需要把有限的資源投入到公司正確的戰(zhàn)略方向上，把技術做得更加商業(yè)化并持續(xù)產(chǎn)出。要做到這些并不容易，「到目前為止，我也不認為這個問題得到了很好的解決」，黃偉說。

即便如此，黃偉向雷鋒網(wǎng)新智造表示2016年他的收獲還是很大，過去一年云知聲的發(fā)展讓他信心十足。

“我們從技術的迭代到產(chǎn)品模式的探索，再到商業(yè)模式的探索，去年我們算是初步走通了，至少我們把技術變成了產(chǎn)品，而且把這個產(chǎn)品形成了主營業(yè)務，這個是比較大的收獲。當然，過程是煎熬的，AI技術現(xiàn)在還是不成熟的，把不成熟的技術變成可商業(yè)化的產(chǎn)品，這是個比較大的挑戰(zhàn)。產(chǎn)品比較新，客戶對這個是沒有統(tǒng)一標準的，你要不斷滿足他會對你提出的無休止訴求。今天你看到商業(yè)落地的背后，其實是經(jīng)過無數(shù)糾結和不斷地打磨后的結果，我們對落地是非常有信心的。”

「創(chuàng)業(yè)的過程中重要的是堅持」，在信心這一點上，團隊的凝聚力和戰(zhàn)斗力也給了他很大支持。只要戰(zhàn)略方向明確，他相信堅持下去才會有所收獲。

AI的落地有諸多障礙，但技術領先于整個行業(yè)

在具體的業(yè)績方面，黃偉表示對去年云知聲的業(yè)績比較滿意。

但過程中會有一些困難，一方面是云知聲在硬件上的考慮不足，他們在供應鏈和成本等方面遭遇了一些障礙。

另一方面，產(chǎn)品標準主要由客戶主導，這個標準要遠遠高于同行業(yè)其他公司，而嚴格的產(chǎn)品測試也拉長了生產(chǎn)周期。

除了產(chǎn)品標準高，云知聲在技術上的優(yōu)勢也領先于整個行業(yè)。尤其在智能家居領域的技術指標上，和其他公司對比，黃偉稱云知聲的優(yōu)勢「幾乎是碾壓式的」。

“事實上，云知聲在AI領域的落地，不只是戰(zhàn)略上的提前布局，更是用行業(yè)領先的技術去撬動這個市場?！?/p>

營收年內將突破9位數(shù)，業(yè)務在不斷擴張

據(jù)黃偉透露，云知聲今年的營收預計會突破9位數(shù)。在融資方面，今年會啟動新一輪融資。云知聲獨立IPO也會很快提上議程，他希望能在兩三年內上市。

黃偉也透露了云知聲今年的業(yè)績目標，他表示所有的目標都是可預期的，其中大部分都在執(zhí)行去年已有的訂單。

雷鋒網(wǎng)新智造了解到，在教育評測領域云知聲之前大約每天1億次的調用量，而整個平臺的調用量每天2億多次，這在國內排在前三位；智能車載領域，云知聲覆蓋到了600多萬臺終端，占據(jù)整個后裝市場接近70%的份額；在醫(yī)療服務方面，目前已跟全國30多家醫(yī)院簽約；而在智能家居上，云知聲也在眾多AI公司中遙遙領先。

“今年云知聲計劃在智能家居達到100萬臺的出貨量，教育評測平臺調用量上達到3~4億次，醫(yī)療領域會新增100家醫(yī)院進行合作，智能車載會覆蓋到1000萬臺終端?！?/p>

黃偉告訴雷鋒網(wǎng)新智造，雖然云知聲業(yè)務在不斷擴張，但公司目前暫時不會擴展到其他領域，而是依靠品牌優(yōu)勢先在已有項目上進行深度挖掘，從而擴大市場占有率。在人員配備方面，公司目前200人左右，但他表示并不會貿然大規(guī)模招攬人才，人員會適度擴張10%左右。

看到AI前景不是瞎蒙的，真正的AI絕對不止是深度學習

在2012年黃偉決定創(chuàng)業(yè)伊始，當時APP創(chuàng)業(yè)正如火如荼，但云知聲的定位就是IOT（物聯(lián)網(wǎng)）的AI服務商，從而一直堅持到如今AI的浪潮襲來。

黃偉認為，在現(xiàn)在看來很有遠見的堅持是在當時理性而清楚地考慮后形成的結果。在當時不被投資人看好的情況下，毅然決定做toB，因為他清楚地認識到這一波AI創(chuàng)業(yè)潮里有工業(yè)技術背景的并不多，而他在大學畢業(yè)后就加入了摩托羅拉等公司，他們在技術和市場上有一定了解和積累。

在2006年深度學習鼻祖Hinton教授提出這個概念之后，微軟在2011年間將它應用到語音識別領域，當時黃偉的師兄俞棟在意大利佛羅倫薩交流時曾告訴他這是趨勢，這給了他一些啟發(fā)。

而在2012年12月28日云知聲的深度學習引擎上線后，它也隨即成為了國內深度學習的引領者。

“我們看到AI的前景并不是瞎蒙的，而是我們的技術背景和對這種趨勢的敏感?！?/p>

談到AI未來的發(fā)展，黃偉悲觀和樂觀兼而有之。悲觀的一點是，「在AI行業(yè)有江湖騙子在欺騙大家」，黃偉對此直言不諱。他認為人們嘗試用深度學習解釋一些東西，但大腦并不是這樣的，「人會舉一反三，可以自學習，但機器不會?！?/p>

黃偉還稱真正的AI不是深度學習或者絕對不止是深度學習，強人工智能還離我們比較遠，但也不排除在我們有生之年實現(xiàn)的可能，因為它的突破不光是算法上的突破，還包括計算能力和知識結構上的突破。

另一方面，黃偉的樂觀在于對AI行業(yè)里面一些良心企業(yè)的信心，他認為這些公司會取得技術突破，從而帶動和加快AI的發(fā)展進程。在技術的迭代上，他的態(tài)度較為理性。

“跟機器人談戀愛這是很難實現(xiàn)的，但讓機器像助理一樣解決問題，這在三年之內很容易實現(xiàn)。估高（AI）預期的目標我是比較悲觀的，但很多可執(zhí)行的方向我認為比我們想象的可能都要快。”