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　　随着5G网络的逐渐商用铺开，如何将高带宽低时延的网络性能利用到更多用户的日常生活中也重新进入了更多人的视野，几年前曾引发业界热议的增强现实（AR）、虚拟现实（VR）等技术也希望能结合5G的各项优势，焕发出新的生命力。而在这些新概念中，我们越来越多地听到不少行业人士与上游厂商开始强调，5G与AI对于XR产业新一轮发展所起到的关键作用。

9月24日，高通公司中国区董事长孟樸在GMIC LIVE开幕式上发表主题为“随5G，至万物”的演讲，展望5G等领先科技为千行百业及人类生活带来的未来变革。

适用于工业产品外观质检，突破技术瓶颈引领产业转型升级 本网讯，在全球百年未有之大变局环境下，以人工智能和5G为代表的新技术革命，正如火如荼的促进着各行各业的发展，工业作为国民经济主导产业，势必成为关注焦点。第22届中国国际工业博览会（工博会）在此大背景下如约于2020年9月15日在上海国家会展中心开幕。

分分钟监控你的学习，高效时间管理，一副AI眼镜就够了 克服拖延症有救了？提高效率光靠自制力是不行的，你还需要一个监工。

　　中国领先的搜索引擎和AI巨头百度最近宣布了量子机器学习开发工具包Paddle Quantum。自2018年成立其量子计算研究所以来，这是百度将量子计算与AI结合采取的一系列步骤中的最新步骤。

AI World 已成为业界最大的活动，重点关注企业AI和机器学习的实践状况。 AI World的 使命是使企业业务和技术主管能够学习如何成功利用智能技术来建立竞争优势，驱动新的商业机会并加快创新工作。

　　机器视觉，自然语言处理，数据分析和其他深度学习应用程序将通过从汽车和医疗保健到金融服务和零售的越来越多的行业细分，推动未来五年全球AI软件收入。

近期，香港市场研究机构MobiusTrend发布了一份有关“特斯拉的AR云平台和WIMI的无人驾驶全息全息AI视觉SDK”的研究报告。报告显示，无人驾驶汽车可以实现自主控制并主动避开障碍物。尽管这听起来令人难以置信，但这项技术现已取得了重大突破。

智能语音是人工智能技术的重要组成部分，包括声音前端信号处理、语音识别、语义理解、自然语言处理、语音合成等细分领域。在技术的具体落地中，消费级智能硬件是最早显示出市场潜力的赛道，从蓝牙耳机到可穿戴设备再到智能家居，各种产品都离不开相关的智能语音技术，而语音交互的第一步就是听见，声音前端信号处理的效果一定程度上制约了语音识别的效果，当前也有一些公司正在解决这一让各类产品“听得更清晰”的问题。

36氪日前接触到的「大象声科」，是一家专注于机器听觉的人工智能公司。该公司于2017年在深圳成立，致力于应用深度学习变革传统语音信号处理，让机器拥有类似人耳一样的听觉感知能力。据了解，「大象声科」技术的理论基础为CASA（计算机听觉场景分析）+DNN（深度神经网络技术）。CASA 解决的问题是基于人的听觉原理来实现声源分离，该理论的奠基人汪德亮教授也是「大象声科」的首席科学家和联合创始人。公司通过将CASA和深度学习相结合，在业内首家成功实现大规模商用级的噪音和人声的分离，后续有望进一步解决鸡尾酒会问题。（注：鸡尾酒会问题是语音识别领域的痛点和难点，人们在鸡尾酒会中交谈，语音信号会重叠在一起，机器需要将它们分离成独立的信号）

公司创始人兼CEO苗健彰向记者对比了传统信号处理和基于深度学习的信号处理方式的差别——传统的数字信号处理方式主要依据固定噪音特性和方向，通过滤波器对信号进行相应的过滤和增强。但因为生活中的噪音不一定存在固定特性，并可能来自于各种方向反射，所以传统方式或许无法彻底解决复杂噪声环境中的问题。而CASA+DNN的方案是让机器通过训练获得与人类听觉感知相似的机制，从而去认知周边的声场环境，在复杂场景中提取、识别人声。

在技术产业化这一块，「大象声科」首先从“降噪”切入，一方面解决通讯过程中的噪音干扰问题，让人们在复杂的现实噪声场景中拥有更加清晰、更加私密的通话体验；另一方面解决语音识别中噪声干扰问题，让机器在“听清”之后听得“更懂”。为此，公司推出了Vocplus智能语音增强和Vocplus Smart智能语音交互方案，目前已经在手机、耳机、PC、对讲机、VoIP、IoT等行业成功落地。

在研发过程中，苗健彰认为，把技术从理论进行工程落地转化是最大的难点，其中将神经网络小型化和模型的泛化是决定深度学习能否应用于实际产品中的重要环节。“大象声科在这方面有一套独特的技术，能够在不损失精度的情况下，使得算法参数尽量少，计算速度尽量快，这也是为什么目前我们的深度学习降噪算法快速落地到像耳机这类可穿戴产品。另外，市面上已经有上千万台设备搭载了公司的算法，帮助公司沉淀了大量数据。大象声科将人耳的听觉机理与深度学习相结合，也大幅提升了算法的泛化性能，形成了较高的技术壁垒。”他介绍。

相较而言，公司目前在手机、耳机等消费电子行业有比较多的应用案例，这和行业本身的需求和规模相关。“现在中国绝大部分的手机品牌，比如小米、OPPO、vivo都已经有使用「大象声科」的通话降噪技术（Vocplus Telecom）以及游戏抗啸叫技术（DHS）的量产案例。”苗健彰说。在前不久发布的华为FreeLace Pro耳机上，也搭载了公司的Vocplus AI三麦通话降噪方案。

此外，自去年以来的TWS耳机增长浪潮，也让越来越多的耳机厂商逐渐采纳以AI技术为主导的通话降噪方案。「大象声科」是率先在蓝牙耳机上落地AI语音降噪的公司，首个成功量产案例是OPPO Enco Q1 。并且，2020年「大象声科」与漫步者合作，成功落地了第一个AI算法结合骨传导sensor的通话降噪方案，可以让TWS耳机在通话时完全屏蔽周围噪音（包含人声噪音在内），实现私密性更强的通话体验。

谈及客户方的具体考量维度，苗健彰介绍客户主要会围绕通话清晰度进行评价，在这方面，业内有一套衡量通话降噪效果的客观标准3QUEST，测试指标包括：S-MOS（人声保留程度），N-MOS（噪音消除程度），G-MOS（综合通话降噪性能），而公司由于采用较独特的AI技术，在测评中得以展现优势。

在产业合作上，「大象声科」目前已与Qualcomm，CEVA，Cirrus Logic，Infineon，Rockchip和BES等国内外知名芯片厂商建立合作关系。其中值得一提的是，公司在2018年拿到了小米和高通的融资，并在之后和高通一起进行联合技术推广，这也为公司在市场拓展和品牌建设方面提供了一定帮助。在收费模式上，大象有按照license授权和按项目收费两种方式，当前license总装机量在数千万级别，今年的营收在数千万元量级。

在未来的行业延展中，「大象声科」计划进一步完善整个语音技术链条，把应用场景从近场拓展到远场，为更多行业如助听器、智能家居、会议系统、智能车载等带来更精准更智能的语音解决方案。

团队方面，公司创始人兼CEO苗健彰UBC软件工程学硕士毕业，曾就职于IBM、RBC等500强企业，并在加拿大成功创办过一家软件公司 。联合创始人兼首席科学家汪德亮教授是计算机听觉场景分析奠基人之一，也是全球首位将深度学习应用于语音增强的科学家。联合创始人兼CTO张学良多年从事语音分离、增强算法研发工作，是内蒙古大学计算机学院教授。

人工智能已经从高高在上的技术走向多场景应用，在这个进程中，嵌入式技术将成为AI落地的重要承载平台。  不久前，2020世界人工智能大会云端峰会(WAIC)在上海刚刚落幕，人工智能概念又一次被行业点燃。大会上，业界大佬云聚一堂，共话AI创新，探讨人工智能治理方案。  李彦宏表示，AI的发展将经历三个大的历史阶段。第一个阶段是技术的智能化，第二阶段叫做经济的智能化，第三个阶段叫做社会的智能化。目前，我们正处于从经济智能化的前半段向后半段过渡的时期。  马斯克表示，如果一定要把AI分成三个类别，感知、认知和行动，那么目前已经做到了感知，认知是目前最薄弱的环节。  而丁磊表示，人工智能不是技术问题，是应用场景问题，选对了应用场景，发挥的效率就非常高。  可以看出，科技大佬们的观点不谋而合，目前人工智能已经从技术走向应用，如何将AI技术真正落地，解决每个应用场景中人们的实际需求，才最关键。而在这个过程中，嵌入式技术将成为AI落地的重要承载平台。

国际数据公司（IDC）新发布的《中国人工智能云服务市场研究报告（2019）》显示，中国AI云服务市场2019年市场规模达1．66亿美元，2018至2024年CAGR将达到93．6％，AI能力已成为用户进行云服务选型时的重要考量因素。

2019年，政府工作报告中首次提出“智能+”的重要战略，从互联网+到智能+体现了国内数字经济的变迁。经过移动互联网大潮的普及和覆盖，消费者全面在线化和数字化，而供给侧还处于信息化阶段，使用的主要是传统的IT系统，烟囱式系统和数据孤岛现象严重，不能针对迅速变化的消费者需求做出实时的响应调整，而人工智能、云计算、物联网等新技术的发展则针对这些问题给出了可用的工具和手段。因此，基于移动互联网环境下企业积累的消费者数据资产，在政策、资本、技术，尤其是消费需求的倒逼和驱动下，供给侧数字化和智能化升级势在必行。对于企业来说，数字化和智能化转型的价值在于提高收益、增加和消费者的互动交流、降本增效、提升品牌形象、提升消费及使用体验、提高产品增值空间等。

从2017年人工智能技术改革开始，诞生60余年的人工智能开启了“第三次浪潮”。短短两三年里，人脸识别、语音识别、自然语言处理、大数据分析挖掘……人工智能的威力已经溢出高校科研的范畴，开始在安防、金融、零售等场景发挥威力。

作为智能世界的新型基础设施，AI、5G、智能边缘和云计算等行业转折性技术将加速数字经济腾飞，为新业务的增长带来巨大发展机遇。如今，AI及数据分析为金融、健康医疗、工业、通信及交通等多行业客户开启了全新的机遇。据IDC预测，到2021年，75％的商业企业的各类应用将应用人工智能；到2025年，所有数据中将有约四分之一是实时产生的，而在这一庞大的增量中有95％的数据将通过各种物联网（IoT）设备产生。

（文章来源：93913） 人工智能(AI)是全球数字现实市场创新的关键驱动因素，其中包括沉浸式技术，如虚拟现实(VR)，增强现实(AR) ，混合现实(MR)和人工智能(AI)本身。各种报告预测，在不久的将来，诸如5G，人工智能，边缘计算和机器人技术等技术的进步有望改变增强和虚拟现实的体验。