AI從云端擴到邊緣端，對話式平臺得到廣泛應(yīng)用

作者/北京君林科技股份有限公司CTO  Kevin（劉克林）

我們注意到AI有兩個顯著加速的趨勢:

1. AI的部署和應(yīng)用逐步從云端擴展至邊緣端，也就是直接部署運行在客戶端或物聯(lián)網(wǎng)終端，滿足了一定的實時性和安全性等要求。例如：Apple的Face ID, Andriod離線版人臉識別等，這主要歸功于人工智能AI芯片(或神經(jīng)處理單元NPU)在手機上的深度整合及場景落地。它解決了性能和功耗的平衡問題，同時也強調(diào)了軟硬件結(jié)合來完成場景的落地。

2. 對話式平臺的廣泛應(yīng)用。對話式平臺毫無疑問將改變?nèi)藗兣c技術(shù)進行交互的方式。用戶通過語音發(fā)出命令或者問題，對話式平臺進行響應(yīng)并執(zhí)行一系列相應(yīng)的功能。這其中包含了語音識別，NLP等當(dāng)下熱門的AI技術(shù)，同時也體現(xiàn)了AI時代更加自然和人性化的交互方式。

AI在邊緣端的部署和應(yīng)用給終端CPU或者SoC帶來了特定任務(wù)比如圖像識別等更大的計算壓力。這種壓力也導(dǎo)致了AI芯片的應(yīng)運而生，華為的麒麟 970芯片則是一個標志性的事件。它搭載了寒武紀的一款NPU（Neural-network Processing Unit），這款NPU在特定任務(wù)計算時的能效是手機CPU的50倍。我們有理由相信，隨著更多AI場景的落地，AI架構(gòu)的芯片會逐漸成為主流。當(dāng)然，AI算法也會不斷的優(yōu)化，不斷在系統(tǒng)層面進行融入。如何將芯片，系統(tǒng)與算法高效的融合則是AI場景能否落地的一個關(guān)鍵因素。

對話式平臺的廣泛應(yīng)用則會開啟新的交互革命。隨著語音識別和NLP(自然語言處理)技術(shù)的大熱，聲紋識別技術(shù)(識別說話人是誰的技術(shù))也逐漸進入大眾的視野，它將與人臉識別等生物認證技術(shù)一起在安全和個性化服務(wù)領(lǐng)域得到越來越多的普及。目前的語音識別和聲紋識別等語音技術(shù)受背景噪音，多人同時說話等環(huán)境因素影響準確度依然有很大的提升空間。

君林科技是一家專注于音頻領(lǐng)域的高科技公司，提供全球領(lǐng)先的音頻領(lǐng)域解決方案和專業(yè)服務(wù)。憑借在音頻領(lǐng)域的深度耕耘，君林科技在聲學(xué)技術(shù)，無線音頻技術(shù)，聲紋識別技術(shù)，人工智能及大數(shù)據(jù)領(lǐng)域都建立了自己的核心技術(shù)體系。

君林科技的麥克風(fēng)陣列技術(shù)(遠場拾音技術(shù))，去噪聲和混響算法以及高精度，高魯棒性的聲紋識別算法從軟硬件結(jié)合的方式優(yōu)化了整條鏈路，在一定程度上消除了環(huán)境因素的影響，大幅提高了聲紋識別的準確度，從而加速了聲紋識別技術(shù)在智能硬件，銀行保險和公共安防等行業(yè)的場景落地。