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5 月 25 - 27 日，在杭州，上千名志愿者、出品人完成了一场为年青人举办的大会。按照发起人阿里巴巴技术委员会主席王坚的说法，2050 是一个年份，不太近，充满想象，也不太远，我们都能活着看到。 在第一次听到「让世界离年青人更近，让年青人离世界更近」这样的办会理念时，我们想起机器之心用前沿科技内容聚合的全球 AI 青年，从在象牙塔里研究技术到毕业后面临创业、择业的选项，他们不仅应该关心技术走向，也需要了解因为这些技术的创新促成了产业正在发生的商业变革。 而那些被我们报道过的 AI 创业公司，大多恰好处于成长周期的少年或是青年阶段，如何生存和发展也同样是他们心头大事。 在 2050 大会上，机器之心发起了一场以《AI 技术公司的活法和前景是什么》为主题的论坛，云从科技、体素科技、深瞐科技、声智科技、一知智能和 Udacity 分别谈了谈 AI 技术如何才能「落地为安」。以下为第二支演讲视频——一知智能创始人赵洲《巨头之下，NLP 公司的生存之道》： 要点速览： NLP 落地场景其实非常多，无论是 to C 端还是 to B 端。但可做的事情这么多，到底哪些适合我们这样的创业公司来做，哪些不适合，哪些适合我们团队的基因来做，哪些不适合我们团队基因来做，是非常值得思考的问题，尤其是在很多巨头入场的情况下。 实际上，智能客服的场景非常复杂，因为智能客服要对每一个商家、用户提供不同的服务，回答不同的问题。往往是在每一个垂直领域，都要建一个知识图谱，而它的场景又非常复杂，加上通常情况下用户的问题也非常难，因此它定制化程度也非常高。但在目前 NLP 技术水平下，这些服务可以做到 70 到 80 分，而往往用户在这个场景下的要求是 90 分。 我们不但做 NLP 和外呼的算法推进，也做 CTI 的集成开发，就是打通从电话和计算机的服务发挥硬件的作用。软硬一起推动，能帮助我们入场时设立一个比较高的门槛。尤其是巨头已经开源了很多公开算法，开源平台可以进行免费调用的情况下。 创业公司要生存，首先是要保持技术的先进性，起码是在第一梯队上「跑步」，虽然在硬件、服务、GPU 、运算设施上，巨头会比我们创业公司多 10 倍或者 20 倍，但是我们的算法和工程能力依然是要跟巨头保持在同一个维度。 在巨头环绕的情况下，我们首先琢磨的不是把业务线铺大，或者是建立一些算法平台支持各种应用，而是把一个场景做扎根，提高用户粘性，实现率先领跑，能跑多远就跑多远，能跑多快就跑多快。 赵洲： 大家好，我是赵洲，非常感谢机器之心给我一个机会来分享一下我们的想法，当然了这是个命题作文：巨头之下，NLP 公司生存之道。 当然这是我们创立这个公司的第一课，我们也是会非常严肃的考虑这样的一个问题，就是说现在非常多的技术，已经可以公开来进行调用了，那么我们这类 NLP 技术公司如何做到差异化，如何生存下去，是我们长久以来一直在思索的问题。 NLP 落地场景非常多，无论是 to C 端的还是 to B 端的，我们发现可以做的事非常多：可以做技术服务，包括像智能机器人，智能车载、智能家居等。 但到底哪些适合我们这样的创业公司来做，哪些不适合，哪些适合我们团队的基因来做，哪些不适合我们团队基因来做，都是非常值得思考的问题，尤其是在很多巨头入场的情况下。 总体来说，NLP 的场景应用可以分为 C 端和 B 端，C 端直接是服务于客户的，像智能手机包括穿戴设备，它对用户的体验和满意度的要求非常非常高。服务于 B 端，做得最多的是智能客服和呼叫中心。我们可以看到，现在很多 NLP 公司主打就是做智能客服，给不同垂直领域提供不同的客户服务。 我从学校走出来，会更关注于自然语言处理的一些技术。我们来看一下它的本质是什么？ 它的本质就是语音理解，语音理解的 task 是非常困难的，跟之前的视觉包括结构化的视频到非结构化或者跟之前的语音，是非常有歧义性的。因为人对同一个表述、同一个意思会有不同问法，人的表述是多种多样的，那么如何把不同的表述映射到同一个表示中，这是个非常非常难的一个问题。 比如，要在有些书本上面进行搜索。目前语音理解最新的技术可以做到，给出一本书，我们可以问它书里面的一些话语，比如说恶性群体斗殴是关多少年？它可以直接返回一个答案，这个就叫阅读理解。 （责任编辑：晨鸿） |
