技术、应用和产业。
云知声董事长/CTO 梁家恩博士与多位云知声技术专家向深圳的合作伙伴、行业人士全面的秀出了全栈 AI 硬核技术，并与多位嘉宾，剖析了 AI 技术在酒店、车载、教育等领域的应用及落地。
他表示，在 AI 大潮退去之后，技术的产业化能力成为了决胜的关键。技术如果不能解决产业问题，那么技术将化为企业“炫技”的产物。基于此，梁家恩博士将云知声的 AI 哲学概括为“全栈”和“硬核”。
“全栈”包含了全栈 AI 技术能力和全栈 AI 落地能力两个维度。经过多年的发展，目前，云知声的 AI 能力已经超了单一的语音技术，覆盖了 Atlas 机器学习超算平台，信号、语音、图像、文本的感知和表达能力，知识、理解、分析、决策等认知技术，并朝着多模态人工智能系统方向发展。同时，云知声通过将能力封装在自研 AI 芯片之上，打磨了“云端芯”一体化产品体系，推动 AI 技术在家居、车载、儿童、教育、医疗、金融、零售等多个领域实现落地，实现了从 AI 技术到产业应用的生态闭环。
云知声 AI Labs 技术专家关海欣表示，解决远程语音识别的关键在前端信号处理阶段，解决回声、混响和噪音 3 大核心问题，以确保设备可以准确识别到用户指令。目前，云知声在回声消除、混响抑制、噪声处理等方向均已有成熟的技术方案，相关技术指标均达行业一流水准。另外，未来远程语音识别还将呈现 DSP+DL 结合、分布式拾音两大趋势，对此，云知声也已经展开了相应的技术部署。
在对话阶段，围绕更加自然的人机交互，云知声打造了流式交互、语用计算与知性会话 3 大硬核能力。云知声 AI Labs 技术专家单波介绍到，流式交互最大的特点是在多轮对话免唤醒，大大的提升了人机对话过程中的流畅程度；语用计算则是将人机对话内容放置到对应的语境中，让设备准确的理解人的意图；最后，知性会话则是通过将知识图谱应用到人机对话过程中，让设备准确的响应用户的问题。
在大数据、深度学习、超算平台的加持下，人工智能底层技术将冲破阀值，带来成熟的体验，在技术和需求的双重推动下，人工智能将迈入发展的黄金阶段，并掀起新一轮的 AIoT 产业变革。在下午的「智能+」分论坛中，云知声副总裁康恒、云知声 AIOS 架构师郭洪光、与携住科技、同行者科技、金鹰卡通、三诺声智联等多位合作伙伴，结合实际案例，深入探讨了 AI 技术的在酒店、汽车、儿童和音箱等场景中的应用。
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