科大讯飞胡国平:大浪淘沙后,人工智能规模化将是一门持续的生意

近日,科大讯飞高级副总裁、研究院院长胡国平2021全球人工智能产品应用博览会提出,当前数字化浪潮席卷各行各业,人工智能、大数据与云计算等新技术群落的发展,带来新一代生产力下的生产关系变革。

胡国平将人工智能赋能数字化转型比喻为“拿着锤子找钉子”,而其中重点就在于打造依托场景的人工智能数字化应用。

“在财务、会议、生产、营销、客服等领域,目前我们的人工智能技术都有极为广阔的应用空间,助力企业数字化转型、降本增效。”

2021年上半年,科大讯飞财报亮眼,除教育、服务和智慧医疗业务营收稳步增长外,开放平台业务也表现不俗。其中,教育产品和服务业务实现营收17.31亿元,同比增长31.48%;医疗业务实现收入1亿元,同比增长34.21%,;开放平台实现收入12.93亿元,同比增长131.7%。

9月中旬,科大讯飞高级副总裁、研究院院长胡国平在2021全球人工智能产品应用博览会期间接受TechWeb采访。

TechWeb:【关乎企业数字化转型】讯飞之前投入大量精力在教育行业,您提到的数字化转型涵盖教育板块么?还有哪些行业有更好的解决方案。

胡国平:确实,讯飞在教育方面投入较多,积累也比较多,是公司比较大业务板块。我们正因为在教育医疗行业找到了人工智能赋能的价值,所以可以在更多的行业使用我们的企业数字化转型方法论。

眼下,讯飞主要做的协作转型有面向电力、煤矿、工业互联网,与工业智能有关的板块。

对于企业来说,除生产外,还有在营销方面的人工智能赋能机会,类似语音转写、会议记录、AI培训,发票报销、机器客服等。特别是快消品,它本身的营销能力是它现在赖以生存关键,而营销费用投产比高,里面有很多机会。

这些领域较教育更加细分,讯飞用相同的技术和方法论外,要额外做很多工作去挖掘其中价值。

我认为这是一个适合人工智能创业团队参与进来的一条赛道,我们会共享讯飞的方法论,同时提供底层技术和相关平台,来实现更多价值。

TechWeb:【关于人工智能红利兑现的问题】AI行业是否被高估,现在是否有很大泡沫?

胡国平:放到更长历史去看,现在已经是第三次的人工智能浪潮。人工智能的头雁效应很强,且有赋能效应。像2016年阿尔法Go等事件后,有非常多没完全想清楚人工智能的产业价值的投资人、专家开始投身这个方向。我认为这很正常。技术发展中会有一些快速成长并产生泡沫的,之后慢慢收敛、聚焦到更大的价值的过程。

2019年到今天,算是人工智能投资领域低点。2020年随着疫情影响,大家对数字化和人工智能的接受程度和依赖程度又相对增长。

不是因为现在的人工智能企业估值过高,而是在原来那个时间点,过高。

大浪淘沙也好,人工智能价值规模化也好,它之后会是一个持续的生意,需要有信心,需要有坚守,需要有大家更务实的去决策。

人工智能去哪里挖掘价值,刘总(刘庆峰)有专门说过三个落地的标准:一是要有真实应用的案例,要看得见摸得着,不能是实验室的东西;二是要有规模化的产品,讯飞有录音笔、学习机,大家能用得上、看到有效果;三是个要有统计数据所证明的应用成效,目前讯飞在教育领域落实了几百万的错题解决率,从原来50%左右提升到80%左右,几万基层的医生的诊断的正确率,从原来大概78%已经达到92%——用数字说话,它就会朝越来越健康的方向发展。

TechWeb:【关于双减政策影响问题】今年公司半年报业绩亮眼,其中教育产品和服务实现营业收入17.31亿元,同比增长31.48%。在双减背景下,讯飞教育领域的营收增长会不会遇坎坷。背后的逻辑是什么?

胡国平:双减政策有个深层理念,即‘鼓励用人工智能等技术,低成本为学生减负增效’。

首先讯飞所有积累的技术,多数基于校内,以老师为核心,以课堂为核心,本来就是服务公益学校的一些解决方案。

另外大家也看到讯飞推出来的学习机,它通过个性化学习,鼓励学生自主学习,避免了题海战术,可以在减少40%作业时间的情况下,保证学习质量的产品。

整体而言,讯飞教育两个主打业务都是符合双减本身思路的。讯飞今年多款学习产品,从数据上看都取得了非常不错的正增长。

TechWeb:【关于受芯片短缺影响的问题】讯飞在「GBC」三端都有布局,今年公司C端产品占总营收比重增长,然后随着芯片等原料涨价,利润会受到影响么?

胡国平:确实会影响,我们需要提前备料,包括锁定一些芯片。现在确实会有更多注意力在芯片供应链上。

讯飞通过技术、品牌商的额外的优势,使得我们在产品的技术的竞争力上,并不会因为硬件芯片层面而导致竞争力下降,目前我们在整体业务上的增长也是比较符合实际的。

TechWeb:【关于传统学习机品牌】类似步步高等传统学习机,会消失么?

胡国平:传统学习机有可能会消亡,但也会有转型机会。就像手机一样,传统手机会消亡,但是智能手机还是会演进。

从技术演进的角度来说,带人工智能且基于用户的数据学习机一定会大行其道,会成为越来越标配产品。

(完)


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2021-09-30
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