——访科大讯飞股份有限公司高级副总裁杜兰

智眼看5G

科大讯飞股份有限公司(以下简称科大讯飞)高级副总裁杜兰对此深以为然。“今年的新冠肺炎疫情，让大家真实感受到人工智能离人们的生活越来越近。”她说，“人力也有忙不过来的时候，以及会受到一些限制，此时机器能够做大量人力所不能及的事情，因为特定场景的出现，人工智能就发挥出作用了。未来，5G和人工智能将像人们生活中的水和电一样，无处不在。”

但她也指出，在5G全新的赛道上，从加速落地到逐步成熟，实现产业化应用，还需要数年时间等待，“这取决于技术成熟度”。

人工智能迎来极好发展机遇

疫情期间，人工智能在医疗领域显露出了强劲的能力。武汉3天内完成900万人的大排查，如此“硬核”操作的幕后功臣少不了科大讯飞智医助理电话机器人。它不知疲倦忙碌着，一小时打10万通电话，一两分钟形成一个问卷。“新冠肺炎影像辅助诊断平台”在3秒内可完成一例新冠肺炎患者辅助诊断，阳性病例全召回，病灶召回率达到90%。

“特殊时期，人工智能发挥出了关键作用，但其前提是我们的产品和技术已经做好了储备。”在杜兰看来，人工智能的发展是这样一个过程，开始的时候它并不会让人感觉是“雪中送炭”的事物，可一旦有外部因素催化了这个过程，且让大家看到它所带来的更加美好的生活，典型的应用场景就会出现。

5G时代，杜兰十分期待。“作为通信的一个基础设施，5G具有极高的速率、极大的容量、极低的时延，这三大特点将会给未来人工智能的实现提供技术保障，带来更多的想象空间和应用场景。”她指出，4G之下，“人”和“物”之间的交互较多，而5G的交互方式则不再局限在“人”和“物”，而是延伸到“物”和“物”之间都可互联互通，从而形成新的应用模式和创新。在“万物互联”时代，智能语音就是人们实现交互最重要的入口。

“目前，人工智能一方面应用于C端，改变了个人消费者的一些生活方式;另一方面，对于行业应用的改变大家也在慢慢接受中，比如智能车载信息系统。”杜兰指出，“非智能时代，不可能产生这么多应用。现在有了5G快速通道，诸多想象都可变成现实。5G助力下，人工智能将迎来极好的发展机遇。”

5G实现产业化应用仍需时间

“对于5G，确实目前已经处于期望膨胀期的顶点，因为大家对它的想法很多。但这项技术要走向成熟，实现产业化应用，还需要时间。”深耕人工智能行业多年，杜兰观察到从早期市场到形成未来主流市场之间，需要跨越鸿沟，“在人工智能时代，很多高科技领域必须靠技术创新，而任何一项原创性的技术，从研发到最后规模化生产至少5至10年”。

杜兰特别提到了核心源头技术创新的重要性。“我们强调‘顶天立地’，‘顶天’就是把技术做到全球领先，‘立地’则是通过技术实现大规模产业化落地。”杜兰说，最近3年，科大讯飞已参与或主持制定了9项已发布的国家标准，先后成立了语音及语言信息处理国家工程实验室、首批国家新一代人工智能开放创新平台、我国首个认知智能国家重点实验室。

不久前，科大讯飞与鹏城实验室达成合作，双方在构建智能语音语言技术创新平台、联合攻关关键技术等方面合作。在这次的2020世界5G大会上，科大讯飞还将和琶洲实验室签约合作，在粤港澳大湾区进一步深耕基础研发。

技术的成熟，离不开行业的共同努力和呵护。“我们的发展战略是‘平台+赛道’。平台是把核心能力开放出来给开发者使用，赋能开发者，形成产业的共生共荣，目前已更新到334种能力。搭建这样一个产业的开放生态，不是一蹴而就，至少需要5—10年。”杜兰表示，在行业发展中，企业本身也会选择进入重要的战略赛道，比如教育、医疗、智慧城市等。她同时透露， 因看中粤港澳大湾区的应用丰富、产业集聚，具有突出的示范效应，科大讯飞把一些基础性、前瞻性、应用型的研发部署在广州。

新基建带来新场景

今年中央提出了新基建的国家战略，人工智能在此战略下有何发展前景和期待?“在新基建的三大块内容里，包括信息基础设施建设、融合基础设施建设和创新基础设施建设，都能够看到人工智能的身影。”杜兰说，“新基建为什么要‘新’?它就新在这里。不是以前的建桥梁修路，而是要去建信息基础设施、5G基站、人工智能的场景”。

她指出，新基建是数字经济的基础保障，也是产业转型升级的重要支撑。5G、人工智能和云计算，实际上是数字经济的三个技术底座，未来无论哪一方面取得突破，彼此都会相互促进往前走，带来新业态。

最近，杜兰担任了多项创业创新大赛活动的评委，“看了比较多的项目，感觉大家对人工智能的前景还是很期待。”“现在国家的创新环境非常好，资本助推力量也非常强，有了资本助力，有想法、有技术，你就能够去实现产业的发展。”杜兰十分看好未来人工智能的发展。

“随着5G的普及化，以智能语音作为最重要入口的万物交互对话会变得越来越普遍、真实，未来10年将是人工智能的‘黄金十年’。”她表示，人工智能将会在脑科学方面获得新发展，推动进入人机共存时代。认知智能技术将持续突破，行业应用会不断落地，让机器“能理解会思考”，这会是未来的研究重点方向。