资本寒冬下，人工智能公司变现难、融资难的问题凸显。
近日，在第八届全球深商大会暨光明科学城大会上，科大讯飞高级副总裁杜兰接受时代财经等媒体采访时呼吁各界为人工智能开放应用场景，共营鼓励创新的环境。
“疫情给我们的未来带来很多不确定性。一个人工智能公司要想真正地常青，需要去解决社会刚需问题，比如医疗、教育。”杜兰透露，陪伴机器人是科大讯飞未来主要投入方向之一。
元宇宙大规模应用非常有价值
面对疫情、战争等不确定因素，杜兰剖析了科大讯飞未来在前沿技术研发上的主要方向，一是用人工智能解决社会刚需，二是研究人机协同、人机耦合。
动态 | 俄罗斯莫斯科大学学生会计划在6月份试行区块链电子投票:据Cointelegraph消息，莫斯科当局正计划在2019年6月下旬的大学学生会选举中试行基于区块链的电子投票，建立该市市长选举可能下一步适用的方法。该项目将在莫斯科信息技术部（DIT）和莫斯科市选举委员会（Mosgorizbirkom）的支持下进行测试。DIT副主管Artem Kostyrko透露，试点项目的技术规格将于5月中旬提交Mosgorizbirkom审批；一旦必要的立法获得通过，委员会批准规范，DIT将公开启动该项目。 莫斯科市议会今年2月首次提交一项在电子投票系统中使用区块链的法案。4月下旬，俄罗斯国家杜马一读通过法案，允许莫斯科市杜马在9月8日的选举中进行此类电子投票。莫斯科市杜马计划用分布式分类账技术（DLT）保护电子投票的过程和结果。[2019/5/7]
“未来，每个家庭都会有陪伴型机器人。”她举例说，可以让机器人像宠物一样陪伴孩子快乐成长，外国还有机器人能帮助行动不便的老人独立行走。但这里仍有许多需要攻克的技术难点。
动态 | 韩国延世大学和浦项工科大学将试运行“区块链校园”:据韩联社4月1日报道，延世大学和浦项工科大学将试运行“区块链校园”。浦项工科大学1日表示，将从4月份开始试运行全体成员都参加的“区块链校园”。延世大学的学生数比浦项工科大学多，因此计划在今年下半年开始试行。两所大学为了确保在区块链领域具有先导性的研究力量，计划将引入和构建以区块链为基础的系统，设立区块链研究中心，开展区块链教育课程等。浦项工科大学将建立以学生为对象，以区块链技术为基础的开源知识信息共享系统和投票问卷系统，知识信息共享系统将公开学生制作的知识内容，优秀的内容将给予虚拟货币奖励。学生们将可以在校内食堂等场所使用这些虚拟货币。浦项工科大学计划以后与延世大学共享该系统，将其发展为“共享融合知识中心”。浦项工科大学计划，如果这两个系统成功落户，将以区块链条为基础，引入学生证、证书发放、捐款管理系统等。延世大学今年也将公开区块链平台、区块链共享知识平台和电子点名簿系统。[2019/4/2]
在杜兰看来，机器学习技术也能解决社会刚需，让机器人学习最优秀的人类专家，为普通人赋能，帮助孩子实现个性化学习，这也是值得不断开拓的领域。
动态 | 积微物联与电子科大等机构合作 项目包含区块链研究所:据四川日报消息，成都市青白江区积极推动积微物联积极创新运营模式，与清华大学、电子科大、浙大网新、阿里等科研机构和行业巨头开展深度合作，共同打造四川省工业大数据创新中心、西南首家区块链研究所等项目。持续开展共性、关键技术攻关。[2018/10/10]
“未来一定是虚拟世界和现实世界相互融合，那么人机协作就是必然的。”她说道，脑机接口、人机协同技术在未来或将不可缺少，这也在公司的未来发展规划中。
人机交互系统是通往元宇宙的入口，杜兰还分析了元宇宙，她希望未来元宇宙能将虚拟世界和现实世界相结合，人在虚拟世界中可以指挥现实世界中的机器人完成任务。
“未来元宇宙会从C端的社交娱乐起步，但是一定会在工业、农业领域得到大规模应用，这才是非常有价值的。”她认为。虚拟人是元宇宙的表现形式之一。
人工智能技术应用需要三大条件
在当前的资本寒冬中，诸多人工智能公司变现难、融资难，有的甚至股价暴跌。它们的人工智能技术大多没有实现大规模应用。
人工智能公司如何实现技术的大规模应用？她认为，想要大众感受到技术红利，首先要有真实可见的案例，从个案做起，跑通每条路径，把技术问题都解决掉。
“要将技术发展到一定的程度，首先我们要了解技术的边界。” 杜兰接受采访时表示，目前，实现成熟的产业化应用的技术包括语音识别、视觉识别，围绕这两项能力拓展落地方向。
杜兰分析称，第二点，企业要有大规模复制推广能力。
第三，要用实际数据证明技术的使用成效，比如人工智能帮助孩子个性化学习，就要有数据证明学习效率提高了，接受素质教育或者参加校外活动的时间变长了。
“技术进步需要时间，应用也是一样，要踏踏实实一步步去走，不断地浇水和施肥，等待它生根发芽，这个过程是必不可少的。”杜兰表示，从业者需要热爱，还要有坚守。
对于人工智能的深度学习能力，杜兰表示，要把黑盒变成白盒，意思是，大量数据输入后，输出结果的过程能够被解释，为企业带来更多发展的能力。她举例说，机器批改作文，不仅要做OCR文字识别，能识别手写体，更重要的是理解作文意思，未来司法卷宗、病历的识别都需要机器的理解能力。
再以性别识别为例，她表示，当前人工智能要识别图片上的人是男是女，需要人为输入大量图片，机器会自己总结得出结果，过程中，人并没有告诉机器男女分别有什么特征。
当黑盒变成白盒，杜兰认为，人需要输入的数据越来越少，而机器的判断会越来越准确。未来，智能机器理解能力的突破技术会应用到产业上。
来源：元宇宙之心
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