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行業認知智能

我們知道認知智能相對于以上語音圖像等感知智能其實難度更大。在過去幾年，訊飛在向教育、醫療、政法等行業的認知智能取得了不錯的進展。以醫療認知為例，我們在2017年11月份，醫考機器人以456的高分通過了國家職業醫師資格考試。

在接下來的時間里面，我們基于領先的核心技術，深入到醫療輔診的各個核心的剛需場景，去解決實際問題，推出了我們的智醫助理的產品，并結合我們的各個場景、各個的數據去進行迭代的優化，花了大概兩年左右的時間，實現了從核心技術到應用落地、再到大規模價值兌現的過程。

具體來看，我們可以看到在智能分診、病歷、質檢等醫生看病的核心場景，我們的核心指標有了大幅度的進步。我們針對基層醫療機構的復診合理率從70%提高到90%以上。同時我們相應的產品成果也在全國11個多省100多個區縣，形成了大規模落地的根據地和案例，相關的復診次數使用超過8000萬次。

同時，我們還在多個行業持續取得新的進展，例如在教育，我們今年全面升級了面向多個學科的以人推題的方案，滿意率超過95%。我們在政法行業的刑事輔助判案系統，也向民商事去拓展，節省了20%以上的人力。我們面向金融領域的要素審核，準確率達到95%以上，審核效率提高30%。

我想行業認知智能之所以能持續的突破，既依賴于我們核心技術的持續提升，也依賴于我們對行業理解，以及在此過程當中經驗和數據的積累。

通用知識技術提升方面，我們除了機器閱讀理解的權威評測SQUAD任務當中持續取得突破，今年也在難度更大的多部推理機器閱讀理解和綜合評測能力的GLUE任務上取得了突破。

今年8月27日，訊飛哈工大聯合實驗室以我們自主研發的MacALBERT模型，在這個任務上取得了綜合第一，這一成績代表訊飛在認知智能的通用技術上，持續保持業界一流的水平。

我們也基于這樣的技術，針對中文領域，訓練了業界效果領先的中文模型，并開放給業界，給研究人員提供相關的服務，目前這也是最受歡迎的中文預測的模型之一。

但是，我們看到認知智能的落地和感知智能還是有很大區別的。例如在語音識別當中，如果我有一個好的算法，我可能通過API（Application Programming Interface，應用程序接口——觀察者網注）的方式，很快的就可以讓大家體驗到。但是認知智能，如果要是實現大規模真正應用落地。核心技術只是其中一環。問題定義和持續的迭代優化的方式都至關重要。例如在問題定義當中，場景的定義非常重要，我們需要在熟悉行業的流程，對行業知識非常了解的情況下，做好場景分析，做好整個方案的選擇，再設定合理的技術方法。

舉個例子，當我們要做一個作文評分的時候，我到底是應該把整篇作文一起輸進去，用一個端到端模型的方案來解決，還是分別針對每一個評分點，先評了之后再結合在一起，這些都會影響最終的效果。對行業的認識淺，流程設計不合理，以及技術方案選擇不對，都會影響最終的認知智能的效果。

也正是因為這個原因，目前業界相關的能力一般只能以單點的API能力來提供一些的服務。而我們在各個行業持續落地的過程中也一直在想，能用什么樣的方式可以讓我們的開發者和合作伙伴可以更好地享用到認知智能落地的一些成果。

在認知智能落地當中，我們從行業場景化應用，到核心技術研發，按專門的定義的過程分為了像通用的產品能力、定制應用研究、基礎研究等能力。在這樣的定義之下，訊飛在多個行業落地應用過程中積累沉淀下來的一些共性的通用產品和能力，就可以在不同行業當中的相似場景當中使用。

同時我們也提供了一套相關的工具，讓我們整個互動的門檻變得更低、效率更高。這就是我們今天重磅推出的認知中臺。認知中臺不僅包含了科大訊飛領先的技術能力，匯聚了我們在各個行業的經驗來降低我們問題定義的難度，可以大幅度提升場景定制的效率。

尾聲

今天的技術分享已經接近尾聲了，訊飛科技樹的全景已經展現在大家的眼前，我想從原始的一顆種子發展到參天大樹，科技樹的每一片枝葉、每一個技術背后都蘊含了大量的付出和努力。同時我們也要用科學的方法，合理有序地進行科技樹的構建，這樣才可以既保證科技樹的根基穩固，又保證多個技術職業之間高效協同。

在這里面既有來自于業務場景的實際的技術需求，我們需要快速驗證、持續迭代，也有一些可能暫時在實際場景無法使用的技術。我們要根據技術發展的趨勢和數據的趨勢做出預判，設立合理的臺階，提前布局，一旦試用，就有可能在產品當中實現差異化的優勢。同樣還有一些方向，需要我們數年不懈的努力，不斷的試錯，可能在短期看不到回報的一些前瞻基礎性研究，但是一旦成功，就有可能對數據迭代多個方向，甚至整個科技處產生深遠的影響。

我想就像劉總上午說的，核心技術驅動是AI長期發展的原動力。未來我們也會一如既往的讓科技樹更加茂盛，并通過行業應用反哺，持續的發揮價值。同時我們也一直相信生態的力量，我們一直秉承開放合作、生態共享的原則，一直給我們的開發者提供最好最全的AI服務能力，包括我們科技樹當中一些最新的成果，在技術成熟的時候，我們也會開放給我們的開發者共創筑生態。

不僅如此，我們還希望跟開發者一起共同培育我們的生態科技樹，共同拓展AI能力和方案，并在更多的行業落地應用。這也是我們剛才去開放認知中臺這樣一些平臺的初衷。

我們期待著在這樣一個行業全面數字化、全面AI化的時代在科技樹還有非常多想象空間的時代，可以和大家一起深入各行各業，打造更多有價值的產品和方案，解決更多有意義的社會剛需問題。共創更加蓬勃的筑生態，讓我們一起用人工智能煥新美好生活，一起用人工智能建設美好世界，謝謝。

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