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家電配備智能語音這件事,科大訊飛怎麼看?

AWE 2019上,科大訊飛重點推出了其智能家電解決方案,包括空調解決方案、馬桶解決方案、煙機解決方案,這看似是為了符合AWE的調性,其實也反映了2019年智能語音賦能家電行業解決方案的一個趨勢。為何會入局家電領域,在AWE 2019科大訊飛展台上,科大訊飛智能硬體平台總經理張陳闡述了科大訊飛的思路。

家電廠商走向智能語音,需求更需深度挖掘

通過前期諸如智能音箱等消費電子產品對市場的教育,隨著整個市場對AIoT,對智能語音技術的認知度的不斷提高,家電廠商開始入局。

「在傳統家電企業,前幾年的智能語音技術更多是一些概念,但是到2019年,各家基本上全系列開始應用圖像、語音技術,並開始大規模量產。」張陳表示。也因此,科大訊飛今年首次參加AWE展,並重點推出了其智能家電解決方案。

針對家電對麥克風陣列的應用,張陳認為,智能家居不同場景對智能語音技術的應用有不同需求,從距離上來講:

  • 單麥克風,可以達到1米的傳輸距離,適用於近距離交互場景;

  • 雙麥克風,可以達到3米的傳輸距離,適用於一些中型應用場景;

  • 四麥克風,能夠達到5米的傳輸距離,相對更適合搭載高端平台,用於大型卧室、客廳等場景。

雷鋒網也注意到,科大訊飛帶來的四款解決方案中,其中,煙機解決方案和空調解決方案應用的是雙麥解決方案,風扇解決方案和馬桶解決方案應用的則是四麥解決方案。「科大訊飛可以為家電廠商提供在線+離線混合四麥克風、在線+離線混合雙麥克風等解決方案。」

當談到科大訊飛為智能音箱等消費類產品和家電類產品提供的智能語音控制方案是否有所不同時,張陳告訴雷鋒網,「我們針對互聯網產品和家電產品提供的解決方案是相同的,不同之處在於家電產業的應用需求需要我們做深度挖掘。」


智能語音技術加入後對功能和成本的權衡,對於家電廠商是很嚴肅的事情。因而,家電企業更多需要的是貼身服務,深度挖掘需求。

值得一提的是,此次科大訊飛也與海爾、九陽聯合發布了帶有語音功能的智能冰箱和智能電飯煲。

家電配備智能語音這件事,科大訊飛怎麼看?

打開今日頭條,查看更多圖片科大訊飛從做語音到做連接,需要提供從前到後的服務

在現場展示的模塊中,除了雙麥、六麥麥克風陣列外,雷鋒網也看到科大訊飛有展出雙麥WIFISOC模塊。張陳表示,科大訊飛從核心技術(語音)向後延展,已經進入連接領域。「這主要是因為只有提供從前到後的服務,才能將產品做好。」

家電配備智能語音這件事,科大訊飛怎麼看?

張陳以電視解決方案為例,介紹了科大訊飛向後延展能力,做連接的必要性。

「從科大訊飛角度來講,我的前端語音交互肯定匹配我後面的內容會更流暢,例如科大訊飛做電視解決方案,《羋月傳》新上線時,我們需要實時地跟進,將其中的特殊用語快速優化。然後用戶談《羋月傳》的時候,科大訊飛的語音系統才能識別出來,所以這其中是有提供從前到後的服務的需要的。」

在2018年的「1024開發者節」上,科大訊飛發布了IFLYOS開放平台,正式提供設備接入以及聲學等前置能力和內容、技能、智能家居控制等服務接入,將核心能力從交互延展到連接。包括推出的小飛智能音箱極客版,開發者可以通過WiFi ADB 直接連接到音箱,可以應用基於 iFLYOS Android SDK 自己開發的應用程序。

家電配備智能語音這件事,科大訊飛怎麼看?

現在已經過了認知,進入大範圍應用階段,所以要拼那一兩個點。

現在市場對智能語音的應用已經過了認知,進入大範圍應用階段,所以要拼那一兩個點。

以智能音箱為例,現在的應用仍處在聽音樂、查信息階段,大家在講的家庭中心的概念還尚難達到。「當智能語音真正成為用戶生活中的痛點時候,用戶追求的必然是極致體驗。」

張陳以智能語音輸入法的應用為例。

「現在的(智能語音)輸入法大家很容易做到95%的識別率,但就是95%和98%的差別決定了用戶最終選擇。例如,用戶在微信中輸入文字時,輸入一百個字,95%的識別率可能會出現兩個錯別字,98%識別率可能只出現一個或者沒有,這在體驗上的差別意味著你需要改兩次,還是改一次。當用戶通過語音輸入一段文字,出現錯誤意味著需要移動游標進行刪改,改兩次和改一次這種細微的體驗差別還是很大的。」

無論是做模組,還是做連接,張陳表示,科大訊飛在裡面核心的東西還是軟體演算法。「截止去年年底,我們現在的軟體演算法已經可以支持29個硬體平台。」

據雷鋒網了解,2018年4月,科大訊飛發布MORFEI智能家居生態,同時,在2018年10月,科大訊飛在1024開發者節上宣布全面開放輕量級開發框架MORFEI Core。

此外,智能語音作為現在基本功能較為成熟的技術,也已經逐漸應用到包括家電類各類設備中。相對於家電對智能語音的應用又可分為(控制)功能型和信息型,基於這兩類的應用此前在消費類電子產品中已經得到一定驗證和優化,因此轉而擴向家電陣容也並不難。至於在家電領域能夠深度挖掘出怎樣的需求,以及獨特功能和應用,現在行業也仍在探索。

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