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软硬结合AI加持?智能硬件独角兽的求生之路

从人工智能(AI)概念诞生以来,随着理论和科技的日益成熟,AI的应用领域在不断扩大。基于AI的智能硬件产品也在飞速发展,从可穿戴智能设备、智能车载,到智能家居,AI已走进我们生活的方方面面。

AI人机交互体验赋能可穿戴产品

根据IDC预计,2018年全球可穿戴设备出货量将达到1.25 亿部,较去年的市场总和增长约 8.5%。以可穿戴设备为例,智能手机、手表、耳机已被大众熟知并应用了。AI行业的独角兽——出门问问,是一家以语音交互和软硬结合为核心的人工智能科技公司,其副总裁、可穿戴事业部负责人林宜立在近日的采访中提及,面向消费者的智能软硬件产品中,出门问问的智能手表TicWatch已是全球领先的AI可穿戴品牌。

截至目前,出门问问业务营收已经有 50% 来自国际市场,亚马逊数据显示,黑五北美亚马逊智能手表畅销榜单中,前三名分别是 Apple Watch、Fitbit 和出门问问。

智能硬件企业的核心优势

在早鸟学堂的采访中,出门问问林宜立总结:出门问问的核心优势在于自主研发的全栈式AI语音交互核心技术,和业界领先的软硬件结合研发能力。核心技术的自主性,对各个环节间端到端的调优更有助益,非常有利于企业去做深度的创新和探索。

“核心技术的优势已经让出门问问在AI科技领域的发展具备独特性和优势。时间上的领跑优势则让公司不断地保持迭代和扩大,这便是我们的生存之道。”

实际案例分享: 出门问问最初只做AI语音助手这样的应用,当公司快速扩展到可以做操作系统时,这样的能力扩展就挡掉了一群人。当别人开始做AI和软件的时候,我们公司又开始研发做硬件,这就又挡掉一波人。如今公司智能手表已迭代到第三代,在这个时间差就决定了我们做出来的产品,会更易被客户接受。我们在国内和海外其实在市场份额和用户的满意度上,已经跻身到全球的前三四名。

那么,如有新的竞品要进来,它便需要花时间。而后来我们也在持续的迭代,比如在最新的TicWatch Pro上面,做了很多的软件结合创新。像我这个手表双层屏,我们有一层屏幕是LED液晶显示,非常省电。同时强光下的视角可视度非常好。同时它下面有一层OLED显示屏,这样的一个双屏,里面的双系统使得我们手表不仅具有良好的可视性、可读性。同时它的续航能力也获得了极大的提升,最长可以用到一个月。

那像这样的软硬结合的迭代创新,就是我们在持续扩大优势。用户也会更愿意买我们的手表,更愿意去传播,会有更多的机会去用到我们的AI,所以这些就是滚动起来的竞争优势壁垒的建立。

林宜立认为,一个行业的发展,肯定有若干个驱动因素。而技术、产品、资本和竞争驱动是出门问问打造竞争优势的因素。

除了这些竞争之外,还有一种能够让用户更加乐意的方式,那就是有更多的优惠活动。

智能硬件行业洞察

现状:AI 硬件是一个新兴的市场,目前行业也处在快速发展的阶段,而技术的发展已经跨过初级门槛,大规模的AI应用正在不断涌现。智能硬件的接受路径,从北美欧洲渐渐扩散到中国以及更多发展中国家。

而消费者对于这个市场的认知还不是很清晰。机会:对于创业者来讲,拥有AI智能硬件产品的国际化能力是入围赛道的机会。

挑战:在已有巨头入局的情况下,如何生存和破局将是新入局创业者们的一大挑战。

语音交互的领跑者

出门问问作为一家AI创业公司来说,它能够生存且成功的核心是AI技术和产品。

AI语音交互的持续领跑得益于以下几点

第一,公司能够持续用算力去优化并训练模型;

第二,技术和产品能够触达到用户端,能真正跟用户互动,了解用户需求,并对模型的好坏做出判断并持续优化;

最后,海量的反馈数据能够反哺给模型,能够持续地优化和迭代,这是一个重要的动态的闭环。

对于AI算法训练来讲,深度学习、神经网络学习、机器学习这类技术,对算力的要求很高。所以像出门问问的模型训练,也用到了很多像GPU芯片、 IPU芯片等先进的训练工具,是确保高效地训练和优化模型的基础。

另外出门问问会通过软硬结合的方法,去落地用户场景。

比如语言模型是支持离线搜索的,当你的车没有网的时候,也能听懂你的指令。这就要求把训练出的算法和模型能够优化到最小,并能放到汽车的车机端。

强大算力是高效训练和优化AI算法的保证,强大的算力需要戴尔工作站的支持。现在就与直销客服联系,平安夜有好礼。

C端经验和技术助力B端业务快速扩张

由于在C端已经积累了大量的经验和技术,团队也很成熟,所以出门问问能够快速捕捉用户和B端的需求并快速执行,保证良好的用户体验。

对于B端的产品和服务,林宜立说到公司未来的方向。

第一,提供一套软硬结合的AI芯片给合作伙伴。像很多创业者,可能想做智能软硬件的产品,并希望有语音服务。那么该芯片和语音的技术,就能快速地做出款优质体验的产品去服务特定行业的客户。

第二,将语音交互技术给行业客户去提高他的生产力和用户体验,并节省成本。比如给到金融行业的反欺诈解决方案,它便能通过AI大数据的算法,主动的去打电话给用户,做一些简单询问,并确保用户信息的真实性。类似这样的方案,都将是B端业务的重点。