Nuance是2014年开始跟华为进行合作的吗?那么跟中国本土其它企业,比如跟汽车企业的合作是什么时候开始的?除了荣威,还有什么其它项目?
如果计入文本输入方面的合作,我们跟华为合作时间已经快8年了,并不是2014年才开始的,只不过涉及语音的相关合作是2014年才开始的。第二个问题,我们跟中国本土企业的合作很早就开始了,这四年针对中国市场已部署了专门的研发团队,如提供混合的方案——本地+云端,因为中国的网络没有那么发达,不是每一个地区都有4G,也有的地区根本没有信号,加上中国的流量数据费用比国外贵,在这种情况下,混合方案对国内的消费者很有必要。最后一个问题,我们几乎跟全球领先的汽车公司都有合作,包括宝马、上汽、吉利、奔驰等,合计约有14,000,000 多万辆行驶在道路上的汽车使用了Nuance 语音技术。
在2016和2017宝马汽车上,Nuance用到了一个多乘客的交互解决方案,让驾驶员和前排乘客能够宝马互联车载信息娱乐系统进行交互,这一方案仅限于驾驶员和前排乘客吗?
从技术上来说,多乘客的交互解决方案主要是用于实现不同的人在不同的位置上说话,系统能够识别谁在说话,从而把其它人的麦克风给关掉。因此,从该解决方案本身来讲,并不限于前排还是后排人员,而是取决于车商要放几个麦克风,要开发什么样的应用。
Nuance的语音识别技术更偏重数据的积累还是新算法的开发?它们的贡献率各自大概是多少?
由于每个阶段贡献的程度、来源都可能会不一样,所以我很难直接回答到底是数据贡献大还是算法贡献大。我只能说,数据是一个持续的过程,而算法有时候会有一个好的算法,能够提高很多,但有的时候修正的相对比较少,因为如果系统性能的起点比较低,算法提高了,可能会感觉系统算法很好,但如果系统本身性能很好,后面算法的改进程度就会相对小一点。所以对我们来讲,只能说数据和算法同样重要。
Nuance满足了车与车内人、车外人、停车场等之间的交流沟通,这么大的信息量,是不是需要一套机制来保证信息不被泄露?
信息的泄露其实有两个层面的问题,一个是车内系统的问题,还有一个是数据保护的问题,其中在第二方面——数据的保护和数据的使用权限上,Nuance跟其它公司相比,无论经验方面还是内部的过程方面,都会领先很多。我们有一套非常完整的数据保护、数据使用权限系统,该系统已经被用在银行系统上面,美国的医院也有用到。
我们知道AI有自主学习的能力,那么通过AI Nuance的语音技术是不是能够学习中国所有地区的方言,并对方言形成理解和认知?
方言从某种意义上来讲是一种新的语言,因此可能会比较难一点,更何况中国的方言还有一个很大的问题——没有书写语,所以学习起来困难更大,但并不是说完全不可能,其实我们现在已经有计划了。
目前Nuance有B2C的业务吗?或者说未来在全自动驾驶时代,当车载语音技术成为汽车的一种标配的时候,会考虑B2C的模式吗?
Nuance没有考虑B2C的商业模式。Nuance作为一个快速成长的公司,在过去20年里并购了近90家公司,这90家公司里可能有几个是B2C模式的,如Nuance 的Dragon NaturallySpeaking 盒装语音识别软件,就是直接对应消费者的B2C模式。但是Nuance公司的策略是B2B,我们主要是提供技术解决方案,帮助电信、金融、汽车等行业各种各样的企业更好地进入这个时代,而不是去建立一个B2C的产品,目前我们也没有计划去改变公司的策略。
刚刚介绍说在整个市场上Nuance所占的份额很大,已经具有领先的优势,并且后面要继续保持这种优势,那么Nuance以后要保持这种优势的信心来自于哪里?
信心来自于创新,具体来说有四个方面:第一,在核心技术上面我们有足够的投资。以中国为例,之前我们在中国的研发中心只有北京和上海,今年我们在成都也开设了新的研发中心,从年初到现在已经有60个工程师,到2018年之前争取有200个工程师在成都,使成都成为集团重要的据点。第二,我们有自己专注的领域,而不是所有的东西都做,甚至有些东西我们可以跟竞争对手合作。第三,我们提供端到端的解决方案,而且很专注于给我们的客户提供服务。第四,全球的人才跟中国市场的人才形成一个团队,大家一起做研发。
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