【瞪羚跃起】思必驰：“云芯”战略全面升级，构建全链路语音交互能力
思必驰CMO龙梦竹
伴随各行各业的数字化升级，AI语音市场还有很大的开拓空间。
“除了重视源头技术创新之外，思必驰也十分重视深耕垂直场景。从客户需求中再思考技术衍进路线，不断优化人机交互最终体验。”思必驰CMO龙梦竹接受本刊记者采访时表示。
思必驰2007年成立于英国，2008年回国落户苏州工业园区。经过多年发展，目前思必驰可向客户提供智能语音语言技术服务、全链路对话式AI方案，软硬件一体化方案以及整机方案服务等多种形式，项目对接灵活，落地速度快。
据了解，2020年8月，思必驰已经完成Pre-IPO轮融资，获得珠海大横琴、美的资本、上海交大基金会旗下菡源资产、中信证券投资、元禾控股等知名投资。
2021年3月，思必驰完成股份制改造，正式更名为思必驰科技股份有限公司。
01
重视深耕垂直场景
不断提升市场敏感度
“成立之初，思必驰探索了英语口语教育市场，2012年后，整体方向向移动互联网和智能硬件转移，专注人机交互，搭建对话式AI平台。”回顾思必驰发展历程，龙梦竹告诉记者，十多年间，思必驰不断探索不断深化技术底层研发的同时，也在不断强化场景落地能力。
2014年，思必驰开始专注物联网、车联网领域，并逐渐展开行业和场景深耕，业务场景逐渐覆盖车载、家居、穿戴、电子、办公、医疗等。2017年，推出全链路智能对话定制平台DUI，2019年正式发布自研AI芯片TH1520，“云+芯”战略全面升级，整合全链路语音方案能力与全渠道智慧服务能力，形成了一套解决方案。2021年5月，思必驰还发布了自主品牌“宾狗”，推出针对消费者的智能硬件终端：便携式智能投影仪M6。
“对科技企业而言，保持竞争力的两大关键要素：一是重视源头技术创新能力，二是保持敏锐的市场嗅觉。”龙梦竹说到。
新冠疫情之下，思必驰于业界率先推出疫情防控机器人和电梯声控整机产品“小黑盒”。上线两个月，该机器人已落地全国28个省份121个地级市近800基层社区，累计呼出量逾600万通。
此外，思必驰智能语音电梯“小黑盒”已通过CQC质量认证，实现语音操控实现选层乘梯，成功在清华大学、上海交大、北京西客站、北京南站、金茂府小区、陕西省人民政府、哈尔滨太平机场、上海交大苏州人工智能研究院等地成果落地运行。
随着TWS耳机的普及,为了保障通话效果,耳机上的通话降噪逐渐成为刚需。
思必驰基于耳机产品微小结构、算力存储资源小、噪声场景复杂等产品特性，推出超低功耗的通话降噪算法，满足用户的日常使用。同时，随着在线会议、在线学习的普及，为了保证更远距离、更多人员、更复杂环境的线上通话及线下会议效果，思必驰更升级推出了智能会议终端：会议魔方——一款针对会议、访谈场景的轻便级设备。
值得一提的，传统企业数字化升级风潮下，思必驰从2020年开启数字化门店管理方案，针对线下服务的“安全合规”要求以及劳务密集行业的“人才培训”之痛，提供软硬一体化的拾音、识别、分析、质检一体化综合服务，助力精细化管理。
02
坚持源头技术创新，保持创新力
作为技术驱动型企业，思必驰获得客户青睐的同时，不断在技术层面深耕。
一方面，思必驰顺利通过CMMI-DEVV2.0 ML5级评估认证，标志着公司产品研发管理模式已获得国际标准认可，企业研发过程管理能力、产品服务和质量管理能力处于国内领先水平。
其次，思必驰TTS技术，经过10多年研究积累，在建模方法上，涵盖了从传统的统计参数模型到最新的基于神经网络的方法；对声码器的研究，涵盖了从传统的基于信号处理的方法到最新的基于神经网络的方法。
最后，智能降噪技术，采用传统分离结合深度学习方案，兼顾传统信号处理的保真性和深度学习的非稳态噪声抑制能力，即在很好的去除非稳态噪声的同时保证语音的较小失真，听感更自然。思必驰采用的是自研的极深卷积神经网络模型（VDCNN），利用小卷积核更加精细的局部刻画能力和频率不变性描述，能够更好地在语音模型的内部实现了声学自动降噪的能力。
截至2021年3月31日，思必驰拥有各类已授权的知识产权近700项。
思必驰本身拥有强劲的语音技术研发团队，同时，思必驰坚持“产学研一体化”模式，与上海交通大学联合成立了人机交互联合实验室，为AI产业产出新成果注入源源动力。
2020年，上海交通大学计算机科学与工程系副教授、思必驰上海交通大学智能人机交互联合实验室副主任钱彦旻带领团队研究的“鲁棒语音信号模式分析与识别的深度结构化建模理论与方法”课题，摘得吴文俊人工智能自然科学奖一等奖。
此外，思必驰知识服务团队在中文文本相似度计算方向投入研究，取得了阶段性成果。思必驰语言与知识团队对中文细粒度命名实体识别任务进行探索，并取得阶段性进展：在CLUE数据集Fine-Grain NER评测任务中，思必驰语言与知识团队目前暂列第一。
中文命名实体评测中的出色表现也证明了思必驰在知识挖掘方向的实力。该技术也将应用到智慧医疗综合应用中，包括从大量医疗文献、病历文本和医患对话数据中构建医疗知识图谱，并基于知识图谱辅助语义理解和知识推理，实现医疗知识问答和医疗辅助决策。如智能导诊、智能预问诊、智能诊后随访。
03
精准捕捉行业需求
持续地稳中探索新道路
众所周知，技术企业商业化一定要落地。场景不同，各行业的应用落地也不尽相同。
龙梦竹坦言，在商业化过程中，相对难题，思必驰遇到更多的是新需求。“从技术到方案，不仅需要过程也会伴随应用场景的不断变迁，要做针对性调整。换句话说，发展越成熟定制化能力就越强。这个过程需要企业对智能化发展趋势拥有感知力，以及对AI赋能行业发展的信任。”
就智能语音行业而言，越来越多的应用领域在不断出现新需求和新机会。比如，当下新能源汽车、无人驾驶、智能两轮电动车的发展，正在带动车载语音交互的繁荣。
近两年，思必驰与理想汽车、小鹏汽车、五菱宏光、雅迪电动车等车企建立了深度的战略合作关系。目前，思必驰在车载、家居、穿戴、电子等物联网领域应用经验已经比较充足，但同时在不断加速金融、政务、医疗等新行业场景+AI的应用探索，各个业务场景协调发展，这也是思必驰业务拓展的重点之一。
“这需要语音技术企业能够更加精准的捕捉到行业需求，并调整技术方案，更好地满足企业和用户需求。”龙梦竹表示。
对于未来，龙梦竹表示，思必驰将从两大方面不断深耕，一是研发实力，二是市场行业的敏感度。从更好的业务需求点切入，深化语音技术的应用和影响力。
历经十余年发展，思必驰一直在稳中探索新道路。
END
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