人工智能的下一站：精细化生活场景的智能时代，靠着这份 900 多页的 PDF 面试整理

技术落地场景的“二级跳”

从这次科大讯飞的全球开发者大会来看，过去一年以来，科大讯飞在科技落地到场景方面均取得了不错的成绩，而且呈现出比较明显的阶段性特征。

第一个阶段是通过语音切入各个场景之中。语音交互技术是科大讯飞的优势，通过语音去切入到各个场景之中，可以更加游刃有余应对不同的突发情况。

通过语音技术的切入，科大讯飞现在已经成功渗透了教育、汽车出行、工厂管理、医疗防疫等多个方面。比如科大讯飞最近和造车新势力蔚来达成合作，为其三款车型提供智能语音解决方案，就是向智能出行领域的渗透。

第二个则是以点带面的阶段。通过语音切入领域，然后扩展外延，以语音为基础扩大服务范围，打造适合于多元场景的技术平台，从而提供更加完备的服务和技术支撑。因为和使用场景的重合范围更大，这个阶段也是科大讯飞正在重点发展的。

以教育场景为例，此前科大讯飞在教育场景中很多都是通过语音来切入，比如翻译机、智能故事机等硬件和语音交互的软件，而如今科大讯飞在智慧教育场景中集合了考试、学习、课堂等多个方面，提供一整套的技术平台做服务支撑。

而这也是科大讯飞在疫情期间可以支持超过 2800 万学生 43 亿次语音测评需要的原因，有效解决了语言学习的远程需求在疫情期间出现的一些问题。

同样在医疗场景之中，也体现出科大讯飞这种以点带面的模式，比如从语音问诊、语音随访，到智能医疗辅助平台的突破，使用者可以通过这种平台来满足自己在一个场景之中的更多需求，自然会更加便捷。

通过两个阶段的技术落地，科大讯飞可以更好地将技术落地到场景之中。而将技术融入生活场景之中，才能更理解使用者的需求，提供更加贴合实际的服务。

以点带面如何跑通？

对于企业而言，这种以点带面的模式，需要的是底层的技术支撑足够能打，才能保证在多元化拓宽领域的时候事半功倍。如果底层的技术能力不够，那么在多元化扩张的过程中更容易冒进，也更容易让被拉长的战线功亏一篑。

而对于科大讯飞来说，能够跑通这种以点带面模式的最根本支撑，就是已经开放了十年之久的讯飞开放平台。

根据科大讯飞 1024 大会中公布的数据，如今讯飞开放平台的开发者数量从 108 万上升到了 157 万，开发应用数也从 70 万增长到 93 万。这种平台内开发者和应用的扩充，正在不断将技术触手伸到不同场景之中，也在不断扩大讯飞平台的边界。

平台中的内容能够快速增长，自然是因为平台自身的不断开放，而讯飞平台的开放体现在对众多开发者的扶持之上。

使用者对一项技术和服务能否满意，取决于开发者能否针对使用者的痛点来解决问题，于是平台内众多的开发者就显得十分重要。而科大讯飞在这次 1024 大会上表示将继续深化对开发者的扶持，包含了平台资源、人工智能的核心技术等方面。

这种对开发者的扶持，就是另一种意义上将平台再次深度开放。而这种帮助开发者不断成长的过程，也会给科大讯飞带来隐性的利好。

开放的平台可以提供给开发者

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更好的资源和技术，帮助开发者进一步推出更好的产品，也就是给使用者提供改善生活更加便捷、有效的 AI 技术，而使用者的良好体验也将反哺平台，最终形成一个三方互相促进的良性循环。

开放、多元的双层红利

这种良性循环不仅对科大讯飞有利好，也对整体的 AI 产业有着诸多裨益。

对于科大讯飞自身来说，最主要的是这种三方促进的循环可以助力自身 AI 生态的建设。平台只是内容的集合，而生态可以将内容释放出最大的价值，通过与生态中相关内容的联动，可以起到 1+1>2 的效果。

而生态的成功建设也会对使用者更加友好，使用者可以在一个生态之中满足自己不同场景的多元需求。举例来说，很多人可以在阿里的生态之中进行购物、教育、娱乐、医疗等多种活动，满足多种需求。

阿里的生态吸引了很多的消费者常驻其中，而科大讯飞的 AI 生态同样也正在发挥这样的功效，也可以将使用者进一步稳固在自身的平台之中。

而对于整个 AI 行业来说，这种循环也会有很大的积极影响。

首先这种循环助力了众多小型 AI 企业的成长。通过循环之中的互相促进，小型 AI 企业可以有更好的成长机会，而越来越多的 AI 企业成长起来之后，将会让整个 AI 行业更加多元化，同时也提供给使用者更多的选择机会。

其次也可以刺激更多的企业一起共建生态，向 AI 行业释放更多的活力。可以将每一个开放的平台理解为河流，共同流入 AI 行业这个大海之中，在多方平台的共同作用下，拉动整体 AI 市场的增长。

AI 下一站：精细化生活场景

随着人工智能行业的不断前进，技术也将进一步赋能生活，让人们更加明显感受到“科技改变生活”。

但是用科技改变生活是一个永远没有终点的事情，就像在解决了温饱问题之后，还有更高的追求在前方。马斯洛的金字塔理论是很好的说明，只是金字塔的塔尖部分将会一直向上，人们的需求也不会止步于当下。

更何况正是因为有了解决需求的欲望，人类才有了一直进步的动力。

这也就意味着未来人们对于 AI 技术的要求，不再是仅仅局限于满足简单的日常生活场景了，更加精细化的需求也在等待着 AI 技术的去解决。因为随着人们对于生活场景的划分逐渐精细化，人们对于不同细分场景之中的需求也会同时增加。

举例来说，现阶段的智能家居有时候还是需要人来做很多事情，而自动驾驶技术也很难去应对更加复杂的路况，智能手机的语音助手有时候并不能完全理解使用者的意思。归根到底就是：人们的一些精细化需求还很难被 AI 技术满足。

而这也是 AI 行业即将进入的下一个阶段，如何在生活中更加细节的地方满足使用者的需求。这要求 AI 技术需要更好地融入进细分的使用场景之中，足够贴近生活，足够理解生活，才能满足使用者日益复杂和琐碎的需求。

而在拥抱了生活的细碎之后，AI 技术也可以有充足的准备去迈入下一个新的阶段，继续为人类生活提供服务，释放更大的社会价值。