文 | 華商韜略 王寒
上個周六,李森照慣例前往北靈山徒步。不同的是,這次他戴上了剛買的訊飛腕式錄音筆R1。
手環形態的R1具備智能手表的基礎功能,支持心率、睡眠監測、消息提醒等功能,同時,還能在不同模式下記錄運動數據。
而使R1與市面上其他產品相區別的是,它把錄音筆裝進了手環。
用李森的話說,作為一個隨時需要記錄靈感的生活家,一支能夠方便攜帶、簡單開啟、實時轉寫的錄音筆簡直就是必須需。
李森不是個例。
今年五月,R1剛剛上線就被消費者搶購一空,且長期處于缺貨狀態。
這次成功驗證了科大訊飛“從便攜式設備切入、開拓不同細分錄音場景”的正確性。而這家全世界最聰明的企業,正在借此打開新的局面。
時間回到1999年。
大家都知道這一年是中國互聯網元年,但卻很少有人知道,這一年也是全球語音產業的元年, IBM發明的語音系統讓電腦聽懂了人類的語言,第一次實現了人機交流。
為了趕上這場語音潮流,英特爾、摩托羅拉、東芝等巨頭也紛紛建立語音研究中心。廣闊的中文語音市場,是他們共同的目標。
這引起了國家的警覺:如果我們沒有自己的語音合成技術,不僅會丟失市場,還會被卡脖子。
語音合成技術立刻被列入了“跟蹤世界先進水平、發展中國高科技”的863計劃。而劉慶峰帶頭開發的語音合成系統,在國家 863 項目比賽中拿到了第一。
1999年底,手握利器的劉慶峰拉上18位師兄弟,一人湊了一點錢,加上中科大的投資,成立了“安徽硅谷天音科技信息有限公司”。他們立志做出最好的中文語音軟件,并喊出了“三年做到100億”的口號。
然而,現實卻與愿望背道而馳。除語音合成以外,語音處理技術還包含語音識別、自然語言處理聲紋識別等,涉及聲學、語言學、計算機工程設計等多個領域,單憑團隊之力難以覆蓋完全,研發耗資很快,一年之內就把300萬資金燒得只剩十幾萬元。
這種局面下,公司只好向安徽省信托投資公司等三家機構交出51%的股權,換取了3000萬融資,才解了燃眉之急。此后,公司正式更名為科大訊飛。
拿著這筆錢,劉慶峰做的第一件事情,就是資源整合。他逐一拜訪了中科院聲學所、社科院語言所、清華大學等相關研究機構,希望成立聯合實驗室,并提出由科大訊飛負責產業整合,將語音技術實體落地,以股權的形式共享利益。
各方同意了這個方案,就這樣,科大訊飛很早就掌握了語音處理技術的核心資源。然而,即便如此,科大訊飛早期商業化的道路也并不平坦。
首先,創始團隊都是實驗室出身,不太注重成本管理和渠道運營,動輒千元的產品,很少有人愿意掏錢購買。
第二,雖然科大訊飛的語音合成技術在實驗室表現不錯,但卻無法規避噪音的干擾,對口誤、方言等因素無法辨識,這與大多數用戶的需求是脫節的。
語音合成技術無法實現產品化落地,劉慶峰只好暫時放棄個人用戶,轉向B端。而它的第一個客戶,就是華為。
事實上,為了打進華為的供應鏈,科大訊飛也頗費了一番功夫。
從單純的技術到應用,需要經歷復雜的系統兼容、運行測試。一開始,科大訊飛的語音引擎,在華為的系統里只能運行幾分鐘。劉慶峰于是帶著團隊在公司吃睡,努力提升自己的工程化能力,熬了兩個月才破解了這個難題。
有了這次成功經驗,科大訊飛如同開掛一般,把中興、聯想、神州等大型公司變成了自己的客戶。
但正如先前所講的那樣,劉慶峰只是暫時放棄了C端市場。隨著科大訊飛在B端的深入,他越來越意識到,這種路線對大客戶的依賴度很高,抗風險能力比較弱。更重要的是,單純2B會限制技術的發展。
具體來說,產業界一直有個共識:深度神經網絡、大數據、漣漪效應是人工智能技術發展的三要素。
科大訊飛通過深度神經網絡的突破,讓機器對感知到的信號做出反應。而AI的應用則需要在海量數據和計算的基礎上進行。隨著不同應用場景數據的增多,AI的錯誤會越來越少,這就是所謂的漣漪效應。
看見了嗎,數據是關鍵。所以劉慶峰不遺余力地幫助科大訊飛的在政務、法律、教育、醫療方面發力等行業業務,通過在常態化服務38000所學校、承接智慧城市項目、向企業推出開放者平臺的同時,積累了海量數據。
這些也為推出面向個人的產品,提供了基礎。而其中唯獨缺少了個人數據。因此,R1等C端產品的試水,正是科大訊飛為補齊這一短板所采取的舉動。
早期的產品化問題,對如今的科大訊飛而言,早已不是問題。
以R1為例,其采用兩顆360’全向麥克風組合,63dB高信噪比,搭載訊飛自研降噪算法,能實現53米高清拾音。同時它還能將數據傳輸至云端,在手機端實時轉寫、邊錄邊看,這在過去都是難以想象的。
所以科大訊飛副總裁李傳剛說“技術革新與消費升級雙輪驅動,將出現巨大的顛覆式創新機會,并催生新的領導品牌”,背后是有其深意的。他也曾多次向媒體表示,未來還將以用戶為本,完善用戶體驗,從原有市場中挖掘更多細分需求和場景。
目前,科大訊飛“2b+2c”戰略轉型顯然已經取得了成效。數據顯示,訊飛消費者業務已經連續三年保持超過30%的增速,C端營收占比在上半年達37.59%。
可見,科大訊飛正在努力構造其數據版圖中的最后一塊拼圖,而其遙遙領先的技術積淀和產品能力,對于原來的競爭者而言,簡直就是降維打擊。
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