云栖科技评论,能成为一门好生意吗

原标题:通过内容做智能音箱,能成为一门好生意吗?

原标题:云栖科技评论 | AI正在变得“普通”

原标题:今天,我们邀您一起探讨AI和云计算的那些事

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追踪前沿科技 聚焦热门话题

AI和云碰撞出什么火花呢?

腾讯创业 | ID:qqchuangye

《云栖科技评论》 每周不见不散!

来 AWS INNOVATE 2018 在线技术大会

style=”font-size: 16px;”>从单纯的音频平台,到成为出版行业的新形态,喜马拉雅是如何做到的?

本文来源/策划:腾讯创业(ID:qqchuangye)

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和大咖们一起探讨吧!

如今,在经过一番激烈的角逐后,国内智能音箱的战场已然从“硬件战”升级,内容入口成为中国智能音箱品牌相互竞争的一块高地。

文 | 阿里云研究中心 崔昊

高屋建瓴的“主题演讲”

从入局的各大企业布局来看,天猫精灵和叮咚音箱支持语音购物,百度小度音箱以音频内容和儿童交互模式为宣传点,小米主打智能家居互联,喜马拉雅的小雅音箱则是主打平台音频内容。

充足的计算力、规模庞大的数据、不断优化的算法,第三次人工智能浪潮在短短几年内取得卓越进步,与前两次不同,这一次不再是虚幻的曙光,而是前所未有的快速发展和在各个领域的持续迭代和加速渗透。

包罗万象的 “技术分论坛”

喜马拉雅从一家国内的音频分享平台起步,到现在跨界做智能音箱,在硬件载体上注入本身海量优质的内容资源,使得自家产品能迅速实现差异化的市场定位,可以说是一种十分聪明的做法。

人工智能的无处不在,让每一期的《云栖科技评论》都不免陷入“AI的汪洋大海”之中,为了尽可能多维度、全角度展现一周全球科技热点,努力平衡AI话题与其他内容的数量成为每周选题的重要选择标准。

亲历亲为的 “Builders 实验室”

到现在,喜马拉雅已不再是单纯的音频平台,而是出版行业的新形态。

在撰写这一期《云栖科技评论》的卷首语时,我们意外地发现,上述努力从某种意义上讲,竟然意外失效了:虽然本周热门话题中只有两个话题直接涉及了AI,但在全部10个话题中,有8条实则与AI密切相关。

……

那么,这样的内容版图具体有着怎样的“方法论”?而作为喜马拉雅的投资方(创世伙伴资本)又是如何考虑的?

举例来说,西门子医疗打造的人类心脏数字副本背后,是AI算法对超过2.5亿份注释图像、报告和手术数据的持续学习,经由深度学习而创造的;

我们的进度,与你同步!

8月22日,喜马拉雅副总裁李海波、创世伙伴资本合伙人梁宇参与“腾讯创业01CLUB”第三期,就“智能智能音箱的内容创新还有哪些想象力?”的话题进行了对话分享。

谷歌搜索的偏见问题,除了开发者本身存在的偏见,AI对现实数据的学习实现自我完善和自我进化,进一步增大了谷歌搜索放大社会偏见的可能性,甚至挖掘出创造者都不知道的社会偏见;

主题演讲

此次的线上分享有五大精华观点:

日本政府与富士通计划于2021年建立的下一代超级计算机,已经将应用目标放在了支持日本的人工智能产业发展上,针对AI计算的需求,比如说GPU、高并行度等,进行了一系列的定制化设计,在此之前,日本超级计算机的应用领域主要是地球模拟,帮助预测地震、海啸等自然灾害;

14:05-14:50

  1. 智能音箱并不是刚需,其优势在于便利获取内容的可能性。
  2. 智能音箱的内容逻辑设计主要从用户和产品交互的使用时间维度来考虑。
  3. 智能音箱通过语音交互的优势,可触达智能手机切不到的市场。
  4. 智能音箱有不可替代性,蓝牙音箱无法满足用户听Hi-Fi音箱的要求。
  5. 外观设计和应用点为智能音箱初创企业的竞争关键点。

亚马逊在西雅图开设的第二家无人零售店当然背后有AI技术的身影,微软Azure云平台支持NVIDIA
GPU
Cloud自然是瞄准了日益增长的云上深度学习计算;虽然意外遭遇了追尾事故但苹果公司的自动驾驶汽车的核心当然也是AI,在本期《云栖科技评论》中,AI或是话题的主角,或是事件背后的关键点,或是先进技术要服务的对象,总之,“80%的当期话题都与AI密切相关”。

《亚马逊云计算引领数字化创新转型》

以下为第三期的具体分享内容:

《云栖科技评论》中“准AI”话题的飙升,只是“AI无处不在”这一现状的缩影,无论是在城市治理、经济发展等方面,还是生产制造、教育科研、媒体营销等行业领域,AI因其对生产力的极大提升,甚至是生产方式的改变,呈现出了前所未有的渗透能力,虽然在这一过程中,AI也曾偶尔深陷伦理道德的深坑,但AI作为新一代技术革命关键技术的地位已经无可动摇。

张侠博士

梁宇:很高兴有这个机会和李总谈一谈关于智能音箱的话题。先说个“题外话”,李总对个人职业发展的规划,当初是怎么想到要加入喜马拉雅并且做智能音箱的?

但从本期《云栖科技评论》中我们还能看到另外一个趋势:AI正在下沉成为底层技术,或者说它已经成为“热点话题背后的一般性技术手段”,就像我们在讨论西门子医疗所创造的“人类心脏数字副本”时,关注的是这一“医学界的数字孪生”模型如何发挥作用已经怎样发挥作用,只有寥寥几笔涉及到AI在其中发挥了何种作用,如果仔细观察最近几期的话题,同样是现象并不鲜见,话题的关注点从“AI做了什么”正在逐步转变为“我们做了什么”,我们已经不再需要借助AI这个热词,来确定某项工作的价值或是突破性。

AWS 首席云计算企业顾问

李海波:梁总好,大家晚上好。2016年之前,我一直是在做发烧音箱领域,在那年加入喜马拉雅之后,开始关注到人工智能交互音箱这个产品方向。

从某种意义上来说,当AI变得普及,它也就在变得普通,就像二十年前我们会惊叹于PC的神奇,十年前智能手机会引发一阵阵啧啧称奇的声音,而现在PC和智能手机的存在已经变得再普通不过一样,AI也正在经历着同样的事情,我们则很有幸地亲眼见证这一切的发生。就像莎士比亚在《辛白林》中所写:我们命该遇到这样的时代。返回搜狐,查看更多

张侠博士现任亚马逊 AWS
首席云计算企业顾问,帮助大中华区的企业利用云计算技术进行业务创新和数字化转型,利用云的力量交付关键的企业级系统,部署创新的解决方案,满足业务成长的需求。

当时大家也都奇怪,喜马拉雅一个做内容的平台为什么要进入到这个领域。因为从现在的市场发展来看,这个领域内看到好像已成一片红海。

责任编辑:

张侠于北京大学获学士学位,并获得美国莱斯大学硕士和博士学位,以及韦恩大学工程管理硕士学位,有逾二十年在北美和中国从事信息技术研发、业务拓展、企业信息架构和
IT
管理的经验。他在云计算、大数据、人工智能、移动互联网、社交网络等方面拥有丰富的经验,可以帮助客户利用这些经验,采用创新技术,创造业务价值。

不管BAT巨头还是小米等知名公司,都在做这个方向,那么喜马拉雅做这个产品又能有怎样的出发点和优势。今天,我跟大家分享一下在这些方向上面的探索。

分论坛演讲技术等级

首先,我从亚马逊的echo中学习与探索中,判断到语音交互的趋势。我自己是一个科幻小说和科幻电影的爱好者,我发现在偏未来的交互方式上面,语音交互一定是胜过文字和其他交互方式。它是非常自然并且符合人类信息传播的方式。

主题演讲过后,AWS
的技术讲师和解决方案架构师们将接连奉上精彩纷呈的分论坛演讲。在了解分论坛详细日程之前,先来确认一下你的技术等级吧,这对于大家有的放矢地选择演讲内容很有必要哦~

在智能手机的出现后,它提供了一个语音信息和人的个体化的交互的全新方式。在这个方式中间,喜马拉雅本身是踩到了一个很好的点——抓住了音频把信息作为承载和分发的手段。

Level 200

所以,在判断基于今天已经存载下来的6年的时间,喜马拉雅的上亿条的内容,我们需要找到一个更好的分发方式、更棒的分发场景。

进阶

比如说当有天我们脱离手机存在的时候,在车、家庭和行走的空间内,收听这个事情并且是与我们自己相关的收听,能以最自然的交互方式落地下来,在一个时间段来看,我认为智能音箱是最佳的承载体。

演讲者将重点分享实施过程中的最佳实践或者容易被用户忽视的技术与服务的细节,并假设听众对这个话题有一定的初步了解。可能会有
Demo 演示或者展示代码,但这些不会成为演讲的重点。

基于智能音箱,我可以做到把声音的延续、用户使用时长的增加回落到这个具体的产品形态上来。所以,在我加入喜马拉雅之后,我开始考虑从以终为始的思维角度:什么样的产品、什么样的技术、什么样的产品形态,能够把今天通过6年的积累沉淀下来的优质内容去触达到用户?

Level 300

我们在前期亚马逊的echo给了我们很好的案例,通过语音交互的方式是可以做到这件事情,才有了2016年年底开始正式立项小雅音箱的项目。

高级

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演讲者将围绕演讲主题进行深入解析并假定受众对该主题有一定的了解,但并不一定拥有实现类似解决方案的直接经验。

从用户和产品交互的使用时间维度

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来设计内容逻辑

专家

梁宇:刚才李总提到过echo,其实echo最开始的是从电商的角度切入这个市场,用导购等等来增加亚马逊上的购物体验,使得交互更自然,并且语音的发展支持了这个市场往交互体验的方向去走。

演讲内容针对那些对给定话题非常熟悉的与会者, 他们已经自行实施过解决方案,
并了解该技术运用在多种服务、架构和实施过程中的方式。

但从喜马拉雅角度来说,更多的是从内容切入,你觉得做智能音箱,从内容切入的赢面大不大?

分论坛演讲

李海波:不论是语音交互和所谓的人工智能音箱,其实只是一个工具和手段。最终我们还是要回到原有的平台,看企业自己的护城河和核心竞争力到底在哪里,通过语音交互的方式,能够放大我多少的价值。

今天我们将首先介绍“人工智能与机器学习”“物联网”两大分论坛的演讲内容,请大家各取所需
——

以亚马逊智能音箱ehco为例,整个Alexa系统最早还是在基于自己的电子书和电子版权这部分,它希望有一个最好的承载方式,所以才去做这个研发的方向,最后意外在IoT领域大放光芒,反而不是他最初要的目的。

人工智能与机器学习

那么喜马拉雅为什么要做这个事情,内容的优势在哪里?当声音成为新的代码,成为文明传播、信息传播和交互传播的一个新路径的时候,我们从用户的交互行为、在智能音箱这个领域的落地数据中可以看出。

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我们看两个数据:第一,根据QuestMobile今年春季互联网报告,我们发现一个很有趣的事情,小雅音箱用户交互行为收听时长和交互次数,都是非常高的,几乎高于其他产品接近7到8倍之多。

主 题

目前,我们从后台看到的数据是:小雅音箱的日均交互次数在15-30次左右,日均的使用时长是94分钟,这些时长弥补了喜马拉雅APP
4.7亿的用户。

如何使用 EMR、Spark ML 与 Zeppelin

从目前的数据来看,喜马拉雅每天的平均使用时长是135分钟,在小雅音箱这个硬件上,喜马拉雅的平均单日用户停留时长从135分钟增加到了3.5个小时。这个其实是在手机端之外又增加了使用时长。

搭建机器学习服务技术

第二是根据中国信通研究院泰尔实验室发布的数据。五个榜单里面,小雅的销量其实并不大,没有达到数百万台的量级。但是在用户体验等维度上面,在五个评分榜里面4个都占到第一、第二名,最后的总榜单也是第一名。

(Level 300)

总而言之,用户价值在于用户和产品价值交互使用时间的维度上,我们是在回到自己喜马拉雅背后承载下来内容分发逻辑上去做智能音箱这个产品。

演讲时间:15:00 – 15:40

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演讲内容:EMR
为业界常用的大数据平台,分布式运算集群擅长大量数据批次处理特性,尤适合数据汇总并进一步分析以应用于商业环境,同时透过广为利用的
Spark ML 机器学习函式库,可以直接运行机器学习模块于 EMR
环境,实践数据汇整后的进阶应用。本演讲将会探讨 SparkML
机器学习模块并实际使用 Spark ML
实作电影推荐平台与进阶预测性分析,适合编程与数据分析专门人员。

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