即便如此，第一個(gè)問(wèn)題我們還要闡述清晰，因?yàn)檫@不僅有市場(chǎng)趨勢(shì)問(wèn)題，還有商業(yè)路徑問(wèn)題。我們首先看下面一張圖片，我們知道全球最大的圖書(shū)館是美國(guó)國(guó)會(huì)圖書(shū)館，大概有3000多萬(wàn)本藏書(shū)，若每本書(shū)按照100萬(wàn)字來(lái)統(tǒng)計(jì)，總共也就30TB左右的數(shù)字容量，實(shí)際上人類(lèi)每年產(chǎn)生的文字資料總共也就160TB。相比之下，僅Facebook一家產(chǎn)生的數(shù)據(jù)就有300 x 365 TB，全球的數(shù)據(jù)可能超過(guò)了2000PB，而且這個(gè)總量還在快速增加。那么面對(duì)這些海量的數(shù)據(jù)，我們?nèi)祟?lèi)怎么才能獲取知識(shí)？我們一生也不可能讀完美國(guó)國(guó)會(huì)圖書(shū)館的藏書(shū)，就更沒(méi)有可能遍歷當(dāng)今的機(jī)器數(shù)據(jù)。當(dāng)然我們知道這其中很多都是重復(fù)數(shù)據(jù)，但是篩選重復(fù)信息本身也是人類(lèi)學(xué)習(xí)的過(guò)程。顯然，我們?nèi)祟?lèi)無(wú)法記住1億人的面孔，也無(wú)法辨識(shí)1億人的聲音。人類(lèi)知識(shí)和機(jī)器知識(shí)實(shí)際上已經(jīng)開(kāi)始各成體系，機(jī)器顯然具有比人類(lèi)更強(qiáng)的知識(shí)去重、篩選、復(fù)制和迭代的能力，而我們?nèi)祟?lèi)知識(shí)想要獲得更快的發(fā)展，也必須依賴(lài)機(jī)器知識(shí)的支撐，這就必須要解決人類(lèi)知識(shí)和機(jī)器知識(shí)的交互相通問(wèn)題，怎么才能簡(jiǎn)單的把機(jī)器所理解的知識(shí)復(fù)制粘貼到人類(lèi)世界？以前文本時(shí)代我們有搜索引擎，那以語(yǔ)音圖像為主的人工智能時(shí)代呢？所以，我們必須要有人機(jī)自然交互系統(tǒng)，只有這樣才能高效的獲取更有價(jià)值的機(jī)器知識(shí)，才能解決未來(lái)數(shù)據(jù)爆炸時(shí)代的知識(shí)獲取問(wèn)題。至于商業(yè)化路徑，其實(shí)搜索引擎已經(jīng)做了很好的示范，人機(jī)交互系統(tǒng)肯定會(huì)催生更多的商業(yè)變現(xiàn)路徑。

至于第二點(diǎn)對(duì)于巨頭加入競(jìng)爭(zhēng)的擔(dān)憂(yōu)，其實(shí)任何一個(gè)賽道只要未來(lái)市場(chǎng)空間足夠大，就必然會(huì)產(chǎn)生這種結(jié)果。巨頭為了支撐不斷攀升的市值，就必須布局未來(lái)天花板足夠高的產(chǎn)業(yè)，即便這個(gè)產(chǎn)業(yè)的商業(yè)模式當(dāng)前還比較模糊，除非這個(gè)行業(yè)沒(méi)有足夠的商業(yè)空間或者戰(zhàn)略?xún)r(jià)值。我們一定要相信這個(gè)世界的聰明人很多，即便倒下了很多巨頭，也從來(lái)沒(méi)有哪個(gè)巨頭純粹是因?yàn)閼?zhàn)略方向問(wèn)題倒下的，更多的原因反而是巨頭在執(zhí)行方面出現(xiàn)了巨大的問(wèn)題，戰(zhàn)略其實(shí)也是一個(gè)執(zhí)行問(wèn)題。

但是我們也要承認(rèn)語(yǔ)音行業(yè)的不足，語(yǔ)音行業(yè)還比較缺乏對(duì)于商業(yè)落地的認(rèn)知，若比較圖像、語(yǔ)音和自動(dòng)駕駛這三個(gè)賽道，語(yǔ)音特別喜歡使用晦澀的術(shù)語(yǔ)比如自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言理解等等來(lái)給技術(shù)貼標(biāo)簽，而不像人臉識(shí)別、車(chē)牌識(shí)別、自動(dòng)駕駛這樣直接對(duì)應(yīng)場(chǎng)景應(yīng)用。而更為麻煩的是，晦澀的術(shù)語(yǔ)不僅增加了商務(wù)對(duì)于場(chǎng)景的解釋難度，也拔高了客戶(hù)對(duì)于技術(shù)的應(yīng)用預(yù)期。這其實(shí)都非常不利于新技術(shù)在商業(yè)的規(guī)�；瘧�(yīng)用。

舉個(gè)例子，“人機(jī)自然交互技術(shù)”就倒霉在這個(gè)術(shù)語(yǔ)上，這估計(jì)是人類(lèi)追求的終極夢(mèng)想，可以作為學(xué)術(shù)術(shù)語(yǔ)，但是落地到產(chǎn)業(yè)這個(gè)名詞就過(guò)于抬高預(yù)期，非常不友好。坦誠(chéng)的來(lái)說(shuō)，我們現(xiàn)在能做好人機(jī)任務(wù)對(duì)話(huà)特別是遠(yuǎn)場(chǎng)系統(tǒng)就相當(dāng)厲害了，至于能否挑戰(zhàn)人類(lèi)智慧現(xiàn)在還是看不到任何苗頭。即便作為學(xué)術(shù)名稱(chēng)，卻也感覺(jué)有點(diǎn)單薄，不如學(xué)學(xué)通信領(lǐng)域用“G”來(lái)定義。這完全可以類(lèi)比，因?yàn)橥ㄐ沤鉀Q的是人和人交互的問(wèn)題，人機(jī)自然交互解決的是人和機(jī)器交互的問(wèn)題。隨著機(jī)器的數(shù)量越來(lái)越多而且越來(lái)越智能，人和機(jī)器的交互將是未來(lái)世界的主要問(wèn)題。若采用“G”來(lái)劃分人機(jī)交互技術(shù)，則大概可以劃分成如下5代，和移動(dòng)通信類(lèi)似，當(dāng)前也就在第4代階段，距離5G還有一定的周期。

即便參照“G”的分類(lèi)方法也有很多種，若以商業(yè)普及作為重要的參考因素，個(gè)人覺(jué)得可以按照如下的方式來(lái)劃分：

第1代人機(jī)交互技術(shù)：以旋鈕和鍵盤(pán)為代表，以模擬信號(hào)和字符為主要交互手段，可交互信息復(fù)雜度較高，效率很低，只能實(shí)現(xiàn)相對(duì)簡(jiǎn)單的任務(wù)，但是可靠性也最強(qiáng)。這個(gè)階段的產(chǎn)品主要是包括打字機(jī)、電視、照相機(jī)、早期計(jì)算機(jī)、功能手機(jī)等各種電子設(shè)備，一般都是小巧簡(jiǎn)單的操作系統(tǒng)或者不用操作系統(tǒng)。

第2代人機(jī)交互技術(shù)：以鼠標(biāo)為代表，以復(fù)雜圖形為主要交互手段，可交互信息復(fù)雜度較低，效率得到提升，易用性增強(qiáng)，學(xué)習(xí)成本降低。這個(gè)階段的產(chǎn)品主要就是個(gè)人計(jì)算機(jī)，Windows和Linux是代表性的操作系統(tǒng)。

第3代人機(jī)交互技術(shù)：以觸摸屏為代表，以簡(jiǎn)單圖形為主要交互手段，可交互信息復(fù)雜度更低，易用性提升，學(xué)習(xí)成本急劇降低。這個(gè)階段的產(chǎn)品主要就是以觸摸屏為核心的智能手機(jī)，IOS和Android是代表性的操作系統(tǒng)。

第4代人機(jī)交互技術(shù)：以語(yǔ)音為代表，以遠(yuǎn)場(chǎng)語(yǔ)音為主要交互手段，從這個(gè)階段開(kāi)始，人機(jī)交互的作用半徑變得更遠(yuǎn)，真正釋放了雙手，而且人機(jī)交互變得更加簡(jiǎn)單，同時(shí)人機(jī)交互和內(nèi)容服務(wù)耦合更強(qiáng)，交互具備了知識(shí)學(xué)習(xí)和傳遞的屬性，但是由于存在更多模糊空間，遠(yuǎn)場(chǎng)語(yǔ)音交互的可靠性相對(duì)下降。Amazon Alexa、Baidu DuerOS、iFlytek iFlyOS和SoundAI Azero是代表性的交互系統(tǒng)。

第5代人機(jī)交互技術(shù)：以多傳感融合為主要交互手段，可交互信息的理解度和可靠性更高，融合交互將成為人和機(jī)器互相學(xué)習(xí)的關(guān)鍵路徑，并且這個(gè)階段人機(jī)交互的智能程度和主動(dòng)程度都會(huì)得到大幅提升，機(jī)器可以感知人類(lèi)的情感并且與人發(fā)起主動(dòng)交互。

再總結(jié)探討一下，第5代人機(jī)交互（5G or 5I 5I means the fifth generationhuman－robot interaction technology）的技術(shù)趨勢(shì)可以暫時(shí)歸結(jié)為下面4個(gè)方向：

第1個(gè)方向就是遠(yuǎn)場(chǎng)化，雖然第4代人機(jī)交互就主打遠(yuǎn)場(chǎng)語(yǔ)音交互，但是我們要坦誠(chéng)地面對(duì)現(xiàn)實(shí)的殘酷，當(dāng)前的技術(shù)遠(yuǎn)沒(méi)有那么好，我們?cè)谶h(yuǎn)場(chǎng)可靠性方面還有很多難點(diǎn)沒(méi)有突破，比如多輪交互、多人噪雜等場(chǎng)景還有待突破，還有需求較為迫切的人聲分離等技術(shù)。第5代技術(shù)應(yīng)該徹底解決這些問(wèn)題，讓機(jī)器聽(tīng)覺(jué)遠(yuǎn)超人類(lèi)的感知能力。這不能僅僅只是算法的進(jìn)步，需要整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈的共同技術(shù)升級(jí)，包括更為先進(jìn)的傳感器和算力更強(qiáng)的芯片。更為重要的則是基礎(chǔ)理論技術(shù)的進(jìn)步，特別是聲學(xué)的基礎(chǔ)理論突破，我們已經(jīng)等待太久了。當(dāng)然這也很難，比如生理聲學(xué)就受制于當(dāng)前實(shí)驗(yàn)條件和人類(lèi)倫理的約束比較難于突破，所以腦機(jī)接口當(dāng)前來(lái)看就更加困難，直接挑戰(zhàn)人類(lèi)智慧的技術(shù)路線(xiàn)當(dāng)前來(lái)看都不太靠譜。

第2個(gè)方向就是融合化，“聲光電熱力磁”這些物理傳感手段，必然都要融合在一起，只有這樣機(jī)器才能感知世界的真實(shí)信息，這是機(jī)器能夠?qū)W習(xí)人類(lèi)知識(shí)的前提條件。而且，機(jī)器必然要超越人類(lèi)的五官，能夠看到人類(lèi)看不到的世界，聽(tīng)到人類(lèi)聽(tīng)不到的世界。機(jī)器的感知能力必須要超越人類(lèi)，事實(shí)上眾多儀器也已經(jīng)達(dá)到了這個(gè)目標(biāo)，只不過(guò)，我們要把這些先進(jìn)的傳感手段做的更加小巧更加便宜更加可靠，這是高端技術(shù)能夠走進(jìn)尋常百姓家的關(guān)鍵所在。從當(dāng)前的技術(shù)進(jìn)展來(lái)看，聲音和圖像的融合更為成熟，關(guān)鍵就在遠(yuǎn)場(chǎng)化。圖像識(shí)別若應(yīng)用到消費(fèi)場(chǎng)景也必須遠(yuǎn)場(chǎng)化才行，比如說(shuō)：抬眼一撇，從此便記住了她的容貌，而不是尷尬的站在攝像頭面前不知所措，這種交互體驗(yàn)非常不友好更不吸引人。

第3個(gè)方向就是智能化，這也是最難實(shí)現(xiàn)的，因?yàn)橹悄鼙旧淼亩�義就是模糊的，這個(gè)智能化也不是類(lèi)人智能，而是人類(lèi)知識(shí)和機(jī)器知識(shí)互相傳遞的泛化，也就是讓機(jī)器可以理解人類(lèi)的模糊知識(shí)，這并不是自然語(yǔ)義處理所能解決的事情。比如“像魚(yú)忘掉海的味道”，當(dāng)前再好的NLP引擎也無(wú)法釋義，同樣機(jī)器也無(wú)法準(zhǔn)確理解“小橋流水人家”，這就是意境。人也是這樣，高學(xué)歷也并不意味著有文化，比如我們AI公司，學(xué)歷都很高但是有時(shí)就比較缺文化。機(jī)器要智能就要有文化，那怎么來(lái)實(shí)現(xiàn)呢？人類(lèi)怎么做的呢？比如高考時(shí)候的語(yǔ)文和英文考試，想拿高分閱讀量就是一個(gè)硬指標(biāo)，所以機(jī)器也要這樣，先不用管什么方法什么模型的，記憶的足夠多就會(huì)有顯著效果。數(shù)據(jù)足夠多的公司，未來(lái)必然也會(huì)比較聰明。

第4個(gè)方向就是主動(dòng)化，主動(dòng)化要在智能化的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)，讓機(jī)器嘗試?yán)斫馊祟?lèi)情感表達(dá)。這才是人工智能最大的商業(yè)價(jià)值所在，因?yàn)槿撕腿酥�間的交互過(guò)程中，特別是在有商業(yè)價(jià)值的地方，主動(dòng)交互占據(jù)相當(dāng)大的比例。想想其中的奧妙，當(dāng)前互聯(lián)網(wǎng)最為火熱的三大領(lǐng)域：搜索、電商和社交，歸根結(jié)底，到底是在做什么呢？搜索的商業(yè)變現(xiàn)為什么最終落在廣告業(yè)務(wù)呢？社交的商業(yè)變現(xiàn)為什么最終落在游戲業(yè)務(wù)呢？若想挖掘人機(jī)交互的商業(yè)價(jià)值，主動(dòng)交互就是關(guān)鍵的技術(shù)。只需要部分理解人類(lèi)思想和情感，就能稍稍影響人類(lèi)的決策，這就是巨大的商業(yè)空間。況且，機(jī)器沒(méi)有人類(lèi)的那么多情感負(fù)擔(dān)，比如說(shuō)機(jī)器怎么說(shuō)甜言蜜語(yǔ)都不會(huì)覺(jué)得惡心，我們?nèi)祟?lèi)肯定不會(huì)把機(jī)器看成我們的上下級(jí)關(guān)系，也不會(huì)把人類(lèi)的框框強(qiáng)加于機(jī)器，當(dāng)然另外一個(gè)可能也是極為可怕，機(jī)器可能也無(wú)底線(xiàn)的無(wú)恥，其目的就是為了推銷(xiāo)一款商品。任何技術(shù)其實(shí)都有兩面性，但是掌握技術(shù)的是人類(lèi)，是每一家的企業(yè)，所以一家的企業(yè)價(jià)值觀(guān)決定了技術(shù)是服務(wù)人類(lèi)還是敗壞世界規(guī)則。歸根結(jié)底，還是人的問(wèn)題，人的問(wèn)題，也都是教育的問(wèn)題。要讓機(jī)器不斷學(xué)習(xí)更好的造福人類(lèi)，人類(lèi)也應(yīng)該不斷學(xué)習(xí)適應(yīng)機(jī)器才是。

這點(diǎn)還要稍微展開(kāi)一下，人世間最難的莫過(guò)于重塑一個(gè)人的思想，以遠(yuǎn)場(chǎng)語(yǔ)音為核心的人機(jī)交互技術(shù)逐漸影響人類(lèi)的決策，想想這就是令人激動(dòng)的偉大事業(yè)。顯然，機(jī)器以海量的數(shù)據(jù)、強(qiáng)大的算力和優(yōu)異的算法為基礎(chǔ)，永不疲憊的進(jìn)化迭代，遲早是能夠大概理解一下人類(lèi)的，這就足以影響一個(gè)人簡(jiǎn)單的決策了，我們?nèi)祟?lèi)其實(shí)也蠻懶的，日常小的決策非常依賴(lài)于周邊人群的建議，這就是一種趨同性，而機(jī)器恰恰擅長(zhǎng)參與并引導(dǎo)這種趨同性。當(dāng)然，若將這種能力用錯(cuò)了地方，對(duì)人類(lèi)的傷害也很大，所以搜索引擎的谷歌才會(huì)有“不作惡”這個(gè)價(jià)值觀(guān)，若沒(méi)有這個(gè)風(fēng)險(xiǎn)誰(shuí)會(huì)閑來(lái)無(wú)事提這個(gè)價(jià)值觀(guān)呢。