6月14日，AI大学·未来课栈@成都栈在成都成功举办，一千多位热情的成都AI学员来到现场参与学习和互动，一起共话AI，幻变未来。

活动现场，由科大讯飞开放平台总经理赵艳军宣布，在2018年讯飞开放平台开放100项AI能力基础上，重磅推出AI能力星云，将人工智能技术应用到多行业领域。连接十亿用户，构建AI产业生态。

100项AI能力+AI能力星云计划

5月17日科大讯飞「AI·飞无界」新品发布会上，重磅推出的AIUI3.0受到人们的广泛关注。本次成都栈，赵艳军在题为《让世界享受AI的乐趣》的专题课程中，为大家详细解读了讯飞开放平台的技术及应用案例、AIUI、麦克风阵列及魔飞等相关知识。同时也对AIUI3.0的半监督优化、开放式交互、全链路打通、动态词汇等技能进行了详细解读。

当然，面对迅速增长的业务和需求，讯飞开放平台也在不断提升技能。除了自研能力，讯飞也与业内优秀的技术厂商进行战略互补形式的合作。由讯飞开放平台主导，讯飞研究院共同打造的能力星云计划，邀请更多的AI能力服务商通过讯飞开放平台的桥梁，为AI开发者和爱好者提供一站式接入服务。

赵艳军表示：“我们去年推出来讯飞能力计划，除了会把自己的核心技术开放出来之外，还会联合更多的提供者，像商汤科技的人脸静态检测，小牛翻译的多语种翻译，以及云孚科技提供的智能语义理解技术，我们会联合这些合作伙伴，一起把效果最好用的、以及真正能够解决用户需求的一些技术开放出来，让大家在讯飞开放平台上一站式地开发，降低大家开发的门槛和成本。”并现场列举了一些基于讯飞开放平台AI能力开发出的优秀产品。

优秀合作案例

1、咪鼠鼠标

依托科大讯飞先进的语音技术研发基础，咪鼠鼠标拥有相当高的语音识别率。融入了新科技的鼠标，只要语音输入即可打字，而且还有语音翻译功能和语音上网功能，不仅缓解了双手敲击键盘的劳累，还真正的实现了智能人机交互新模式。比如控制电脑上的一些快捷的功能，打开某一个应用、查询天气等等能力。也得到了市场和用户的充分认可。

2、美团骑手耳机

针对外卖骑手的配送安全问题，美团外卖和科大讯飞开启跨界合作，推出智能语音耳机，通过技术革新外卖配送人员在送餐过程中的信息交互方式。利用人工智能及大数据技术，让骑手在送餐过程中能用最自然的语音交互完成接单、上报等操作，而不再需要手动操作，从而减少安全隐患、保障骑手人身安全。

3、美的智能风扇

美的智能风扇集成了讯飞开放平台的麦克风阵列和远场语音交互，可以通过语音来操控整个风扇的风速调节，极大便捷了日常生活。而且不只是风扇，现在很多的家电已经把我们的人机交互能力提升到我们的家庭中，未来还会有更多的家电都会具备这种人机交互和对话的能力。

4、红星美凯龙商场导购机器人

红星美凯龙导购机器人可以通过室内的定位导航，人机交互能力，能够给用户解决咨询的一些问题。可以尽把线上和线下的数据打通，给未来商家去做一些智能化的营销，带来很大的一个数据上的一个帮助。

双向赋能，实现开放平台一站式开发

AIUI是以讯飞开放平台以语音交互为核心，面向未来的一个人机交互界面。它支持机器通过声音、图像、手势，和人进行全自然双向和全双工的沟通和交流，可以用在我们的手机助手、机器人、智能客服、智能家电、智能家居等领域。而我们的愿望，就是希望可以帮助每一位有想法的开发者在上面快速地开发自己需要的人机交互产品。

截止目前，讯飞开放平台已开放近百项AI技术产品，赋能85万开发者合作伙伴，覆盖19亿终端设备，日均服务46亿次。已上线AI能力77个，含语音听写、声纹检索、离线语音合成、MORFEI麦克风、智能硬件解决方案、微信解决方案、AIUI智能硬件、二次元解决方案等；即将上线实时语音转写、方言识别、名片识别、身份证识别、银行卡识别、营业执照识别、名片识别等36项能力。

基于科大讯飞全球领先的语音识别技术，安静环境下实时转写准确率可达到95%以上，并带有文字流时间戳、上下文纠错、标点智能预测等功能。此外，由AI大学众多金牌讲师和技术专家开讲的语音合成、语音识别、语音唤醒技术等系列课程也已经在AI大学上线，欢迎前往学习体验。

“从1.0到3.0，AIUI不断的打磨产品，升级功能，未来，我们将继续我们探索的脚步，不断给大家带来更接近自然的人机交互体验。”赵艳军表示。目前AIUI还新推出了微信解决方案，在微信小程序上可以体验AIUI的各种技能。在世界杯即将开踢之际，开放平台还利用平台的AIUI自动问答技能，和用户来了一次有趣互动，回复“算下我的命中球星”即可开启，欢迎体验。

关注二维码，回复“我的命中球星”体验

AI仿生眼，让机器也能看世界

中科院上海微系统研究院张晓林带来了题为《AI仿生眼，助力机器观察三维缤纷世界》的分享。作为国内一流的仿生眼开发团队的一员，张晓林老师对仿生眼技术有着非常深刻的了解和认知。为大家详解仿生视觉系统的研发经过、仿生眼的理论基础以及仿生双眼视觉控制系统等知识。

“目前的人工智能只实现了部分大脑的功能，而小脑、中脑、脑干的“智能”的可实用性成果接近于空白。”张晓林老师提出，小脑、中脑以及脑干的研究与突破是类脑智能研究的关键，而视觉系统作为完整的脑功能系统，小脑、中脑以及脑干在其中扮演着重要角色。视觉系统的研究对仿生机器人的研发具有重要意义。

自然语言理解，让AI变身最强大脑

作为目前人工智能领域的很火的子领域，NLP（自然语言理解）一直吸引许多AI爱好者与开发者去学习，但很多初学者在进入这个很火的AI子领域时，很容易因内容繁多坠入云里雾里。云孚科技CEO张文斌在《谁是最强大脑》的分享中，就为广大学员们对NLP领域进行了系统的梳理。

“NLP（自然语言理解）被誉为人工智能皇冠上的珍珠，作为实现认知智能的关键一环，NLP毫无疑问是AI最强大脑的核心。”张文斌老师介绍了NLP的词法分析、句法分析、语义分析等各个子任务的定义及其应用，帮助大家建立起NLP全景图，为日后深入学习建立基础。

打造民族人工智能生态

科大讯飞人工智能双创发展研究中心主任方明在题为《AI助力创新创业》的分享中，从投资孵化、强基工程、产业赋能三块内容为大家介绍了科大讯飞的双创扶持行动与计划。

未来国家之间的竞争首先是产业生态的竞争。2017年AI上升为国家战略，掌握人工智能产业生态话语权是中国国家核心竞争力的重要组成部分。“讯飞的使命是让人工智能支持千万创业者以极低的成本和较高的起点开始自己的事业，打造民族人工智能生态。”方明老师说。

AI创意集市，让AI创意遍地开花

作为「AI大学•未来课栈」的经典环节，每期“AI创意集市”都会邀请5位AI创意人向大家展示他们的创意理念和产品故事。本次@成都栈“创意集市”的五位嘉宾更是将AI创意落地到了医疗、识别、助残、偶像、房产这些不同的领域，用各种酷炫的创意挑战大家想象力的极限！

1、傅兆吉：从小山变大海

心之声医疗科技有限公司CEO傅兆吉向大家展示了AI在医疗领域的创新应用——利用AI进行心电图分析，基于CNN和RNN技术的心电诊断算法对心律失常事件检测的灵敏度和特异度都更高，还能生成可供临床医生直接采纳的心电图诊断报告。

2、马军：一拍即“合”

万图拍CEO马军为大家介绍了万图拍APP，通过APP拍照，可以对动植物、果蔬、人脸、图书等事物进行快速精准识别并且匹配出相关信息与科普知识，同时在电商平台索引出该商品的购买入口，衍生以拍图为兴趣的社交圈和图片大数据。

 

3、张昊阳：我是你的私人偶像

触梦文化CEO张昊阳与大家分享了虚拟偶像助理。虚拟偶像+智能助理，让智能助理更有个性，交互方式更丰富，功能更实用，也让虚拟偶像在通常的“偶像歌手”设定上拥有了新的创新。

4、朱清毅：你的眼睛

科技的进步，也让广大残障人士的生活更加便捷。朱葛科技CEO朱清毅在创意集市上介绍了为全国盲人按摩店提供服务的无障碍“互联网+”平台——手服宝，满足广大视力障碍创业者在线创业的需求。

5、王哲：撩动地产

猎居科技CEO王哲将大数据与房地产营销相结合，向大家展示如何基于大数据助力房地产营销，通过以AI为核心的产品，完成收集客户相关数据，对客户画像等工作。推动房产营销的精准投放。

作为关于AI创意项目的专项扶持平台，“AI创意集市”致力于展示优秀感人的创意理念和产品故事。欢迎大家踊跃进行创意投稿。也许下一次亲临课栈现场做分享的就是你！

AI大学·未来课栈」

AI大学·未来客栈旨在为AI开发者和兴趣者提供面对面的交流平台，满足各地开发者和兴趣者的学习和交流需求，让AI成为时代的声音，为未来赋能。未来课栈作为AI大学的重点品牌活动，将在今年走进多个城市，和各地的AI爱好者零距离沟通AI知识、学习AI动态。

你希望AI大学·未来客栈下一站将会在哪呢？留言说出你的答案，说不定下次我们就能一起约起来啦！

2018年「AI大学·未来课栈@成都栈」将于6月14日在成都拉开序幕。

这一次我们携手中科院上海微系统研究员张晓林、云孚科技CEO张文斌等知名AI大咖，从计算机视觉、人机交互、AI医疗等热门技术方向说起，看AI如何将过去的不可能变成现在的可能。

我们诚挚邀请您

与我们一起

幻变未来

美国著名女作家海伦·凯勒在《假如给我三天光明》中记录了她对光明的渴望，这让科学家们意识到有一群人在黑暗里畅想着这个世界的模样。

为盲人恢复视力的第一次尝试是在1968年，当时G. S. Brindley和W. S. Lewin两位医生给一位失明的病人手术植入了一个设备。

这就是最初的机器仿生眼，经过了半个世纪的发展，仿生眼的技术日益精进，近几年仿生眼植入者可以恢复部分视力。

除了让失明者重见光明，仿生眼技术也被用于开发更强大的人工智能系统，通过用机器模拟人眼及其相关的人脑结构，让机器拥有“看见”的功能。

在此次「未来课栈@成都栈」上，我们邀请到了中科院上海微系统研究员张晓林老师。作为国内一流的仿生眼开发团队的一员，张老师对仿生眼技术有着非常深刻的了解和认知。

这一次他将就这项伟大的AI技术， 详细地阐述仿生眼基本的技术原理，分享他对这项改变世界技术的独特看法和见解。

5月17日，科大讯飞「AI·飞无界」 新品发布会在深圳成功举办，重磅推出的AIUI3.0带来人机交互全新革命，引起广大AI爱好者和开发者的密切关注。

随着5G和物联网时代的到来，追求更自然更舒适的人机交互，成为了许多工程师和科学家的首要研究问题。

听到主人一句“我回来了”，门禁系统经过人脸和声纹识别，确定主人身份并为他打开门禁；智能机器人将干净的拖鞋送至主人面前，并通过主人递包的手势，接过公文包……

虽然上面的一切在现阶段还只是人们幻想中的完美人机交互，但在一定程度上代表的是大家希望的未来人机交互的发展方向：无处不在的语音交互和多场景的手势识别。

这一次「未来课栈@成都栈」，科大讯飞开放平台总经理赵艳军将立足讯飞开放平台，从语音识别、合成、以及自然语言理解等技术角度出发，和大家一起探讨人机交互的发展趋势和重要发展节点。

作为今年未来课栈增设的全新环节「创意集市」，通过邀请不同行业的AI创意者，用他们天马行空的创意让技术不再是一行行有颜色的代码，而是变成生活中让人惊叹的存在。

「未来课栈@成都栈」我们邀请了5位不同领域的AI创意分享者~

他们有的从AI+医疗角度出发，分享如何利用AI进行心电图分析；有的深耕大数据挖掘技术，将实时B1数据利用到房地产营销中来；有的以虚拟偶像IP为创意点，希望能够带来可媲美小冰的虚拟爱豆等等。

每期未来课栈的创意集市环节都是小云最最喜欢的环节，技术从不是想象的束缚者，而是将想象变成现实的加速器。

我们期待每一个大大小小的创意点让AI +教育、AI+车载、AI+医疗、AI+体育、AI+娱乐，以及未来的AI+X领域，充满“大跌眼镜”的情景。

好啦，今天的预告就到这里了，为AI前行，幻变未来。

AI大学愿意提供专业的AI导师、最新的AI知识、面对面的AI交流机会，帮助同学们在AI+时代，抓住机遇，抓住未来。

四、报名指南

长按二维码或点击阅读原文即可进入报名通道

还可以加「未来课栈@成都栈」官方群管理员微信：aigongkaike ，加入官方微信群，了解活动最新动态。

五、媒体联系

寻求本次活动媒体报道权，请邮件联系：yycao@iflytek.com

距2018首届“顶天立地”iFLYTEK AI开发者大赛报名截止时间越来越近了。你的参赛作品准备好了吗？【点击这里】即可直接进入报名通道！

上期为大家介绍的是“应用开发AI挑战赛”的相关内容。有不少小伙伴留言，强烈要求小编再出一版关于“方言种类识别AI挑战赛”的一些具体赛况。今天小编就来满足你们~

针对大家对“方言种类识别AI挑战赛”的一些提问，我们邀请到了科大讯飞研究院科学家、语言识别技术总负责人潘嘉为大家进行赛事解读。小编把潘嘉老师的解读整理了下，分享给大家，满满的干货，小板凳快搬好，准备记笔记啦~

方言种类识别AI挑战赛

【赛题详情】

方言种类识别 AI 挑战赛任务为汉语方言语言种类识别，即根据给定语音，判断该语音属于哪个方言。

科大讯飞全球首次开放覆盖中国六大方言区、总时长约 60 小时的 10 种汉语方言语音数据集，供参加竞赛的科研单位以及开发者免费使用。

根据测试语音长度，方言识别 AI 挑战赛分为两个不同难度的子任务，即任务一（有效语音长度≤3s ）和任务二（有效语音长度>3s）。

结果评价指标为分类正确率 acc：即分类正确的语音条数/所有语音条数。

训练集合与开发集合供参加竞赛的科研单位以及开发者调试系统使用，测试集合不开放，最终排名以参赛者提交的系统在线上测试集合上的结果为准，分类正确率越高排名越靠前。

【开放数据】

初赛共有六种方言，分别来源于六大方言区，具体为：长沙话、河北话、南昌话、上海话、闽南语、客家话。

为了进一步提高数据的覆盖性，测试集在性别等方面都做过精心的挑选。每种方言平均包含6小时的朗读风格语音数据，覆盖40个说话人。数据由各个型号的智能手机采集，录制环境包含安静环境和噪声环境。数据以采样率16000Hz、16比特量化的PCM格式存储。

数据集包含训练集、开发集和测试集三个部分。

训练集每种方言有6000句语音，包含30个说话人，其中15位男性和15位女性，每个说话人200句语音；开发集和测试集分别每种方言包含5个说话人，其中开发集为2名女性和3名男性，测试集为3名女性和2名男性。这样的数据具有非常高的使用价值。

开发集和测试集的数据根据语音段的时长分为两类，一类是小于等于3秒的短时数据（任务一），另一类是大于3秒的为长时数据（任务二），分别对应于两个比赛任务，其中每个说话人两类数据各50句，共100句。训练集、开发集、测试集的说话人均没有重复。

为了增加本次比赛技术方案的多样性，每条语音对应文本内容的音素序列标注也将同样提供。

【参赛系统】

参赛系统的搭建方法不限，所有机器学习的方法均可以使用，并且参赛系统可以是多种方法以任意形式的结合，比如投票法等等。

两个不同的比赛任务可以采用两套完全独立的系统。比赛采用离线测试的方式进行，因此本次比赛对参赛系统的响应时间不做要求。

同时，考虑到复赛和初赛的难度差异，复赛和初赛也可以采用不同的系统。

【评测方式】

本次比赛的测试集是不公开的，因此需要参赛者提交自己的系统，具体操作方式如下：

a)初赛提交系统时，请提交参赛者名称、第一作者、该系统对应的任务、参赛系统、训练集和开发集上的分类正确率

b)复赛提交系统时，需要额外提交一份参赛系统的论文或者说明书（最好能够附带提供源代码），详细介绍系统的构成、训练方法和对应的参数

c)如无特殊情况，每天上午11点在官方网页上公布各个参赛者在测试集上的分类正确率并对结果进行排序（每个参赛单位的结果以最新提交的为准）

【评测系统】

为了能够正确进行测试，所有测试均在相同配置的Linux 64位服务器上统一采用CPU进行测试。因此提交的系统不能是windows等其他操作系统下的程序，并且不能和GPU、FPGA等其他硬件相关联。同时为了方便参赛者更好的参加比赛，本次比赛制定了详细的参赛系统提交和评估系统，介绍如下：

1.评测系统目录结构

/dataset…………开发集目录，用于系统提交后的正确性验证
/inference………评测代码及资源目录，系统运行的当前路径
/result …………请将评测结果以result.txt命名，存放在此目录

result.txt请按照result.txt中的格式。格式如下：

posterior: changsha, hebei, nanchang, shanghai, kejia, minnan
sent1: 0.01, 0.02, 0.03, 0.04, 0.1, 0.8
sent2: 0.7, 0.02, 0.04, 0.1, 0.06, 0.08
sent250: 0.01, 0.02, 0.03, 0.04, 0.6, 0.3
ACC: 0.8854

2.本地开发调试

a)使用开源深度学习训练框架(推荐)

请从公开镜像仓库下载对应版本的深度学习镜像CPU版本，编写本地程序进行评测。

以tensor flow工具为例：

I.下载镜像，docker pull tensorflow/tensorflow: 1.7.0

II.下载开发集到 /dataset目录，将评测代码inference.py及评测所需资源复制到 /inference目录

III.运行镜像，docker run –it –v /dataset:/dataset –v /inference:/inference –v /result:/result tensorflow/tensorflow:1.7.0 /inference/inference.py

IV.查看输出结果，并检查该输出结果的正确性其他框架与此类似。
b)使用非开源深度学习训练框架

首先，要将使用的深度学习训练框架制作成docker镜像，上传至公开镜像仓库（推荐使用国内稳定镜像仓库服务，如UCloud），制作详情可参考docker官方文档，具体操作如下：

I.在hub.docker.com注册账号，并创建仓库

II.本地执行docker tag your_demo your_account/your_demo:latest

III.本地执行docker push account/your_demo:latest，等待命令执行成功后，即可在hub.docker.com网页上，看到新提交的镜像信息
镜像提交完成后，参考使用开源深度学习训练框架中的步骤，进行本地开发和调试
具体的为：
IV. 下载上传的镜像，docker pull yourtoolname

V.下载开发集到 /dataset目录，将评测代码inference.py及评测所需资源复制到 /inference目录

VI.运行镜像，docker run –it –v /dataset:/dataset –v /inference:/inference –v /result:/result yourtoolname /inference/inference.py

VII.查看输出结果，并检查该输出结果的正确性

3.提交评测系统

a)将/inference目录打包成tar文件，tar –cvf inference.tar inference/
b)在比赛官网中评测系统提交页面进行上传

4.线上验证及评测

a)配置系统所需的镜像仓库地址，镜像入口及验证参数(/dataset目录由系统自动将开发集挂载到镜像内)
b)点击”运行”，等待评测结果
c)如评测报错或效果异常，请排查/inference目录结构、镜像等配置信息
d)确定评测结果无误后，点击”提交”。此时/dataset内将替换成为非公开的测试集，并记录系统效果

【限制条件】

为了保证比赛的公平性，本次比赛仅允许使用官方发布的数据和标注，否则比赛成绩将被视为无效。

不符合规定的情况包括以下几种：
a)参赛系统搭建过程中有任何一个环节（包括数据加噪、模型初始化等）用到了官方发布的训练数据集之外的其他数据
b)人工对发布数据集的音素序列标注进行矫正或改动
c)其他对发布数据集的人工处理，比如人工对数据集进行语音端点检测等

以下情况是允许的：
a)仅利用官方发布的训练数据集进行数据的机器仿真和加噪
b)利用官方发布数据集中已公布的所有信息，包括性别、说话人等
注：
完整的初赛数据集请在报名成功后前往个人中心-我的比赛，进入方言识别比赛专题页面进行下载

最后，潘嘉老师还为大家提出了一些新的研究方向。

科大讯飞首次提出基于BN i-vector的方法来解决语种识别的问题，相比传统的SDC特征的i-vector方法有着较大的提升。近几年来，类似于DNN等新的深度学习技术，也是可以尝试的方向。

具体的方法多种多样，比如可以直接利用文本信息来训练一个文本的分类器，跟传统的基于i-vector的方法进行融合，或者也可以把它作为一种外部的信息源，加入到端对端系统的输入中，直接训练端对端的系统。
今天的赛前分享就到这里了，感谢潘嘉老师的倾力相助。相信优秀的你们，一定会创造出出类拔萃的作品，小编再一次提醒大家，报名时间不多啦，大家千万别忘记报名了哦。

【点此报名参赛】

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