在数字化转型时代，云已成为万物智能的数字化大脑。而随着大数据应用、人工智能、移动互联网等技术的飞速发展，"智慧+"的概念正在深入到各行各业，提升企业效率，释放商业潜能，创造全新机遇。作为国内顶级技术盛会之一，2017中♀国系统架构师大会(SACC2017)将于10月19-21日在北京新云南皇冠假日＠酒店震撼来袭。

　　今年，大会以"云智未来"为主题，云集国内外顶级专家，围绕云计】算、人工智能、大数据、移动互联网、产业应用等热点▼领域展开技术探讨与交流。本届大会共设置2大主会场，18个技术专场，邀请来自互联网、金融、制造业、电商等多个领域，100余位技术专家及行业领袖来分享他们的经验，并将吸引4000+人次的系统运维、架构师及IT决策人◎士参会，为他们提供最具价值的交︼流平台。

　　人工智能+语音识别+教ㄨ育的那些事儿

　　秦龙，先声教育联合创始人兼CTO，卡内基梅⊙隆大学(Carnegie Mellon University)计算机博士。秦龙老师在中国∮科学技术大学开始的求学之路，在大学3年级的时候，加入了讯飞语音实验室，是实验室∮的早期成员，师从语音届泰斗--王仁华教授。在科大∩毕业后，秦龙来到了CMU，从◣事语音识别方面的研究工作，是李开复老师的正牌师弟。

　　秦龙老师希望通过人工智能技术解决中国教育资源匮乏、分布不平衡的问题。云计算+人工智能 一定是未来的发展方向第九届中国系统架构师大会以"云智未来"为主题，秦龙老师认为◤"云智未来"这一主题◢非常的好，把握现在，放眼未来。

　　经过过去5-10年的发展，云计算技ぷ术，无论是底层的架构，还★是上层的应用，都取得了长足进步。PC上╳无法继续的摩尔定律，在云计算上仍然有效。而最近两年，从alpha go到德州扑克人机大战，更↑多的人体会到了人工智能技术的巨大进步。人工智能算法往往需要对海量数据进行处理，是建立在巨大的云计算能力的基础◣上的。而伴随着人工智能技术的进一步成熟，越来越多的人工智能技√术也会以云计算的形式对外开放提供服务。所以说，云计算和人工智能的相辅相成，一定是未来的发展方向。

　　人工智能技术将引领人类新一次的→工业革命

　　秦龙老师进一步补充说道:过去5-10年是互联网和移动互联网的时代，未来10年，甚至更久的时间将是ㄨ人工智能的时代。更有人说，人工智能技术将引领人类新一次的工业革命。我觉得这⌒　种说法也不无道理。在人类历史上，每一次科技的≡变革，都引发了工业的革新，而这其中重要的一点就★是技术进步对于生产效率的提升。

　　今天，人工智能技术已经成功的应用到很多场景中，例如安防、金融、教育等领域←，极大的降低了人工成本，实现了很多过去无法大规模应用的服务。伴随着人工智能技术的飞速进步，我们的生活〇将发生翻天覆地的变化，自动驾驶汽车、智能诊断、AI老师、虚拟助手，那些科幻电▽影里面的画面将变为现实。AI+语音识别+教育 能擦出怎样的火花?据秦龙老师介绍，先声教育可提供国际领先的智能语音测评和智能写作批改技术服务。

　　具体的说，我们向客户提供支持不同开发环境的SDK，包括ios、android、web、server端，客户通过调用我们SDK接口，进行语音或者写作的测→评。先声教育的研发团队↙主要来自于卡内基梅隆大学〗、爱丁堡大学、清华大学、中国科学技●术大学等国内外名校，团队在语音识别、语音评测、自然语言处理等技术上有超过㊣10多年的积累。我们的SDK支持离线调用和在线调用两种方式。SDK具有占用资源少，延迟∑小的特点。当用户的设备无法连接网络时，自动切换到离线调用，不影响用户体▲验。

　　人工智能与教育如何深度结△合?

　　那么，人工智能与教育如何深度结合?秦龙表示，先声教育的语音测评技术，不仅能满足简单的跟读、重读单词、句子、篇章的测评，我们的技术更是应用到中高考英语口语考试∮中。为了满足中高考的要求，我们在语♀音识别、语音评测、自然语言㊣　处理技术上做了很大的投资，实现了对中高考全◎部题型的支持，包括篇章朗读题、问答题和口语作文题的智能打分。我们就先声教育的语音测评和写作批改技术，与国内相关的技术厂⊙商进行对比，在相同的数据集上，先声的测评和批改技术较其他厂商在准确性上有超过10%的优势。

　　同时，我们的语音测评技术除了支持↓英语和中文外，还支持包括西班牙语、法语、德语、意大利语等在内的10多种语言。对于♀学生而言，测评不是终点，通过学习提高知识水平才是最终目的。为了帮助学生达到这样的目标，我们的口语测评和写作批改技术，在提供准确的打分的同时，还会提供非常详尽的问题反馈，使学生从错误中得到成长。

　　具体的说，针对口语测评，我们既≡提供整个句子或者是篇章的总体打分，包括具体的∞完整度、流利度、准确度◥在内的每个维度的分数。我们也提供小到音素级别的音素发音分、音素检错︼信息，单词发音分、单词☆重音检错，句子语调、语速信息等。在作文批改的反馈中，我们会给出作文的整体打分，我们也会检测学☉生作文是否跑题。与此同时，针对学生冠词、介词使用是否正确，人称、单复》数等问题，用词造句是否符合英语使用习惯，也会给出相应的问题◣反馈。

　　通过我们反馈的信息，学生可以第一时间发现自己的问题，从而以最高的效率提升自身的水平。谈到◥目前语音识别的难点时，秦龙表示，中英文混杂并不能算是语音识别技术的一个难点，只是过去我们关注的比较№少一些。为了※解决这一问题，一方面我们需要大量的中英≡文混杂的训练数据，目前，这方面的数据还比较缺▃失。另外一方面，我们也可以尝试混合中英文音↘素建模，或者是中英文音素共用模型等方法。

　　深度学习技术的应用对于鲁棒性问题有一定⊙的改善

　　相⌒比于算法，我觉得数据的问题更大一些。目前语音识别的难点之一实际上是对于噪音信号╱处理的问题。比如说语音识别技术在噪音嘈杂或者是麦克风离得〇比较远的时候，效果要差很多，这一问题被称为语音识别的鲁棒性问题。深度学习技术的应用对于鲁棒性问题有一定的改善，但仍然存在很大的发展空间。谈到未来，秦龙表示，从实际出发，人工』智能技术在教育领域，短期内还很难完全取代老师∑　做为一个独立的AI老师●的存在。因此，先声教育的主要方向是以人工智能技术如何更好的辅助老师的工作，提高老师的工作效率为基础的。

　　目前我们所●主攻的方向，语音评测，写作批改，以及自适应学习技术，都是需要占用老师大量的时间和精力才能完成的任务。比如说，如果一个英语老★师负责两个班级，每个班30个学生，每个学生每天要完成10分钟的口语作业，那么一个老∩师一天就要检查100个小时的口语作业录音。这么多的录音，老师ξ只能抽查很小一部分，平均到每个学生身上也就1-2分钟的时间，同时，老师也很难给每个学生个性化精确的指导。

　　先声教育口语ζ评测技术可以帮助老师完成口语作业的检查，可以为每个学生提供个性化的发音指导，老师只需要根据学生的完成▽情况督促学生改进或〖者进行更多的练习。我们未来■技术的发展，也是以对于教育场景的深刻理解为基础，通过︽人工智能技术来帮助老师更好的进行教学为发展目标的。

　　目前ξ　哪些技术在哪些场景下是如何融入日常的教学中

　　秦龙老师透露，在即将到来的SACC 2017架ζ　构师大会上，我将在本次大会的语音识别技术分场介绍人工智能技』术在教育领域的应用和前〓景。人工智能技术，包括语音『识别、自然语言处理、语音分析和理解、情感计算、图像识别等技术，在教育领域有着非常大的Ψ应用前景，并且，一些技术已经成功落地。我将介绍，目前哪些技术在哪些场景下是如何融入日常▲的教学中的。同时，也会展望，未∴来人工智能技术不断发展成熟的条件下，教育将↘会如何发展。