近日，在投资了山东天岳和杰华特之后，华为旗下的哈勃科技投资有限公司有了新的投资动向——以数千万元注资国内人工智能第一梯队企业深思考。这是一向神秘低调的华为首次出手投资国内的AI公司。
据被投企业官网介绍，成立于2015年的深思考人工智能，是一家专注于类脑人工智能与深度学科技的AI公司。
该公司最突出的技术是“多模态深度语义理解引擎（iDeepwise.ai）与人机交互技术”，该引擎技术可同时理解文本、视觉图像等多模态非结构化数据背后的深度语义，其中以“长文本的机器阅读理解技术、自由跨域的多轮人机对话技术、对多种模态信息的语义理解技术”三大技术，抢占了市场的先发优势。
多模态语义理解技术，向来被誉为“人工智能皇冠上的明珠“。也许正是因为深思考拥有着这一核心技术，才让华为向其抛出了橄榄枝。那么我们不妨来探讨一下：该技术究竟有何亮点，甚至能让巨头趋之若鹜？
下一个人工智能的爆发点？
目前来看，AI技术的发展会经历“感知、识别、理解、决策”这四个阶段。其中感知和识别在业内已经发展不错，但理解却一直进展缓慢，如骨鲠在喉。
据业内专家介绍到，“多模态深度语义理解技术”的出现，让AI的发展产生了质的飞跃。它可以帮助人工智能实现从“看清听清”到“看懂听懂”的过程，让AI更深入地去理解真实世界。
如果做个比喻的话，多模态语义理解技术就相当于人的大脑，它可以接收来自不同感官的信息，并做出最恰当的理解和认知，最后再通过最终端进行反馈，完成从感知到理解的人机交互——这让机器变得更加智能。
据了解，基于多模态深度语义理解技术，深思考在去年8月推出深思考大脑（iDeepWise.ai 4.0），帮助机器理解文本、视觉图像背后的真正语义。
凭借此项技术，深思考获得在中文语义理解与人机交互领域高水平的SMP2018-ECDT赛事中获得冠军，蝉联2017、2018两届冠军，实力不容小觑。就是今年 8 月结束的" 2019 机器阅读理解竞赛"中，在两项核心技术指标中，深思考均位列第一，从全球 2000 多支队伍中脱颖而出，摘得桂冠。
截止目前，深思考拥有百余项知识产权，其中内核级创新发明专利32项，国际国内奖项19项等。多项殊荣，奠定了深思考为国内“多模态深度语义理解”先驱地位。
当然，对于一项AI技术而言，判断其是否真正成熟，光看实验室数据和奖项是远远不够的，而是在于：这项技术是否能够真正落地？
据悉，深思考目前基于AI多模态深度语义理解技术与人机对话产品，已经在智慧医疗健康、智能汽车、手机智能移动终端、智能家居等应用场景实现落地。
在医疗行业，病理诊断和筛查是医学诊断的“金标准”，是医生对病人进行正确治疗的基石，也是防治癌症的重中之重。AI赋能医疗，则让病理细胞诊断和筛查技术开始走到了前沿，让人们看到了新希望。
在以往，医生要在不到一寸的载玻片上筛查上万个大量细胞，找到病变细胞后再根据细胞形态、组合进行诊断，可谓大海捞针，且精确度难以确定。基于这样的痛点，深思考基于多模态深度语义理解与人机对话引擎（iDeepWise.ai），提供了对于病理细胞的视觉语义理解产品ideepwise.AICIAS与人机对话式的健康咨询AI Saas服务。
以宫颈癌的筛查为例，人工智能辅助阅片系统（ideepwise.AI CIAS）可以帮助医生对宫颈细胞进行筛查与诊断，提高宫颈癌筛查时效和精密度。
据悉，这套系统可以快速进行AI宫颈癌筛查，能够在60秒内分类7万个细胞。这相当于把“针”送到了医生面前，极大地降低病理医师工作量及工作强度，提高病理筛查效率和诊断准确性。
而在智能手机终端场景下，深思考基于多模态深度语义理解与人机对话引擎（iDeepWise.ai），提供出行、健康咨询、智慧办公、休闲娱乐等场景的智能人机对话交互iDeepWise.ai.mobile 的AI Saas 服务，该引擎可以为2亿智能终端用户提供一站式AI智能出行生活服务，包括通过人机对话自动完成机票火车票预订、酒店预订等服务。
反观华为，作为通讯产业的巨头，最近在人工智能各个应用场景的布局也是动作频频。
华为于今年5月成立智能汽车解决方案事业部，定位为智能汽车领域的端到端业务的责任主体，提供智能汽车ICT部件和解决方案。
在此之前，华为也建立起了智慧医疗平台：华为“全联接医疗”，通过大数据、云计算技术的深度融合打造健康档案区域医疗信息平台，利用最先进的物联网技术，实现患者与医务人员、医疗机构、医疗设备之间的互动，构建智慧化医疗服务体系。
而在刚刚举办的2019华为全联接大会上，华为还正式发布了企业服务发展战略2.0，并宣布未来五年，将投资超过10亿美元，打造智慧服务，开创未来智能服务的新格局。
——实际上，已经不只华为这一家巨头在构建人工智能生态了，BAT都在积极布局。也许，现在真正到了“多模态语义理解”大展拳脚的时刻。
AIot时代下的“炼金术”
对于巨头公司，尤其是ICT领域的巨头公司而言，其拥有的海量数据，就是储量丰富的金矿，但如果无法挖掘和发挥数据的价值，数据的存在便变毫无意义。他们拥有用户、产品和场景，却缺少人工智能这样的“炼金术”，来帮助炼金，从而最终在同类型公司之中胜出。
以智能家居场景为例，智能音响、智能电视、智能冰箱、智能空调等产品，最终需要被语音理解所赋能，提升理解能力，真正做到人工智能。
结合多模态语义理解技术，这些智能家居和智能硬件，不再是简单的人类语音命令执行者，而是变成了隐形人工智能管家的触点，他们会更了解人类的需求和习惯，并提供更加个性化和人性化的服务。
以智能车联网为例，5G和人工智能的发展，让自动驾驶和车联网都被给予厚望。
传统智能车载系统，通常通过驾驶室的智能语音交互屏幕实现人机互动，而在智能车联网场景下，汽车跟道路基础设施之间、汽车跟汽车之间、汽车跟互联网之间都能够做信息的连接和交互。车辆本身也通过视觉对车外的环境做感知与理解，再加上温度传感器、语音信息输入传感器等。
对于用户而言，语言是最有效的交互方式，但对于车辆而言，要接受和理解的语言，并且在极短时间内做出反应，是有巨大的挑战。而除了语言的模态外，智能车联网还有手势的模态和图像的模态等信息。
数字化场景下，深思考提供的技术能为对上述多模态信息进行综合理解，为人车交互提供智能大脑，同时，还可以在座舱环境下，实现人、车和家庭的连接。加上RPA自动软件机器人，不光可以实现人车对话，车辆还可以自动帮助驾驶员完成任务，比如预定会议室、与其他智能设备的联动、执行等。
“更重要的是解决及提升物联网和AIoT设备多模态语义理解的能力。”杨志明博士在此前的采访中曾提到。
未来的场景之中，更多的情况是，终端设备首先具备各项传感器，能够多维度的收集信息和数据，同时端侧AI芯片的植入，又能让这类设备具有如图像识别、语音识别、语义理解等人工智能能力，而云端则是更强大的算力和服务支持。
一方面，如果所有终端的处理，都由云完成，性能和响应可能会成为瓶颈，另一方面终端设备必须具备AI理解的能力，才能让机器更好的理解人类意图。下一个时代必定是AIot的时代，也是人工智能多模态语义理解的时代。
MORE | 更多精彩文章
● 互联网公司还要亏多久？
● 杨国福不是张亮的舅舅，小米logo背后竟有这层意思，那些你不知道的商业冷知识…（2） | 不图不快
● 这个“忽悠”马云10亿的男人，还了阿里巴巴5000亿
●凉凉的NBA在中国捞了多少钱？| 不图不快
● 2.8元懒人支架月销量25万；“起死回生”方便面一年卖出400亿份...懒人经济消费崛起 | 邦TOP
你这么好看，还不点“在看”