如果要預測下一個AI風口來臨的時間點，真的沒人能預測得準。不過我們可以回顧過去幾年AI行業的發展，來稍微幫助我們摸清下AI發展的脈絡，當AI風口來到時，我們能成為春江裏的鴨。
上次AI像今天這麽火熱，標誌性的事件是2016年AlphaGo戰勝李世石。像大眾展示了深度學習的能力。從那以後，深度學習開始套用到各行各業，人臉辨識，刷臉支付，滿足了人們對便捷生活的需求。當然，深度神經網路其實在這之前的前幾年就在業內發展得如火如荼了。
在深度學習在電腦視覺方面，有個比賽叫ImageNet ，在 2012 年的競賽中，Hinton 團隊的深度學習模型AlexNet在比賽中，直接比去年的錯誤率降低了一大截。而從那以後，深度學習模型在視覺方面能力開始爆發，從2015年開始就在ImageNet預測錯誤率方面做得比人類還低了，而2017年開始這個比賽就不再辦了，因為錯誤率足夠低了。
同時在2016年，谷歌推出了Google神經機器轉譯系統，比起之前的轉譯系統，這套端到端的轉譯系統準確率有著大大提升，基本達到了轉譯即可用的模型。同時也有很多端公司參與到端的轉譯模型開發上來，例如國外的DeepL，國內的科大訊飛等，幫AI轉譯的能力逐步提高。
我們從上面的例子可以看到，一個技術在走向大眾，成為風口之前，一定是經過一段低調發展的技術積累過程。
現在火熱的大模型也是如此。在2022年底開始火爆時，當時也引起AI業內震驚，但因為沒有開放給公眾使用，因此其能力未被公眾所認知。後續業界逐漸對大模型的能力有了新的認知，發現能滿足大家對AI創作的需求。因此大模型成為了最新風口。
綜上所述，AI風口來臨需要有兩個因素：
新技術架構，滿足新的需求。
因此，如果要追求下一個風口，可以關註一些業內在看但還沒出現新的爆炸性新聞的但挺多人關註的技術架構。例如Deepmind曾經提到過「強化學習的通往AGI的路」，那麽你可以研究一下強化學習最新的進展，如果你是創業者，可以試試用新的技術架構做個產品。
不過就現在這個AI風口來說，機會還是很多的，因為還有很多需求依然沒得到完全滿足。現在大家都在做大模型，但其實大模型也有很多玩法。
例如在科大訊飛8月15號的釋出會上，訊飛就用上了自己研發的星火認知大模型來升級自家的轉譯機產品。在介紹星火認知大模型是怎麽幫助使用者之前，容我先簡單介紹下這個轉譯機，好讓讀者有個總體認知。
對於多數人來說，把外語講得像母語一樣好的還是很少的。但無論是職場人士（例如做外貿的），還是經常跨國旅行的遊客，和外國人交流還是經常有的事。訊飛雙屏轉譯機就是為這種場景而生的。這款產品有兩個屏，一個是主屏一個是客屏，當雙方面對面說話時，都可以從各自螢幕中看到對方所說內容的轉譯。
當然，面對面交流時轉譯也僅僅是它的使用場景之一。訊飛轉譯機還能給生肉視訊（也就是沒字幕的外語視訊）即時生成字幕，或者在你演講時把轉譯結果即時投屏，方便國內外來賓理解。
可以看到，在套用星火認知大模型前，科大訊飛在AI轉譯領域已經積累了很多年了。
不過對於轉譯機的目標使用者，都有一個共同特點，就是外語水平待提高。因此，如果轉譯機除了用來和外國人聊天時轉譯，能不能也在平時自己獨處時練口語用？這樣才能幫助使用者應付日常對話的同時，也幫助使用者學習和進步。
我們在學習外語時，需要「聽說讀寫」，而最薄弱一環就是「說」。既然現在大模型能力的對話能力這麽好了，那麽大模型能否充當口語陪練的角色呢？當然可以。這就是為啥在最新釋出的訊飛轉譯機中新增了【AI口語】功能，其背後就是訊飛星火認知大模型提供的AI能力支持。
透過AI口語功能，使用者可以實作AI一對一類人口語對話，比外教還方便，畢竟外教也不是每時每刻都有空。透過訊飛學習機的AI口語功能，你可以隨時隨地和比外教更能聊5個AI教練線上練口語，英式美式、男聲女聲，不同風格任意切換，無限制連續對話隨時暢聊，跟讀練習還能評測發音。目前此功能覆蓋了73個場景話題，從日常生活、旅遊美食到求職面試、專業知識應有盡有。最重要的是，口語庫還會持續更新，從而滿足使用者日益增長的學習需求。
從上面的介紹大家也感受到，使用轉譯機可以充分提高我們在涉外環境中的溝通效率，而增加了大模型的科大訊飛轉譯機更是如虎添翼，則可以在增加日常溝通效率的同時，也從根基上幫助使用者進步，透過大模型的對話能力，協助使用者日常進行口語練習，幫助使用者更快的成長。
