第394章 断层领先！＆还让不让人活了！！（1/2）

第394章 断层领先！＆还让不让人活了！！

“小悠”与其他语音助手的技术代差，牵扯到多重领域多重因素。

首先自然是技术上的领先。

目前，他们已在原有架构上，融合了“端到端语音识別架构”。

即：將语音信號直接映射到文本，跳过传统hmm的“声学模型—语言模型”分步处理流程。

结合hmm—gmm混合模型的端侧部署，使得“小悠”的语意理解能力，远超传统算法构建的语音模型！

识別延迟降低40%，准確率提升至95%！

同时，通过自研的压缩算法，他们將混合模型参数，从100mb压缩至25mb，以適配微光s1等千元机。

也包括后续的微光2。

而三星的“svocie”，因模型笨重，仅能在旗舰机型运行。

其二，数据维度上的降维打击！

毫不夸张的说，“小悠”从诞生起，便站在“数据富矿”之上。

悠米社区、极光微博、微信等社交平台，日均10亿+的聊天消息、公开动態，以及往日沉淀的海量数据，构成了“千亿级真实语境训练集”！

海量数据的投喂，使得“小悠”。。

另一方面，口袋钱包的海量交易记录、星光手机的数千万用户使用日誌，使得小悠能深度理解“生活服务类指令”。

此外，他们自研的“自適应学习率算法”，使得模型在训练过程中，能够根据数据特点，自动调节学习速度，大幅提升训练效率。

再结合“实时反馈叠代机制”，用户每次使用小悠的语音指令、纠错行为，都会实时同步至极光云。

形成“数据採集—模型训练—功能更新”的72小时闭环。

加之骄阳100算力卡的加持，模型叠代效率，至少是竞品的6~10倍！

其三，生態协同上的“天选优势”！

跟三星、苹果等硬体厂商不同，“小悠”背靠的极光，是一家网际网路公司。

一家掌控著多款超级应用，以及庞大生態的网际网路巨头！

而星光科技，又为其提供了一个完美的载体。

在开放“小悠”api接口之后，截止现在，除了极光自有產品外，已有527第三方应用接入。

其中58家，如饿了么、高德地图、宝宝树、下厨房等，完成了深度適配，可实现“语音指令—服务落地”。

例如，用户说“帮我找上次点的那家米线”。

“小悠”可跨应用关联歷史订单、地理位置、用户评分等10个维度的数据，完成用户指令。

而其他语音助手，由於並未同第三方应用的接口深度打通，对第三方应用的支持，仅停留在基础调用层面。

至於为何各家网际网路大厂，鲜少会深度適配第三方语音助手，原因很简单一一不愿为他人做嫁衣。

语音交互的入口价值极高，谁都想要自己做。

此外，如企鹅、阿狸等大厂，掌握社交、电商等核心数据。

若深度適配第三方语音助手，可能会导致用户行为数据大规模流失。

更何况，大厂核心业务，多是基於单体架构，与语音助手的微服务架构，通常难以兼容。

这也是所有硬体厂商，普遍面临的难题。

而背靠极光生態的“小悠”，这种顾虑就要小多了。

虽同样很难接入，其他网际网路大厂的应用，但光是极光系应用的无缝適配，便足以为“小悠”构建起一道，竞品无法复製的体验护城河！

以上多重因素的结合，才是“小悠”一骑绝尘的根本原因。