人工智能辅助语音识别技术的研究和应用
人工智能辅助语音识别技术的研究和应用 人工智能作为新兴技术，正在不断发展，为我们的生活方式带来了很多改变。其中，人工智能辅助语音识别技术是一项广泛研究的领域。这种技术可以将语音信号转换为可识别的文本，帮助人们更加便捷地交流和沟通。 一、语音识别技术的现状 随着人工智能技术的快速发展，语音识别技术也在不断地完善。语音识别技术的核心是将人的声波信号转化为数字信号，并通过处理这些数字信号来实现语音识别。目前，语音识别技术的应用范围已经非常广泛，比如在智能家居、车载语音导航、智能客服等多个领域都有广泛的应用。 然而，语音识别技术仍存在一些难点。比如，在环境嘈杂的情况下，语音信号的识别精确度会大大降低。此外，不同发音习惯和口音等也会对语音识别的精度产生影响。因此，目前研究人员正在努力探索更加先进的语音识别技术，以提高其精确度和应用范围。欧盟《人工智能法案》进入最终谈判阶段
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来源：经济参考报
14日，欧洲议会全体会议表决通过了《人工智能法案》授权草案，该法案进入欧盟立法严格监管人工智能技术应用的最终谈判阶段。欧洲议会当天投票决定禁止实时远程生物识别技术，如不能在公共场合进行实时人脸识别，并对ChatGPT等生成式人工智能工具增加更多安全控制措施，提出新的透明度要求，以确保人工智能的研发和应用符合欧盟权利和价值观。据欧洲议会网站消息，欧洲议会“为制定史上首部人工智能法案已经做好谈判准备”。按照立法议程，欧洲议会将就这一授权草案与欧盟委员会和成员国进行“三方”谈判，欧洲立法者希望在今年年底前就法案的最终版本达成共识。今年5月，欧洲议会内部的市场委员会和公民自由委员会通过欧盟委员会于2021年4月提出的《人工智能法案》提案的谈判授权草案。欧洲议会声明，这部提案如正式获得批准，将成为全世界首部有关人工智能的法规。该法案将适用于在欧盟境内将人工智能系统投放市场或投入使用的实体（无论该实体是在欧盟境内还是在第三国）、在欧盟境内使用人工智能系统的实体以及在第三国使用人工智能系统但系统的输出用于欧盟境内或对欧盟境内人员产生影响的实体。该法案草案的一个突出特点是注重基于风险来制定监管制度，以平衡人工智能的创新发展与安全规范。草案将人工智能风险分为不可接受的风险、高风险、有限的风险和极小的风险四级，对应不同的监管要求。其中高风险人工智能的使用必须受到严格监管，系统提供者和使用者都要遵守数据管理、记录保存、透明度、人为监管等规定，以确保系统稳定、准确和安全。对于违反规定者，草案设定了最高3000万欧元或全球年营业额6%的罚款。最新草案严格禁止对人类安全造成不可接受风险的人工智能系统，包括部署潜意识或有目的操纵技术、利用人们弱点或用于社会评分的系统，并扩大了人工智能高风险领域的分类，将对人们健康、安全、基本权利或环境的危害考虑在内。草案还要求人工智能公司对其算法保持人为控制，提供技术文件，并为“高风险”应用建立风险管理系统，还针对ChatGPT等生成式人工智能设立专门监管制度。每个欧盟成员国都将设立一个监督机构。此外，引进监管沙盒机制以管控风险和促进创新，在人工智能系统入市或投入使用前，对人工智能系统进行开发、测试和验证降低风险。最新草案文本还提出，这一机制同样被允许用于在现实条件下测试创新人工智能，以鼓励人工智能企业持续创新。清华大学自动化系教授陶建华在接受记者采访时说，欧盟试图建立一个统一的人工智能法律监管框架，是全球人工智能发展进程中一个重要的标志性事例。其对人工智能进行有效法规约束的探讨和尝试都会产生全球性的影响，可能引发越来越多的国家尝试跟进相关法规的探索。竞天公诚律师事务所合伙人袁立志认为，欧盟推动人工智能立法，有利于保护基本人权、维护欧盟在数字主权和科技领域的领导地位，并通过这样一部综合性立法抢占全球人工智能监管先机。但其本身具有局限性。它采用的是横向立法，并非针对特定人工智能应用领域，而是试图把所有人工智能都纳入监管范围，在执行层面将面临大量的解释问题。陶建华指出，欧盟并未就人工智能技术可能会给人类带来什么样的影响形成共识。从辨证的角度看，人工智能既能造福和服务人类，但如若用之不善，也会给人类带来威胁或伤害。因此，如何平衡创新和约束是欧盟立法面临的一个非常重要的挑战。但在追求创新和管控创新可能带来的危害之间寻求一个有效平衡，很大程度上是使用者的问题。如何对使用者进行有效监管，也是欧盟人工智能立法面临的一大挑战。此外，统一的法律框架并未涉及具体的法律规范，因此实际的执行效果上可能会“大打折扣”。炒股开户享福利，送投顾服务60天体验权，一对一指导服务！海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP责任编辑：李桐
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相关新闻加载中点击加载更多深圳人工智能加速落地千行百业
腾讯是深圳人工智能行业企业创新活跃的一个缩影。规模高速增长、应用加速拓展、创新活跃，正是近年来深圳市人工智能核心产业发展的现状。
深圳市人工智能产业规模的增长，主要得益于企业规模的增长和企业数量的增加。深圳现有人工智能相关企业超过2000家，分布于产业链各环节。据市工信局相关负责人介绍，如果从深圳企业规模和赛道看，第一类是华为、腾讯等头部企业，它们在人才和技术储备上最多；第二类是专业人工智能服务商，如云天励飞、优必选、奥比中光、北科瑞声等；第三类主要是传统的电子信息软硬件企业，它们以应用为主，如创维等。此外，深圳还聚集了一批知名的人工智能研究机构，如鹏城实验室、粤港澳大湾区数字经济研究院等。
如果从产业链分工来看，深圳人工智能企业可分为基础层、技术层和应用层，基础层主要包括高端芯片、算法开发、开源框架等领域，以华为、腾讯、云天励飞等为代表；技术层主要为计算机视觉、智能语音领域，一批优秀企业脱颖而出；而应用层，在机器人、智能家居、无人机、智能医疗、自动驾驶、智慧安防等各领域均有代表性企业。
人工智能深入千行百业
2021年4月，刚接任华为云CEO的余承东曾在“华为开发者大会”上公布了一项重磅产品：华为云盘古大模型。经过了两年的“沉寂”后，盘古系列AI大模型将正式上线。华为云人工智能领域首席科学家田奇直言，未来工业应用将会是人工智能新的爆发点，“盘古”致力于做好行业应用，形成关键技术壁垒，为煤矿、电力、金融、农业创造产业价值。
近年来，人工智能已在深圳的金融、制造、交通、供应链、医疗、政务等领域均实现良好应用。
如在“AI+制造领域”，引导企业实施数字化转型。位于坪山区的荣耀智能制造产业园正集新产品验证中心、高端旗舰手机量产中心、新工艺/新技术/制造模式孵化中心和智能制造能力建设中心于一体。产线75%的工序由自动化设备完成，其中超过四成的设备来自自主研发，每28.5秒就有一台手机下线。在工信部发布的《2021年度智能制造试点示范工厂揭榜单位和优秀场景名单》中，该产业园作为深圳市4家代表之一入选。
在“AI+医疗”领域，晶泰科技打造了国际上首个具备人工智能结合实验数据并进行商业化运营的药物发现平台。晶泰科技整合人工智能等前沿技术，首创“智能计算+自动化实验+专家经验”药物研发新模式，对新药研发关键环节进行颠覆性改造，打破药物研发领域著名的“双十定律”（即研发一款原创新药需要逾10年时间、花费10亿美元，其创新回报率只有约1%），大幅提高了药物研发效率与成功率，降低了研发成本，已成功为美国、欧洲、亚洲等地逾200家先锋药企和科研机构提供药物研发服务。
在“AI+金融”领域，深圳已建设了一批智慧金融应用创新平台，支持粤港澳大湾区数字经济研究院成立AI金融与深度学习研究中心，探索用AI技术让金融更精准、更迅捷、更安全；在“AI+政务”领域，民生诉求服务一体化平台积极应用人工智能技术，有效提升了民生诉求服务水平。
立法政策保障业界加大投入
深圳人工智能产业飞速发展的背后，得益于政府、研究机构和企业长期以来的重视和不断投入。
2019年，国家发改委批准深圳建设国家新一代人工智能创新发展试验区，工信部批准深圳建设国家人工智能创新应用先导区。近几年，深圳出台了《深圳市新一代人工智能发展行动计划（2019－2023年）》，出台培育发展智能传感器、智能网联汽车、智能机器人、智能终端4个细分产业集群行动计划，并公布了深圳市人工智能创新应用示范项目（第一批）名单等。人工智能各级政策的不断出台和落地，为人工智能产业发展提供了良好的政策环境，有利于人工智能产业发展壮大。
2022年11月1日起，《深圳经济特区人工智能产业促进条例》正式施行，作为全国首部人工智能产业专项立法，《条例》从深圳人工智能产业发展实际出发，围绕“明确范围+补齐短板+强化支撑+抢抓应用+集聚发展+规范治理”等环节进行探索创新。《条例》的印发实施，为促进深圳人工智能产业发展提供了坚实的法治保障。
5月31日，《深圳市加快推动人工智能高质量发展高水平应用行动方案（2023-2024年）》正式印发。深圳将努力创建人工智能先锋城市，为全市高质量发展助力赋能。由此，深圳构筑起“一条例、一方案、一清单、一基金群”的人工智能高质量发展和高水平应用的政策体系，加快推进人工智能全时全域应用。
算力是大数据时代的生产力，更是支撑国民经济发展的源动力。IDC《2022全球计算力指数评估报告》指出，中国的算力产业规模和多样性目前正持续高速增长，2018年至2022年，深圳的算力规模位居全国前三。目前，深圳大力建设国家超算深圳中心、鹏城云脑、腾讯云等算力基础设施。去年5月，鹏城实验室首次对外发布了中国算力网计划，中国算力网构建自主创新的技术体系，将建成覆盖国家超算中心、智算中心、数据中心等大型异构算力中心互联互通、协同调度与高效计算的网络化算力基础设施。中国工程院院士、鹏城实验室主任高文近期表示，将在韶关建设中国第一个算力调度中心，算力调度中心将能实时反映整个广东的数据、算力和需求算力情况，并向西部各算力节点实时提出算力需求，保证算力能进行实时调度。用高文的话来说就是，未来“像建设电网一样建设国家算力网，像运营互联网一样运营算力网，让用户像用电一样方便地使用算力”。
此外，企业在人工智能领域加大布局。腾讯近期就在财报会上强调，目前正在大力建设人工智能和云基础设施，已经在芯片、操作系统、数据库等核心软硬件领域进行了大规模自研实践，自研算力底座已经初具规模。华为轮值董事长孟晚舟也称，预计到2030年，全球通用算力将增长10倍、人工智能算力将增长500倍。华为将围绕着多场景、多样性的需求，不断提高通用计算、人工智能计算的算力，华为云将沿着行业数字化的“云底座”和“使能器”保持投入。返回搜狐，查看更多