解析聲音奧秘 助力行業更新（經濟新方位·走進國家制造業創新中心）

　　習近平總書記強調：“加強重大科技攻關，強化科技創新和産業創新深度融合，積極培育新業态新模式新動能，因地制宜發展新質生産力。”

　　讓科技成果從實驗室走向生産線，國家制造業創新中心發揮着創新高地的作用。在已建成的29家國家制造業創新中心，創新鍊産業鍊資金鍊人才鍊深度融合，上下遊緊密合作，産學研融通創新，原創性、颠覆性科技創新成果競相湧現，加速向現實生産力轉化，為推進新型工業化、建設現代化産業體系、發展新質生産力提供有力支撐。

　　本報記者走進國家制造業創新中心，問成果、談經驗、探前景，看新産業、新模式、新動能如何培育壯大。

　　——編 者

　　向東，是中國科學技術大學高新校區；向北，是合肥市政府與中國科學院合肥物質科學研究院共同設立的合肥創新院——位于安徽合肥的中國聲谷，是全國首個人工智能領域的國家級産業基地，已入駐科大訊飛、華米科技等2000餘個企業，年産值超2000億元。

　　聲谷北門，“國家智能語音創新中心”的牌子格外醒目。依托當地智能語音及人工智能産業叢集，創新中心聚焦智能語音領域開展關鍵共性技術研究，産生了一批科技創新成果。在這裡，如何加強科技創新特别是原創性、颠覆性科技創新？怎樣及時将創新成果應用于産業？記者實地探訪創新中心。

　　智慧無人實驗室——

　　可24小時不間斷智能語音互動檢測

　　“你好空調，屋裡太熱了。”“好的，已為您打開制冷模式。”人機對話越來越多出現在家庭中。和冰箱、洗衣機等家電相比，人們對空調的智能語音互動需求更強。然而，保證空調的“耳朵”足夠靈敏，并不容易。

　　“過去隻能在密閉房間裡，由測試人員播放聲音并觀察記錄空調響應情況。”山東青島海爾空調器有限總公司測試中心主任高孺說，人工測試方式不僅效率低下，而且很難模拟複雜使用場景。去年3月，高孺偶然聽說國家智能語音創新中心在建智能語音互動的智慧無人實驗室，便立刻去實地了解情況。

　　進入智慧無人實驗室，宛如置身專業錄音棚——四周布滿調節混響的吸音擴散闆和亞克力半球，各式音箱分布其中。“通過混響調節，能模拟10平方米至300平方米的聲場環境，19個音箱能模仿多種場景的背景噪聲。50平方米的實驗室可以還原95%以上的語音互動使用場景。”國家智能語音創新中心公共檢測服務平台開發工程師李孟輝介紹，實驗室可實作24小時不間斷智能語音互動檢測，依托中心數百萬條的語料庫，各類語音涵蓋近200種語音、語言，以及各個年齡段、各類人群的口音。

　　以空調檢測為例，從業人員隻需設定好相關參數，智能機器人即可到達指定地點，通過仿生人工嘴播放聲音。測試台旁的拾音器，會自動識别空調回報結果。實驗室上方的攝像頭，會對空調顯示面闆進行拍攝。檢測任務結束，将自動生成檢測報告，對響應成功率、響應時間、失敗原因等進行回報。

　　通過與中心合作，海爾在青島“複制”了實驗環境。“今年投入使用。按一次測試20秒計算，一天可完成超4000次測試。”高孺說，有智慧無人實驗室助力，如今海爾生産的空調，不僅可以進行國語的語音互動，還可以“聽懂”多地方言，部分出口産品掌握了多語種能力。

　　據介紹，中心采用“公司+聯盟”的形式組建，彙聚了國内智能語音領域的龍頭企業、科研機構，中心則作為發動機，驅動股東機關以及聯盟的協作運轉。“這種模式有助于促進中心與企業、企業與企業之間的合作交流，推動科技創新成果在制造業中的應用發展。”國家智能語音創新中心總經理吳江照說。

　　工業AI方案——

　　變電站單站巡檢時間縮短到30分鐘以内

　　當一個配備有20餘台10千伏開關櫃的變電站出現異響時，如何快速識别故障區域？“很難直接用耳朵分辨異響來源，過去隻能逐個檢查。”國網馬鞍山供電公司運維檢修專工汪隆臻說，“現在使用聲紋識别裝置，能快速鎖定出現故障的位置。”

　　所謂聲紋識别裝置，由中心聯合科大訊飛與國家電網安徽電科院共同研發。“中心此前就在探索聲紋技術如何應用于工業化場景，溝通後發現安徽電科院也有這方面需求，于是‘一拍即合’。”科大訊飛工業智能研究院副院長李俊說。

　　聲紋識别裝置還能判斷故障原因。“我們的專業技術人員加入研發，分析各類聲音樣本代表何種故障，進而訓練裝置的算法模型。”安徽電科院電力運檢工程師張晨晨說。

　　如今，聲紋識别裝置已應用于浙江、安徽、廣東、甯夏等地的40餘座變電站，能夠準确發現局部放電、短路沖擊、夾件松動、冷卻器異響等問題，将單站巡檢時間縮短至30分鐘以内，還降低了人工現場作業的頻次和安全風險。

　　聲紋識别隻是中心提供的多種工業AI（人工智能）方案的一種。各類方案加速落地，為傳統産業集聚新動能。

　　中心工業AI項目負責人黃偉這段時間忙着和同僚一起，給合肥海爾工業園的空調總裝生産線安裝智能質檢裝置。“此前有一條生産線安裝了智能質檢裝置，效果不錯，現在要在更多生産線上進行鋪設。”黃偉說。

　　過去，一名勞工一天要檢測千餘台空調。“檢查品牌辨別時，因為反複觀看，很可能會出現視覺疲勞。”合肥海爾空調器有限公司總經理戴永勝說，“如果是具備語音互動功能的産品，還需要勞工發出語音指令。”為提高檢測效率，戴永勝找到國家智能語音創新中心，聯手研發智能質檢裝置。

　　記者在現場看到，智能質檢裝置形如在生産線上加裝了半封閉式長方體鐵盒。當空調由生産線進入時，裝置内部音箱發出語音指令，攝像頭和錄音裝置則會判定産品給出的回應是否正确。分布在其他位置的掃碼器、攝像頭，還會對商标、能效等級、型号銘牌等資訊進行确認。當産品“走”出質檢裝置時，檢測結果随之在背景顯示。

　　“智能質檢裝置可以完成産品功能、語音互動、辨別外觀等7類20餘條質檢任務，準确率高達98.5%。”戴永勝介紹，一條生産線的質檢裝置，每天可完成超4000台産品的檢測，未來計劃在公司家電生産線上全面應用。

　　AI模型全托管雲服務平台——

　　支援超過1000個算法模型上線運作

　　作為語音領域頭部企業，科大訊飛掌握大量語音識别、語音合成的算法模型。“不同語種涉及不同算法，過去每套算法各自分散落地，耗時周期長，人力投入大，需要做大量重複的建設和運維工作。”國家智能語音創新中心AI模型全托管雲服務平台項目總監鄭威說。

　　吳江照也認同：“創新型企業或者科研院所如果想讓某套算法落地，不僅需要算法工程師，還要有工程架構設計師、測試人員、運維人員，同時還要有算力資源的支援。”

　　2020年初，中心和科大訊飛的語音雲平台研發部共同開發了AI模型全托管雲服務平台。将設計好的算法導入其中，就能實作科研成果落地，整個過程一般不超過兩天。

　　如今，平台托管的算法模型種類不限于智能語音領域。應用型企業可以選擇需要的算法模型，“就像逛超市一樣，大家對自然語言了解、圖像識别、聲紋識别等方面的需求，都可以在平台上找到對應的能力引擎。”吳江照說。

　　平台為商湯科技、小牛翻譯、中科大等多個廠商和高校提供托管服務，支援超1000個算法模型的運作。平台接入總應用數超200萬，累計覆寫終端使用者近40億，日均總服務量超20億次。

　　圍繞創新成果落地，一系列政策舉措相繼實施：合肥市經信局舉辦産業融合對接會，邀請20餘家重點制造業企業參會，6家企業初步達成合作意向；安徽省印發《打造通用人工智能産業創新和應用高地若幹政策》，提出加快全時全域場景應用，建構良好産業生态。

　　“各項舉措持續支援，中心的創新動能将不斷增強。”吳江照說。

來源：人民日報