在 AI 创业的好时代，初敏结束 8 年阿里生涯加入思必驰 | 专访
这位声音爽朗有力的女性，曾带领团队向阿里巴巴各条业务线输送语音相关技术，从识别、合成，到理解、交互。十年前在微软亚洲研究院工作时，初敏的团队还曾促成微软唯一一个完全放在中国运营的业务——语音合成。告别大公司职业生涯，作为研究者、领导者，她为自己的「后阿里时代」选择了一条怎样的线路？
撰文 | 王艺
本文经授权转载自机器之能（ID：almosthuman2017）
机器之心获悉，初敏已于一周前正式加入思必驰，任思必驰北京研发院院长。
从大公司加入创业公司的人工智能专家，初敏不是第一个。她说：「做研究的人是有心结的，他们希望自己做的东西有影响力，而不是仅仅停留在纸上。」
和大部分国内早期从事语音方向的研究人员一样，初敏博士毕业于中科院声学所，后加入微软，一呆就是十年。在微软的最后两年，初敏转到王坚组下。2008 年，王坚加入阿里巴巴，一年后，初敏也来到了阿里。彼时，以现在的体量回望，阿里还处在爆发的前夜。初敏表示，加入阿里，与王坚博士「很有一定关系」。
一个月前，初敏从工作了 8 年的阿里巴巴离开。离开时，她的职位是 iDST 语音团队负责人。业界纷纷猜测她的去向，这位声音爽朗有力的女性，曾带领团队向阿里巴巴各条业务线输送语音相关技术，从识别、合成，到理解、交互。不仅如此，十年前在微软亚洲研究院工作时，初敏的团队就曾促成微软唯一一个完全放在中国运营的业务——语音合成「木兰项目」。要知道，微软曾经在美国曾启动过语音合成相关技术的研究，但因成效不佳转而选择使用第三方的合成技术。正是由于初敏团队效果喜人，微软才决定自研。
曾经的工作成果代表初敏的实力，作为研究者、领导者，她会为自己的「后阿里时代」选择一条怎样的线路？如她自己所说，她在哪里工作，都挺长久的。
初敏正忙于组建团队，她表示，将大量招收语音方面的人才，争取在一年之内组建一个 50 人左右的从基础研究到应用落地的「研发」团队，为思必驰拓展新的业务路线。
思必驰于 2007 年成立于英国剑桥高新区，创始人均来自剑桥，2008 年回国落户苏州；是国内唯一拥有人机对话技术，国际上极少数拥有自主产权、中英文综合语音技术（语音识别、语音合成、自然语言理解、智能交互决策、声纹识别、性别及年龄识别、情绪识别等）的公司之一，其语音识别、声纹识别、口语对话系统等技术曾经多次在美国国家标准局、美国国防部、国际研究机构评测中夺得冠军。
2012 年，思必驰获得联想之星、启迪等数千万投资。 2016 年，思必驰获得来自阿里巴巴的近 2 亿元人民币 B 轮融资，时隔半年完成巨额 C 轮投资，目前估值数十亿人民币。其主要产品 DUI 是思必驰于 2016 年底封闭开发的一站式语音对话定制平台，意在将其语音技术赋能开发者，同时对平台上的优秀开发者及上下游内容供应商提供基金和补贴支持，营造人工智能良性生态圈。据悉，思必驰 DUI 平台将于 9 月 7 日北京正式发布。
在初敏加入思必驰的第五天，机器之能对她进行了专访，与她就加入思必驰的故事、对语音技术的解读展开探讨，以下为未改变原意的采访内容整理：
过去，你的经验主要集中在巨头公司，决定加入思必驰这样的创业型公司，背后有哪些考虑？
其实我一直都很向往我的研究能够实实在在被人们使用，这从我换公司的路线就看得出来，一步步地向产业落地靠近。最开始在微软的时候我们的生活是很单纯的，就是做研究。当时每年的计划都是自己定的，瞄着哪几个会议、做哪几个题目。其实微软亚洲研究院在微软内部已经是非常重视产品落地的部门了，但和阿里比还差很多。
我到阿里之后发现，这家公司特别的接地气，回头再看微软，真的是一个非常漂亮的象牙塔。后来阿里爆发式发展，变成了如今的科技巨头。
现在业内能够看到，未来的 3-5 年，对这一次人工智能热潮来说是一个非常重要的窗口。拼的是整体效率，这里包含技术本身也包含场景落地。从技术，到应用，到落地场景，再到数据与体验的反馈，这个圆环谁转得快，谁就能赢。思必驰是以语音技术为生的公司，成败都在语音。这一点和阿里不一样，阿里不靠语音为生，语音只是个锦上添花的东西。
市场上语音创业公司不止思必驰一家，为何选择思必驰？
坦白说，确实有很多大公司都在联系我，也曾考虑过，但最终还是觉得思必驰更契合。市场上语音公司很多，但大家的切入点和细节还是不太一样。虽然所有人都在说，相信语音技术能够为人类的生活带来根本性的改变。但从大家做的事情上，大概能够察觉到各家的心思放在什么方面。思必驰是比较坚定的做语音交互的公司，他们真的认为语音交互很重要，目标就是要做好交互技术，再以平台的形式对外开放，让本身不是这个领域的公司也具备语音交互能力。这一点来说我跟老高（思必驰创始人兼 CEO 高始兴）还有俞凯交流得比较深，发现大家在这件事上有很多共鸣，对未来的看法也很一致，这在我看来是非常重要的。如果说几个人都很能干，但想法不一致的话，真正做起事情会比较困难。
另外，我看到思必驰有一个很好的搭档，就是俞凯老师在交大的实验室。公司本身和这个实验室有着非常紧密的合作，这意味着从研究层面有源源不断的刺激。虽然业内也有很多家成立了联合实验室，但就我观察来看，只有起步阶段的科大讯飞和现在的思必驰是在以这样紧密的方式进行高校合作的。
加入思必驰之后你的工作会集中在哪些方面？
因为思必驰总部在苏州，北京办公室只有几十个人，而且几乎没有从事底层研发的核心技术人员。但是北京又是人才的聚集地，所以思必驰计划在北京成立一个研发中心，我来做院长。我是非常重视应用的人，所以成立的是研发中心，不是研究中心。这个团队会包含从底层技术的研究，到产品设计再到产品的实施各个环节，包括最后一公里的最 Dirty 的工作都有会由这个团队协力完成。我们会重点专注做新场景和新技术的落地。同时，我们也会精进语音、语言、深度学习相关的底层技术。我们期盼着在一年内招到 50 人，两年内招到 100 人左右，最终让整个团队配合完成整个应用场景的打通。
语音是和硬件强关联的学科，要想真正让技术得到落地的话，单单提供 API 是不够的，但思必驰的产品是一个平台，这一点你怎么看？
确实，现在的语音环境还远远不能达到像网页时代，你注册个网页自己回家就能「玩得溜转」，大规模部署的阶段。这件事我跟俞凯也是有共识的。在现在这个市场环境下，落地这件事情确实是需要专业语音公司到客户方去帮助个性化定制以及部署的。所以前期我们会有一些技术支持人员为客户服务。后期我们计划打造一个生态系统，通过合作、培训的方式来向外辐射语音技术落地的能力。前段时间思必驰、上海交大和苏州市政府联合成立了一个人工智能研究院，就是为了搭建一个平台，吸引更多相关的企业和团队参与。这样一来，思必驰就能专心推动语音交互这件事情。
你想为思必驰带来怎样的改变？比如思必驰在技术架构等方面是否存在需要进行调整的地方？
我觉得思必驰已经走过了很艰难的创业阶段，接下来会进入发展阶段。在以后的快速成长中，会遇到很多 Growing Pain（成长痛）。从思想认知维度、到技术、方方面面，可能会有人跟不上。发展得越快，这个成长痛就会越强烈。
技术架构方面，其实任何一个东西在成长过程中都是不完美的，当时可能会因为各种各样的原因最终没有在每一步都做出最完美的决策。那在接下来的发展过程中，发现哪一个点阻碍了项目的继续进行，就处理哪个点就好了。如果没有阻碍到项目进展的话，虽然发现有些地方是不完美的，我也不会太纠结于此，等它阻碍了项目或者自动退休就好。我们做项目是有目标的，要完成项目结果，而不是把系统变完美。目前，从我的经验角度，我没有看到思必驰的系统有任何严重的问题，但是我相信，经过时间的推移，一定会被我翻出问题来的。我这个人做事很严格的，如果我发现有一个阻碍项目进展的问题没有得到解决，就算负责人不是我手下的人，我也会不停地推进他让他处理掉。
在语音行业，一些入局较晚的新公司，与科大讯飞这样做了 18 年的公司相比，技术积累方面会稍显被动吗？
其实技术层面都差不多，说实话，十年前的技术都淘汰掉了，剩下都是最新的技术。但是在数据层面会有差距，虽然每个公司都在搜集自己的数据，但是科大讯飞数据收集的维度比较宽，覆盖面广。一般来说像 BAT 在自己着重突破的方向上，跟科大讯飞不相上下，但是科大讯飞做得比较全，覆盖的行业多。就思必驰而言，多年专注在智能硬件/物联网领域，在家居、车载等实际应用场景中积累了大量数据，更有针对性，实用性也更强。
你认为现在语音行业正在面临哪些问题？
首先识别层面虽然我不认为已经完全搞定了，但技术已经很好了，更多的是效率的问题，其实已经没有什么可以玩了。我觉得语言理解是一个很重要的问题，现在市面上不管哪个语音助手聊天机器人，你跟它聊几分钟你就知道它有多傻了，离真正的理解、对话、交互还差得远，这里有很多事情要做。
然后我觉得是系统场景适应的能力，现在不管是识别也好，理解也好，都只能在垂直领域进行训练。你给医院做的系统想要卖给法院用，这其中的转化目前还很困难。这其中涉及到了技术和工程结合的能力，不能说换一个场景七八个月出不来结果，那一年你才能做几个客户？大家现在都在讲迁移学习，但其实迁移学习本质上也需要新场景的数据来做模型调优，只是降低了数据的需求量。在未来，谁系统的场景适应能力强，在大规模工业化的时候就能取得先机，谁未来就有市场。
最后，我觉得现在非常缺少产品设计方面的人才。之前说人工智能技术人员很欠缺，现在产品人员更欠缺。现在如果你想做一个人工智能产品，如果你自己没有技术，外接第三方的技术都能满足。所以在这种情况下缺的是什么样的人呢？是能将各个技术的各个应用信手拈来的人，知道技术的局限在哪里，能够扬长避短，以客户的角度思考问题，设计产品的人。
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阿里iDST总监初敏加盟思必驰 将建立北京研发团队
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8月28日，智能语音交互技术公司思必驰宣布，阿里iDST总监初敏博士加入思必驰，担任思必驰VP、思必驰北京研发院院长，拓展语音技术在物联网外的新业务、新场景的落地。初敏原来的团队交给了阿里 iDST 语音组总监鄢志杰管理，“他很能干的”。在接受专访时，初敏表示自己选择加入思必驰的原因主要是，“对人工智能特别是语音交互的未来的观点”和后者很一致，而且创业公司可以做到十分专注。加入思必驰后，初敏将领导建立思必驰北京研发院，初期目标是在一年左右建立50人的团队，二年达到100人的规模。研发院不仅将进行基础技术的研究，也将探索语音在更多场景里的应用。关于初敏博士初敏是中科院声学所博士，主要研究方向覆盖语音识别与合成、自然语言处理、机器学习和数据挖掘、大数据处理和计算等，在相关领域发表了近百篇学术论文并取得20多项国内外专利。2000年，初敏博士加入微软，在微软亚洲研究院从事科学研究近10年，创建并领导语音合成研究小组，研制出了第一个中英文双语语音合成系统“木兰”；2009年入职阿里巴巴，担任阿里iDST智能语音交互方向负责人，使Yun OS、支付宝、手机淘宝、钉钉等产品具备语音交互能力；2017年加入思必驰，担任思必驰VP、思必驰北京研发院院长，拓展语音技术在物联网外的新业务、新场景的落地。以下为采访实录。记者：为什么离开阿里加入思必驰？初敏：其实我跟老高（高始兴）和俞凯很早以前就认识了，但是没有聊这方面的事。在阿里八年，感觉也是时候迎接一些新的变化和挑战，陆续收到很多大公司的橄榄枝，恰巧最近有些机会和老高深聊，我觉得我们对人工智能特别是语音交互的未来的观点其实蛮一致的。未来的3到5年是一个AI技术实用化成型的过程，是我们的一个共识。跟俞凯也谈了很多技术，包括深度学习怎么在自然语言中去更好的应用，怎么能让机器更快地从人这里学习。我觉得蛮谈得来的，有很多共识做事会很方便，这是一个很重要的原因。阿里的团队是我建起来的，团队来说我们是一个相当好的团队。公司大有大量的好处，比如资金更充足资源更丰富一些，数据、计算能力这种技术环境会更好，但是思必驰专注只做一件事情的公司，这对我来讲是有吸引力的。其实也跟朋友聊是不是要创业，我觉得自己还没有这个勇气自己去创业，哈哈，这个过程太痛苦了。但是加入一个思必驰这样在创业过程的公司，对我来说逃避了最开头的那一段，希望通过我的加入能帮助这家公司更快地成长。记者：加入思必驰后，对于将来的工作有什么样的规划？初敏：因为其实就是这两天的事情。我们希望做的事情是，原来思必驰基本上的团队是在苏州，至少技术团队是，北京这边几乎没有技术人员，但是其实北京是人才最丰富的地方，所以我会在北京建立一个北京的研发院。这个研发院会做一些核心技术的研发，也会做一些工程上的，包括真正在应用场景中的一些落地。不只是把原来的东西做得更精细，而是开辟出更多新场景，使整个语音交互为核心的技术能有更强更多的辐射面。我们这些做技术出身的人，就是希望自己做的技术真的被很多人用，这是最大的成功。挣多少钱是附带的，因为这个过程中不挣钱的话做不到那一步，只要能做到那步一定能挣到钱。但是最大的是自我的成就感，一定是来自于很多人用而且感觉很好。记者：关于北京团队的规划您现在有比较详细的一些想法吗？初敏：在规划之中，主要思路是主要以研发人员为主，核心技术以及工程落地的，以后可能会有一些业务落地的。希望在一年左右能招到50人左右，两年左右可能是一百人的规模。细的东西还要更细致地做工作以后才能把详细计划落实，但是现在开始我们也开始在招聘，包括北京新的HR开始要招募了。因为原来都是苏州整个管掉，现在也会在这配套。记者：语音识别公司现在是不是到了拼市场份额，合作案例经验积累的时候了，研究上的进步只是锦上添花，不起决定作用？初敏：我们建立的团队不是一个纯研究的团队。今天我觉得中国所有的团队都不是一个像以前在微软MSRA一样的研究团队，包括iDST也不是。北京的团队我称之为研发，有研究的成员，但最终一定是开发成一个完整的东西，然后这个东西是可以用的。你刚才说的这个，我有非常多的实践经验，特别是在过去这几年碰到了很多用户的实际问题，的确是这样子的。但是也不能说技术就是锦上添花，而是说这两个腿都不能短。一个是核心技术的研发，一个是所谓的工程导向或者是产品导向。总而言之，要把产品用户体验做到完备两个都必须有。我们在两块都会做，思必驰不是定位在产业链条的某一个环节，而是希望至少把语音交互这个完整场景做出来，包含了链条中的每个环节。因为这个过程是相辅相成的，过程有好多环节，这些环节是个链条，只要有一个链条出问题，最后的用户体验就会很差。所以要把整个链条闭合，从核心技术到平台到产品一直到用户体验。链条上的基础建设，好多都是核心技术，比如语音识别本身深度学习的建模技术可以做到更好。但是下一个问题是如果数据是在A场景采集的，拿到B场景不好了，模型换成B场景可能不太好了，那么要多快，用什么样的数据规模，多长时间把它带过去，这时候会有一个困难的转移过程。可以从头到尾训，也可以做Transfer Learning，这个就是比核心技术了。但是话又说回来，最终还是需要一个链条。最后希望达到的是，客户给我上传，比如说多少多少小时的一个标准数据，我很快就得到一个模型，那在他这个地方就好了。所以实际上是场景的适应能力，解决一些这样的问题，最终才能大规模的把这个技术铺开。我在这边也会去搭建这种基础设施，核心实力我认为就是快。对于核心实力我一直认为，特别是在今天这种所谓的大数据时代，数据很多（理论上很多，但实际上分散在不同领域）。要把数据管理好，把不同场景的数据更好地用起来，包括在一个新的场景中用起来。这里就有核心算法的的提升空间了，也有很多工程上要把这件事情做顺畅的方面。还是刚才说的，这两个腿都做起来，迭代效率快，那你将来去实施就很快，才真正具备商业化的能力，要不然都是A项目B项目C项目，做一个项目花的成本差不多，那就很辛苦。我们要做到的是，做第一个项目，比如花费是1，第二个项目花费可能是0.5，第三个项目花费就是0.3了，以后可能每一个项目生成就是花个0.1、0.15的代价，甚至做到更低，这时候才能从一个到一百个或者到几百个。磨就是这个过程。每复制一次，成本都下降，实现规模化，最终产生经济效益。记者：对于场景落地这块您有什么规划吗？初敏：思必驰在一些现有的地方还是蛮强的，比如在汽车，特别是后装，还有智能家居包括音箱，其实好多家用的都是我们的解决方案。我希望我进来不是在这些地方添点砖加点瓦，而是会试图去探索一些新场景，现在有很多可能性，是什么今天还没有完全弄清楚。所以会从招聘开始，和底层一些技术建设，场景还是要慢慢看的，没有那么快，但是一定会去探索更多的，我相信是很多的。记者：有没有想法做一个消费品牌？初敏：目前还没有，原因也比较清晰，就是实际上这个链条很长，如果我们什么都做了，很有可能做不好。而且做了这个端实际上和别的端是竞争的关系，所以今天我觉得可能不会往实际产品做，但是也不排除自己去做一两个demo，更好地展示技术。记者：您怎么看现在火爆的智能音箱？初敏：我觉得蛮有争议的，不是特别看好。首先，我觉得Echo是不是真的叫成功，就是看你怎么定义成功，如果从品牌、影响的角度来看，是挺成功的，因为它利用了这整个潮流，出了影响，一堆人跟着做。但是我也跟有些人聊过，实际上它的粘性并不见得好，大家因好玩新鲜，所以买了一个回家，但是有多少人在买回家三个月后还在天天用，很少。换句话说这个音箱是不是真的解决了问题，变成一个必需品，这个问题没有看到。美国市场和中国市场也不太一样，美国市场大概只听到这两个（Echo和Google Home）。中国没有这样的领导产品，一堆公司在做。中国今天最大的问题还是没解决核心问题，很多人只是买它来玩一下，知道它能干啥，之后可能就没兴趣了，真的有什么事总找音箱做的很少。有几个原因，一是他上头能干的事情真的太少了，一个东西必须让我觉得能信赖他，至少一类事情我持续找它，它都能做，对这我才会养成习惯。所以我觉得这不光是语音技术的问题了，是背后他到底能干什么事。今天还大家还称之为音箱，那就是听音乐，那显然这样子的音箱听音乐都不是最好的选择，就是大几百块钱的音箱，也不是好到哪里的。Echo稍微好一点，接入了很多控制功能，美国人房子大，在楼上关下楼下的灯什么的，这种需求可能还稍微强一点，在中国没有这么强，当然从某种角度讲还是存在的。所以我觉得最后的争论不是技术问题，不是说语音识别准不准（当然它也有问题），是说它能听懂的话，我想干的事情里他能做多少，这是我觉得最关键的。记者：这几年智能语音交互借着新的AI技术实现了快速的发展，不过前段时间也看到一些观点，说深度学习正遇到瓶颈。所以想问，您认为语音识别、NLP这块，在接下来几年技术上会有怎样的发展，是否会遇到瓶颈？初敏：深度学习到今天虽然已经很火了，好像已经到处都是了，一般相关的学术会议可能至少一半或者更高的论文都和它相关。但是我今天的观点是还没有到饱和期，技术的替代是一个过程。就像语音识别从深度学习获得的第一步成功，是在原有的HMM框架后加了一块，把原来的模型提升了。所以这个（技术替代）过程中还是有很多尝试可以做的。语音现在的这套统计的深度学习框架，不是一个完全的理论推导的技术，是有个基本的理论框架，最后它是否work，是靠实验来做的。包括它们的拓扑结构，建模单元的大小，因为起步都是依赖原来那套体系，所以后续能做的事情还有很多，比如变一变建模单元。会慢慢的把原来的那些东西换掉，然后去尝试新的东西，像现在很多新的模型其实就是在改变单元，因为单元一大解码速度就快很多。另外一方面是场景适应，传统我们叫它adaptation，或者你也可以叫它Transfer Learning，这块也可以尝试不同的方法。还有，语音里头现在更多是声学模型上用了深度学习，语言模型上有尝试，但没有特别的成功，因为语言模型计算复杂度高。但是今天鸡肋并不证明这个方法不对，而是还没有做出最好的方法，这一部分也有很多人在尝试。所以我觉得至少还有个五年、十年的空间它才会饱和。但是，也不排除在这个过程中会长出新的分支，比这个看起来还更优秀，那也是有可能的，特别是在自然语言上，我觉得空间更大。我觉得自然语言处理还处于非常早期的阶段。语音的识别很难，但是他是一个定义非常清晰的问题，进去这段录音出来就是这个字，没有二义性，所以是最适合学习。自然语言是问题没定义清楚，你可以这样定义问题，把它定一个分类问题，也可以把它变成一个序列转换问题，而且一个任务是由好多小问题组成，还是作为一个整体。所以在自然语言里还需要想怎么更好地使用深度学习，包括可能需要引入强化学习的概念，那么要怎么引入？比如强化学习里一直担心什么是reward，怎么定义成功失败，有很多这些问题。这块明显的还能走更长，包括问题怎么定义法，以前分的小问题是不是可以用一个问题就能解等，这些地方我觉得有很多可尝试的空间。
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简介: 没事谈手机，谈科技和智能硬件
作者最新文章思必驰CEO高始兴日，国内AI思必驰在北京举行发布会，正式推出DUI开放平台。DUI，全称为Dialogue User Interface，DUI平台是思必驰首个全链路对话定制平台，内置语音语言技能商店，提供的服务包括基于思必驰智能语音语言技术的对话功能，和开发者在定制对话系统时所需要的综合服务，如GUI定制、版本管理、私有云部署等，让开发者可以依据需求定制对话交互系统。应用场景主打车载、家居、机器人、故事机、手机助手等等，现已与海知智能、声智科技建立了合作关系。DUI开放平台由四大系统组成：青囊系统，用于发现问题、反馈问题，修复Bug、更新版本等作用。天机系统，可采集和存储基础语音交互数据，进行实时反馈，作为用户画像参照维度，通过数据支撑决策，为DUI平台提供运营支撑和监控。紫微系统，可对接第三方资源，兼容AVS服务。玲珑系统，支持跨平台使用；融合语音交互和图形化交互，使VUI和GUI无障碍融合等。思必驰首席科学家俞凯：让对话智能流通生长现场，思必驰联合创始人兼首席科学家俞凯教授围绕对话智能、流通、生长三个方面，从技术层面做了分享。思必驰首席科学家俞凯俞凯教授强调，DUI平台是为了解决对话交互的流通生长问题，形成一个开放的对话技术生态。对话技术是以人机交互为核心，这不等于语音，它包括各个模态，对语义的理解，声音、图像、感知层面直接的编码，以完整系统作为优化目标的一种系统级合成。俞凯教授认为，流通的对话智能能解决大规模定制需求带来的技术挑战，生长的对话只能可以让定制化模型越来越好。生长对话智能需要自适应的技术，声学模型的技术，语义的迁移技术，深度的强化学习等技术的研究与应用。邦哥从发布会得知思必驰近期一些其他动态。近日，原阿里iDST语音团队负责人初敏博士加入思必驰，初敏博士在思必驰将负责两个层面，一是参与思必驰对话技术的研究和工程化工作，二是在北京牵头搭建思必驰北京研发院，并将在一年之内组建从基础研究到应用落地的研发团队。8月27日，思必驰-上海交大人工智能研究院揭牌仪式在苏州工业园区举行，研究院正式落户园区。发布会现场，思必驰CEO高始兴还提到了思必驰在硬件方面的合作发展。天猫精灵X1、小米AI音箱小爱同学、联想智能音箱、小米板牙70迈智能后视镜等产品均内置了思必驰语音交互技术。思必驰已与阿里、、联想、小米、富士康、浙江大华等企业建立了深度合作关系，后期会持续推出更多智能产品。
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