2022年12月30日，由中國計算機學會語音對話與聽覺專委會、中國中文信息學會語音專委會主辦，得意音通與聲紋圈聯合承辦的第3屆聲紋識別產業發展與創新研討會在京召開，多位業內人士出席并以“讓聲紋成為生產力”為主題共同探討了聲紋識別產業現狀及未來發展趨勢。中國科學院院士、清華大學人工智能研究院創始院長、名譽院長張鈸在會上致辭，他指出，人工智能產業如何做大做強，是目前所有人工智能產業創業者在創業過程中遇到的最大問題。
張鈸表示，跟信息產業相比，人工智能產業的發展速度和發展過程更加曲折。信息產業是在信息科學技術的理論完全建立完成的基礎上發展，在產業發展之前，基礎理論就已經非常完善，只需沿著理論指引的方向發展產業。因此，信息產業建立的硬件和軟件都是通用的，跟應用領域和應用場景沒有關系。所以它的市場很大，不存在如何做大做強的問題。他認為，人工智能產業的曲折發展主要有以下兩個原因：
一是目前人工智能的軟硬件與應用場景和應用領域密切相關。比如，人工智能的“智能芯片”與計算機的芯片完全不同，是為特定的算法和特定的領域服務，是專用的，所以它不具備計算機硬件那樣的通用性，因此會遇到如何擴大市場的問題。
二是人工智能缺乏理論基礎，所以算法也好，模型也好，都具有很大的缺陷和局限性，這也對它的應用領域產生了很大的限制。而由于它的方法本身的限制，比如安全性、隱私保護等問題，使得人工智能的應用領域也受到限制。
對此，張鈸也提出了兩點意見。
首先，人工智能要往各種維度上去發展。以聲紋或語音信息處理（speech informationprocessing）為例，語音本身就是一個很廣的應用環境，因為不僅嗓子能發出聲波，人在呼吸時或機器在工作過程中都會發出聲波。從這個維度看，語音信息處理就不僅是語音或說話人識別，完全可以擴展到很多其他的應用領域。不僅可以用來做人的身份鑒別，也可以用來診斷人的疾病，診斷機器的毛病或者觀察機器的運行過程等。
其次，人工智能要有維度上的擴展，這是針對算法本身局限性而提出的。機器學習的方法是運用大數據處理。而大數據的處理方法雖然有很多的優點也很實用，但它本身是不安全的，是跟數據密切相關的。“我們需要通過算法上缺陷的改進，也就是我們現在提出的發展第三代人工智能的思路來擴展它的應用范圍。”張鈸稱，這包括數據與知識的結合、多特征的融合，多種模態的結合，軟件和硬件的結合等等，目的都是針對目前算法本身的局限性。
張鈸表示，人工智能的算法，特別是基于深度學習或者機器學習的算法，本身存在著不安全和不可解釋等缺點。這些缺點如果不加以克服，它應用的場景就會受到很大限制，所以今天的討論非常重要，也有很普遍的意義。在跟應用場景密切結合的基礎上，去改進人工智能的算法，這樣才有可能把人工智能的產業做大做強。
本次研討會由中國計算機學會語音對話與聽覺專委會、中國中文信息學會語音專委會主辦，得意音通與聲紋圈聯合承辦。
