他告诉记(ji)者，在噪音处理的过(guo)程中，团队(dui)面临的较大挑(tiao)战之一是如何处理突发噪音和复杂场景中的噪音。“传(chuan)统的降(jiang)噪技术往(wang)往(wang)只能处理稳定的噪音，而对于(yu)拍手、放杯子等突发噪音则无能为(wei)力。比如出现混响现象，在空旷的房间里拍一下手，会有声音的反射，如果房间里开了空调，还会混入空调运行的声音等。”

他们采(cai)集了大量不同环境(jing)下的各类噪音，建立了一个包含超过(guo)300种噪声的数据(ju)库来对降(jiang)噪模(mo)型进(jin)行训练，通过(guo)AI模(mo)型识别和分离出有用的语音信号，确(que)保用户(hu)能够清晰地(di)听到对方的声音。

研发过(guo)程中，赖诺林也遇(yu)到过(guo)一些(xie)不好处理的场景。他举(ju)例(li)说，在学校里，学生(sheng)们齐声朗(lang)读(du)的声音会被降(jiang)噪模(mo)型误认为(wei)是噪声而消除，“但(dan)通过(guo)AI模(mo)型，现在可以支持(chi)整个班级一起朗(lang)读(du)的声音被拾取了，而上(shang)课过(guo)程中学生(sheng)动一下桌椅(yi)、翻一下书和老师讲课的声音，都可以被精准‘剔除’”。

赵梓合本科(ke)毕业于(yu)沈阳航空航天大学的飞(fei)行器动力工程专业，他在大学时参加的机器人竞赛(sai)中逐(zhu)步学习了机器感知算法。后来，赵梓合把研究方向缩小在心理诊疗上(shang)。他笑称，最初调研时，他曾伪装成患(huan)者，观察医生(sheng)与病(bing)人之间的每一次对话和诊疗全过(guo)程。他发现，传(chuan)统心理治疗受限于(yu)工作强度、经验差异等问题，每天接待大量患(huan)者，有的患(huan)者情绪起伏大时，还会影响医生(sheng)的诊疗过(guo)程。于(yu)是，他想打造一款心理治疗量化辅助(zhu)工具——辅助(zhu)医生(sheng)作出更加准确(que)、快捷的临床治疗方案的“情绪智能体”。

“在AI具备理解人的意图的基础能力时，如果为(wei)它(ta)添加更多模(mo)态和不同的传(chuan)感器，再进(jin)行一些(xie)特殊训练，从逻辑上(shang)讲，这(zhe)样的设备就可以像医生(sheng)和朋友一样解决(jue)人的心理诉求问题。”在赵梓合看来，从技术角度分析，这(zhe)个方向可行。

不过(guo)，他也坦言，他们调研发现，在ChatGPT技术成熟之前(qian)，行业普遍认为(wei)AI与心理诊疗的结合还“躺(tang)”在课题中，几乎无法落地(di)。转机出现在2023年下半年，部分医生(sheng)开始主动关(guan)注(zhu)AI应(ying)用的价值(zhi)。他向医生(sheng)了解得知，“有患(huan)者在诊疗过(guo)程中告诉医生(sheng)，自己在通过(guo)与ChatGPT聊天缓解焦(jiao)虑，这(zhe)促使医生(sheng)重新(xin)评估技术的可能性”。

借着这(zhe)股东风(feng)，他们成立了“边缘创智”团队(dui)开启研发，还得到了深圳科(ke)创学院发起人、院长李(li)泽湘的天使投资，入孵深圳科(ke)创学院。不久前(qian)，团队(dui)还获得了奇绩创坛创始人兼CEO陆奇的第二(er)笔投资，并联(lian)合香港科(ke)技大学（广州）的深度交叉智能实验室，与深圳、广州等地(di)的医院开展合作。

“医疗领(ling)域对AI心理治疗的态度很积极，我们也计划开展更多临床合作，与疼痛科(ke)、肿瘤科(ke)等科(ke)室合作，探索慢性病(bing)患(huan)者的心理干预。”赵梓合告诉记(ji)者，他们也希(xi)望拓展更多场景，帮助(zhu)基层医疗筛查潜在精神健康问题。

新(xin)一轮AI热潮袭来，我国的AI公司尤其是创业型AI公司在全球竞争中寻找到了新(xin)机遇(yu)。在上(shang)海零号湾创业投资有限公司总经理张志刚看来，不只是DeepSeek公司，我国许多AI公司同样在资源有限的情况下在各自不同领(ling)域精益化发展，“他们通过(guo)不断的算法优化和应(ying)用场景迭代，建立了技术、产(chan)业和应(ying)用之间高效率的配合，让高高在上(shang)的科(ke)技成果落地(di)成为(wei)现实”。

技术在产(chan)业中快速迭代，加强自主学习是关(guan)键

春(chun)节前(qian)夕，黄铄宁高兴地(di)晒出了刚刚获得的“人工智能训练师”高级工职业技能等级证书。

在ChatGPT等生(sheng)成式AI技术引(yin)发全球关(guan)注(zhu)时，她也敏锐地(di)意识到这(zhe)项技术蕴藏的潜力，开始尝试(shi)在自己从事的投资行业中进(jin)行应(ying)用，“AI让我们能够实现许多传(chuan)统机器无法完(wan)成的任务，比如在投资分析中，可以帮助(zhu)我们快速生(sheng)成报(bao)告，甚至预测市场趋势”。

在参加培训考试(shi)时，黄铄宁发现，同她一起参加考试(shi)的人大多来自IT行业，“但(dan)AI的应(ying)用远不止于(yu)此，AI训练师的职责(ze)是将AI技术与具体业务场景结合，帮助(zhu)企业实现智能化转型，而AI的价值(zhi)在于(yu)解决(jue)实际问题，而不仅是技术本身”。

在暨(ji)南大学数字(zi)创新(xin)与公共传(chuan)播研究中心研究员赵罗希(xi)看来，新(xin)技术不仅改变了传(chuan)统行业格局，更为(wei)创新(xin)思维提供了广阔的舞台(tai)，职业多样性的增加更是有目共睹。“人工智能训练师、大数据(ju)工程技术人员等新(xin)职业都得到了人力资源和社会保障部的认可，这(zhe)为(wei)求职者提供了更多的选择(ze)和发展方向。”

当AI“跨(kua)界”来到各行各业，产(chan)业不断向新(xin)发展。东北大学机器人科(ke)学与工程学院副(fu)院长贾子熙观察到，以医疗产(chan)业为(wei)例(li)，目前(qian)国外已经研发出一些(xie)AI辅助(zhu)医疗大模(mo)型，我国也有相应(ying)辅助(zhu)软件的研发，用大模(mo)型帮助(zhu)医生(sheng)处理病(bing)患(huan)诊疗的数据(ju)，“这(zhe)个大模(mo)型学习了医生(sheng)的诊断逻辑，但(dan)现在的大模(mo)型有时也会出现‘幻觉’，可以作为(wei)辅助(zhu)工具，最后还是要由人决(jue)定”。

“大模(mo)型的研发门槛非常(chang)高，需要投入大量资金和人力。更多的走出高校的AI人才(cai)需要懂得大模(mo)型的原理逻辑，在此基础上(shang)拓展更多应(ying)用场景，针(zhen)对不同场景作定制化研发。”贾子熙认为(wei)，人工智能尤其是大模(mo)型，可以通过(guo)向不同行业的垂直渗透，带来更为(wei)繁荣的就业市场。

不过(guo)，近年来，新(xin)技术尤其是AI的发展，“对就业机会创造更多还是替代更多”的话题也被广泛讨论(lun)。赵罗希(xi)认为(wei)，新(xin)技术在带来机遇(yu)的同时也伴随着挑(tiao)战，如对部分传(chuan)统行业的就业挤压等，“这(zhe)需要个体上(shang)更积极的学习心态、社会上(shang)更科(ke)学的终身学习体系、制度上(shang)更完(wan)善的就业和保障体系，但(dan)只要我们秉持(chi)积极心态，采(cai)取积极措施，这(zhe)些(xie)问题都是可以解决(jue)的”。

“AI技术的应(ying)用门槛将会变得越来越低，大量现有技术人才(cai)可以通过(guo)主动自我学习转化为(wei)AI应(ying)用人才(cai)。”张志刚的另一个身份是上(shang)海交通大学副(fu)教(jiao)授，他认为(wei)，AI技术的发展对高校人才(cai)培养提出了新(xin)的挑(tiao)战，“AI技术在产(chan)业里的迭代速度会越来越快，传(chuan)统的学制和教(jiao)材编写、教(jiao)学计划标(biao)准化人才(cai)培养的体系已经很难培养出高水平的AI人才(cai)。高校和教(jiao)师要真正参与到AI行业发展中，才(cai)有可能培养高水平人才(cai)。在人才(cai)培养的过(guo)程中，也需要与行业协同，与技术发展同步”。在他看来，另一方面，大多数人也可以依赖AI技术的发展及公开的学习通道进(jin)行主动学习，成为(wei)AI人才(cai)。