他告诉记者，在噪音处理的(de)过(guo)程中，团队面临的(de)较大挑战之一是如何处理突发噪音和复(fu)杂场景中的(de)噪音。“传统的(de)降噪技术往往只能处理稳定的(de)噪音，而对于拍手、放杯子等突发噪音则无能为力(li)。比如出现混响现象，在空旷的(de)房间里拍一下手，会有声音的(de)反射，如果房间里开了(le)空调，还会混入空调运(yun)行的(de)声音等。”

他们采集了(le)大量不同环境下的(de)各类噪音，建立了(le)一个包含超过(guo)300种(zhong)噪声的(de)数据库(ku)来对降噪模型进(jin)行训练，通过(guo)AI模型识别和分离出有用(yong)的(de)语音信号，确保用(yong)户能够清晰(xi)地听到对方的(de)声音。

研发过(guo)程中，赖诺林也遇到过(guo)一些不好处理的(de)场景。他举例(li)说，在学校里，学生们齐声朗读的(de)声音会被降噪模型误认(ren)为是噪声而消(xiao)除(chu)，“但通过(guo)AI模型，现在可以支持整个班级一起朗读的(de)声音被拾取了(le)，而上课过(guo)程中学生动一下桌椅、翻一下书和老师讲课的(de)声音，都可以被精准‘剔除(chu)’”。

赵梓合本科毕业于沈阳航空航天大学的(de)飞(fei)行器动力(li)工程专业，他在大学时参加的(de)机器人竞(jing)赛中逐步学习了(le)机器感知算法。后来，赵梓合把研究方向(xiang)缩小在心理诊疗上。他笑(xiao)称，最初调研时，他曾伪装成患者，观察医生与病人之间的(de)每一次对话和诊疗全过(guo)程。他发现，传统心理治疗受限于工作强度、经验差异(yi)等问题，每天接(jie)待大量患者，有的(de)患者情绪起伏大时，还会影响医生的(de)诊疗过(guo)程。于是，他想打造一款(kuan)心理治疗量化辅助工具——辅助医生作出更(geng)加准确、快捷的(de)临床(chuang)治疗方案的(de)“情绪智能体”。

“在AI具备理解人的(de)意图的(de)基(ji)础能力(li)时，如果为它添加更(geng)多模态和不同的(de)传感器，再进(jin)行一些特(te)殊训练，从逻辑上讲，这样的(de)设备就可以像医生和朋友一样解决人的(de)心理诉求问题。”在赵梓合看来，从技术角度分析，这个方向(xiang)可行。

不过(guo)，他也坦言，他们调研发现，在ChatGPT技术成熟之前，行业普遍认(ren)为AI与心理诊疗的(de)结合还“躺”在课题中，几乎无法落地。转机出现在2023年下半年，部分医生开始主动关注(zhu)AI应用(yong)的(de)价(jia)值。他向(xiang)医生了(le)解得知，“有患者在诊疗过(guo)程中告诉医生，自己在通过(guo)与ChatGPT聊天缓解焦虑，这促(cu)使医生重(zhong)新评估(gu)技术的(de)可能性”。

借着这股东(dong)风，他们成立了(le)“边缘创智”团队开启研发，还得到了(le)深圳科创学院发起人、院长(chang)李泽湘的(de)天使投资，入孵深圳科创学院。不久前，团队还获得了(le)奇绩创坛创始人兼CEO陆奇的(de)第二笔(bi)投资，并联合香港科技大学（广(guang)州(zhou)）的(de)深度交叉智能实验室，与深圳、广(guang)州(zhou)等地的(de)医院开展(zhan)合作。

“医疗领域对AI心理治疗的(de)态度很积极，我们也计划开展(zhan)更(geng)多临床(chuang)合作，与疼痛科、肿瘤科等科室合作，探索慢(man)性病患者的(de)心理干预。”赵梓合告诉记者，他们也希(xi)望拓展(zhan)更(geng)多场景，帮助基(ji)层医疗筛查潜在精神健康问题。

新一轮AI热潮袭来，我国的(de)AI公司尤其是创业型AI公司在全球竞(jing)争中寻(xun)找到了(le)新机遇。在上海零(ling)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(de)情况下在各自不同领域精益化发展(zhan)，“他们通过(guo)不断的(de)算法优化和应用(yong)场景迭代，建立了(le)技术、产业和应用(yong)之间高效率(lu)的(de)配(pei)合，让高高在上的(de)科技成果落地成为现实”。

技术在产业中快速迭代，加强自主学习是关键

春节前夕，黄铄宁高兴地晒出了(le)刚刚获得的(de)“人工智能训练师”高级工职业技能等级证书。

在ChatGPT等生成式AI技术引发全球关注(zhu)时，她也敏锐地意识到这项技术蕴藏(cang)的(de)潜力(li)，开始尝试在自己从事的(de)投资行业中进(jin)行应用(yong)，“AI让我们能够实现许多传统机器无法完成的(de)任务，比如在投资分析中，可以帮助我们快速生成报告，甚至预测市场趋势”。

在参加培训考试时，黄铄宁发现，同她一起参加考试的(de)人大多来自IT行业，“但AI的(de)应用(yong)远不止于此，AI训练师的(de)职责是将AI技术与具体业务场景结合，帮助企业实现智能化转型，而AI的(de)价(jia)值在于解决实际问题，而不仅(jin)是技术本身(shen)”。

在暨南大学数字创新与公共传播研究中心研究员赵罗希(xi)看来，新技术不仅(jin)改(gai)变了(le)传统行业格局，更(geng)为创新思(si)维(wei)提供了(le)广(guang)阔的(de)舞台，职业多样性的(de)增加更(geng)是有目共睹(du)。“人工智能训练师、大数据工程技术人员等新职业都得到了(le)人力(li)资源和社(she)会保障部的(de)认(ren)可，这为求职者提供了(le)更(geng)多的(de)选择和发展(zhan)方向(xiang)。”

当AI“跨界”来到各行各业，产业不断向(xiang)新发展(zhan)。东(dong)北(bei)大学机器人科学与工程学院副院长(chang)贾(jia)子熙观察到，以医疗产业为例(li)，目前国外已经研发出一些AI辅助医疗大模型，我国也有相应辅助软(ruan)件的(de)研发，用(yong)大模型帮助医生处理病患诊疗的(de)数据，“这个大模型学习了(le)医生的(de)诊断逻辑，但现在的(de)大模型有时也会出现‘幻觉(jue)’，可以作为辅助工具，最后还是要由人决定”。

“大模型的(de)研发门槛非常高，需要投入大量资金和人力(li)。更(geng)多的(de)走出高校的(de)AI人才(cai)需要懂得大模型的(de)原理逻辑，在此基(ji)础上拓展(zhan)更(geng)多应用(yong)场景，针对不同场景作定制化研发。”贾(jia)子熙认(ren)为，人工智能尤其是大模型，可以通过(guo)向(xiang)不同行业的(de)垂直渗透，带来更(geng)为繁荣的(de)就业市场。

不过(guo)，近年来，新技术尤其是AI的(de)发展(zhan)，“对就业机会创造更(geng)多还是替代更(geng)多”的(de)话题也被广(guang)泛讨论。赵罗希(xi)认(ren)为，新技术在带来机遇的(de)同时也伴随着挑战，如对部分传统行业的(de)就业挤压等，“这需要个体上更(geng)积极的(de)学习心态、社(she)会上更(geng)科学的(de)终身(shen)学习体系、制度上更(geng)完善的(de)就业和保障体系，但只要我们秉持积极心态，采取积极措施，这些问题都是可以解决的(de)”。

“AI技术的(de)应用(yong)门槛将会变得越来越低(di)，大量现有技术人才(cai)可以通过(guo)主动自我学习转化为AI应用(yong)人才(cai)。”张志刚的(de)另一个身(shen)份是上海交通大学副教授，他认(ren)为，AI技术的(de)发展(zhan)对高校人才(cai)培养提出了(le)新的(de)挑战，“AI技术在产业里的(de)迭代速度会越来越快，传统的(de)学制和教材编写、教学计划标准化人才(cai)培养的(de)体系已经很难培养出高水平的(de)AI人才(cai)。高校和教师要真正参与到AI行业发展(zhan)中，才(cai)有可能培养高水平人才(cai)。在人才(cai)培养的(de)过(guo)程中，也需要与行业协同，与技术发展(zhan)同步”。在他看来，另一方面，大多数人也可以依赖AI技术的(de)发展(zhan)及公开的(de)学习通道进(jin)行主动学习，成为AI人才(cai)。