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主題餐廳商業計劃書范文1
如果你坐在車里，對著空氣說，“我想在附近找個地方吃飯”。你的車會立即回應說“已為您找到附近10個餐廳”。你接著說：“我想吃火鍋，還想看場電影?！逼嚂Y選出周邊有電影院的海底撈王府井店。如果你說現在前往，導航就會立即開始線路規劃。
注意，這不是說夢話，這是千真萬確。整個過程，你不需要打招呼，也不需要動手進行任何操作。對于開車的司機來說，這套由科大訊飛研發的“飛魚助手”語音操作系統簡直是夢寐以求的行車神器。
現在，訊飛、百度等企業的人工智能已經把科幻片一樣的黑科技變成了現實。汽車、電視機、電冰箱、電燈，任何你能想到的電器都能跟你愉快地聊天，并按照語音指令完成各N操作。
這些都是基于深度神經網絡的語音識別技術來實現的。語音識別技術，簡單說就是讓計算機“聽懂”人類的語音，將語音中包含的文字信息提取出來。該項技術在智能計算機系統中扮演著重要角色，相當于給計算機裝上了“耳朵”，使其實現人機通信和交互。目前語音識別準確率可達到97%。
“隨著萬物互聯時代到來，以語音為主、鍵盤觸摸為輔的人機交互正逐漸成為剛需。未來5到10年，人工智能會像水和電一樣成為我們生活的必需品，深刻改變我們的世界?！笨拼笥嶏w董事長劉慶峰說。
如今，以智能語音技術為主的人工智能已在手機、教育、家具、汽車、醫療、服務機器人等多個領域顯示出巨大的應用潛力。
事件
國內首個動漫IP定制兒童智能語音燈在京東眾籌
國內首個結合《蟲蟲派》動漫IP進行深度定制的智能家居產品――蟲蟲派系列智能語音燈已在京東火熱開啟眾籌。據悉，蟲蟲派系列智能語音燈是輕生活科技根據中國領導力學術帶頭人楊思卓的作品《蟲蟲派》3D動漫進行IP深度整合定制的智能語音燈，是給12歲以下的小朋友特別定制的成長玩伴。
楊思卓長期致力于領導力研究和少兒教育，非常關注兒童成長，其漫畫圖解領導力的《蟲蟲派》用寓教于樂的形式，依據現代心理學特點，塑造了6個生動活潑的動漫形象，通過他們的成長故事來引導小朋友提升面對困難和人際關系的處理能力，而蟲蟲派系列智能語音燈正好對應了這6個動漫形象。
動漫IP與智能語音燈完美結合。每臺智能語音燈那膚如凝脂又亭亭玉立的陶瓷燈身上都有與之相對應的動漫形象，并在靈動的寬檐帽上搭配有與動漫形象性格相匹配的色彩，還動用了《蟲蟲派》原班聲優為角色對應的智能語音燈進行聲音錄制，希望通過動漫IP整合和人機交互的形式，將《蟲蟲派》積極向上的思想理念潛移默化的傳遞出來，陪伴每一位小朋友更健康快樂的成長。
離線智能語音技術強大又有趣。作為主打“智能語音”的燈，蟲蟲派系列智能語音燈的語音操控功能是核心亮點。依托輕生活科技對于智能語音交互、物聯網技術和云服務軟件技術的超強整合能力，推出了處于行業前沿的離線智能語音技術，即無需聯網和下載手機App，只需對著智能語音燈喊話就能與《蟲蟲派》中的動漫角色交談，并按你的語音指令進行開/關燈、亮度調節、延遲關燈、歌曲播放等的操作。
另外，經過超1W條錄音樣本的檢測調教，蟲蟲派系列智能語音燈的語音識別正確率高達到95%，真正做到了讓小朋友與智能語音燈溝通無阻礙、玩得更盡興。
設計細節有更多人性化考量。蟲蟲派系列智能語音燈造型婀娜，通體曲線優雅柔和，觸感溫潤不硌手，該設計還斬獲了紅帆工業設計大獎，小朋友可以放心使用。
此外，智能語音燈采用了壽命超過5W小時的LED燈，光線柔和，不傷眼睛，可調節光線強弱來適應不同生活氛圍對光線的要求，還可通過喊話自動設置5～20分鐘的熄燈時間，為了不驚醒淺睡眠的小朋友，智能語音燈采用了漸進熄燈方式自然過渡到睡眠環境。
當小朋友困了或者睡眼惺忪，不想說話的時候，可以用手掌輕壓寬檐帽來調節開關和亮度，也可以通過關閉智能語音燈底部語音交互按鍵，進入到手摸觸控模式。
背景 人工智能迎來第三次浪潮
人工智能（AI）是2016年除了共享自行車（摩拜、OFO等）外最火的投資主題了，特別是自去年3月份阿爾法狗（AIphago）戰勝韓國圍棋高手李世石的世紀之戰開始，很多投資者及創業者的目光都聚焦于人工智能，資本跑馬圈地，創業BP（商業計劃書）言必稱AI+，不時冒出機器學習、深度學習等炫酷概念，就像幾年前的團購、O2O、P2P、共享經濟的創投浪潮一樣。
實際上，人工智能不是新鮮事物，這已經是人工智能的第三次，第一波是源于1956年的達特茅斯會議，人工智能概念初出茅廬就得到各界的吹捧，然而，人工智能并不如人們所想象的那樣樂觀，1970年左右，研究幾乎停滯，熱情消退。
上世紀80年代，日本提出雄心勃勃的“人工智能電腦”計劃，該計劃隨著1987年Lisp機器商業化的失敗，AI再次進入低迷期，人們意識到人工智能的問題不僅僅是硬件，更多的是軟件及算法層面得不到突破。
第三次浪潮源于上世紀90年代，由于摩爾定律所到來的產業變革，人工智能得到長足發展，代表性事件如1997年IBM的深藍在國際象棋比賽中戰勝世界冠軍卡斯帕羅夫，Geoff Hinton在2006年發現了訓練高層神經網絡的有效算法，并且在2012年的ImageNet評測領域大大突破了以前的算法。深度學習算法的應用使得語音識別、圖像識別取得長足進步，圍繞語音、圖像、機器人、自動駕駛等人工智能技術的創新企業大量涌現。
