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主题餐厅商业计划书范文1
如果你坐在车里，对着空气说，“我想在附近找个地方吃饭”。你的车会立即回应说“已为您找到附近10个餐厅”。你接着说：“我想吃火锅，还想看场电影。”汽车会筛选出周边有电影院的海底捞王府井店。如果你说现在前往，导航就会立即开始线路规划。
注意，这不是说梦话，这是千真万确。整个过程，你不需要打招呼，也不需要动手进行任何操作。对于开车的司机来说，这套由科大讯飞研发的“飞鱼助手”语音操作系统简直是梦寐以求的行车神器。
现在，讯飞、百度等企业的人工智能已经把科幻片一样的黑科技变成了现实。汽车、电视机、电冰箱、电灯，任何你能想到的电器都能跟你愉快地聊天，并按照语音指令完成各N操作。
这些都是基于深度神经网络的语音识别技术来实现的。语音识别技术，简单说就是让计算机“听懂”人类的语音，将语音中包含的文字信息提取出来。该项技术在智能计算机系统中扮演着重要角色，相当于给计算机装上了“耳朵”，使其实现人机通信和交互。目前语音识别准确率可达到97%。
“随着万物互联时代到来，以语音为主、键盘触摸为辅的人机交互正逐渐成为刚需。未来5到10年，人工智能会像水和电一样成为我们生活的必需品，深刻改变我们的世界。”科大讯飞董事长刘庆峰说。
如今，以智能语音技术为主的人工智能已在手机、教育、家具、汽车、医疗、服务机器人等多个领域显示出巨大的应用潜力。
事件
国内首个动漫IP定制儿童智能语音灯在京东众筹
国内首个结合《虫虫派》动漫IP进行深度定制的智能家居产品――虫虫派系列智能语音灯已在京东火热开启众筹。据悉，虫虫派系列智能语音灯是轻生活科技根据中国领导力学术带头人杨思卓的作品《虫虫派》3D动漫进行IP深度整合定制的智能语音灯，是给12岁以下的小朋友特别定制的成长玩伴。
杨思卓长期致力于领导力研究和少儿教育，非常关注儿童成长，其漫画图解领导力的《虫虫派》用寓教于乐的形式，依据现代心理学特点，塑造了6个生动活泼的动漫形象，通过他们的成长故事来引导小朋友提升面对困难和人际关系的处理能力，而虫虫派系列智能语音灯正好对应了这6个动漫形象。
动漫IP与智能语音灯完美结合。每台智能语音灯那肤如凝脂又亭亭玉立的陶瓷灯身上都有与之相对应的动漫形象，并在灵动的宽檐帽上搭配有与动漫形象性格相匹配的色彩，还动用了《虫虫派》原班声优为角色对应的智能语音灯进行声音录制，希望通过动漫IP整合和人机交互的形式，将《虫虫派》积极向上的思想理念潜移默化的传递出来，陪伴每一位小朋友更健康快乐的成长。
离线智能语音技术强大又有趣。作为主打“智能语音”的灯，虫虫派系列智能语音灯的语音操控功能是核心亮点。依托轻生活科技对于智能语音交互、物联网技术和云服务软件技术的超强整合能力，推出了处于行业前沿的离线智能语音技术，即无需联网和下载手机App，只需对着智能语音灯喊话就能与《虫虫派》中的动漫角色交谈，并按你的语音指令进行开/关灯、亮度调节、延迟关灯、歌曲播放等的操作。
另外，经过超1W条录音样本的检测调教，虫虫派系列智能语音灯的语音识别正确率高达到95%，真正做到了让小朋友与智能语音灯沟通无阻碍、玩得更尽兴。
设计细节有更多人性化考量。虫虫派系列智能语音灯造型婀娜，通体曲线优雅柔和，触感温润不硌手，该设计还斩获了红帆工业设计大奖，小朋友可以放心使用。
此外，智能语音灯采用了寿命超过5W小时的LED灯，光线柔和，不伤眼睛，可调节光线强弱来适应不同生活氛围对光线的要求，还可通过喊话自动设置5～20分钟的熄灯时间，为了不惊醒浅睡眠的小朋友，智能语音灯采用了渐进熄灯方式自然过渡到睡眠环境。
当小朋友困了或者睡眼惺忪，不想说话的时候，可以用手掌轻压宽檐帽来调节开关和亮度，也可以通过关闭智能语音灯底部语音交互按键，进入到手摸触控模式。
背景 人工智能迎来第三次浪潮
人工智能（AI）是2016年除了共享自行车（摩拜、OFO等）外最火的投资主题了，特别是自去年3月份阿尔法狗（AIphago）战胜韩国围棋高手李世石的世纪之战开始，很多投资者及创业者的目光都聚焦于人工智能，资本跑马圈地，创业BP（商业计划书）言必称AI+，不时冒出机器学习、深度学习等炫酷概念，就像几年前的团购、O2O、P2P、共享经济的创投浪潮一样。
实际上，人工智能不是新鲜事物，这已经是人工智能的第三次，第一波是源于1956年的达特茅斯会议，人工智能概念初出茅庐就得到各界的吹捧，然而，人工智能并不如人们所想象的那样乐观，1970年左右，研究几乎停滞，热情消退。
上世纪80年代，日本提出雄心勃勃的“人工智能电脑”计划，该计划随着1987年Lisp机器商业化的失败，AI再次进入低迷期，人们意识到人工智能的问题不仅仅是硬件，更多的是软件及算法层面得不到突破。
第三次浪潮源于上世纪90年代，由于摩尔定律所到来的产业变革，人工智能得到长足发展，代表性事件如1997年IBM的深蓝在国际象棋比赛中战胜世界冠军卡斯帕罗夫，Geoff Hinton在2006年发现了训练高层神经网络的有效算法，并且在2012年的ImageNet评测领域大大突破了以前的算法。深度学习算法的应用使得语音识别、图像识别取得长足进步，围绕语音、图像、机器人、自动驾驶等人工智能技术的创新企业大量涌现。
