5年时间，每年投入5亿元，吸引100万开发者，科大讯飞只想要实现一个目标。
错过这5年，最好的AI窗口期就过去了。
在科大讯飞全球1024开发者节上，科大讯飞董事长刘庆峰这样说到。
他为什么会有这样的观点？
刘庆峰：人类从来没有像今天这样迫切需要人工智能
都知道，2021年是“十四五规划”的第一年，而在这一报告中，仅“智能”二字，就被提及了30+次。
“总理今天提出，十四五期间，国民经济的人均生产效率要超过GDP的增长，目的是什么？从人口红利进入人才红利。”
而面对不断下降的出生率，刘庆峰表示，此时只有人工智能应用的深度和广度，才决定了一个国家GDP的可持续发展，解决每个人基本的健康生活需要。
因此，“人类从来没有像今天这样迫切需要人工智能。”
紧接着他进一步补充，“十四五期间，就是人工智能解决这些社会重大命题的最关键窗口期。”
而一旦“错失这5年，未来我们在很多领域再要追赶，或者我们社会矛盾激发之后再使用人工智能，可能时间及最好的窗口就过去了。”
至于如何解决，刘庆峰也在现场给出了答案——从单点应用突破升级到系统性创新。
只有系统性创新，才能打造每个人自己的AI
举个例子，比如教育场景的因材施教问题，系统要对他的作业考试数据进行评价，从而得知能力薄弱环节、给予精准指导，“其中涉及到了OCR、知识图谱等一系列相关技术，且这些技术必须要在底层打通，同时必须要跟资源、管理、教研内容集合联合起来，才能够达到效果。”
在刘庆峰看来，这已经不是靠单一技术能够解决的问题，必须是一个复杂系统，也就是系统性创新。
只有这样，才能让AI做到“遇强则强、遇弱则弱”，从而更有效地针对孩子的水平来进行指导。换句话说，也就是打造出属于每个人自己的AI。
而教育以外，“医疗、养老、工业等越来越多的领域体现出这种特征……必须要有龙头企业牵头再进行系统性创新。”
而如何才能让这种系统性创新在更多行业去落地，如何让众多开发者参与到这个过程中来？
科大讯飞提出了3个关键点：
第一，继续坚持源头创新，持续推动人工智能技术的进步；
第二，从两方合作升级到三方合作，共创优质的行业解决方案；
第三，开放合作，共同迎接产业数字化的红利。
拆分来看，这三点分别从技术、应用层面解释了科大讯飞打造系统性创新的问题。
技术层面，这要求科大讯飞做出更多源头技术的创新，比如今天在现场公布的、面向智能语音创新的四大突破——端到端建模、无监督学习、多模态融合、知识与算法的融合，以及对脑科学、量子、数学（可解释人工时能）这3大更远源头技术的探索等等。
至于应用层面，主要涉及到了科大讯飞的一个2.0战略。
讯飞开放平台升级2.0，新增参与者“行业龙头”
具体是怎样的升级呢？
科大讯飞总裁吴晓如这样形容1.0：科大讯飞把各项单向人工智能能力提供给开发伙伴，并且对合作伙伴进行各种培训交流，让合作伙伴能够更好的把这些能力用到各种应用里面去。
而在2.0时代，相当于从二维升级到三维，参与者从“科大讯飞、开发者”升级为“科大讯飞、行业龙头企业、开发者”，目的是填补技术在更多行业落地过程中“行业专家不懂技术、技术专家不懂行业”的断层。
届时在这一平台上，科大讯飞负责提供AI技术、深度学习平台、大数据平台等，行业龙头企业负责提供场景、专家知识、业务模型，再以智能化算法将这些模型进行融合等操作，就得到了行业基线底座。
接着，在行业基线底座上，开发者就可以利用上面的工具、模型等针对性的进行再开发、再完善，最终形成行业针对性的智能解决方案。
同时，为了推动2.0平台的有效落实，科大讯飞也提出了测试平台、认证体系、标准体系、开发者大赛、培训平台、低代码开发平台这6大举措。
更重要的来了，刘庆峰在现场表示，2.0平台将与开发者基于合理的利益共享模式，来提供给各行各业。
与此同时，因为是用低代码和零代码的方式来提供，因此各个领域的开发者不再需要了解所有核心技术，只需要简单的拖拽可视化的逻辑处理，就可以解决一个又一个的行业关键问题。
目前，这一升级已经落地18个主要赛道，包括教育、医疗、智慧城市、农业、环保等等。未来这5年窗口期，科大讯飞还将每年投入5亿研发资金，吸引100万开发者共同扩展行业的应用需求，并通过产教融合，加强人才培养。
One More Thing！
要说今年什么概念最火，那必定是“元宇宙”。
而在今天的1024开发者节上，科大讯飞也“蹭了一把”，宣布了自己的虚拟人交互平台1.0。
“除了虚拟现实、增强现实的终端，除了后台的算力之外，一个非常重要的关键，我们需要全新的虚拟人的交互平台。”
从现场演示来看，在这一平台上，仅需要几个简单的操作，即可“捏”出一个虚拟人形象。
截至目前，刘庆峰表示，科大讯飞虚拟人的数量目前已经增加到54位。其中分为2D和3D，情感、语气强度等能够展现出来，后者更是具备动态微表情。
就在现场，主持人周群还与虚拟人爱加来了一段对话，可以看到，无论是安徽话与东北话、普通话的切换，还是肢体动作等，皆没有出现卡顿现象。
唯一的缺憾，可能就是声音还没有完全脱离“机械感”吧。
