社會變化太快，不進步就是退步。

百度做搜尋，後面All in Ai。

科技企業除了探索新領域外，還要做出改變世界的產品。

在一個領域固步自封必然會被市場淘汰，雖然科大訊飛在語音處理方面具有豐富的知識和積累，但是技術始終在進步，原有的技術會逐漸被取代，只有去研究新的領域才能為原來的領域帶來活力和想法，也會給公司帶來市場。

現在語音比起視覺的落地速度要慢一些，視覺落地專案很多，如果科大訊飛想要繼續在AI領域盈利的話，就不可能放棄CV領域的研發。現在處於有經驗和資本支援的時候，此時不去做研發，等到被落下了再去做，必然會導致資金鍊和人才都出現問題，那個時候就回天乏術了。

作為一名科技工作者，我來回答一下這個問題。

首先，當前人工智慧的六大研究方向裡，自然語言處理和計算機視覺兩大方向是成熟度相對比較高的，而且已經逐漸構建起了一定的落地應用生態，未來的發展前景也被廣泛看好，所以對於科技公司來說，立足於其中一個方向再向另一個方向發展，是一種發展的必然。

之所以自然語言處理和計算機視覺兩大方向能夠得到快速的發展，一個重要的原因是這兩個方向的應用場景非常明確，而且這兩個方向也是促進人工智慧產品全面落地應用的關鍵。說到底，自然語言處理能夠解決一個“交流”的問題，有了交流能力，智慧體的落地應用就更近了一步，但是有了交流能力還不夠，還需要有觀察的能力，而這個能力就需要計算機視覺來完成了。從這個角度來看，從自然語言處理向視覺方向發展有一種必然性。

人工智慧領域的產品發展到一定階段，一定是需要多種技術的整合，這樣才能夠適應更多的應用場景，而當前制約人工智慧產品落地應用的恰恰就是智慧體對於場景的過多要求。在5G通訊時代，物聯網將迎來一個快速的發展期，而物聯網的發展能夠在很大程度上完善人工智慧產品的落地應用場景，所以未來物聯網與人工智慧的結合將成為一個新的創新領域。

當前工業網際網路正處在發展的初期，結合當前產業結構升級的大背景，未來人工智慧在工業物聯網領域的應用將有廣闊的發展空間，而在工業領域，計算機視覺的應用場景往往要更多一些，這也許是目前科技企業佈局計算機視覺領域的重要原因。