优化管制流程 提升运行效能 河南空管分局以"每一米高度精准、每一秒间隔精细" 为准则，针对全货机载重较大、滑跑距离长的特 性，塔台管制员优化航班排序、灵活调配跑道资源，高峰时段动态调整滑行路线，减少地面滑行和等待 时间；进近管制员结合实时气象与机场运行状况，量身定制货运航班优先间隔保障方案；区域管制室反 复推演雷达引导预案，规划安全高效的空中路径，避开繁忙空中交通流。 深化多方协同 完善保障体系 《中国民航报》、中国民航网 记者冯智君 通讯员高雪、高星照 报道：12月21日，随着河南空管分局管 制员的落地指令，一架马来西亚瑞亚航空全货机缓缓落地，郑州机场年货邮吞吐量正式飞跃100万吨， 昂首迈入全球航空货运"百万吨级俱乐部"。为切实提升郑州机场货运航班运行效率，河南空管分局多措 并举、精准发力，为货运量突破提供坚实保障。 聚焦国际航班 筑牢语言保障 针对郑州机场国际货运航班持续走高的趋势，河南空管分局将英语能力提升作为国际货运航班保障的核 心抓手，深入落实中南空管局"英语能力提升三年行动计划"。一方面，通过组织英语能力提升专项培训 班，常态化英语角等活动，营造浓厚的英语学习氛围；另一方面，搭建全英文模拟机实战 ...

语音识别行业概述 - 语音识别技术通过机器自动将语音信号转化为文本及相关信息 建立在深度学习、自然语言处理和机器学习等人工智能基础技术之上 [3] - 按说话方式可分为孤立字语音识别、连续字语音识别、连续语音识别 按词汇量大小可分为小词汇量识别、中等词汇量识别和大词汇量识别 [3] - 技术原理流程主要为"输入—编码—解码—输出" 已成为人机交互的重要组成部分 [5] 行业发展历程 - 1950-1980年为萌芽阶段 主要集中在小词汇量、孤立词识别 使用简单模板匹配方法 [6] - 1980-1990年为起步阶段 利用数字信号处理和模式识别技术 能识别短语和简单语句 [6] - 1990-2010年为产业化阶段 以HMM为基础的技术框架广泛应用 准确率和稳定性大幅提高 [6] - 2010年以来为应用落地阶段 神经网络模型实现端到端语音识别 准确率大幅提升并进入商品时代 [6] 行业产业链结构 - 上游为基础设施供应商 包括大数据、开源模型算法、数据中心及云服务 [8] - 中游为市场参与者 分为互联网企业和智能语音科技企业 拥有技术研发能力 [8] - 下游应用领域包括智能家居、医疗、教育、客服、语音审核、车载语音、输入法、智能会议和语音转写 [8] 市场规模数据 - 中国语音识别行业市场规模从2018年60亿元增长至2024年224亿元 年复合增长率达24.55% [1][11] - 全球语音识别行业市场规模从2019年76.39亿美元增长至2024年110.57亿美元 年复合增长率为7.68% [11] - 智能家居作为重要下游应用领域 市场规模从2017年3254.7亿元增长至2024年8767.4亿元 年复合增长率15.21% [10] 竞争格局分析 - 全球市场由Nuance Communications、IBM、Apple、Microsoft、Google、Amazon等科技巨头主导 [12] - 中国市场形成以科大讯飞为首、百度智能云紧随其后、阿里云和腾讯云为领导者的头部集中格局 [14] - 第三梯队包括思必驰、云知声、捷通华声等企业 均拥有较强技术实力和市场份额 [12][14] 重点企业表现 - 科大讯飞2025年上半年软件和信息技术服务业营业收入107.1亿元 同比增长17.09% 坚持"顶天立地"发展战略 [15] - 百度集团2025年上半年在线营销服务营业收入347.91亿元 同比下降11.06% 其智能云语音识别采用流式端到端语音语言一体化建模算法 [16] - 相关上市企业包括科大讯飞、百度集团、阿里巴巴、腾讯控股、云知声、拓尔思、小米集团、海尔智家、美的集团、好太太等 [2] 技术发展挑战 - 识别效果在嘈杂环境、多声源干扰或远场语音下仍不稳定 需要更强噪声处理和回声消除技术 [17] - 对小语种和方言识别效果不理想 受限于数据资源稀缺 [19] - 高精度模型依赖庞大计算资源 移动设备硬件条件有限制 [20] - 语音数据采集和存储存在隐私泄露风险 数据安全问题突出 [21] 未来发展趋势 - 向多语言与方言支持方向发展 需突破方言语音识别技术瓶颈 [22] - 多模态融合成为重要方向 结合视觉、手势等信息提升交互系统鲁棒性和自然度 [23] - 与自然语言处理、知识图谱和情感计算等领域深度融合 从感知工具向认知智能转变 [24]

618购物节技术升级 - 今年618购物节用户体验显著提升，商品推荐精准度提高、物流速度加快、智能客服更拟人化[1][2] - 技术改进聚焦实际应用而非概念炒作，支撑亿级用户流畅购物体验[3][4] - 京东618始于公司周年庆，通过限时秒杀等简单玩法吸引消费者，已持续二十余年[5][6] 零售技术突破 - 京东零售开发"同品判别系统"，通过商品属性对比实现同类商品自动归类，提升比价效率[8][9] - 采用模型蒸馏技术解决7B大模型成本过高问题，将训练资源消耗降低40%-60%同时保持精度[12][13][16] - 创新数据筛选机制优先处理模糊样本，并开发自动数据配比算法提升多任务训练效率[16] 物流智能化实践 - 京东物流开发智能分区模型，结合快递员画像和小区特征优化末端配送效率[33][34] - 分拣中心部署具身智能机械臂，专注中小件包裹分拣码放单一场景，利用内部海量图像数据优化识别[36][38][39] - 建立样本识别失败快速反馈机制，形成模型训练闭环[40] 语音识别技术创新 - 语音识别系统已接入协同办公、智能客服等核心业务线，会议转写系统效果超越外部竞品[42][48][49] - 针对方言识别难题收集全国样本，采用MoE机制增强模型泛化能力[52] - 开发语音情感分析技术，通过语气波动判断用户意图倾向[52] 技术人才培养体系 - 京东推出TGT计划全球招募技术人才，提供无上限薪资和三导师制培养[57][59] - 公司拥有电商数据、物流网络等完整技术生态，支持从研究到规模部署的全链路实践[59] - 博士管培生项目提供业务导师指导，6个月基础培养后进入实战项目[46] 公司技术文化 - 京东技术风格强调踏实敢为，鼓励长期深耕业务实际问题[54][56] - 完整供应链体系带来独特技术挑战与机会，需在更大搜索空间寻优[22][23] - 技术人员可获得充分资源支持，验证期即获团队协作保障[20][47]