近期，數字音視工程網精心策劃了一場以“告別同質化內卷，國內'信號處理'廠商該如何走出自主發展之路?”為主題的微訪談，邀請了晨馭科技共同探討這一情景下的應對方案和發展前景，分享他們的見解和策略。

　　數字音視工程網： 您認為造成信號處理行業“同質化內卷”現象加劇的主要原因有哪些?

　　晨馭科技： 造成信號處理行業“同質化內卷”現象加劇的主要原因有以下幾點：

　　1. 市場競爭壓力： 隨著技術的發展，越來越多的企業涉足信號處理領域，導致市場競爭加劇。為了在競爭中脫穎而出，各企業不斷模仿對手的成功策略和技術，從而導致產品和服務趨于同質化。

　　2. 技術門檻降低： 信號處理技術的普及和標準化使得更多企業能夠容易地進入這個行業。這種門檻的降低使得市場上出現了大量相似的產品和服務，加劇了同質化的趨勢。

　　3. 資本驅動： 在資本的推動下，企業往往更注重短期效益和市場份額，而非長期技術創新。這導致了在信號處理行業中普遍采用相似的商業模式和技術路徑。

　　4. 消費者需求的相似性： 消費者對信號處理產品的需求往往集中在性能和價格上，這促使企業在這些方面進行激烈的競爭，而在創新和差異化上投入較少。

　　5. 快速的技術迭代： 信號處理領域的技術更新換代速度非常快，企業為了跟上技術的步伐，可能會選擇模仿和迅速采用業內流行的技術，而不是進行長期的技術積累和創新。

　　6. 教育和培訓體系： 當前的教育和培訓體系可能過于強調技術的標準化和通用性，而不夠鼓勵創新和個性化，導致進入行業的新人往往擁有相似的技能和思維模式。

　　這些因素共同作用，促成了信號處理行業的同質化內卷現象。解決這一問題需要行業內的共同努力，包括推動技術創新、鼓勵產品和服務的多樣化，以及培養有創新精神的人才 等。

　　數字音視工程網：  有專家預測，基于深度學習的信號處理、多模態信號處理和邊緣信號處理將成為信號處理技術的重要發展方向。您是如何看待這一想法的?是否有不同的意見?

　　晨馭科技：  基于深度學習的信號處理、多模態信號處理和邊緣信號處理成為信號處理技術的重要發展方向，這一預測是有其合理性的，我認為這是一個值得關注的趨勢。以下是我對這三個方向的看法：

　　1. 基于深度學習的信號處理： 深度學習在處理大量數據和識別復雜模式方面表現出色，這使其在信號處理領域具有巨大潛力。它可以改進傳統方法在噪聲消除、特征提取和信號分類等方面的效果。隨著計算能力的提升和算法的優化，深度學習在信號處理中的應用將更加廣泛和高效。相對于傳統的信號處理，比如噪聲濾波，不管是時域濾波還是頻域濾波方法，基本都是濾除信號帶外的噪聲信號，如果噪聲落入了信號帶內，往往傳統信號處理難以處理;但是如果基于多模態深度學習的方法，如果采用Transformer架構的大規模神經網絡模型，通過大量的數據訓練，完全可以濾除信號帶外甚至處理信號帶內的噪聲，這是傳統方法無法解決的新的信號處理的方法。

　　2. 多模態信號處理： 多模態信號處理涉及同時處理和融合來自不同源(如音頻、視頻、文本等)的信號。這種融合可以提供更全面的信息，提高處理的準確性和魯棒性。例如，在現代指揮中心建設、模擬訓練、自動駕駛、虛擬現實等領域，多模態信號處理是不可或缺的。

　　3. 邊緣信號處理： 隨著物聯網(IoT)設備的增多，將信號處理功能部署到邊緣設備(如智能手機、網絡攝像頭、傳感器等邊緣計算節點)上變得越來越重要。這可以減少對中心服務器的依賴，減少數據傳輸延遲，提高效率和隱私性。隨著硬件技術的發展，邊緣計算的能力將不斷提升。

　　當然我們的觀點是既要繼續深耕傳統的信號處理的技術，同時也要創新性的利用新的人工智能信號處理技術，新的技術也會面臨這三個方向挑戰：

　　(1)對于基于深度學習的信號處理，如何減少對大量訓練數據的依賴、提高模型的解釋性和魯棒性是關鍵問題。

　　(2)在多模態信號處理中，如何有效地整合來自不同模態的信息，并解決不同數據源之間的不一致性是一個挑戰。

　　(3)對于邊緣信號處理，如何平衡計算能力、能耗和存儲限制是一個重要考慮。

　　總體而言，這些方向確實代表了信號處理技術的未來發展趨勢，但同時也需要解決伴隨而來的技術和應用挑戰。我們的觀點是：能用傳統信號處理解決的盡量用傳統方法解決，只有需要多模態協同(音頻、視頻、文本等)處理時，我們才會考慮采用深度學習的人工智能技術，畢竟我們還得考慮產品成本及上市的速度問題。

　　數字音視工程網：  面對信號處理領域的內卷現象，貴司在產品和解決方案創新方面做了哪些努力?

　　晨馭科技：  我司在公司成立之初就避免同質化競爭，并注重創新性及差異化的產品，我司同時將高品質 作為公司最重要的戰略去落實。面對信號處理領域的內卷現象，我司采取以下幾個方面的措施來推動產品和解決方案的創新：

　　1. 技術創新： 不斷投資于研發，探索新的信號處理方法和技術。比如，研究應用機器學習和深度學習技術來提高信號的處理效率和準確性。探索新的算法或優化現有算法，提高處理速度和精度。

　　2. 多模態信號處理： 開發能夠同時處理和分析來自不同源的信號(如聲音、圖像、文本等)的產品。這種多模態處理可以為用戶提供更全面的數據分析和應用場景。

　　3. 定制化解決方案： 針對特定行業或特定客戶需求提供定制化的解決方案。了解不同行業的特點和痛點，開發出滿足這些特定需求的產品和服務。我們過去幾年開發了基于分布式架構的網絡分析儀器，8K的投影融合產品、高集成淺壓縮分布式KVM處理器等等產品，這些產品都是市場上目前沒有的產品，是為特定客戶定制的產品。

　　4. 用戶體驗優化： 重視用戶體驗設計，使產品更易于使用，提供更加直觀和友好的用戶界面。這不僅能提高用戶滿意度，還能擴大產品的潛在市場。

　　5. 合作與聯盟： 與學術界、研究機構或其他公司建立合作，共同研發新技術或共享資源。這種合作可以加速技術的創新和應用。

　　6. 持續的市場研究： 持續關注市場趨勢和客戶需求的變化，快速響應市場變化，確保產品和解決方案始終符合市場需求。

　　7. 可持續性和社會責任： 考慮產品的環境影響和社會責任，開發更節能、環保的信號處理產品。這不僅有助于構建公司的良好形象，也是長期發展的需要。

　　通過這些措施，晨馭科技可以在信號處理領域繼續保持創新領先地位，并抵御同質化競爭帶來的挑戰。