近期，数字音视工程网精心策划了一场以“告别同质化内卷，国内'信号处理'厂商该如何走出自主发展之路?”为主题的微访谈，邀请了晨驭科技共同探讨这一情景下的应对方案和发展前景，分享他们的见解和策略。

　　数字音视工程网： 您认为造成信号处理行业“同质化内卷”现象加剧的主要原因有哪些?

　　晨驭科技： 造成信号处理行业“同质化内卷”现象加剧的主要原因有以下几点：

　　1. 市场竞争压力： 随着技术的发展，越来越多的企业涉足信号处理领域，导致市场竞争加剧。为了在竞争中脱颖而出，各企业不断模仿对手的成功策略和技术，从而导致产品和服务趋于同质化。

　　2. 技术门槛降低： 信号处理技术的普及和标准化使得更多企业能够容易地进入这个行业。这种门槛的降低使得市场上出现了大量相似的产品和服务，加剧了同质化的趋势。

　　3. 资本驱动： 在资本的推动下，企业往往更注重短期效益和市场份额，而非长期技术创新。这导致了在信号处理行业中普遍采用相似的商业模式和技术路径。

　　4. 消费者需求的相似性： 消费者对信号处理产品的需求往往集中在性能和价格上，这促使企业在这些方面进行激烈的竞争，而在创新和差异化上投入较少。

　　5. 快速的技术迭代： 信号处理领域的技术更新换代速度非常快，企业为了跟上技术的步伐，可能会选择模仿和迅速采用业内流行的技术，而不是进行长期的技术积累和创新。

　　6. 教育和培训体系： 当前的教育和培训体系可能过于强调技术的标准化和通用性，而不够鼓励创新和个性化，导致进入行业的新人往往拥有相似的技能和思维模式。

　　这些因素共同作用，促成了信号处理行业的同质化内卷现象。解决这一问题需要行业内的共同努力，包括推动技术创新、鼓励产品和服务的多样化，以及培养有创新精神的人才 等。

　　数字音视工程网：  有专家预测，基于深度学习的信号处理、多模态信号处理和边缘信号处理将成为信号处理技术的重要发展方向。您是如何看待这一想法的?是否有不同的意见?

　　晨驭科技：  基于深度学习的信号处理、多模态信号处理和边缘信号处理成为信号处理技术的重要发展方向，这一预测是有其合理性的，我认为这是一个值得关注的趋势。以下是我对这三个方向的看法：

　　1. 基于深度学习的信号处理： 深度学习在处理大量数据和识别复杂模式方面表现出色，这使其在信号处理领域具有巨大潜力。它可以改进传统方法在噪声消除、特征提取和信号分类等方面的效果。随着计算能力的提升和算法的优化，深度学习在信号处理中的应用将更加广泛和高效。相对于传统的信号处理，比如噪声滤波，不管是时域滤波还是频域滤波方法，基本都是滤除信号带外的噪声信号，如果噪声落入了信号带内，往往传统信号处理难以处理;但是如果基于多模态深度学习的方法，如果采用Transformer架构的大规模神经网络模型，通过大量的数据训练，完全可以滤除信号带外甚至处理信号带内的噪声，这是传统方法无法解决的新的信号处理的方法。

　　2. 多模态信号处理： 多模态信号处理涉及同时处理和融合来自不同源(如音频、视频、文本等)的信号。这种融合可以提供更全面的信息，提高处理的准确性和鲁棒性。例如，在现代指挥中心建设、模拟训练、自动驾驶、虚拟现实等领域，多模态信号处理是不可或缺的。

　　3. 边缘信号处理： 随着物联网(IoT)设备的增多，将信号处理功能部署到边缘设备(如智能手机、网络摄像头、传感器等边缘计算节点)上变得越来越重要。这可以减少对中心服务器的依赖，减少数据传输延迟，提高效率和隐私性。随着硬件技术的发展，边缘计算的能力将不断提升。

　　当然我们的观点是既要继续深耕传统的信号处理的技术，同时也要创新性的利用新的人工智能信号处理技术，新的技术也会面临这三个方向挑战：

　　(1)对于基于深度学习的信号处理，如何减少对大量训练数据的依赖、提高模型的解释性和鲁棒性是关键问题。

　　(2)在多模态信号处理中，如何有效地整合来自不同模态的信息，并解决不同数据源之间的不一致性是一个挑战。

　　(3)对于边缘信号处理，如何平衡计算能力、能耗和存储限制是一个重要考虑。

　　总体而言，这些方向确实代表了信号处理技术的未来发展趋势，但同时也需要解决伴随而来的技术和应用挑战。我们的观点是：能用传统信号处理解决的尽量用传统方法解决，只有需要多模态协同(音频、视频、文本等)处理时，我们才会考虑采用深度学习的人工智能技术，毕竟我们还得考虑产品成本及上市的速度问题。

　　数字音视工程网：  面对信号处理领域的内卷现象，贵司在产品和解决方案创新方面做了哪些努力?

　　晨驭科技：  我司在公司成立之初就避免同质化竞争，并注重创新性及差异化的产品，我司同时将高品质 作为公司最重要的战略去落实。面对信号处理领域的内卷现象，我司采取以下几个方面的措施来推动产品和解决方案的创新：

　　1. 技术创新： 不断投资于研发，探索新的信号处理方法和技术。比如，研究应用机器学习和深度学习技术来提高信号的处理效率和准确性。探索新的算法或优化现有算法，提高处理速度和精度。

　　2. 多模态信号处理： 开发能够同时处理和分析来自不同源的信号(如声音、图像、文本等)的产品。这种多模态处理可以为用户提供更全面的数据分析和应用场景。

　　3. 定制化解决方案： 针对特定行业或特定客户需求提供定制化的解决方案。了解不同行业的特点和痛点，开发出满足这些特定需求的产品和服务。我们过去几年开发了基于分布式架构的网络分析仪器，8K的投影融合产品、高集成浅压缩分布式KVM处理器等等产品，这些产品都是市场上目前没有的产品，是为特定客户定制的产品。

　　4. 用户体验优化： 重视用户体验设计，使产品更易于使用，提供更加直观和友好的用户界面。这不仅能提高用户满意度，还能扩大产品的潜在市场。

　　5. 合作与联盟： 与学术界、研究机构或其他公司建立合作，共同研发新技术或共享资源。这种合作可以加速技术的创新和应用。

　　6. 持续的市场研究： 持续关注市场趋势和客户需求的变化，快速响应市场变化，确保产品和解决方案始终符合市场需求。

　　7. 可持续性和社会责任： 考虑产品的环境影响和社会责任，开发更节能、环保的信号处理产品。这不仅有助于构建公司的良好形象，也是长期发展的需要。

　　通过这些措施，晨驭科技可以在信号处理领域继续保持创新领先地位，并抵御同质化竞争带来的挑战。