梁家恩进一步讲到，采用多个麦克风的解决方案，的确可以提升聚焦能力，但对计算的要求比较高。另外，更多的麦克风，在老化程度上必然有所不同，也很难放入居家设备中，而灵敏度高低对于算法影响非常大。目前云知声采用的是双麦克风方案，而 Google Home 也同样选择了这样的解决办法。

　　方言识别是各家语音交互企业所面临的共同难题。目前包括云知声在内，普通话、粤语、英语等语言识别成功率普遍令人满意。而带口音的普通话、英语俚语以及一些小众方言，识别起来比较困难，只能靠大数据积累去完成，这个过程无法一蹴而就。另外在语义识别方面，由于不同领域要求的知识体系不同，需要结合垂直领域去进行优化。

　　云知声的优势在于快速「做出来」

　　相比其它语音交互解决方案提供企业，云知声的竞争力是什么？面对这样尖锐的问题，梁家恩并不避讳的回应：「目前学术圈里是没有任何秘密的，我们并不认为有什么计算方法我们看懂了，其它人居然没看懂，我们的的优势之处在于能够快速在工程上得以实现。」

　　最后提及企业定位问题，为什么云知声选择面向 B 端而非 C 端，比如不做 app，梁家恩说：「云知声定位于 AI 方案服务商，app 并不是云知声的强项，也并非我们的定位。我们认为 AI 应用有两个大方向：Iot 交互与大数据智能，分别对应智慧生活和智慧服务两块。」