显然，只能在线传文档和群聊的办公软件对于领导们的“开会癖”是反人性的。而架设在线会议体系的成本小公司无法承受。这给了云视频会议巨大的机会。

而AI在云视频领域的应用，又可以极大程度加强远程会议的体验。比如通过算法，AI可以自动平衡整个会议网络的传输效率，提升画面质量。根据时长与网络环境自动配比出弹性网络，这就降低了远程会议经常三等一的尴尬。

另外AI在云视频当中，还可以通过NLP技术提升会议的拾音率，自动进行声音分析、降噪甚至二次拟生成等等，让嘈杂环境与弱音环境下的会议成为可能。

与此同时，新的语音交互手段还能生成不同的会议体验。比如利用语音和语义识别，自动生成会议记录和会议摘要，进行会议归档。再比如通过语音交互调出数据和案例。甚至与其他机器学习体系联通，生成可视化会议结果。

在开会之外的另一个远程沟通方案上，也有技术手段在等待着，那就是远程协作问题。我们知道，在程序员、设计师、视频剪辑等工作里，经常会出现有问题找同事的情况。而在远程环境里，仅仅依靠电脑的远程协助很难达到良好的沟通效果。

利用远程智能，以集成多摄像头的方式，搭配传感器与机器视觉设备，则可以让交流立体起来。对于很多需要当面沟通的工作来说这非常重要。

AI+人力管理：用深度学习技术管理员工

对于企业主来说，远程办公最大的困惑就在于你无法了解到你的员工。员工是否按时工作？是否偷懒？甚至处于什么样的精神状态都看不到。显然是难以安心的。

其实对于员工也是一样，如果加入了一家远程办公公司，自己的能力如何得以体现？如何让老板意识到该给自己升职加薪？也是一种顾虑。

众多AI人力管理的解决方案都在针对这一点。虽然这类技术的出发点是让大公司在体系复杂、人数众多的情况下精准管理员工。但对于远程办公来说，目的性是同样适用的。

AI人力管理的核心逻辑，是根据员工被分配任务的执行效率、完成质量、获得反馈，来创建综合的决策树算法模型。再将这些数据匹配行业大数据，来分析员工的能力、效率和增长潜力。一方面可以根据算法推算的结果来给员工增减任务，一方面可以对员工收入、职位晋升等情况作出判断。

听起来有点像AI管理人类的意思。但事实上了解HR工作的朋友肯定知道，对于企业来说，atv，很多时候人才管理的参照系就是数据。人的感情和喜好往往起到的是反作用，因此AI在人力资源领域的应用大有可为。而远程办公体系中引入这个技术类别，则可以有效消除企业主对工作效率的忧虑。

另一个AI管理企业的方式，是用一些深度学习网络来构建员工的数据行为库。对员工的日常效率、工作习惯和工作能力提升等行为数据进行神经网络式画像，这样做的优点是可以检测员工的工作情况起伏。把虚幻的“工作状态”变成可控可视的数据，如果员工出现极度异常状况，或者离职意向，甚至工作能力增长停滞，都可以及时发现做出调整规划。

还有一种AI管理员工的方式，是在开会等场景下，用人脸识别等机器视觉技术读员工的面部表情。比如员工瞌睡了、开小差了，甚至很鄙视这个方案，偷偷对领导翻白眼了，都可以检测到……这不是个好技术，算我没说。

打通即效率：让AI去对付办公软件

远程办公，企业最担心的始终是效率低下。但其实现代办公的效率浪费，很多都在与办公软件的爱恨纠葛上。尤其直接面向客户的小团队，经常被通讯设备、不同型号的PC、各种移动终端上若干办公软件折磨的死去活来。

而通过AI构建机器学习系统，打通不同办公软件之间的界限，并进行数据留存与分析，并整合到统一平台。也是AI+远程办公的重要完成方式。

机器学习提升办公软件效率的方式有两种：一是与各软件进行开源，或者对自我构建的文档、图标、制图、视频处理等软件进行打通。用AI助手达成无缝转化，可以省去在文件、软件和传输平台之间来回切换存储的步骤，智能化提升效率。另一种则是以深度学习技术学习员工、团队的办公习惯，将其中可以节约的部分剔除掉。

另一个可以用AI解决的问题，是对于多终端的切换。尤其是在不同形式的PC和移动终端上打开、修正、传输文件，也是办公中十分浪费时间的地方。利用智能语言交互，加上对个人多终端使用习惯的算法构建，可以极快加大不同终端之间的文件打开效率和查找效率。