洛川越想越靠谱，索性把王胖子喊来一块商议。
一旁的宋锦，以及另一边的陈诗瑶，望着凑在一起嘀嘀咕咕，不时发出阵阵奸笑的哥俩儿，十分默契的扯了扯好看的嘴角。
羞于与之为伍！
几日后。
企鹅羊城研发中心。
会议室内。
张晓龙胡子拉碴的坐在首位，不动声色的扫视着房间内众人，面色异常难看。
他怀疑队伍中出了一个叛徒！
今天上午，微信更新了一项新功能，“摇一摇”。
与他们正在开发的“L一L”，不能说十分一样，也至少有八分相似！
哪儿会有这么巧的事儿！
但也不对啊。
他们才刚立项一周而已。
即便极光的研发实力很强，也不可能在这么短的时间内，将其开发得如此完善。
到底是哪里出了问题？
思索半晌，张晓龙也没想出个所以然，只得暂且压下心头烦躁的情绪，强迫自己回归理智。
当务之急，是分析微信此次抛出的几项新功能。
比较重要的有两项。
其一自然是“摇一摇”。
这项功能，算是“附近的人”的进阶版，可进一步降低陌生人社交的门槛，激活社交场景，提升用户的新鲜感及活跃度。
其二，“语音消息转文字”。
功能如其名。
相比于“摇一摇”，这项功能，还要更加让张晓龙惊艳且头疼。
看似简单，实则技术含量极高，且麻烦得很。
深入解析后可发现，微信是通过某种，多重加密过的分布式语音识别引擎，将语音信号切割为50ms片段，而后利用极光云的强大算力，将其实时转写为文本。
准确率更是高达92%以上！
即便是方言，准确率也在85%以上！
如果让他们开发的话，单是确定技术路线，调整微聊架构，开发语音识别引擎，就需要至少6~8个月。
此外，还需要大量数据进行训练，提升准确率，至少又要耗去4~6个月。
这还是在能申请到，集团已经开发至中期的云计算平台的算力资源的情况下。
即便如此，也很难保证，普通话的准确率，能达到85%以上。
当前主流的语音识别技术，仍为GMM-HMM框架，准确率普遍在80%左右。
而极光采用的，应该是“悠米智能助手”自研框架的变种。
全球范围内独一档的水准。。
语音识别引擎研发完成后，还需要将其集成到，集团的云计算平台之上，以实现即时快速语音识别。
再加上后期的联调与测试，至少又要耗去大半年。
也就是说，在资源充足，且技术难题顺利解决的情况下，他们也至少需要16~20个月左右的时间，才能追上微信现在的水平。。
即便将标准放到最低，极致依赖开源工具，使用公开数据集，仅支持安静环境短语音，准确率在80%左右，也至少需要半年以上的开发周期。。
更要命的是，这项功能，看似平平无奇，但却远比“摇一摇”还要重量级，他们不开发还不行。。