在量子位主办的MEET智能未来大会上，小米集团首席语音科学家、IEEE Fellow Daniel Povey以独特的生物进化视角，为AI技术发展提供了全新思考框架。这位被誉为"Kaldi之父"的语音识别领域权威，通过对比生命演化与AI创新的底层逻辑，揭示了技术突破的潜在路径。
Daniel Povey指出，AI研发的本质是持续试错的过程，这与生物进化中基因变异与自然选择的机制高度相似。科研人员通过不断尝试不同技术方案，筛选出更优解的过程，恰似生物体通过基因突变适应环境变化。他特别强调"复制周期"的关键作用——在AI领域，这个周期指从理论提出到代码复现的时间长度，当前借助PyTorch等工具已缩短至数月，而过去可能需要两年之久。
针对技术发展的节奏特征，这位科学家提出"间断平衡"理论。他以自身经历为例，上世纪九十年代高斯混合模型主导语音识别领域时，学界普遍认为技术已达瓶颈，但随后深度学习的崛起彻底改变了格局。这种"长期停滞与突然跃迁"的交替现象，在生物进化史上同样存在，如26亿年前的大氧化事件重塑了地球生命形态。
开源生态对AI进化的加速作用成为讨论焦点。Daniel Povey通过对比实验表明，完全封闭的研发环境会使技术迭代速度降低三个数量级。他以Kaldi开源项目和PyTorch框架为例，说明共享代码如何促进技术像生物扩散般快速传播。这种开放协作模式，使得单个突破能迅速演变为跨领域的技术革命，正如Transformer架构从语言模型扩展到计算机视觉等多个领域。
在技术路线选择上，Daniel Povey提出"通才与专才"的平衡策略。他以熊猫和老鼠的生存策略作比：专精特定任务的模型如同熊猫，在稳定环境中表现优异；而具备跨领域能力的通用模型则像老鼠，更能适应环境剧变。这种观点直接影响了小米的研发布局——既在现有Transformer架构上持续优化，又投入资源探索未知方向。
会议现场披露了小米语音团队的最新成果：新一代Zapformer通用声音基座模型。该模型实现三大突破：从单一人声识别扩展到环境音等多模态处理；引入梯度流理论提升10%-15%的识别精度；通过移除Dropout层和升级优化器，在保持训练速度的同时增强稳定性。这项完全开源的研究，体现了Daniel Povey"技术共享推动行业进步"的核心理念。
对于技术竞争格局，这位科学家用"抢椅子游戏"形容当前Transformer主导的局面。他指出，虽然所有企业都不得不跟随主流技术，但必须预留资源探索替代方案。这种双轨策略在小米体现为：一方面用SOTA模型赋能"人车家"生态，另一方面组建专门团队进行前沿探索。Daniel Povey透露，其团队每年尝试的上万个创意中，仅有极少数能发展为颠覆性技术，这种高风险投入正是保持技术领先的关键。
