不做純粹獨立的人工智能技術(shù)，它必須和場景結(jié)合在一起才會發(fā)揮它的價值。

前幾日，“2018硬科技行業(yè)領(lǐng)域峰會暨鎂客網(wǎng)年會”在杭州圓滿結(jié)束。300多位硬科技領(lǐng)域的嘉賓對當(dāng)下最熱門的問題進行探討，小i機器人CEO朱頻頻發(fā)表了題為《AI產(chǎn)業(yè)化的必經(jīng)路徑》的演講，他認為，在AI產(chǎn)業(yè)化過程中，要做到最大化地將核心技術(shù)和應(yīng)用場景結(jié)合，創(chuàng)業(yè)者首先要掌握源頭的核心技術(shù)，其次是深入應(yīng)用場景形成完整技術(shù)體系，最后是將完整的產(chǎn)品方案以及專業(yè)的服務(wù)體系提供給更多的客戶。

以下，是朱頻頻先生的演講實錄：

各位朋友下午好！

所謂產(chǎn)業(yè)化，我的理解是，它不僅是規(guī)范化落地，而且是形成一種有效的商業(yè)模式。光是落地還是相對比較簡單的事情，怎么樣把技術(shù)用有效的商業(yè)模式延展出去則是人工智能技術(shù)長足經(jīng)營下去重要的原因。

我們所有人都不認為：人工智能的春天剛剛到來時就會很快進入冬天。尤其對于我這個已經(jīng)創(chuàng)業(yè)了17年的老創(chuàng)業(yè)者來說，我非常希望這輪的AI能夠持續(xù)蓬勃發(fā)展。我們最近談人工智能、區(qū)塊鏈、云計算、大數(shù)據(jù)，其中，云計算產(chǎn)業(yè)算是真正發(fā)展起來，而人工智能、AI產(chǎn)業(yè)剛剛開始，離規(guī)?；€有一定的距離。因此我認為，人工智能的爆發(fā)已經(jīng)成為必然。

在上個月我們在成都舉辦一個人工智能學(xué)會的年會，我也是人工智能學(xué)會的理事。會上，我們花了一個半小時的時間學(xué)習(xí)習(xí)大大講話。對我們這樣的初創(chuàng)企業(yè)，早期非常小，后來收入到幾百萬，到現(xiàn)在每年差不多有幾個億的收入，每次的發(fā)展我都覺得國家的政策導(dǎo)向?qū)ξ覀兤髽I(yè)的發(fā)展有非常大的幫助。

有很多知名的國際咨詢公司對AI的發(fā)展充滿了正面的評價，埃森哲、麥肯錫都對人工智能的未來給出了信心，Gartner認為在2020年85%的客服工作將由人工智能完成。

人工智能可以賦能多個產(chǎn)業(yè)，前面ARM提到底層有一些計算平臺，我們也離不開數(shù)據(jù)，我相信在整個產(chǎn)業(yè)幾乎所有做人工智能技術(shù)的公司都不是做純技術(shù)的公司，因為它必須要做產(chǎn)業(yè)應(yīng)用。我堅持認為我的觀點是正確的，不做純粹獨立的人工智能技術(shù)，它必須和場景結(jié)合在一起才會發(fā)揮它的價值。

所有的人工智能企業(yè)現(xiàn)在都在往產(chǎn)業(yè)落地方向使勁兒，那如何才能做到大規(guī)模的產(chǎn)業(yè)落地呢？第一方面是掌握源頭的核心技術(shù)。這個源頭不能只用第三方的開源代碼，也不能只用第三方API，運用技術(shù)做出來的應(yīng)用短期有人會使用，但是不具備長期的發(fā)展動力。因為現(xiàn)在人工智能的技術(shù)離我們真正的應(yīng)用中間還有蠻多的距離，標(biāo)準(zhǔn)化的人工智能技術(shù)目前還不存在。

小i的核心技術(shù)之一是具備自然語言處理能力。我們從2004年就開始做MSN上的聊天機器人，后來又遷移到QQ上，它跟現(xiàn)在的小冰、Siri、Echo等非常類似。聊天里面需要的核心能力有自然語言的理解能力，剛開始因為有一些開源的引擎，我們拿過來直接使用，花了三天的時間就做成了聊天機器人。但是做產(chǎn)業(yè)化的時候光用開源是不夠的，我們把自然語言處理引擎重新處理的一遍，模型都重新訓(xùn)練了一遍。目前小i不僅對英文可以完整支持，港澳臺地區(qū)、馬來西亞、新加坡、澳大利亞我們也已經(jīng)有很多的案例開始落地了。

大家都用過Siri、小米智能音箱、Echo。用語音、文字對話需要智能問答能力，這種能力可以形像地表述為虛擬機器人，一般稱之為Bot。它不是一種算法就能完成的，需要用多種算法以針對不同的場景。我們把它分成了幾種模式，第一種解決閑聊問題，第二解決基礎(chǔ)問題，第三解決營銷場景問題，第四解決推薦場景，第五解決深度復(fù)雜場景。每個Bot的使用方式有很大的不同，我們有大量客戶，每個不同的場景需要是不一樣的，比如閑聊目的是跟商業(yè)化目的有很大差別。Chat Bot的目的是能夠不斷延續(xù)這種對話，而不是這種對話能不能幫助你解決問題。它的關(guān)鍵不在于準(zhǔn)確語義理解，是用深度學(xué)習(xí)的訓(xùn)練方式建立對話庫。我們想針對閑聊建立商業(yè)應(yīng)用，但一直沒有找到究竟有什么樣的商業(yè)價值應(yīng)用。有人說它可以陪伴老人聊天，我覺得這是一個臆想，老人不到兩天就會迅速乏味。

另外一個是FAQ Bot，精準(zhǔn)的語義理解和自動泛化能力。這個過程在用戶看來是自動的，但是在后臺要做的工作是非常復(fù)雜的，無論在算法的模糊性上，還是語義擴展性上面，都要有大量的鍛煉積累。用戶的問法是非常豐富多彩，中文比英文要復(fù)雜很多。有時句式完全一樣，表達的含義卻是截然相反。因為要理解一句話不僅要從字面上理解，還要從背景知識里了解。我們做聊天機器人，做問答機器人，做智能客服，很重要一點是它的背景知識的構(gòu)建，離開背景知識談是否理解語義，意義不是很大。

然后就是Deep Bot，深度對話。它可以理解上下文觀點，進行多人對話，通過設(shè)計跟企業(yè)流程完全結(jié)合在一起。它還可以進行多意圖理解。一句話有多種意圖，要實現(xiàn)動態(tài)知識的載入和深度知識的推理才能理解。在非結(jié)構(gòu)化文檔中，針對不同的的場景，不同的素材和數(shù)據(jù)，我們要用不同的能力。

第二個方面是深入應(yīng)用場景，形成完整技術(shù)體系。光有技術(shù)肯定不夠，我們要找準(zhǔn)一個業(yè)務(wù)場景深入下去，形成完整的技術(shù)體系。我這里舉例的場景是智能客服?？蛻舴?wù)我們已經(jīng)做了多年，有非常深刻的理解。在整個架構(gòu)體系當(dāng)中畫了小i圖標(biāo)的都是我們可以去做的部分。比如做智能客服的電話，以前是人工撥打，現(xiàn)在變成機器人打，跟人幾乎一模一樣。

我們不僅提供線上服務(wù)，還提供線下服務(wù)。通過智能終端，通過實體經(jīng)濟機器人，利用線上服務(wù)對接線下提供服務(wù)。另外我們還可以做后臺協(xié)助，用智能知識庫輔助工作人員，還有智能運營分析系統(tǒng)，能幫助提高運營效率。

剛才提到應(yīng)用場景不是一個單一的應(yīng)用場景。除了場景之外，我們還要把它形成解決方案和自己的服務(wù)體系，這樣才能傳遞給更多的客戶。我們要把這種價值傳遞給更多的客戶，形成整個結(jié)構(gòu)。我們正在研發(fā)語音識別、大數(shù)據(jù)等等技術(shù)發(fā)，基于這些技術(shù)我們打造自己的產(chǎn)品和平臺，并且基于這些場景做各種解決方案，提供給不同領(lǐng)域的客戶。我們需要一個完整的服務(wù)體系，因為客戶是不能用API就能產(chǎn)生價值，你必須形成一個商業(yè)體系才能幫助它實現(xiàn)價值。小i的落地已經(jīng)走在前面了。在金融領(lǐng)域，全國前50大銀行和證券、基金保險我們都能提供應(yīng)用服務(wù)。

這里離不開政府，政府也是非常重要的應(yīng)用場景。我所說的不是客服服務(wù)，而是一種便民服務(wù)。

我們也做了很多海外業(yè)務(wù)，現(xiàn)在不僅形成了很多知識產(chǎn)權(quán)，我們也在推進國際、國內(nèi)和行業(yè)的標(biāo)準(zhǔn)，我們希望通過這個標(biāo)準(zhǔn)聚集更多的專業(yè)合作伙伴共同推進我們生態(tài)體系，讓我們的技術(shù)、產(chǎn)品應(yīng)用得更為廣泛。

我希望能夠明年或者后年，大家如果坐飛機到虹橋機場，在飛機即將落地時可以看到巨大的“i”字。

謝謝大家！

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