如何讓AI扎根商用？針對(duì)行業(yè)的應(yīng)用場(chǎng)景，形成有效解決方案是關(guān)鍵。

　　對(duì)于從事機(jī)器人研發(fā)的企業(yè)來講，這可能是一個(gè)最好的時(shí)代。從市場(chǎng)的角度出發(fā)，隨著人力成本不斷上漲，迫使企業(yè)不得不去尋找全新的替代方案，這也為工作效率更高且成本支出更低的機(jī)器人提供了非常廣闊的發(fā)展前景。

　　就產(chǎn)品本身而言，最近兩年，隨著人工智能技術(shù)取得了突破性進(jìn)展，機(jī)器人在應(yīng)用場(chǎng)景上，有了更多的可能性。我們可以看到，從商場(chǎng)到銀行再到通信等諸多行業(yè)，機(jī)器人的出現(xiàn)頻率越來越高。

　　而在眾多的機(jī)器人研發(fā)企業(yè)中，成立于2001年的小i機(jī)器人，是走得非常早并且已經(jīng)足夠成熟的一家。它可以為企業(yè)用戶提供包括自然語言處理、深度語義交互、語音識(shí)別、圖像識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)技術(shù)在內(nèi)的人工智能核心技術(shù)。

　　據(jù)悉，小i機(jī)器人的業(yè)務(wù)覆蓋了通信、金融、政務(wù)、電商、醫(yī)療、制造等多個(gè)行業(yè)，為近千家大中型企業(yè)和政府、幾十萬小企業(yè)及開發(fā)者提供服務(wù)，全球終端用戶已經(jīng)超過8億。

　　根據(jù)資策會(huì)MIC研究數(shù)據(jù)顯示，2015年四大應(yīng)用領(lǐng)域機(jī)器人市場(chǎng)規(guī)模合計(jì)約269億美元，到2025年整體市場(chǎng)規(guī)模將擴(kuò)大至669億美元。其中商業(yè)用機(jī)器人與消費(fèi)類機(jī)器人2000-2025年復(fù)合成長率（CAGR）分別為11.6%和17.4%。

　　面對(duì)這一龐大的市場(chǎng)，企業(yè)該如何讓AI技術(shù)實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)化落地？也許你可以從小i機(jī)器人創(chuàng)始人&CEO朱頻頻那里得到答案。

　　今天跟大家分享一下作為一家AI公司，我們是如何去把AI這個(gè)看似很高大上的技術(shù)，帶到產(chǎn)業(yè)里面去。今天整個(gè)大會(huì)的主題是rebuild，字面的意思是重構(gòu)并不斷的迭代。我把人工智能、區(qū)塊鏈、云計(jì)算以及大數(shù)據(jù)技術(shù)，總結(jié)為ABCD。最近兩年，這些技術(shù)在快速發(fā)展，大家也在上面投入了很多的精力，我們認(rèn)為，這些技術(shù)快速發(fā)展，有可能對(duì)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生顛覆性的重構(gòu)。

　　目前正處于人工智能的第三次浪潮。作為在人工智能領(lǐng)域深耕了了十幾年的一家公司，我們希望這次不會(huì)再有低谷出現(xiàn)。第三次浪潮的到來，確實(shí)有很多基礎(chǔ)的條件，無論是技術(shù)能力，基礎(chǔ)的計(jì)算能力，還是市場(chǎng)的應(yīng)用，我覺得市場(chǎng)應(yīng)用的增多，這是非常重要的一點(diǎn)。

　　因?yàn)橹挥心軌虿粩嗳ギa(chǎn)生價(jià)值，大家才能持續(xù)去做投入，人工智能才是一個(gè)有生命力的技術(shù)，才能夠?qū)Ξa(chǎn)業(yè)的發(fā)展帶來巨大的價(jià)值。

　　當(dāng)然，目前國際上一些國際頂尖的咨詢公司，對(duì)AI的發(fā)展充滿了信心。麥肯錫認(rèn)為，到2050年，50%的工作將由人工智能自動(dòng)化的完成。Gartner預(yù)測(cè):2020年，也就是2年之后，在客戶服務(wù)的過程當(dāng)中，大概有85%的工作由人工智能和機(jī)器人來完成。

　　從專業(yè)的角度來看，AI核心的技術(shù)其實(shí)是在不斷發(fā)展的。早期AI比較關(guān)注邏輯的推理，去形成一個(gè)處理非常復(fù)雜信息的系統(tǒng)。但在邏輯推理的技術(shù)發(fā)展的進(jìn)程中，我們發(fā)現(xiàn)其實(shí)有很多問題是它解決不了的。比如說一些很難去抽取出明確規(guī)則的體系，很難去總結(jié)出規(guī)律。

　　于是，人們又開始關(guān)注到了機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)發(fā)展了很多年，產(chǎn)生了非常多算法。比如最近深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法，帶動(dòng)了人工智能的新一輪浪潮。

　　其實(shí)先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)也在快速的發(fā)展，我們希望技術(shù)不斷的發(fā)展，未來能夠產(chǎn)生真正的無監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)，通過機(jī)器學(xué)習(xí)，去處理任何數(shù)據(jù)。

　　而目前在落地的商業(yè)應(yīng)用當(dāng)中，我們主要用機(jī)器學(xué)習(xí)的方式去處理三類數(shù)據(jù)，然后形成對(duì)這三類數(shù)據(jù)處理的能力，并且能夠用到更多的產(chǎn)業(yè)應(yīng)用當(dāng)中去。

　　首先是圖像，包括人臉識(shí)別以及其他一些場(chǎng)景識(shí)別。尤其是在無人駕駛汽車領(lǐng)域，需要用到大量圖像識(shí)別技術(shù)，來保證車輛能夠?qū)崿F(xiàn)更加安全的行駛。

　　另外一個(gè)則是語音處理。目前，語音識(shí)別技術(shù)在很多場(chǎng)合已經(jīng)達(dá)到了非常高的水平。比如這次大會(huì)現(xiàn)場(chǎng)用到的搜狗同傳，其語音識(shí)別的準(zhǔn)確率已經(jīng)達(dá)到了一個(gè)很高的水平。

　　但現(xiàn)在更重要的處理對(duì)象是語言，包括自然語言理解、處理這些技術(shù)。處理語言，讓機(jī)器能夠產(chǎn)生這種智能對(duì)話的過程，我們把它叫做會(huì)話式人工智能，也叫做智能問答技術(shù)。

　　早些時(shí)候，MSN很火爆，現(xiàn)在已經(jīng)不存在了。當(dāng)時(shí)我們提供了聊天機(jī)器人，之后也延伸到了QQ等其他的平臺(tái)里面。但是這種聊天機(jī)器人，雖然可以和你像真人一樣進(jìn)行對(duì)話，但是商業(yè)模式非常難以形成。我們做了非常多的嘗試，也聚集了大概幾千萬的用戶，但是很難形成閉環(huán)的商業(yè)模式。

　　后來我們開始去做一些其他的商業(yè)嘗試，把這種智能對(duì)話技術(shù)放到2B的應(yīng)用當(dāng)中去，其中一個(gè)很典型的應(yīng)用就是智能客服機(jī)器人。我們現(xiàn)在通過微信、網(wǎng)頁、電話的形式，去進(jìn)行服務(wù)的，不一定是一個(gè)真人，可能就是一個(gè)具有智能交互能力的機(jī)器人，像Siri、微軟小娜那樣出現(xiàn)在我們的手機(jī)或者是智能的互聯(lián)網(wǎng)設(shè)備當(dāng)中。

　　會(huì)話式人工智能會(huì)是未來的發(fā)展趨勢(shì)，Gartner在十大戰(zhàn)略技術(shù)趨勢(shì)中，曾說過會(huì)話式AI未來可以連接萬物，它舉了四個(gè)例子，第一個(gè)就是小i，然后蘋果的siri，還有亞馬遜Echo。小i現(xiàn)在已經(jīng)應(yīng)用到了很多的商業(yè)應(yīng)用當(dāng)中。

　　想要做到這一點(diǎn)，首先要掌握源頭的核心技術(shù)，這是一個(gè)壁壘。

　　以小i機(jī)器人為例，首先針對(duì)自然語言，我們做了十幾年，從分詞到標(biāo)注再到到文章的分類，里面每一行代碼都是我們自己寫的，擁有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)。換句話說，我們具備完整的自然語言處理能力，能夠針對(duì)不同的語義進(jìn)行理解。同時(shí)，基于自然語言處理技術(shù)，在不同領(lǐng)域中我們都能夠形成對(duì)領(lǐng)域的深度的語義理解，并擁有實(shí)現(xiàn)深度對(duì)話交互的能力。

　　其實(shí)對(duì)于人工智能來說，機(jī)器學(xué)習(xí)跟大數(shù)據(jù)的技術(shù)也是非�；�礎(chǔ)的能力。今年7月5號(hào)的時(shí)候，我們?cè)谏虾Ｅe辦了一場(chǎng)新品發(fā)布會(huì)，發(fā)布會(huì)當(dāng)場(chǎng)，剛剛是世界杯進(jìn)行到八分之一決賽，基于大量的數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)，最終得冠的會(huì)是法國隊(duì)，當(dāng)然，中間的過程稍微有一些偏差，但是最終的結(jié)果是非常準(zhǔn)確的。

　　除了剛才提到的這樣的一些源頭的技術(shù)之外，我們必須要去做到，能夠把這些技術(shù)高度地產(chǎn)品化，讓客戶能夠比較簡單的使用到這些技術(shù)，在這個(gè)產(chǎn)品的基礎(chǔ)之上，去開發(fā)屬于自己的這種智能交互的能力。

　　在這個(gè)過程中，根據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景以及技術(shù)的不同，我們把智能交互能力分成五大類不同的Bot。

　　包括對(duì)話聊天的Bot、比較簡單可以快速建立領(lǐng)域知識(shí)問答能力的Bot、深度語義理解對(duì)話的Bot、可以做營銷、服務(wù)相互關(guān)聯(lián)的Bot以及最后這種可以從非結(jié)構(gòu)化的文章當(dāng)中，利用互聯(lián)網(wǎng)去尋找相關(guān)知識(shí)的Bot，它不需要從結(jié)構(gòu)化的知識(shí)里去獲取，而是能夠從非結(jié)構(gòu)化的知識(shí)當(dāng)中去獲取。

　　當(dāng)然，現(xiàn)在的準(zhǔn)確率還不算特別高，但是它可以與其他Bot形成一種非常有序的人機(jī)協(xié)作這樣的體系。我們要實(shí)現(xiàn)什么？其實(shí)是自動(dòng)上下文的關(guān)聯(lián)，實(shí)現(xiàn)多人物對(duì)話，多意圖的理解。

　　當(dāng)用戶在一句話里面，提到了多種意圖，也要能夠非常準(zhǔn)確地理解它。我們?cè)趯?duì)這個(gè)領(lǐng)域進(jìn)行了建模以后，能夠深度的理解用戶到底提的是什么樣的問題，并且能夠非常精準(zhǔn)地做出推理，給出最后的答案。

　　目前我們已經(jīng)把以上提到的一些能力，分裝成不同的產(chǎn)品，去幫助不同領(lǐng)域的客戶，快速建立領(lǐng)域的知識(shí)圖譜，還能夠通過一個(gè)快速迭代的學(xué)習(xí)體系，讓機(jī)器人不斷地在領(lǐng)域當(dāng)中進(jìn)行學(xué)習(xí)。我們的目標(biāo)就是讓它功能更強(qiáng)大，但是使用起來更為方便。

　　讓AI扎根商用，要針對(duì)行業(yè)的應(yīng)用場(chǎng)景，形成有效的解決方案。即使你把這個(gè)技術(shù)產(chǎn)品化，但是這種技術(shù)對(duì)于我們的客戶來說，還是比較復(fù)雜的技術(shù)。要能夠把它應(yīng)用起來，還要針對(duì)于這種商業(yè)的應(yīng)用場(chǎng)景，形成有效的解決方案。

　　對(duì)于小i機(jī)器人而言，我們已經(jīng)形成了40多種落地的解決方案，我們的客戶可以選擇其所需要的解決方案，實(shí)現(xiàn)快速落地，產(chǎn)生商業(yè)價(jià)值。

　　舉例來講，現(xiàn)在很多營銷電話其實(shí)是由機(jī)器人完成的，我們也為客戶提供了很多這樣的技術(shù)方案。另外，我們還可以通過智能知識(shí)庫這樣的產(chǎn)品，去武裝我們的客服人員，讓他工作的更加有效率。同時(shí)，我們可以通過對(duì)服務(wù)過程當(dāng)中的情感分析，也可以讓機(jī)器人主動(dòng)的在數(shù)據(jù)當(dāng)中進(jìn)行學(xué)習(xí)。

　　另外，我們不僅僅可以提供線上的客服機(jī)器人，還可以把這種智能交互的能力，跟線下的實(shí)體機(jī)器人結(jié)合在一起，形成線下的智能客服機(jī)器人。小i機(jī)器人在做的事情是，把一個(gè)大腦提供給機(jī)器人的實(shí)體部分。

　　AI如何扎根商業(yè)，很重要的就是我們要有完善的服務(wù)體系。目前小i機(jī)器人的服務(wù)能力已經(jīng)覆蓋全國，有專業(yè)的服務(wù)團(tuán)隊(duì)，而且我們也在不斷地讓我們的合作伙伴去服務(wù)我們的體系。

　　企業(yè)近一兩年能夠獲得巨大的發(fā)展，非常重要的原因是我們構(gòu)建了自己的平臺(tái)、標(biāo)準(zhǔn)以及自己的合作伙伴的生態(tài)體系。同時(shí)，我們多年以來形成了自己的知識(shí)產(chǎn)權(quán)和各種各樣的標(biāo)準(zhǔn)。不論是國際標(biāo)準(zhǔn)、國家標(biāo)準(zhǔn)還是行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，我們都已經(jīng)牽頭制定了這樣的一些標(biāo)準(zhǔn)。

　　我們現(xiàn)在也是在依托核心能力以及平臺(tái)，去輻射到更多的行業(yè)里�，F(xiàn)在小i做的不僅僅是智能客服，在智慧金融、智慧城市、智慧醫(yī)療、智能機(jī)器人、智能硬件、智能辦公、智能制造等領(lǐng)域，我們都有涉及。

　　今天因?yàn)闀r(shí)間有限，不能跟大家做更多深度的交流，謝謝大家。