前幾日，“2018硬科技行業領域峰會暨鎂客網年會”在杭州圓滿結束。300多位硬科技領域的嘉賓對當下最熱門的問題進行探討，小i機器人CEO朱頻頻發表了題為《AI產業化的必經路徑》的演講，他認為，在AI產業化過程中，要做到最大化地將核心技術和應用場景結合，創業者首先要掌握源頭的核心技術，其次是深入應用場景形成完整技術體系，最後是將完整的產品方案以及專業的服務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！

所謂產業化，我的理解是，它不僅是規範化落地，而且是形成一種有效的商業模式。光是落地還是相對比較簡單的事情，怎麼樣把技術用有效的商業模式延展出去則是人工智慧技術長足經營下去重要的原因。

我們所有人都不認為：人工智慧的春天剛剛到來時就會很快進入冬天。尤其對於我這個已經創業了17年的老創業者來說，我非常希望這輪的AI能夠持續蓬勃發展。我們最近談人工智慧、區塊鏈、雲端計算、大資料，其中，雲端計算產業算是真正發展起來，而人工智慧、AI產業剛剛開始，離規模化還有一定的距離。因此我認為，人工智慧的爆發已經成為必然。

在上個月我們在成都舉辦一個人工智慧學會的年會，我也是人工智慧學會的理事。會上，我們花了一個半小時的時間學習相關思想。對我們這樣的初創企業，早期非常小，後來收入到幾百萬，到現在每年差不多有幾個億的收入，每次的發展我都覺得國家的政策導向對我們企業的發展有非常大的幫助。

有很多知名的國際諮詢公司對AI的發展充滿了正面的評價，埃森哲、麥肯錫都對人工智慧的未來給出了信心，Gartner認為在2020年85%的客服工作將由人工智慧完成。

人工智慧可以賦能多個產業，前面ARM提到底層有一些計算平臺，我們也離不開資料，我相信在整個產業幾乎所有做人工智慧技術的公司都不是做純技術的公司，因為它必須要做產業應用。我堅持認為我的觀點是正確的，不做純粹獨立的人工智慧技術，它必須和場景結合在一起才會發揮它的價值。

所有的人工智慧企業現在都在往產業落地方向使勁兒，那如何才能做到大規模的產業落地呢？第一方面是掌握源頭的核心技術。這個源頭不能只用第三方的開原始碼，也不能只用第三方API，運用技術做出來的應用短期有人會使用，但是不具備長期的發展動力。因為現在人工智慧的技術離我們真正的應用中間還有蠻多的距離，標準化的人工智慧技術目前還不存在。

小i的核心技術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，後來又遷移到QQ上，它跟現在的小冰、Siri、Echo等非常類似。聊天裡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。但是做產業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，模型都重新訓練了一遍。目前小i不僅對英文可以完整支援，港澳臺地區、馬來西亞、新加坡、澳大利亞我們也已經有很多的案例開始落地了。

大家都用過Siri、小米智慧音箱、Echo。用語音、文字對話需要智慧問答能力，這種能力可以形像地表述為虛擬機器器人，一般稱之為Bot。它不是一種演算法就能完成的，需要用多種演算法以針對不同的場景。我們把它分成了幾種模式，第一種解決閒聊問題，第二解決基礎問題，第三解決營銷場景問題，第四解決推薦場景，第五解決深度複雜場景。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，比如閒聊目的是跟商業化目的有很大差別。Chat Bot的目的是能夠不斷延續這種對話，而不是這種對話能不能幫助你解決問題。它的關鍵不在於準確語義理解，是用深度學習的訓練方式建立對話庫。我們想針對閒聊建立商業應用，但一直沒有找到究竟有什麼樣的商業價值應用。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，精準的語義理解和自動泛化能力。這個過程在使用者看來是自動的，但是在後臺要做的工作是非常複雜的，無論在演算法的模糊性上，還是語義擴充套件性上面，都要有大量的鍛鍊積累。使用者的問法是非常豐富多彩，中文比英文要複雜很多。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，還要從背景知識裡瞭解。我們做聊天機器人，做問答機器人，做智慧客服，很重要一點是它的背景知識的構建，離開背景知識談是否理解語義，意義不是很大。

然後就是Deep Bot，深度對話。它可以理解上下文觀點，進行多人對話，通過設計跟企業流程完全結合在一起。它還可以進行多意圖理解。一句話有多種意圖，要實現動態知識的載入和深度知識的推理才能理解。在非結構化文件中，針對不同的的場景，不同的素材和資料，我們要用不同的能力。

第二個方面是深入應用場景，形成完整技術體系。光有技術肯定不夠，我們要找準一個業務場景深入下去，形成完整的技術體系。我這裡舉例的場景是智慧客服。客戶服務我們已經做了多年，有非常深刻的理解。在整個架構體系當中畫了小i圖示的都是我們可以去做的部分。比如做智慧客服的電話，以前是人工撥打，現在變成機器人打，跟人幾乎一模一樣。

我們不僅提供線上服務，還提供線下服務。通過智慧終端，通過實體經濟機器人，利用線上服務對接線下提供服務。另外我們還可以做後臺協助，用智慧知識庫輔助工作人員，還有智慧運營分析系統，能幫助提高運營效率。

剛才提到應用場景不是一個單一的應用場景。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，形成整個結構。我們正在研發語音識別、大資料等等技術發，基於這些技術我們打造自己的產品和平臺，並且基於這些場景做各種解決方案，提供給不同領域的客戶。我們需要一個完整的服務體系，因為客戶是不能用API就能產生價值，你必須形成一個商業體系才能幫助它實現價值。小i的落地已經走在前面了。在金融領域，全國前50大銀行和證券、基金保險我們都能提供應用服務。

這裡離不開政府，政府也是非常重要的應用場景。我所說的不是客服服務，而是一種便民服務。

我們也做了很多海外業務，現在不僅形成了很多智慧財產權，我們也在推進國際、國內和行業的標準，我們希望通過這個標準聚集更多的專業合作伙伴共同推進我們生態體系，讓我們的技術、產品應用得更為廣泛。

我希望能夠明年或者後年，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！