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“我们都不希望看到这一波人工智能,刚迎来春天就进入冬天。”

小 i 机器人的 CEO 朱频频说这句话的时候,已经是这几十年来的第三次人工智能 “热” 了:早在 20 世纪 60 年代,图灵测试引起了第一次人工智能热潮。20 世纪 80-90 年代,语音识别成为了第二次人工智能热潮的关键词。与前两次的 “昙花一现” 不同,第三次人工智能热是源于互联网等已经积累了足够的数据,算力和算法,在精准度等方面不断趋于 100%。不过,朱频频担心,如果人工智能技术无法在产业上开花结果,这一次热潮很有可能也很快就销声匿迹。

如何避免这样的状况?朱频频认为关键是 “产业化”。

“所谓产业化,我认为就是规范化落地,而且是形成一种有效的商业模式。” 他说,落地是相对比较简单的事情,怎样将有效的商业模式延展出去,才是人工智能技术能否长足经营下去的重要因素。

对于人工智能落地窗战略的尝试,朱频频认为” 不能人云亦云,大家说什么你就搞什么”。“其实在两三年前,大家都特别关注人工智能技术和算法时,我在很多场合就不合时宜地提出了: 光有技术是不够的,必须要跟场景结合在一起,能够落地的技术才是有价值的。” 他强调道。

创立于 2001 年小 i 机器人也在根据场景调整自身的业务,从最开始主打 to C 产品,到现在其以客服机器人为切入口,在人机交互领域积累了深厚的影响力。今年小 i 机器人公布了智能客服、智慧金融、智慧城市在内的 8 大领域解决方案,试图打造一个核心的技术和产业平台。

“小 i 机器人开始是做 to C 的聊天机器人,在长期的创业过程中,我们积累了很多技术和数据,现在现在大家都会非常关注人工智能技术如何和传统行业结合。小 i 机器人其实已经在产业里边做了很多年的尝试。” 朱频频解释道,“一方面不断夯实技术和产品能力,另一方面不断地拓展客户,拓展新的应用场景,并且建立更多合作伙伴。”

基于小 i 机器人在 AI 产业化方面的实践,朱频频在 2018 硬科技行业领袖峰会暨镁客网年会上曾给出了关于’ 人工智能产业化” 的建议:

第一:掌握源头的核心技术。“这个源头不能只用第三方的开源代码,也不能只用第三方 API。” 他以小 i 机器人的经历为例说明,做产业化的时候开源是不够的,还需要把自然语言处理引擎重新处理的一遍,模型重新训练一遍。“比如,非结构化文档中,针对不同的的场景,面对不同的素材和数据,我们要用不同的能力。” 他表示核心技术的掌握表现在每一个细节。

第二:深入应用场景形成完整技术体系。“光有技术肯定不够,我们要找准一个业务场景深入下去,形成完整的技术体系。” 他补充道。

第三:形成解决方案和自己的服务体系。“这样才能把价值传递给更多的客户,我们要形成整个结构,需要一个完整的服务体系。” 他说。

此外,朱频频强调道 “不存在非常完美的人工智能,足以把人全部取代掉。”。他表示,在很多应用场景中,我们要非常清楚人工智能可以做好哪些环节,不能做哪些环节。“其实只要有部分环节可以被人工智能取代,那么整个的流程其实效率已经提高很多。” 他说。“我们不能指望每个人工智能产品都像 Alpha Go 一样把人类打败,让人工智能做一些擅长的事情,其价值已经在不断发展起来。” 朱频频认为在产业化的过程中,我们需要理性地看待人工智能的价值,这样才能不断地寻找到合适的应用场景。

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