注：智臻智能系天堂硅谷所投资企业 

小i机器人已经成了16年了，从聊天机器人开始起步，在行业取得了领先位置。近几年能够明显感觉到人工智能行业很火爆。这次是AI的第三次的浪潮，而且大家认为这次AI的爆发已经成为必然，我也认为这次不会有低谷，不仅是市场对这次人工智能技术报乐观态度，这次国家对人工智能也非常的重视，投入了巨大的资源支持创新企业。

虽然现在目前人工智能在产业上的落地还不是那么的多，但是未来可能3到5年以后，人工智能会产生巨大的价值，对传统的产业进行升级改造，创造更多的价值。

 三年内智能客服的巨大市场，85%的工作将由AI完成

人工智能有两个非常重要的作用。第一就是替代人工去减少人工——减少什么样的人工？减少重复性的、没有更多附加价值的工作。另外就是提升效率，提升我们每个人的工作效率。其实无论是什么样的AI应用都脱离不开这两点。

我们看到下图中最右边的报告（红框标注），说三年以后，2020年将有85%的客户服务将由人工智能去完成。这件事已经不仅仅是预测，它正在发生，也是这么多年我们一直在做的事情。

在众多人工智能技术当中，其中有一种叫会话式人工智能，顾名思义，就是模拟人可以去完成对话。对话的过程不仅仅需要自然语言的处理和理解，还需要更多的背景知识。这些背景知识有的是专业领域的知识，有的是开放的知识。现在，无论是人工智能还是机器人，理解开放知识的水平还比较差。前段时间一些人工智能大拿说，我们要解决常识的问题，也只有解决了常识的问题，才能够让人工智能、让机器人能够真正像人一样跟我们交谈。不过，目前的会话式人工智能还是基于专业知识，领域知识的支撑。

去年Gartner发布了一份报告，认为会话人工智能将是今年的10大技术趋势之一。

这也在市场上得到非常多的印证。小i机器人已经在垂直行业上做到了行业第一。我们给招商银行(600036)做的智能客服机器人，在美国把它叫做虚拟客户助理。后面两位是苹果和微软，叫做虚拟个人助理，VTA。第四个亚马逊，它们的Echo大家非常熟悉了，也是非常典型的会话式人工智能的应用。

这些都是会话式人工智能的典型代表。如果我们只提供给虚拟机专业的知识，让它成为一个行业领域的专家，那么在商业上就有很多实际落地，比如说招商银行的小招机器人，到现在已经有四年多了，积累了非常多的用户。你可以跟它聊天，问很多关于招商银行信用卡的问题，还可以在微信公众号上修改密码。不仅仅是微信，在招行的网站上，QQ、微博、招行手机客户端，甚至在电话客服中心和线下门店，这个智能客服机器人都在，有非常多应用场景。

客服机器人到底替代了多少人工智能？中国建设银行(601939)在公开的媒体上列举了这样的数字，微信版智能客服机器人，每天可以应对300万的会话，如果这些会话全部由电话完成，需要9000人。用了客服机器人后，一年能够节省的成本至少是十几万。

小i从最早做MSN聊天机器人开始，现在为很多的政府和企业提供人工智能的实际化产业化的解决方案。现在，全国前50大银行中，有40家已经都用了小i机器人的系统。不仅是银行，金融领域的证券、基金、保险也使用了这套系统，还有电信运营商、电子商务、航空，学校……只要有对外服务需求的地方，都已经是我们的客户，或者正在成为我们的客户。对于企业客户，我们需要创造价值，而对于政府，服务的形态可能比较类似，但政府还需要体现为民服务的理念或者态度。

 :: 剖析小i核心技术，三大层次，深度整合领域知识和自然语言处理

我们的核心技术从自然语言、从问答开始的。现在，我们已经能够为客户提供全栈式人工智能解决方案，语音、图像……全渠道多模态的人机交互。中间涉及到AI的一些关键技术，包括自然语言、智能会话、智能语音、计算机视觉等方面，这些技术都有共通的机器学习和深度学习技术做支撑。在底层是数据以及计算能力的问题。

上层的产业应用是对各行各业赋能。例如，上层的应用中对文本的情感分析，我们现在不仅支持中文，英文版本也已经完全具备；这里的“完全具备”，不是说只有能力，而是英文产品已被客户采购，而且采购了不止一套。

但是，对于会话式人工智能，除了自然语言处理和理解的能力，还需要一个会话系统来支撑。交互的时候系统除了要理解用户说的是什么，还要知道给出什么样的回复。系统需要对用户的提问进行分析，如果信息不完整，还需要进行补充。所以，后面离不开对知识的匹配、搜索和推理，需要一整套知识工程去支撑。

问答系统解决的是简单明确的问题，还有很多问题需要进行深度的理解和推理。我们把这类问题叫做“深度AI”。同样一个问题，同一个用户的意图，表达的方式可能多种多样。我们要自动把一种表述泛化成多种问题的问法。比如说运营商或者是银行，用户经常会查询余额。在查询余额的时候，用户的表达是多种多样的，比如说“我还有多少钱？”“还有多少钱在里面”，还有错字的可能。我们在实际的案例当中还发现，有人甚至说“老子还有多少钱？”“余额够不够？”那我们如何解决？这需要有很多的积累，跟领域密切相关的数据，只靠算法无法解决这样的问题。

基础AI对于小i来说已经被解决，我们已经完全产品化去解决简单的搜索式问题。我们现在重点要解决深度交互的问题。

深度AI绝对不只做简单一轮的对话，必须要实现自动上下文，它一定是跟知识关联在一起，而多轮对话的能力要跟业务深度整合。所以我们也提供了一个非常强大的设计器，每个节点可以跟自动的语意关联在一起，也可以跟系统里拓展的能力相关联。

这样做有什么好处？智能音箱是一个很典型的例子，未来我们有可能不再通过手机，而是通过对话、通过触摸去解决问题。会话模式就可以整合到现在物联网的能力当中。此外，当你跟机器人交互的时候，如果你提供的信息并不完整，机器人会主动反问你，比如我说我要订一张飞机票，没有提供起点和终点，机器人就会追问，你要订什么地方到什么地方的机票？你说，我要订一张从上海到北京的。然后它给你一张从上海到北京当天的飞机票，但你突然想起那天有事，于是你可能紧接着加一句，其实我需要下下周三的。这时机器人就预定一张下下周三的飞机票给你。这里面有自动的关联，有主动的提问，还有非常重要的对时间实体的识别，比如“下下周三”就是这样一个识别。

还有一些深度交互的功能，比如“周五北京比上海高多少度？”我们在系统当中并没有设计任何固定的程序去解决温度的比较问题，这个过程是自动生成的。我们的系统中只有获取温度的接口和进行比较的理解，后面的过程是自动生成的。同样的道理，还有多意图的理解。人和人在交互的时候，一句话其实带有多种意图，如果我们仅仅对用户说的这一句话跟知识库里的数据进行语意匹配，就很难深度理解这句话实际要表达的意思。比如说单独问上海的天气如何，单独问上海的特产是什么，机器很好回答。但是如果在一句话里同时问上海的天气和特产，这时就需要把两个答案合并起来一起给到用户。我们系统中聚集了很多的知识，有大量这样的组合以及关联，因此交互的场景非常丰富。

这得益于什么呢？就是把知识和自然语言处理深度整合到一起。不是简单的先做自然语言处理，再去做知识的处理。我觉得这里非常重要。如果你使用第三方的开源的自然语言处理引擎，我相信你一定不会完成这样的工作。还有一个功能是意图推荐，这个能力我们的客户非常喜欢，为什么呢？因为可以在服务的过程当中把营销进行无缝整合。比如说运营商的场景，用户提问“我的流量怎么用那么快？”这时候客户机器人就可以回复，我可以帮你查询，流量现在只剩7M了，同时加一句，有一个流量叠加包您需要购买吗？现在是优惠活动期间。这样，在服务用户的过程中，推荐消费的过程也完成了。

 会话式AI产业应用场景，金融、机器人、办公、终端、医疗、制造……改变正在发生

刚才说了自然语言处理和智能会话相关的技术。实际上，现在小i机器人也在从事智能语音、智能图像相关的工作。在智能语音方面，浦发银行(600000)、招商银行等很多银行都已经用上了我们的电话智能语音交互系统，这里面语音识别的技术也是小i自己开发的。

在国内的智能客服产业，小i市场份额非常大，我们提供的智能客服不仅对内，还有对外。对内的智能客服机器人，比如员工培训、员工内部服务；对外的智能服务，有基于互联网的，有通过手机APP的，还有通过微信的。

我们还提供智能知识库，在智慧城市方面小i也有非常多的应用。我们在智慧城市应用场景还提供一个比较有趣的模式，除了做问题的咨询，还可以进行投诉。比如用户投诉“我家旁边有一堆垃圾很长时间没人处理了，现在找谁处理一下？”投诉可以通过语音，也可以通过文本提交。后面有城市大脑在处理这个过程，把用户投诉提交到相关部门去处理。现在分派的准确率还不错，有90%以上，但还有可能是错误的。发生了错误会被打回来重新学习。

除了智能客服和智慧城市应用，小i机器人在智能机器人里面也有广泛的应用。小i机器人不做硬件，只提供机器人的大脑，比如说智能家居、智能车载、可穿戴式设备，都可以提供相关的能力。大家可以看到我们面向企业的硬件解决方案，我们也有很多合作伙伴。

还有一些新的领域，我们也陆续做了不少商业应用，比如智能办公、智慧医疗、智能制造。我们最后发现，这里面才是巨大的金矿。 

我有一个非常重要的感觉，人工智能不是一些技术的概念，也不是用来做一些酷炫的产品供我们自娱自乐。人工智能应该发挥它的价值。

当然，人工智能的技术门槛不低，但是光靠技术也做不了事情，还需要应用场景和数据。更重要的是要把这些要素形成一个正向循环，这样创业才有可能成功。