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「我們都不希望看到這一波人工智能，剛迎來春天就進入冬天。」小i機器人的 CEO 朱頻頻說這句話的時候，已經是這幾十年來的第三次人工智能「熱」了：早在 20 世紀 60 年代，圖靈測試引起了第一次人工智能熱潮。20 世紀 80-90 年代，語音識别成為了第二次人工智能熱潮的關鍵詞。與前兩次的「曇花一現」不同，第三次人工智能熱是源於互聯網等已經積累了足夠的數據，算力和算法，在精准度等方面不斷趨於 100%。不過，朱頻頻担心，如果人工智能技術無法在產業上開花結果，這一次熱潮很有可能也很快就銷聲匿蹟。如何避免這樣的狀況？朱頻頻認為關鍵是「產業化」。「所謂產業化，我認為就是規範化落地，而且是形成一種有效的商業模式。」他說，落地是相對比較簡單的事情，怎樣將有效的商業模式延展出去，才是人工智能技術能否長足經營下去的重要因素。對於人工智能落地窗戰略的嚐試，朱頻頻認為」不能人云亦云，大家說什麼你就搞什麼」。「其實在兩三年前，大家都特别關註人工智能技術和算法時，我在很多場合就不合時宜地提出了:光有技術是不夠的，必須要跟場景結合在一起，能夠落地的技術才是有價值的。」他強調道。創立於 2001 年小i機器人也在根據場景調整自身的業務，從最開始主打 to C 產品，到現在其以客服機器人為切入口，在人機交互領域積累了深厚的影響力。今年小 i 機器人公佈了智能客服、智慧金融、智慧城市在内的 8 大領域解決方案，試圖打造一個核心的技術和產業平臺。「小i機器人開始是做to C的聊天機器人，在長期的創業過程中，我們積累了很多技術和數據，現在現在大家都會非常關註人工智能技術如何和傳統行業結合。小i機器人其實已經在產業里邊做了很多年的嚐試。」朱頻頻解釋道，「一方面不斷夯實技術和產品能力，另一方面不斷地拓展客戶，拓展新的應用場景，並且建立更多合作夥伴。」基於小i機器人在AI產業化方面的實踐，朱頻頻在 2018 硬科技行業領袖峰會暨鎂客網年會上曾給出了關於’人工智能產業化」的建議：第一：掌握源頭的核心技術。「這個源頭不能隻用第三方的開源代碼，也不能隻用第三方 API。」他以小i機器人的經歷為例說明，做產業化的時候開源是不夠的，還需要把自然語言處理引擎重新處理的一遍，模型重新訓練一遍。「比如，非結構化文檔中，針對不同的的場景，面對不同的素材和數據，我們要用不同的能力。」他表示核心技術的掌握表現在每一個細節。第二：深入應用場景形成完整技術體系。「光有技術肯定不夠，我們要找准一個業務場景深入下去，形成完整的技術體系。」他補充道。第三：形成解決方案和自己的服務體系。「這樣才能把價值傳遞給更多的客戶，我們要形成整個結構，需要一個完整的服務體系。」他說。此外，朱頻頻強調道「不存在非常完美的人工智能，足以把人全部取代掉。」。他表示，在很多應用場景中，我們要非常清楚人工智能可以做好哪些環節，不能做哪些環節。「其實祗要有部份環節可以被人工智能取代，那麼整個的流程其實效率已經提高很多。」他說。「我們不能指望每個人工智能產品都像 Alpha Go 一樣把人類打敗，讓人工智能做一些擅長的事情，其價值已經在不斷發展起來。」朱頻頻認為在產業化的過程中，我們需要理性地看待人工智能的價值，這樣才能不斷地尋找到合適的應用場景。題圖來源；pixabay延伸閱讀: