9月7-8日，2018创新中国DEMO CHINA总决赛暨秋季峰会在杭州洲际酒店举行，8日上午思必驰CMO龙梦竹、智齿科技联合创始人战略官龙中武、三角兽科技CTO亓超围绕AI技术落地进行了圆桌对话。 犀利观点如下:
1、AI技术本身是没有任何价值的，它一定是结合了商业才会被大家所运用，才会有人买单。
2、现在大多数的用户交互的AI系统都是决策和预判的机制，我想它的边界可能是自我的意识。
3、如果说BAT有最大的数据库我承认，但BAT有最好用的数据这个绝对是个伪命题。
4、所有做创业的公司，一开始如果把自己定位在我未来要跟百度竞争，跟BAT竞争，那你绝对是死路一条，因为你太小了，你用的是别人已经成功了的模式，在不同的环境下对你来说是不适用的。
以下为圆桌对话实录：
从2015年AI技术的爆发式增长之后，到2017年上半年就已经完成了2015年全年的投资总额，但是在大量的钱进入到这个行业和领域当中，它的技术商业落地并没有我们预期的那么好，这当中究竟是有一些什么样的问题呢？在今天的未来产业高峰论坛上，我们也请到了思必驰CMO龙梦竹以及智齿科技联合创始人、战略官龙中武，还有三角兽科技创始人兼CTO亓超和我们一起探讨这个问题，有请。
主持人：掌声欢迎三位嘉宾，也请他们先跟我们做一个自我介绍。
龙梦竹：大家好，我是思必驰的龙梦竹，现在负责整个思必驰品牌和市场推广工作，思必驰是一家专注做语音交互的公司，2007年创立于英国剑桥。虽然思必驰创立时间比较早，但真正进入物联网也是在2014年之后的近几年的时间，在这个行业里面算是一个目前还颇颇有活力的老男孩，谢谢。
龙中武：大家好，我是智齿科技的龙中武，智齿科技是个人工智能公司，我们致力于通过人工智能对于客服业务的改造和优化，为用户提供一套整体的智能客服解决方案。
亓超：大家好，我是来自于三角兽科技的亓超。三角兽科技是一家人工智能语义公司，致力于自然语言理解和人机对话交互的研发和商业化落地。公司在2016年年初成立，到现在有两年多的时间。目前来说，我们三角兽的技术已经应用于众多行业和业务领域。智能客服方面，我们在运营商和金融等领域进行了深耕，为中国移动和广发证券这样的大客户提供定制化、个性化的智能客服解决方案。同时，我们和OPPO、Vivo、小米等手机厂商有语音助手方面的合作，这块与思必驰也有一些交集，思必驰可承担了语音识别的工作和角色。
另外，我们还跟Vivo和OPPO进行了关于智慧识屏的深度合作，打造一种全新的人机交互形态，运用点击来传递信息给机器，机器进行理解，再将信息进行反馈，或进行服务对接，这一块也是我们的重点发展方向。
还有一部分业务是在智能IoT领域，包括智能音箱、儿童故事机、儿童手表等智能设备，我们分别跟小米、百度以及小才天等标杆企业建立了合作。游戏方面，我们和腾讯的《王者荣耀》手游进行了一个关于攻略自动回复的深入合作。
主持人：我们本次秋季峰会主题是“新战场，无边界”，对于未来我们都是充满无限想象，但是由于现在AI技术的发展或者我们认知的能力，我们需要一步一步去往前走，所以第一个问题我想先请三位结合你们现在所从事的领域分享下现在AI技术所能够达到的能力到一个什么程度，它的技术边界又在哪里？
龙梦竹：我觉得我们三个有同感，我们现在都在想办法去探索这个边界，因为AI技术本身就摆在那里，但是它是底层的，具体我们讲的边界其实是在产品应用层面，在体验层面所能够达到最好的高度，但这个高度跟本身单独的技术没有直接关系，因为技术本身是没有价值的，除非你去把你的技术直接转卖了或者怎么样。那么在任何产品里面决定一款产品的体验和效果的，一定是综合的原因，我们在整个产品落地的时候，AI只是一个单点智能，那它包括像刚刚提到MR，包括其它的硬件、配置、CPU、网络等等，它才能达到产品的整体智能。那么在整体智能情况下，我们才能去说，到底我们的AI技术，在这么一个理想的环境，一个好的时代下面，能到达什么边境，那么这是想说的第一点。
第二点，就技术而言，我们做的是语音交互，整个语音交互其实链条很长，从前端的信号处理到识别、理解，到后面的NOP、NOU、对话管理、TTS、内容聚合，它非常长的链条里面，每一个技术单独拿出来都有一个现在我们可以触摸到的高度。
比如说我们讲语音识别，大家应该很多人了解，那个识别率都会强调识别率到达多少，但其实我们在识别率的本身之外会更专注更往下沉的结果，就是语义的结果在人机对话里面的灵活度，速率和反馈的效率程度。
除了单独的识别以外，我们还在关心更多的富信息的识别，包括情绪识别、年龄识别、性别甚至于现在很大家热门的声纹识别。就声纹单独而言又能到什么情况？声纹又分为1对1和1对N，说话人辨识跟说话人确认，现在的声纹，比如说在天猫的音箱里面，已经能够被运用于购物、身份确认，在一般的车载里面能够做到车主的确认，所以这个话题如果往下聊的其实挺深。
主持人：其实能感觉到，现在很多AI公司大家的产品都很类似，因为往下底层的技术大家都差不多，都掌握了，但是往上，顶层的设计确实还没有一些具体的想法，甚至有一些落地的应用场景大家都没有思考好，不知道两位是怎么样看待这个问题。
龙中武：像刚刚梦竹讲得那样，我们其实一直在尝试去探索它的边界，比如说拿我们客户服务的应用场景来举例，其实有很多在过去必须要依赖人来完成的工作，很多已经被AI技术过滤掉或者分流掉了，但没有完全替代，可能在短时间内也不能完全替代，但是它能做很大程度的过滤。
举个例子来讲，在过去一些机械的重复的，基于简单意图的这些问题都是要依赖人工答复的，现在可以通过用户跟机器之间的对话，通过语义的识别去做决策，做预判，甚至包括在服务过程中做一些情绪识别、监控，这都是我们现在能做到的。现在大多数的用户交互的AI系统都是决策和预判的机制，我想它的边界可能是自我的意识。
亓超：恰好我们这个活动叫做“新战场、无边界”，我觉得AI的技术是没有边界的。
主持人：无边界也可以分两种意思，一个是真没有边界，第二个是还没有探索到。
亓超：我认为是我们还没有探索到那个边界。举个例子，就像人类发展的早期阶段，我们只知道有地球，我们并不知道有宇宙，我们认为地球就是世界的边界。但随着探索的越发深入之后，我们才发现还有更大的世界需要去了解。目前人工智能的状态可能是分成这样几种维度来去衡量。首先是应用场景，AI现阶段的主要能力是可以替代一些重复、简单的劳动，或是一些低级别决策和职业工作，那么像另外一些需要更多专业知识或者需要更多立体知识体系才能完成的事情，暂时现在还没有办法替代。
实际上，我们也可以用另一种维度来看待探索边界的方式，就是技术边界的探索。三角兽每星期都在进行大量的技术预演和实验，其中有很多基础方面的技术，像我们说的语义层的表示、计算以及数据的搭建等等。我们把这些东西堆积到一起，才能够共同去探索这个边界，才能真正发现问题。
再有一点就是落地的边界，我们虽然是说落地了很多场景，但在很多场景并不是尽善尽美。
主持人：对，我觉得最直观就是手机上的语音助手，一般都是被调戏的角色，没有太多帮助到大家。
亓超：所以这个情况也是让我们在探讨过程中逐渐发现真实的问题存在，然后对应到技术迭代，经过互相促进的过程才能发现更多的边界，可能还需要去探索。
主持人：所以亓总的观点就是说，我们现在更多的精力应该放在技术边界上的探索。就目前情况来看，三位觉得AI技术的价值验证处在什么样的阶段呢？
龙梦竹：价值验证是指从什么方面？
主持人：就是它对于我们普通老百姓，对于每一个深在其中的人，它带来的价值，您觉得它处在哪一个层次？
龙梦竹：分两个方面来说，因为现在思必驰的业务主要是做两方面：一个是消费者级电子产品，就我们所谓的智能终端。另外一方面是说我们针对于企业的智慧交互的解决方案。那对企业来讲，它的价值在于帮企业节省人力、提高效率，以及做一些像你刚刚说的预判决策。
那对大众消费者来说，思必驰业务又分三个方面：第一个是车载，第二个家具，第三个机器人。在车载里面现在的语音技术的最大价值点在于安全辅助，那么这个也是在车载环境下最大的刚需。
在家居的环境下最大的价值点在于便利。这个就是为懒人而准备的，我想关灯，我想开电视，我想开空调，我已经懒到了连摇控器都不想拿的时候语音交互就会发挥作用。我想干什么，我用嘴说。
那在机器人这个范畴其实就比较新了，那目前这个价值点我们也在探索，因为目前的情况来看，陪护闲聊是一个价值方向，但是在这两年随着故事机起来，大家又会发现教育在故事机产品里面的新价值方向，所以我们现在所做的也是配合在不同的场景下技术所能产生的价值，然后再去考虑整个技术的落地该怎么做。
龙中武：首先AI技术本身是没有任何价值的，它一定是结合了商业才会被大家所运用，才会有人买单，所以如果就您刚刚提到的问题，价值的验证阶段，我觉得可能要把AI技术本身跟商业去结合起来，商业一定是说在市场上的体现如何，我们就把它归纳到这个问题里面来了。就我感知而言，整体的AI技术本身，在行业内大部分都处于一个早期的探索阶段，如果总共是100的话，可能大概是5这样子。但有一部分，比如说像我们在做人机交互的，还有一些像机器视觉的，已经慢慢到了市场的启动阶段，但也依然是早期的阶段，后面还有漫长的成长期，才能够被全行业全领域的用户慢慢熟知，这是我目前的看法。
主持人：说到这个AI人工智能包括现在互联网，大家都知道流量信息是非常重要的一个因素，但是这些东西都是掌握在巨头公司的手中，所以面对这样的情况，我们应该怎么办呢？
亓超：其实从创业刚开始就有很多人问这个问题，“你们数据从哪来？你跟大公司之间数据竞争情况会是什么样？”其实目前来看，我们三角兽这两年一路走来，一直是做两部分数据。一部分是线下数据，包括原始数据整理，比如闲聊这个领域，我们积累了500亿组真实的人和人的公开对话语料，让机器人去学习，这个是超过了BAT，微软，以及其他一些相关领域公司的体量的。
另外一层是线上数据的积累，三角兽目前激活的故事机和手表类的儿童产品台数超过1000万台，每天是接近100万台的日活，每天是2000万次对话次数，在收集到这些海量的、可用的真实线上数据以后，我们就能够去迭代和训练数据的模型。
主持人：我觉得那个数据应该让下面很多创业者听得非常羡慕，因为咱们都是走得比较早的创业者，所以能够在没有人做的时候就拿到这么多的数据。但是现在问题就是，你能想到的创业方向，别人都已经做了，在这样的情况之下，你再要去一点一点的积累你的流量和信息，这个非常非常困难，怎么办呢？
龙梦竹：这个想法是错的。第一所有做创业的公司，一开始如果把自己定位在我未来要跟百度竞争，跟BAT竞争，那你绝对是死路一条，因为你太小了，你用的是别人已经成功了的模式，在不同的环境下对你来说是不适用的。但是我们能看到现在AI的风潮，它其实反过来促进了移动互联网第二次发展。
就比如讲，以前我们如果说BAT是数据的大头，但是从另外一方面讲，他们其实是有数据的空洞，因为所有的数据抛离开场景跟所有的前置条件它是没有任何意义的，所以它们的数据一定是混乱而没有章序的。举一个实例，我们在最开始要查地图，查好吃的，查衣服，我们都喜习惯去搜索引擎，但是随着AI的细分化，场景的细分化，AI+各个行业的细分化以后，现在你们应该有共识，我们要搜好吃的，打开大众点评，我们要听歌，我们可能会去虾米或者QQ音乐。我们要看衣服可能直接看淘宝，然后京东，甚至现在还有小红书，甚至有拼多多，我们的需求在细分，你会发现所有的数据也在慢慢的细分，如果说BAT有最大的数据库我承认，但BAT有最好用的数据这个绝对是个伪命题。
龙中武：我想顺着梦竹讲，首先一定是要细分，要垂直，还有一个关键词叫精准，就是你的应用场景一定是非常精准的。首先巨头有大量的数据，但并不代表它在某些领域是精准的。第二个步骤其实所有的数据不是直接可用的，一定是要加工可用的，所以一定要针对你精准的场景做精加工。以我们智齿科技为例，我们从2013年开始做整个客服应用下的人机交互技术，现在的数据可以跟大家做一个分享，我单月的交互次数大概在20亿，我们从2013年开始做，那巨头们是什么样呢？其实他们数据原本比我们大很多，百度是2015年才开始做的，网易是2016年才开始做的，阿里是2016、2017年才开始做的，我们在那个细分领域远远突出他们几年，包括现在的效果依然比他们更好一些。
主持人：最后一个问题就是请我们三位来跟我们分享一下，就是你们觉得AI技术在未来的发展当中，哪些商业模式、应用场景会最先落地？
龙梦竹：我们所笃定的是家居跟车载这种消费级电子产品。因为我们一开始做AI语音的时候其实是在教育方向，后来发现在很多场景，比如医疗、教育、金融里面，它其实是轻需求，它不是重依赖，你要想把一个技术深入下去，能够做得更长远一定是说它本身在这个行业，在这个产品里面是个重依赖的，所以我们现在也是打定了方向去做这种智能终端。那么智能终端就是主要分两个场景，车里跟家里。
另外一个就是做企业的智慧服务，但这个跟客服不太一样，因为客服本身命题很大，AI是其中一个方向，我们想用AI去赋能企业服务是想做里面知识分享跟交互的方向。
龙中武：我觉得哪里能走在前面一定是有驱动因素的，像中国每年的人口红利大概以每年13%左右的指标下降，所以哪里是劳动密集型的哪里就会被AI去优化。另外还有一些是综合解决方案，比如说无人驾驶，里面大量用到感知、传感器的技术。
亓超：首先，我特别同意前两位的预判，我也认为在智能终端跟消费级产品方面会有更多的场景落地，很多情况下我们也发现了这种趋势，例如说智能音箱现在也开始在中国出现在更多家庭里，随着手机的计算能力和功能的提升，有更多的智能交互的部分，比如人脸识别、指纹、语音交互，都会在3-5年内落地。
主持人：最后我再请三位分别用一个词，给想做AI领域创业的小伙伴一个建议。
龙梦竹：接地气。
龙中武：精准，精准的解决问题。
亓超：需求——挖掘真实的需求，解决真正的问题。
