如何評價小i機器人發布的iBot Pro和8大領域AI+？

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1950年，計算機與人工智慧之父圖靈提出了圖靈測試，用以測試人工智慧，這是被最廣範圍認知的一個概念。不管是科普還是科幻，都反覆提起這個概念。

而在娛樂作品之外的，人工智慧被認識得最廣泛的一次，就是阿法狗大戰圍棋界的故事了。

在阿法狗之後，一方面是媒體大肆鼓吹人工智慧要毀滅人類了，一方面是人工智慧行業內瘋狂滅火，阿法狗打敗圍棋界只是暴力破解，太早鼓吹人工智慧對行業發展很不利。

事實上國內也有很多PPT人工智慧公司，能做實事的公司並不多，很多人工智慧公司把這個概念高高舉起，卻遲遲不能落地，為實際的工作提供幫助。

與AI應用遲遲沒有落地不同，我國的人工智慧論文數量已經成為了世界第一。

有些的人會說論文數算個什麼鬼？其實與此同時，被引用率也是最高的，這個是貨真價實的。

我國的人工智慧行業雖然學術基礎非常好，但人工智慧的人才卻屈居第二，同時也行業頂尖的人才也都不在中國。

為什麼呢？

其實就是因為罕見有落地的人工智慧，都在打高高的概念，拉投資，沒有考慮實際的應用。

2006年，國家發布《中國製造2025》，科技部等4部門聯合發布《互聯網+人工智慧三年行動實施方案》。

在這期間我們看到了互聯網行業高速發展的幾年，同時也看到互聯網對於國家發展，社會效率提升不可替代的巨大作用。

互聯網的高速發展和手機行業的高速發展相輔相成，在這期間也累積了大量的數據，為人工智慧行業的蓬勃發展奠定了基礎。

但令人遺憾的是，消費端人工智慧一直停留在玩物的階段，最廣為人知的是利用智能音箱產生的各種段子。

而手機上的人工智慧一直停留在：抱歉我聽不懂你在說什麼，請再說一遍。

雖然進步很快，但要談像互聯網那樣對社會效率的提升，還遠遠達不到這種程度。因為手機行業天然的附屬於操作系統的屬性，人工智慧更多只是語音上的應用，被認為是觸摸屏之後下一代操作革命。

如果你只對消費級人工智慧有了解的話，就很難理解為什麼不管行業還是國家都覺得人工智慧會是下一次工業革命。

前三次工業革命：蒸汽機，規模化製造，互聯網，這些都是為了提高效率而生的技術，它們減少了對人工的依賴，使用新技術免去了不必要的環節。

那麼人工智慧可以做什麼呢？

比如現在大家經常聽到的智慧城市，人工智慧引擎可以針對市民、網格員、電話坐席員等報案的錄入信息進行整合與智能校對。

基於市民描述，智能摘取關鍵字信息，進行語義匹配，並對事件類型及所屬部門（11大類、700多個小類和近1000個子類，你想想人工來做這件事情的話有多麻煩）進行判斷，給出判斷的結果，供工單系統顯示給坐席員，坐席員確認後流轉到負責處理的部門。

同時，對於不準確的任務下發，處理部門會「打回」至工單系統進行重新校對分配，自流程進行自學習並修正。

最終達到減輕坐席人員工作量，提高工作質量，提高分派準確率，建立完善的城市工單分派模型的目的。

系統上線後，指揮中心的接單能力從原來人工接單近2000件/天達到3000件/天，派單準確率則由60%上升到90%。

這中間就砍掉了大量的重複勞動部分，把判斷交給機器學習，避免了大量的人力和時間的浪費，提高了公職部門的運行效率，也提高了社會幸福度。你想，要是相關人員每天都忙於重複的問題，忙於應付錯派的單子，心情和態度還會好嗎？這肯定是每天都不要不要的。

還有比如在醫院裡，人工智慧也可以通過語義識別，在病人接觸到醫生前，提前進行智能導診，根據癥狀推薦科室。

在病人侯症的時候，用自然交互引導病人進行自診。使用專業的資料庫，為醫生提供高識別率的語音轉文字來寫病歷，會診的時候通過人工智慧篩選相關病歷進行參考，也可以通過深度學習識別醫學圖像。

在工廠里，智能監控指揮中心作為智能工廠的一部分，彙集工廠數據進行梳理，進行監控分析、優化、調度、 預警、應急等處理。通過監控流程數據，知道哪一個環節效率不夠高，還可以進行優化，提高生產效率。

比如廣東電網就啟用了無人機，對幾十米高的輸電塔頂端進行檢查，有一毫米的螺絲鬆動也可以發現。每年廣東電網的變電站機巡年作業量超過18萬公里，在啟用無人機之前都是人工作的，現在無人機占其中85%，可以說是在工作效率，工人幸福度，人工成本降低上面是有了翻天覆地的變化，對比之前的模式，效率提升了2.6倍。

所以說人工智慧的真正落地已經發生在我們的身邊了，只是這個過程發生得比較慢，我們無法認知到而已。

小i機器人在這場大革命中的優勢在於公司從一開始就跟各行各業合作，有著非常強大的知識版權能力，在一些非常專業的領域，能夠有高價值的資料庫使用。

大數據這個行業，去年提得很多，但很多都只是聊得興起。

說起來都是我有這麼多數據，我有多少用戶，樣本有多全，但真要說起來這個數據能拿來幹嘛，多半數也就是靠忽悠出來的價值。

大數據領域有一個笑話，是個真事兒。

說有個電影院找大數據公司作分析，大數據公司煞有介事地得出了一個結論，他們發現某某幾部電影的放映會讓觀眾更喜歡買冷飲，於是說這種題材會讓消費者願意買冷飲。

事後電影院一看那幾部電影，全是夏天上映的，可不廢話么，難道夏天還買熱飲么？

所以一個人工智慧公司要能真正把數據用好，才是真的讓人工智慧落地，讓人工智慧產生實際的價值，提高社會效率，砍掉重複勞動的環節。

人工智慧這個概念在太多人腦子裡是科幻電影里的形象了，要想說服更多人理解人工智慧行業的價值，還需要時間來證明。

絕大部分人了解人工智慧靠的還是新聞，比如阿法狗，霍金去世之類的大新聞裡面，順便了解一下人工智慧前沿，或者乾脆就是人工智慧威脅論。

但其實人工智慧已經隨風潛入夜一般來到我們身邊了，智能醫療，智能城市，智能辦公，都在讓很多傳統行業發生翻天覆地的變化。

很多人對人工智慧的恐懼是沒有道理的，蒸汽機沒有讓社會發生暴亂，失業的人通過再學習也找到了新的職業，整個社會的幸福度，也因為社會效率的提升，大大提升了。便宜的工業製品造福了整個人類社會。

而人工智慧適用的領域是整個社會，從手機里的語音助手，系統資源的調配，拍照相機的AI場景識別，今日頭條的新聞推送，到工廠的流程監控自動流水線控制，從客服的無人化，到智慧城市對整個城市的監控，這些都是已經發生了的AI變革。

當AI覆蓋我們生活的方方面面，會對世界產生非常奇妙的化學作用，我們要做的是接受這個新的變化，理解這個社會的新浪潮

小i機器人主打對語義的理解，是目前距離落地最近的人工智慧方向，結合在數據方面的優勢，這也許就是小i提出AI+的底氣吧。

參考資料：

清華大學《2018中國人工智慧AI發展報告》

智慧芽《2018人工智慧行業創新情報白皮書》