前言：
如今，AI已是大家最喜闻乐见的话题。无论是巨头还是创业者，都纷纷推出了相关产品，比如三星在11月21日发布了Bixby中文版，又比如灵伴即时在11月22日发布的睿思2.0版本，为广大企业用户带来了更进一步的智能客服。主流观点认为，在历经几十年的发展之后，AI已经逼近技术临界点。不过，当AI风口渐起之时，市场却充斥着狂炒概念的聒噪之声，那么这时什么领域又或者什么产品才是AI真正的突破口呢？
以智能语音为首，高歌猛进的AI
AI并不是新鲜的事物，它已经拥有60年的历史。不过，因为一直没有成熟的实际应用，所以从未真正掀起过浪潮。表面上，是谷歌AlphaGo的出现，为AI增加了诸多话题性。实际上，相关技术储备近年来也达到了一个新高度——在智能语音和以智能语音为基础搭建的智能客服平台等领域表现尤甚。
智能语音方面，亚马逊、谷歌与苹果等国际巨头科技公司相继发布了语音产品和解决方案，在国内百度和阿里巴巴也纷纷在智能语音领域发力，其中百度更是“All in AI”。而离我们最近的事件，便是三星在11月21日发布的Bixby中文版。在这些巨头动作的背后，无不是在证明一点——智能语音前景可期。
然而，尽管巨头们争先追捧智能语音，但我们不能否认的是诸如阿里巴巴推出的天猫精灵等产品，在刚需表现上并不如人意，并且以上所述的智能语音产品也多是针对普通用户级市场。那么，如此庞大的企业级市场，难道就没有相关产品吗？
实际上并非如此，前文提到的灵伴即时，是一家以语音识别为重点的AI科技公司，目前主营方向是呼叫中心场景下的语音识别解决方案，其推出的睿思2.0版本就是一款针对为企业级市场提供服务的智能客服平台系统。而智能客服作为AI应用的一个前沿阵地，从技术来说覆盖了从语音识别、合成到语言理解多重技术；从应用场景来说，客服行业周围环境对语音交互的影响比较小，最适合智能语音交互落地。智能客服可以将人工客服从一些标准化、高度重复并且低价值的工作中解放出来，专注于更复杂、更高端、更具有价值的客户服务。随着AI语音交互的应用，传统的call center转型成以智能语音客服为主，人工干预为辅的呼叫中心是一个必然趋势。对此，灵伴即时CEO陈博在接受采访时也表示：“语音客服是一个更适合机器的场景，文本需求未必是客户最直接的需求，而电话呼叫是比较纯粹的、主动的服务方式，是特定垂直领域的应用，这点符合灵伴即时的发展规划。
那么无论是在普通用户级还是企业级市场，都有智能语音的相关产品推出，这其中哪类产品更受市场欢迎，迎合发展潮流呢？
智能客服为何红得发烫？
不得不说，AI已经走到了一个关键节点。说得难听点叫瓶颈，说得好听点叫爆发点。虽然看起来距离黑科技还有一定的距离，但是谁能保证说，我们现在所经历的，不是AI突破技术和伦理瓶颈的时刻呢？
AI的开端，来自阿兰·图灵所发表的一篇论文：机器能够思考吗？为了检验这一点，阿 兰·图灵设计了一个广为人知的规则：图灵测试。他预言，在2000年将有足够聪明的机器通过测试。但让人非常遗憾的是，他的预言直到2014年才被一台英国雷丁大学的超级计算机所打破。在1955年，美国斯坦福大学计算机科学家约翰·麦卡锡第一次提出了AI概念。在此之后的漫长时间里，美国可以说一直领跑全球AI领域。在1997年，IBM所制造的“深蓝” 就击败了国际象棋棋手卡斯帕罗夫，一时轰动全球。2016年，谷歌的AlphaGo又拿下了围棋选手李世乭，甚至在快棋赛中力挫中国各路围棋好手。如果说一开始的深蓝使用的还是比较粗笨的穷举法，那么AlphaGo在围棋中所采用的各种策略，已经非常接近于人类的思考方式——甚至相对于人类，它更不容易被战局所迷惑，也不会被感情所左右，在判断时更为精准或者说冷酷。现在，AlphaGo Zero狂虐AlphaGo消息传来，为火热的AI又增了新柴。
从深蓝到AlphaGo Zero，AI走了将近20 年，而AlphaGo Zero的到来，更是让无数人都在思考：技术临界点真的要出现了吗？这并非无稽之谈，近一两年AI即将突破技术临界点的论调被多次提起。而在这背后，是无数AI领域的创业者拿出的力证。
以灵伴即时为例，其于11月22日推出了睿思2.0版本。关于睿思，这是灵伴即时2016年夏天在京正式推出的智能社会服务云平台“睿思AIaaS”，由灵伴即时自主研发的底层四大核心引擎：识别引擎、合成引擎、理解引擎以及对话引擎来做支撑。
据了解，经过了一年多的实践应用，睿思已经研发50个业务场景的客服机器人，可谓成绩斐然。其中在为浙商保险提供的智能客服中，睿思上线了续保通知、承保回访、结案支付三种运营机器人。实现了单流程15路并发，日呼叫量3500通左右，成功回访60%以上，月人力成本节省80%。对于如此优秀的服务，浙商保险方面表示：灵伴睿思智能客服机器人的交互能力，与保险行业的标准化、流程化的回访业务等高度契合，能够解决大部分的电话服务场景，从而节省了大量的人力成本，而通过睿思系统的统计分析能力，为我们的产品改善以及服务提升提供了准确的数据支撑。
而关于睿思2.0，其带来的改变更具意义，对整个AI行业的影响也更大。睿思2.0新增五项功能——多轮次可打断复杂语音对话能力、自助拖拽式流程设计、融合声纹生物特征认证、机器人对话实时监控和在线学习知识库和用户情绪在线分析。不难看出，睿思2.0分别从无限接近真人的（真）和灵活简便操作的（简）入手进行升级：一方面在实际业务上可以实现更加接近真人、更自然流畅的语音交互服务；另一方面不需要写代码，通过模块化的拖拽方式自行调整话术流程，不需要原厂重新定制开发，减少维护成本，方便系统迭代，让普通运维人员经过培训也可以操作。
由此可见的是，睿思2.0几乎完全可以完成人类客服能做的事儿。所以这是否代表技术临界点出现了呢？答案想必已在各位心中。
智能客服热背后的逻辑和正确的方式
不可否认，目前的AI热，其实是一种炒出来的“虚热”。很多公司只是蹭热点，没有噱头就抱着AI的大腿创造噱头，反正大家都在跟风。类似的戏码，之前已经在智能手机和移动游戏等逝去的风口中多次上演。
而对于一些大公司来说，他们追捧AI，则是源于一种本能的焦虑。在过去十年时间里，像诺基亚与摩托罗拉这样的企业已经证明了，抓不住风口，就算是行业老大，要崩溃也不过是区区几年时间而已。正所谓王权没有永恒，抓住新的风口，就等于抓住了发展的命脉。
当然，对于其他一些真正的创业者，我们也保持着尊敬之心——一不小心，在AI领域不是没有可能出现BAT这样量级的公司——比如前文提到的灵伴即时。需明白的是，不论是创业团队还是大公司，AI概念在目前阶段对于他们来说也绝非是只有付出，没有收入的亏本买卖。这一概念只要玩得好，就能为他们带来相当的融资能力，激发他们的创业热情，继而推出影响整个行业乃至整个社会的AI产品。
那么如何才是做出影响深远的AI产品的正确姿势呢？
首先，因地制宜，不要盲目跟风。比如，灵伴即时的CEO陈博在2014年初和几位同道好友成立了灵伴即时，将语音抗噪、语音识别、语音合成和语言理解核心技术作为主攻方向。结合自身在智能语音方面的技术优势，选择了呼叫中心场景切入，让AI解放传统人工坐席人力，实现个性化智能服务。同样，阿里巴巴所擅长的是电子商务，他们的AI产品也围绕着社交和电商展开。要是有一天阿里巴巴想不开，去玩社交AI，那么就算再有钱，也不过是为他人做嫁妆。
其次，循序渐进。不指望一口气就憋出一个“黑科技”去打出翻身仗。而是要学会降低用户的期望值，少用PPT吹，多用产品来打动用户，积累口碑。比如当年的乐视，就是靠PPT忽悠了一群人，结果现在传说中的乐视汽车依旧活在PPT之中。反之，参考灵伴即时的睿思产品，一步一步走来，得到市场认可的同时，产品和企业自身也得到了相应的提升。
最后，就是要培养自己的人才队伍。据了解，现在灵伴即时有50几个人，核心团队成员80%以上成员具有博士、博士后教育背景，在AI技术领域拥有科研和技术开发经验。CEO陈博是北京大学管理学博士、清华MBA，有十年创业经验，十年以上IT技术服务领域专业经验。CTO庞在虎是北京大学工学博士后，在多媒体的机器学习和深度学习方面具研究经验，在语音识别、语音合成领域中取得了理论研究成果。良好的人才储备，为灵伴即时的AI发展打下了坚实的基础。此外，在国内诸如百度这样的公司也开启了自己的百度技术学院，宣称要为中国培育AI人才。
总结而言，准确定位、低调行事与人才到位，这才是AI能获得进步的三驾马车。
