我们总是可以在一个极为狭窄的领域里证明人工智能的强大，比如识图、标准环境语音识别、下棋、最强大脑。但这就和让人和计算机比计算速度一样，缺乏一种现实意义，做PR是可以的，但做产品就不灵。如果对话系统被限定于只回答100个问题，那之前的硬编码也可以做的非常精确，但那显然会因为适配范围太窄而对用户不产生价值。要想落地AI必须彻底解决一个子领域中的全部问题，这样才能贡献于产品，比如：精准的放音乐是一个子领域，自主的避障和行走是一个子领域，鉴黄是一个子领域。眼下看我们还很难打造一种通用型的智能，但要想有用那人工智就不能单独的只是擅长分类图片等。解决子领域问题是商业化，图片分类等是技术研究，这中间是有鸿沟在的。

算法、数据与原子

　　产品对技术的要求总是高度综合的，这点在语音交互上体现的特别明显，当语音识别、自然语言理解需要产品化的时候，你并不能约束用户必须把电视关了、其它人不能说话、说话的时候必须正面产品90度、必须把音箱音量设置到足够小等等。那样产品就没法用了。也就是说真想做好产品还要打穿原子和比特的边界，补全整个链条，把声学、语音识别、语义理解进行系统的整合。

　　第一点解决的越好，人工智能的现实影响也就越为深远，第二点解决的越好人工智能落地的速度也就越快。对于眼下而言，核心问题是要解决第二个问题，不解决它就不能消化此前的技术红利。不管解决那点都需要点原创精神，恰如前面所说，我们一下子冲到了世界最前沿，大家同一起跑线，类比手机的话我们既没有高通、MTK，也没有Android了。我们声智科技的CEO陈孝良博士被采访的时候经常会说声智科技的定位是语音交互下的高通和MTK，不理解上面的背景通常就很难理解为什么在这个时间点上这样一类企业特别有现实意义。

　　非要想的话可以往这儿想

　　既然投入这么多，那这个点还值得不值得打？是真有钱赚还是会像O2O那样虽然热闹但很难赚钱？

　　这其实是个不得不打的点，因为语音交互会颠覆的东西其实远比表面上看到的多，这里只说一点。

　　我们先做个基本的假设，那就是Alexa获得了巨大成功（Echo、智能音箱、Alexa有关联，但其实是不同的东西，这点在之前文章中有说，这里不再重复），渗透到各种设备之中，包围了人们的生活，人们有50%的时间在通过语音和设备打交道，并且日活逼近Android。

　　那这时候一定会衍生这样的需求，用户会说：Alexa，帮我通知下马化腾，明天我不见他了。这时候就需要有一种通讯的IM来实现这种需求。这时候亚马逊就有两个选择：第一它接入一种已有IM，比如Whatsapp，或者Skype。第二种是自己做一个嵌在Alexa里面。亚马逊至少有一半的几率会选择后者，而不是把这种基础设施开放给别人，因为前两种要么属于Facebook，要么属于微软。如果在中国是阿里巴巴做成了Alexa，那估计百分百不会选择对接微信。这样一来配合一个语音交互的核心特征，颠覆性的事情就出现了：

　　语音交互背后隐藏的各种应用具有唯一性。

　　我们很难想象这种语音交互方式：Alexa帮我用Whatsapp给马化腾留个消息，明天我不见他了。在语音交互中WhatsApp这类应用的标识很可能会被优化掉。如果Alexa还只是百万级、千万级DAU的应用时那这个特性还不关键，但如果它是10亿DAU的系统，那这个特性的影响就会被无限放大，也就说搜索、IM、电商很可能都只有一家，而不是像现在虽然少，但还有个1,2,3名。

　　小结

　　人工智能的道路其实会比想的还长一点，这不止受限于技术（此前的技术红利已经可以带来足够多的机会），也还受限于文化与认知上的冲突。至少在启动阶段和过去这些年形成的互联网经典打法有点格格不入。与此同时，他背后又会蕴含着足够强的颠覆性力量，诱惑确实足够强。这样看来2017注定会是一个在纠结中前行的年头。

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