而对话机器人的评判其实并没有一个客观标准，王守崑举例称——比如现在有些竞赛，你跟一个人对话多少轮，它发现你是机器人，有些能对话十几二十轮，但对话二十轮的肯定比对话十九轮的好吗？这个事情不一定。“标准很难客观量化衡量，这可能也是非常有意思的一点吧。”

廖若雪则认为，“一是提高效率，一定的客服人员加上机器后能服务多少用户；二是卖东西，卖的越多，同样情况下能卖给用户更多东西，那就是更好的 AI。第三是客户满意度，不能卖了东西之后客户不满意又回来找你算账。”

创业公司与大公司的 AI 路径

一个答案是大公司和创业公司的 AI 可能并不是一回事——小公司为了解决沉淀的刚性需求，面向垂直领域；而大公司通常会开发自己的机器学习、云计算平台、通用的人工智能。

　　▲AlphaGo 对阵李世石

“一般大公司不会做特别小的事情，而人工智能现在在垂直领域的应用是需要慢慢磨的相对比较小的事情。电商平台应该会愿意跟我们合作，因为我们会帮它卖得更好。”廖若雪谈到。

龙中武则拿做客服的业务场景为例——他们会遇到一个问题，它很难真正扎到用户的业务里，把技术融合转化成符合业务的产品，这个过程是漫长而痛苦的，大厂通常不会做这种事情，它会做更多通用性的产品。

王守崑谈到，“整体而言肯定是大公司的技术优势更大，但具体到某个特别小的点上，未必大公司一定有非常大的优势。”

“我们可以看很多竞赛，最后拿奖的未必是大公司，更多是一些个人或者小团队，从这个角度出发，我觉得只要能找到合适的点、合适的切入场景，小公司在 AI 上一定是有机会的。”

熊伟铭也谈到了一个作为投资方的很有趣的观点，“‘这小事儿我们干干还可以，大事儿留给大公司干’，但从钱的角度来讲，大家（投资方）都追逐更大的计划，所以你们怎么看待小，或者小到最后能够形成的平台型的机会到底可能出现在哪儿？”

廖若雪认为这是一个用户逐渐迭代的过程，机器人 AI 的事情从技术上来讲或者从发展上来讲都是很早期的过程，AI 做垂直领域有价值——在于垂直领域可以把你要解决的问题限制在比较小的集合里，这样你解决问题的专注度和想要解决的问题的价值也会在垂直领域凸显出来。

“我举个相对近的例子吧，财富管理在 2012 年时，基于智能投顾的财富管理金额大概是 0，但不到两三个月时间发展到几十亿美金，有的公司通过智能投顾管理的金额大概到 50 亿美金了，而一些大公司才刚刚启动自己的业务。即使是很小的细分领域，只要我们把这个领域做得很透彻，做到极致，我觉得小公司也有很大的机会。”吕晴说。

AI 创业公司的选择

谈到“AI 行业用什么角度创业，或者加入什么创业公司比较靠谱”这个问题时，龙中武认为一个事物或一个商业本身是否能成功，它是受技术、商业和市场三方面影响的，如果选择加入创业团队，一定是因为它要有核心技术，如果它有很好的资本能力，匹配的市场又是不错的，无论是加入一个团队还是自己创业，都是不错的。

吕晴则谈到的主要观点是人工智能领域的创业对技术的要求比较高。“人工智能本身是算法驱动型，要看这个行业里有没有足够多的数据，如果没有数据，很难用算法迭代，还有就是市场的大小，如果投资人没有意见，做小而美也是很好的选择。”

另外熊伟铭也向嘉宾提出了问题——人才对于创业公司和大公司的选择？

龙中武谈到了如何跟大厂争夺人才，“最关键的还是看你找的那个人是谁，有些人追求在大厂里有特定领域，但其实有些人想要的更多，不断变动的挑战，能面临更多问题，对自己更好的提升跟成长，当然也会带来很好的财富可能，还是要找到那个人，这是比较关键的。”

王守崑则认为有些人一辈子注定是要去创业的。“创业公司能给你更好的成长，不会把你局限在一个小范围之内，而且团队合作更紧密。”