“人工智能的發(fā)展與互聯(lián)網的階段性發(fā)展類似，其發(fā)展需要經歷四次浪潮：一是互聯(lián)網智能化;二是商業(yè)智能化;三是實體世界智能化;四是自主智能化。人工智能的下一浪潮將是商業(yè)智能化?！苯?，創(chuàng)新工場董事長兼CEO李開復表示。

那么，當前人工智能行業(yè)的競爭格局如何?人工智能目前有哪些實際應用?NLP(自然語言處理)公司在情感交互上應如何改進?近日，《每日經濟新聞》記者圍繞上述問題對追一科技CEO吳悅進行了專訪。

AI情感式交互將在未來三到五年實現(xiàn)

媒體：AI風頭正盛，但目前來看，AI的實際運用仍存在瓶頸，比如所謂的無人駕駛目前也不能完全離開手動控制，您如何看待AI的這種先天不足?

吳悅：現(xiàn)在是弱人工智能的普及時期，信息交互沒有經過智能判斷，所以會暴露你所說的這種“AI的先天不足”，但事實上AI也需要不斷地學習新的技能，變得越來越強大。就現(xiàn)階段來說，AI算法得到了大量數(shù)據(jù)的支持，還處于建立模型的階段。在這個階段，各個企業(yè)都在找各自的領域，有的是C端，有的是B端，我覺得這是很好的現(xiàn)象，大家確實看到了AI在各個行業(yè)的應用，當我們在每個細分領域中都做得很好的時候，就有可能匯聚成大海。

隨著AI的發(fā)展，未來所有的信息交互都會經過一層智能網，這將是一個巨大的發(fā)展空間，那才是人工智能時代的盛世。AI的發(fā)展實際上就像1998年興起的互聯(lián)網那樣，未來將會成為一個為其他行業(yè)服務的單獨行業(yè)。

媒體：人工智能市場中有一種“C端變冷B端變熱”的說法，您如何看待這種趨勢?

吳悅：人工智能業(yè)務其實可以分為C端、G端、B端等很多層面，一是連接消費者，比如無人駕駛、智能家居等;二是連接政府服務;三是面向企業(yè)的B端，需要更專業(yè)的場景。近年來，隨著人工智能技術的發(fā)展，加上企業(yè)在信息化轉型過程中也遇到了很多困難，B端的總體需求在變大，有了這些需求，資本方又愿意做相應的投入，所以我們其實可以看到，B端確實正在崛起。

媒體：AI的情感交互一直廣為關注，您認為NLP公司在情感分析上還有什么需要改進的?

吳悅：首先，我覺得情感分析是高階AI的概念。以智能客服為例，我們過去做的很多事情其實很機械：一是AI對很多問題的回答總是千篇一律，缺乏個性化。二是回答的方式以信息推送型居多，沒有考慮具體場景。所以我們需要針對具體場景作出升級，原因有兩點：第一，渠道發(fā)生了變化。以前是在線新媒體渠道，信息背景比較簡單，主要是通過文字交互，但當場景延展至電話渠道時，聲音背后的情感成了交互中的重要因素，需要實時了解對方的感情狀態(tài)，所以電話渠道相比之前的場景多了情緒的維度。針對情緒的識別和應對，是改進的方向之一。第二，用戶的要求越來越高。目前AI解決了觸達問題，以前客戶想咨詢或投訴時沒有渠道，AI首先確保了客戶服務的提供，這是客戶的基本訴求。在基本訴求之上如何更好地承載客戶，對AI來說是更大的挑戰(zhàn)。我們追求的目標是未來的電話或者新渠道的智能交互都能升級為情感式，感受不到機器人和人的差異。這個目標預計在未來的三到五年里就能在專用場景中得以實現(xiàn)。

AI服務的私有化部署成挑戰(zhàn)

媒體：目前騰訊、阿里等巨頭也紛紛布局AI，您如何看待AI行業(yè)的競爭?

吳悅：AI行業(yè)的空間其實非常大，其中還涉及諸多領域和細分，目前這個階段需要很多企業(yè)一同加入，像BAT這樣的互聯(lián)網巨頭目前做的多是IaaS(基礎設施即服務)、PaaS(平臺即服務)等服務，還有很多公司做的是行業(yè)的應用，要求企業(yè)既要有專業(yè)技術背景，同時又要扎根于行業(yè)深度，因此行業(yè)應用這塊仍有很多細分。比如追一科技針對的是智能客服，現(xiàn)在是AI的早期階段，我認為各家公司更多的是互補關系，因為不同的技術方向都有落地場景，行業(yè)空間依舊巨大。當然，隨著行業(yè)的發(fā)展，未來做NLP的公司可能會涉及到圖像識別，做圖像識別的公司也可能會涉足NLP，彼此競爭之后，最終會誕生2~4家巨頭公司，分別為不同行業(yè)的傳統(tǒng)公司賦能。

媒體：以您的從業(yè)經歷來看，面向B端的人工智能服務會面臨哪些挑戰(zhàn)?

吳悅：我覺得在中國做B端的企業(yè)服務并非易事，過去很多做企業(yè)服務的公司到最后都不溫不火，但目前我們正好遇到了人工智能的大背景，企業(yè)對這方面產生了需求。

首先，我們要做的是找到一個切入口。目前，我們主要是為B端提供智能CRM(客戶關系管理)服務，這其實是一個泛行業(yè)，因為每一家企業(yè)其實都面臨客戶管理。不同行業(yè)對CRM有不同的要求，比如金融行業(yè)對整個CRM的要求非常高，因為其中包含了一個全數(shù)據(jù)化的資產。

其次，我覺得AI商用的私有化部署方面也是很大的挑戰(zhàn)。像美國的很多企業(yè)都在推SaaS服務或公有云服務，這類服務給企業(yè)提供了很大的便利。但在中國，由于各種原因，雖然也有公有云存在，但更多的還是私有化的部署。私有化部署比公有云服務復雜得多，需要根據(jù)客戶的要求去打磨產品，客戶的場景需求一定程度上能代表行業(yè)，我們需要不斷地收集數(shù)據(jù)和場景，以構建起核心壁壘。