世界人工智能大会 | 追一科技CTO：AI商业落地的挑战
人工智能的落地，不仅仅是算法和数据的问题，还需要有优秀的工程能力和产品设计能力，是一个维度更高的复杂工程。
刘云峰博士
追一科技联合创始人兼CTO
2018年世界人工智能大会近日在上海召开，吸引海内外目光。在9月18日上午的“人机交互·万物互联”AI+行业赋能发展论坛上，追一科技联合创始人兼CTO刘云峰博士分享了智能交互给企业级服务带来的机会探索。
“人工智能落地，不仅仅是算法和数据问题，还需要有优秀的工程能力和产品设计能力，是一个维度更高的复杂工程。”刘云峰在分享中表示，深度学习为非线性问题解决带来了机会，但在蓬勃发展中，模型数量和复杂度的增加，也带来了工程化等一系列挑战。
作为国内最先应用深度学习的AI企业，除了算法和模型迭代外，追一科技还致力于从整体工程和产品系统等更高纬度，整体解决企业AI落地应用。“我们希望通过工程化努力，为企业带来更加平衡的方案，同时，在产品能力上，自运营、自学习的系统，用最低成本让机器人模型持续迭代更新”，刘云峰表示。
刘云峰博士(左四)参加世界人工智能大会论坛
以下为刘云峰分享摘要：
大家好，我是追一科技的联合创始人、CTO 刘云峰，今天非常感谢科大讯飞的邀请，很荣幸参加此次圆桌论坛，和各位专家朋友一起探讨AI落地应用。同时我也想借此机会，分享一下追一科技依托智能交互，帮助企业升级智能服务的探索和思考。
首先，先向大家介绍一下追一科技，在这轮技术浪潮中我们对自己的定位。
专注企业智能服务
简单说，追一有两个关键词，一个是人工智能，一个是企业服务。作为一家人工智能公司，追一科技专注的方向是自然语言理解和深度学习，主要面向企业数字化和智能化需求，为企业提供AI智能服务解决方案。
大家可能对追一的了解主要是企业客服机器人了，其实我们的定位是作为C端用户和企业智能服务的连接器，赋能重构企业内外部流程与服务，让用户通过对话的方式触达我们企业的各种服务。
在这个赋能服务的过程中，除了发挥自身专业技术产品优势外，我们也会和业内领先的伙伴开放合作，更加深入落地AI。比如科大讯飞是我们的重要合作伙伴，在许多大型商业落地项目上，发挥了各自的技术优势，形成更大AI合力。
追一科技联合创始人兼CTO刘云峰博士
NLP的突破
作为研发驱动的技术公司，我们也想在技术应用上，谈下NLP方向挑战机遇。
众所周知，在AI三大应用领域中，自然语言处理算法的成熟度要远远低于语音和视觉。 很多语音和视觉比赛中，AI都展现出超过人类的识别准确率，而在最近讯飞和中文信息学会联合举办的机器阅读比赛当中，这个题目的人类水平官方给的指标是95%，而机器阅读最好成绩指标在80%左右，所以自然语言理解还有很高的增长和想象力空间，这是挑战也是机遇。
那为什么自然语言处理相对没有那么爆发，下一步又如何突破呢？
早期做语义理解，大多采用句法模板或者搜索的方法来解决语义匹配的问题，这种方法将人类语言看做是一个线性的信息载体，但其实人类语言是非线性的，所以这里面就遇到了一些瓶颈。
而深度学习是比较擅长解决非线性问题的，追一科技是最早应用深度学习的AI公司之一，并随着应用深入不断迭代，我们也总结出深度学习模型的演进变化，以及随之而来的工程和产品问题如何解决。
AI商业落地的挑战
一方面，集成的模型更加多元化。早期我们只采用了一个深度学习模型来解决机器人最核心的意图理解的问题，到现在，我们已经在机器人中集成了十余个深度学习模型。模型有不同分工，比如闲聊模型、用户行为识别模型、情感分析模型、信息抽取模型等等，最终再用另外一个模型将上述信息融合在一起，确定一个对话行为，形成精准的回复。
另一方面，单模型的复杂度也在不断增加。我们现在模型计算量是2年前模型10倍。
模型数量增加以及单模型复杂度增加，两个因素综合在一起，导致现在交互机器人的计算量大概是2年前100倍，从而形成工程能力的挑战。
工程化问题在于，用GPU成本太高、请求耗时，要让用户没有明显感知就产生一些新的考验，比方说采用模型压缩、模型剪枝、整数代替浮点数，都是效果有损的方案，我们还需要平衡损失和收益，最终获得一个既能带来效果提升，又没有带来太多性能成本的方案。
除了上面提到工程能力之外，产品能力也是一个挑战。
机器人一定是要不断运营的、不断学习的，如果这个过程需要算法工程师一直参与，那么成本太高，因此需要一个产品系统建立一个企业客户的界面，让企业客户自己运营机器人，同时让机器人具备主动学习的能力。我们认为，一个优秀的产品系统能够用最低成本让机器人模型持续迭代更新，是人工智能技术能够商业落地的关键之一。
综上所述，人工智能的落地，不仅仅是算法和数据的问题，还需要有优秀的工程能力和产品设计能力，是一个维度更高的复杂工程。
以上是追一科技在人工智能商业实践的分享，希望能和各位专家及在座的同事都能多多探讨，共同推动行业进步。
谢谢大家。
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