“我们都不希望看到这一波人工智能，刚迎来春天就进入冬天。”
小i机器人的 CEO 朱频频说这句话的时候，已经是这几十年来的第三次人工智能“热”了：早在 20 世纪 60 年代，图灵测试引起了第一次人工智能热潮。20 世纪 80－90 年代，语音识别成为了第二次人工智能热潮的关键词。与前两次的“昙花一现”不同，第三次人工智能热是源于互联网等已经积累了足够的数据，算力和算法，在精准度等方面不断趋于 100％。不过，朱频频担心，如果人工智能技术无法在产业上开花结果，这一次热潮很有可能也很快就销声匿迹。
如何避免这样的状况？朱频频认为关键是“产业化”。
“所谓产业化，我认为就是规范化落地，而且是形成一种有效的商业模式。”他说，落地是相对比较简单的事情，怎样将有效的商业模式延展出去，才是人工智能技术能否长足经营下去的重要因素。
对于人工智能落地窗战略的尝试，朱频频认为”不能人云亦云，大家说什么你就搞什么”。“其实在两三年前，大家都特别关注人工智能技术和算法时，我在很多场合就不合时宜地提出了：光有技术是不够的，必须要跟场景结合在一起，能够落地的技术才是有价值的。”他强调道。
创立于 2001 年小i机器人也在根据场景调整自身的业务，从最开始主打 to C 产品，到现在其以客服机器人为切入口，在人机交互领域积累了深厚的影响力。今年小 i 机器人公布了智能客服、智慧金融、智慧城市在内的 8 大领域解决方案，试图打造一个核心的技术和产业平台。
“小i机器人开始是做to C的聊天机器人，在长期的创业过程中，我们积累了很多技术和数据，现在现在大家都会非常关注人工智能技术如何和传统行业结合。小i机器人其实已经在产业里边做了很多年的尝试。”朱频频解释道，“一方面不断夯实技术和产品能力，另一方面不断地拓展客户，拓展新的应用场景，并且建立更多合作伙伴。”
基于小i机器人在AI产业化方面的实践，朱频频在 2018 硬科技行业领袖峰会暨镁客网年会上曾给出了关于’人工智能产业化”的建议：
第一：掌握源头的核心技术。“这个源头不能只用第三方的开源代码，也不能只用第三方 API。”他以小i机器人的经历为例说明，做产业化的时候开源是不够的，还需要把自然语言处理引擎重新处理的一遍，模型重新训练一遍。“比如，非结构化文档中，针对不同的的场景，面对不同的素材和数据，我们要用不同的能力。”他表示核心技术的掌握表现在每一个细节。
第二：深入应用场景形成完整技术体系。“光有技术肯定不够，我们要找准一个业务场景深入下去，形成完整的技术体系。”他补充道。
第三：形成解决方案和自己的服务体系。“这样才能把价值传递给更多的客户，我们要形成整个结构，需要一个完整的服务体系。”他说。
此外，朱频频强调道“不存在非常完美的人工智能，足以把人全部取代掉。”。他表示，在很多应用场景中，我们要非常清楚人工智能可以做好哪些环节，不能做哪些环节。“其实只要有部分环节可以被人工智能取代，那么整个的流程其实效率已经提高很多。”他说。“我们不能指望每个人工智能产品都像 Alpha Go 一样把人类打败，让人工智能做一些擅长的事情，其价值已经在不断发展起来。”朱频频认为在产业化的过程中，我们需要理性地看待人工智能的价值，这样才能不断地寻找到合适的应用场景。
