卷首語：關於AI技術落地的三個重要維度的思考
作者：曾敏 ，微軟小冰團隊高級技術總監
關於AI技術，這是一個最好的時代。
近年來，基於各項基礎設施的不斷完善，以及近十年移動互聯網的蓬勃發展，我們積累了大量的交互數據可以去做各種分類及生成式任務。在算力方面，GPU、TPU等性能的突飛猛進，令我們有了工業化的利器去嘗試多種優化方案。在算法方面，基於深度學習，我們在NLP、CV、Speech等各個領域的基礎性工作都有了非常大的進步。 當然，這也是一個艱鉅的時代。 所有的技術落地都是以用戶體驗爲最核心的目的。作爲AI從業者，我們深知囿於數據的孤島，產品的獨特性，技術的護城河深度等多方面的因素，落地要遠比移動互聯網時代付出更多的努力。
與移動互聯網時代的產品快速可複製性的打法不同，AI技術落地尤其需要考慮以下三個維度。
一、跨界獨特性。這裏指的是不但要考慮技術獨特性的護城河，更需要考慮產品的獨特性，多注重跨領域的嘗試。實際上，整個產業互聯網裏的各項底層產業，較移動互聯網行業都存在很大的提升空間，重點是怎樣去解決產業互聯網裏的效率問題。小冰在車載、繪畫、教育、紡織等方面的嘗試足以證明這一點。
二、注重完整閉環。這裏不僅僅是說要從用戶體驗、數據、商業模式的閉環着力去做，而且需要更進一步的、全面分析閉環當中的每一個環節，看看成爲瓶頸的是哪些方面，有沒有可能通過技術去自動化或者半自動化大幅度解決，那些僅僅是爲了技術嘗試而嘗試的產品方向建議低優先級或者不做。以小冰爲例，在對話的場景中，我們有太多可以嘗試的方向，比如廣告、任務等，但我們認爲有其它更適合做這些的方式，我們一直在保持克制，儘可能讓團隊凝聚在一個方向上集中發力。
三、定製規模化。移動互聯網解決的更多是通用性需求和一般個性化需求，注意，這裏的個性化和定製規模化有很大的區別。個性化指的是平臺方通過交互數據的積累，利用推薦系統等技術去推測用戶可能感興趣的產品。定製規模化指的是，用戶能深度參與進產品甚至是技術的設計之中。用戶可以指定他們最直接的訴求，讓AI技術能儘可能以最快的速度去滿足。
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