卷首语：关于 AI 技术落地的三个重要维度的思考
作者：曾敏 ，微软小冰团队高级技术总监
关于 AI 技术，这是一个最好的时代。
近年来，基于各项基础设施的不断完善，以及近十年移动互联网的蓬勃发展，我们积累了大量的交互数据可以去做各种分类及生成式任务。在算力方面，GPU、TPU 等性能的突飞猛进，令我们有了工业化的利器去尝试多种优化方案。在算法方面，基于深度学习，我们在 NLP、CV、Speech 等各个领域的基础性工作都有了非常大的进步。 当然，这也是一个艰巨的时代。 所有的技术落地都是以用户体验为最核心的目的。作为 AI 从业者，我们深知囿于数据的孤岛，产品的独特性，技术的护城河深度等多方面的因素，落地要远比移动互联网时代付出更多的努力。
与移动互联网时代的产品快速可复制性的打法不同，AI 技术落地尤其需要考虑以下三个维度。
一、跨界独特性。这里指的是不但要考虑技术独特性的护城河，更需要考虑产品的独特性，多注重跨领域的尝试。实际上，整个产业互联网里的各项底层产业，较移动互联网行业都存在很大的提升空间，重点是怎样去解决产业互联网里的效率问题。小冰在车载、绘画、教育、纺织等方面的尝试足以证明这一点。
二、注重完整闭环。这里不仅仅是说要从用户体验、数据、商业模式的闭环着力去做，而且需要更进一步的、全面分析闭环当中的每一个环节，看看成为瓶颈的是哪些方面，有没有可能通过技术去自动化或者半自动化大幅度解决，那些仅仅是为了技术尝试而尝试的产品方向建议低优先级或者不做。以小冰为例，在对话的场景中，我们有太多可以尝试的方向，比如广告、任务等，但我们认为有其它更适合做这些的方式，我们一直在保持克制，尽可能让团队凝聚在一个方向上集中发力。
三、定制规模化。移动互联网解决的更多是通用性需求和一般个性化需求，注意，这里的个性化和定制规模化有很大的区别。个性化指的是平台方通过交互数据的积累，利用推荐系统等技术去推测用户可能感兴趣的产品。定制规模化指的是，用户能深度参与进产品甚至是技术的设计之中。用户可以指定他们最直接的诉求，让 AI 技术能尽可能以最快的速度去满足。
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