那么何为AI产业化，如何才能实现AI产业化呢？
在不久前的中国人工智能产业创新联盟年会上，全球人工智能技术产业化规模领先的小i机器人创始人、CEO朱频频对“AI产业化”进行了全面、深入地剖析。
作为《福布斯》中国AI领军20人之一，朱频频认为，AI技术的目的只有一个，就是实现产业化，而AI产业化就是要规模化落地，如果只有一个应用场景不能被复制，则不是产业化。他同时表示，虽然技术在产业化里面很重要，但更重要的是要找到应用场景，并能够大规模复制。
大多数AI新创企业之所以半路夭折，一个主要原因就是沉迷于理论研究，而忽视了商业落地。当然，有一些企业甚至连前者都没有做到。
在过去的十七年里，今天所有AI公司所遭遇的不幸和走过的弯路几乎小i机器人都经历过，也因此为业界踏出了一条真正的“产业化之路”。而这条路到底要怎么走才能少踩坑，朱频频从5个方面给出了建议。
1．掌握源头核心技术
目前，很多AI技术还不成熟，如果不掌握源头核心技术，就无法和应用做适应。例如自然语言处理，如果用第三方开源引擎，就没有办法做专业领域的自然语言理解，更没有办法让它产生更大的商业化价值。在小i机器人，自然语言处理以及深度语言理解的引擎，每一个代码都是自己写，保证关键的技术掌握在自己手里。
对于业内人士来说，算法已经不再是门槛，高识别率也并不是极难的挑战和最终目的。小i机器人三年前开始开发自己的语音识别系统，现在普通话识别准确率已达到95%以上，而怎样才能让这样的技术成为核心优势呢？小i的做法是私有化部署，专有化训练，同时让语音识别与其原有的优势语义技术做深度整合，这样的技术才能与客户需求契合，应用于垂直场景，形成商业化解决方案。
2．技术高度产品化
如果要实现产业化，要盈利，一定不能用直接的技术去服务客户，要进行高度产品化。无论是Siri，还是小i机器人的客服机器人，都是通过产品进行二次开发和知识运营得来的，集合多种能力，是AI技术产品化的结果。
也正是因为对产品能力的不断挖掘和优化，当别的厂商还在做FAQbot的时候，小i机器人已经开始做Deepbot。相对于前者，后者具有深度语义能力，能自动完成上下文关联，实现多轮对话、深度推理，以及动态交互，在人机交互时具有更卓越的体验。例如，采用小i机器人Deepbot的智能家居系统，当用户回到家中说，帮我把空气净化器，把窗帘打开，然后把空调打开28度，系统能够准确的理解这三个意图并做出正确反馈。
3．服务成熟体系化
只有成熟的服务体系才能把产品能力赋能到客户应用中。要有专业服务团队，围绕全项目周期做专业培训、系统升级、经验分享等后期持续服务，因为做商业服务和做实验室项目完全不一样，须以客户实际应用为导向。AI产业化就是要踏踏实实不断前进，将产品与服务相结合，用系统的服务帮助客户实现智能化，和客户一起挖掘产品价值，而不是简单的一锤子买卖，只有这样才能达到推动产业发展的目标。
4．针对行业场景形成解决方案
只有形成解决方案才能够不断的去复制和推广。解决方案不仅可以直接适用，还可以利用解决方案的组合，进行二次开发。对于某个行业来说，小i机器人要提供的除了专业解决方案外，还要形成更有战略性的发展过程，解决方案既要满足客户当下的业务需求，同时还要面向客户市场未来发展。
5．推进行业标准，构建合作伙伴生态体系
企业要进一步发展，和行业有很大关系。AI企业有义务把人工智能变成一个既有现在，又有未来的产业。所以小i机器人也在构建自己的生态体系，包括成立自己的产业基金和孵化平台，主要做AI+的产业应用。目前小i机器人已计划建设智能产业化基地，希望能够扶持更多合作伙伴和创业者，携手上下游各个环节，一起构建生态体系，把人工智能产业做好，。
朱频频还透露称，正是因为大规模的产业化落地，小i机器人2017年不仅营收大幅增长，而且取得了相当的利润，为业界证明AI可以实现规模化盈利。
