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八卦浪费生命，赚钱才是王道。

微软小冰在2014年和15年创造了中国互联网的神话。

她是微软开发的聊天机器人。 她有着类似于初中女学生的性格，语气活泼可爱，风格与Siri等具有聊天机器人属性的主流产品截然不同。 用户与小冰的每次会话对话次数（conversations per session，CPS）高达32轮，远超Siri 2-3的平均水平。 一半的用户根本没有见过聊天机器人，另一半的用户从没想过聊天机器人可以做到这一点。

小冰的出现成为自然语言处理和情感计算技术飞速发展的最好证明，它首次解放了人们对人工智能技术的想象。 她横扫微博和微信，一度被微信拉黑，还被拿来与著名科幻电影《她》中的人工智能“萨曼莎”相提并论。

毫无疑问，小冰的诞生受到了《她》的影响，因为被称为“小冰之父”的前微软亚洲工程院院长简仁贤也是这部电影的粉丝。

简仁贤有多欣赏萨曼莎？ 因为小冰不够享受，他在2015年9月离开了微软，创立了自己的新公司竹简智能。 公司英文名称为Emotibot——情感机器人。

所有关注技术的人或多或少都有技术崇拜，从事工程30年的简仁贤也不例外。 他曾想过，通过给人脸照片打上标记，建立海量数据的情感数据库，然后训练调试神经网络，就可以实现科幻电影中的情节。 2016年8月，创业一年后，简仁贤告诉PingWest品玩，筑见智能正在打造中国第一个真正意义上的人工智能伴侣。

功夫不负有心人，简仁贤打造了人工智能私人助理小萤。 在某次对话中，一位用户与小影完成了1600多次对话qq机器人小冰，远超当时小冰在生产环境中300多次的最高CPS记录。

创业会改变人qq机器人小冰，至少一定是改变了简仁贤。 他开始觉得CPS多高的问题已经不那么重要了，甚至根本不重要。 作为公司的CEO，他越来越发现在大公司微软做对话机器人的方法论在小公司行不通。

Xiaoice 的名字来源于 Bing 搜索，对于像 Cortana 和 Cortana 这样的聊天机器人/虚拟助手来说，用户的每一轮对话实际上都是一次搜索请求。 为什么微软对小冰的CPS如此重视？ 也可以在这里搜索答案。

“我们以前做搜索的时候，总是希望用户在同一个session中搜索尽可能多的次数，因为搜索的次数越多，广告越多，搜索公司的利润就越高。”在座的简仁贤说。在清华大学旁边的办公室。 这样说的。

” 到了chatbot，就变成了废话聊天。我们给小影试了一个版本：不管用户怎么聊，聊不下去了，我们可以主动丢一句让你聊“又来了。这又是个问题。有人在说为什么小萤总是跳起来……我觉得没有任何意义。”

简仁贤很清楚，大公司抱着试一试的态度来做这件事并没有什么错，只是他们自己创业就想做一些完全不一样的事情。

麻省理工学院人工智能实验室创始人马文·明斯基曾提出一个概念：人类是任务/目标导向型动物。 每个人每天都有很多任务，起床、刷牙、出门、工作、吃饭、回家，每一个行为，或大或小，其实都是一个任务。 完成不同的任务需要不同的思维方式和肢体来执行不同的动作。 随着时间的推移，每个任务都会在大脑中产生一个特殊的代理。

人工智能最大的价值在于成为代理人来帮助人们完成这些任务。

明斯基于2016年去世，他的观点形成得更早。 在他那个时代，强人工智能，或者说通用人工智能，还不是触手可及的。 简仁贤认同明斯基的观点，并不是因为他缺乏想象力和进取心，而是在全面审视对话式人工智能后，他发现为消费市场打造一个情感私人助理，可以创造出远不止于此的价值。 不如将对话机器人投放到企业市场。

翻译成大白话：八卦是浪费生命，聊天机器人比To B好，商业模式简单明了，赚钱才是王道。

没有人可以责怪他。 毕竟，他不是在千亿市值的大公司做技术创新，而是在为自己的公司和这个170人的创业团队负责。

简仁贤

他重新设计了公司的商业模式：简单来说，利用积累了大量数据的情感数据库，利用深度学习训练出高度可定义的神经网络，作为对话机器人技术的基础； 结合符号语言学知识训练垂直行业的“人工智能训练师”，利用垂直行业的专业知识，重新调整神经网络，形成行业优化的对话机器人模型； 最后把这个模型的使用权卖给企业客户。 这个产品叫做Bot Factory，当前版本号是2.0。

对客户已有的常见问题解答的自动回复已经过时。 筑剑智能在对话机器人模型中集成了面向任务的多轮对话、上下文记忆、情感引擎、意图引擎、知识图谱等多项技术。 如果应用到客服领域，这些技术将使聊天机器人更接近于真正的客服，体验丰富、服务快捷、服务态度好。 它可以根据多轮对话记录准确回答问题，判断用户意图，当用户表达不满时是局部绥靖。

确定商业模式后，简仁贤带领手下的工程师、科学家、架构师和BD们，与唯品会、兴业基金、优必选科技等进行了多方融合，从零开始验证对话机器人的各项技术。 在垂直行业场景中能否，以及如何为企业创造价值。

返回的结果是喜人的。 在电商场景下，基于用户画像生成的导购推荐让客服机器人的咨询活跃度翻倍。 在电话投诉案例中，由于使用了强化学习和迁移学习这两种目前较为先进的深度学习技术，筑鉴智能的语义理解技术可以帮助电话端的客服准确判断消费者的情绪和意图，从而改善服务质量。

“与传统的基于FAQ的机器人客服相比，我们认为对话机器人为客户带来了百倍的价值提升。” 简仁贤说道。

他还考虑到客户对数据隐私和安全的不同需求。 对于普通的非互联网公司客户，筑建智能提供完善的SaaS服务。 同时，银行客户也看重对话机器人带来的价值，想要引进。 但这意味着记账库——核心数据库需要与对话机器人集成，安全和隐私都是大问题。 幸运的是，竹简智能还提供了私有云部署方案。 客户可以自行部署，通过用户界面训练模型。 上手非常容易。

Bot Factory 用户界面示例

做企业级市场，跟卖水没什么两样。 To B公司并不担心没有客户会付钱。 最大的风险是客户类型过于单一，就像千年的科技泡沫。 许多科技公司业绩不佳，把水卖给了自己的公司。 也受了苦。

好在，筑鉴智能已经通过多个金融、电商、消费级硬件和物联网客户实现营收，并有意在教育、政务等更多领域继续验证和拓展，开发更多元客户，值得期待2018年实现盈亏平衡。

简仁先说，在大公司工作20年形成了一个信念：技术、产品、收入是一个三角闭环，资金用于研发，研发的目的是做产品，产品存在的意义就是赚更多的钱，不断投入研发。 如果没有人愿意为技术买单，如果产品不赚钱，那么技术研发就一文不值。

这是一般原则。 至于具体领域，简仁贤认为，人工智能初创企业最重要的是技术商业化和业务规模化的能力：

“每个人都可以把技术做好，经过业务验证落地的技术才是真正的壁垒。”

没有AI救不了的股价，

如果有，

然后去区块链。