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2、技術上，已實現快速冷啟動＋高精度長尾優化

在技術層面，百度智能對話引擎及其核心產品UNIT3．0有一個長達100多頁的PPT詳盡介紹其各類技術優勢，其技術儲備的豐富與深度可見一斑（具體見相關報道）。

但總體看來，這里認為，該引擎在技術上有兩個分階段的優勢：部署后的快速冷啟動，運行過程中的高精度長尾優化。

說白了，既然是引擎，“加速度”能力是十分重要的。

按百度方面的說法，其UNIT3．0能通過平均77個模板就能實現對話技能的快速冷啟動，對比行業需要高達800＋模板；以地圖導航為例，百度大腦智能對話引擎通過10－100個模板、10－100個樣本就能快速啟動，實現90％的的準確率。

這意味著，開發者和企業幾乎拿來就能滿足基本的需求，部署十分簡單，對環境要求不高。

而在冷啟動完成之后，智能對話的能力PK就轉移到第二個階段：精度的上限能到多少。

90％只是開始，100％只能無限接近。百度智能對話引擎目前已經能實現95％的精度（即機器與人對話，95％是成功理解和互動的），注意，這不是普通的指令式語音互動，這個數字已經在智能對話領域已經遠遠高于多數玩家。

值得一提的是，精度從冷啟動到向上優化的過程，本質上是長尾的過程，在頻繁、大量的對話可能性之外，不斷覆蓋那些出現頻率不高的內容。而這一過程仍然需要人力完成數據的歸納、標注等動作（等于教會機器新鮮詞匯或詞組的現實意義）。

百度大腦智能對話引擎不僅在做AI的事，還幫助這種“人力”的節省。其DataKit等產品能夠大幅提升樣本生產和標注效率，官方稱能把效率提升8倍（從16人／天到2人／天），這一定程度上解決了需要啃食數據的AI發展所自帶的人力瓶頸問題。

3、應用上，擁有典型場景并繼承百度開放特質

除了具體的數字，在實現場景上，百度大腦也在百度引以為傲的開放特質下，完成了多個典型場景的敷設。

目前，百度智能對話引擎已經在智能客服（中國聯動、南方電網、東方航空、浦發銀行、廣州銀行等）、消費電子（家教機、伴學機器人等）、車聯網（Apollo、小度車載OS平臺等，涵蓋上汽通過、福特等車企）等核心應用領域進行深度應用。

這些典型場景一方面是百度大腦智能對話引擎的實力證明，另一方面也在不斷外延的場景實踐中，進一步提升“引擎”的多面適用性，積攢推動更多場景前進的“馬力”。

在BAT甚至整個互聯網的競爭格局中，百度“最開放”的優勢仍將保持下去，更多對智能對話有需求的開發者、企業方將能獲得平等、便捷的開放生態。

百度大腦智能對話生態這趟車，還會有更多“乘客”，這種預期下，把平臺定位為“引擎”也就順理成章。

強化“引擎”的生態推動力，百度大腦未來的三大看點

成為“引擎”不意味著結束——現實生活中的引擎往往都在追求更強的推力、更低的油耗，智能對話“引擎”也不例外。

要讓“引擎”獲得更強的生態推動力（也意味著百度獲得更強的競爭力），百度大腦還需要在這三個層面突破升級的關卡：

1、普惠化：讓高可用性智能對話實現低門檻獲取

AI終將成為全社會的基礎設施，智能對話的普惠化將是這個龐大基礎設施體系的一部分。

而技術的普惠化，往往又與技術的深度背道而馳。

霍金能夠用最后一片能動的肌肉實現打字、演講，靠的是IBM獨家提供的設備的強大技術實力。但這種技術的造價高昂，只能用于少數人身上。

智能對話比其他AI技術更復雜，決定了它的實現難度更大，所需投入的資源也更多，普惠化面臨巨大的門檻壓力。而高可用性的智能對話，最終目標一定是實現“圖靈測試”突破，人人可享用真正智能化的對話機器人，聽起來并不“便宜”。

于是，如何降低門檻就成了關鍵詞。

百度智能對話引擎的龐大預置技能，以及快速冷啟動、智能化人工標注，都是降低智能對話應用門檻的動作。在百度智能客服人工智能3．0的規劃中，“限定輪次”實現“圖靈測試”被寫入，這說明，在“引擎”階段就盡量實現技術的簡單易行，將是普惠化的可行方式。

2、定制化：多級生態模式滿足不同深度的智能對話需求

既然是生態，智能對話繞不過的問題一定有定制化與標準化的協同問題。

平臺提供的產品往往以標準化內容為主，如此在商業上更易于實現規模化；而客戶的需求往往帶有大量的個性化內容，這樣才能更好地匹配只屬于自己的用戶／消費者實際。

又要標準化、又要定制化，是“平臺”們面臨的共同難題，也是鉗制生態規模的重要因素。

從這個角度看，百度大腦智能生態引擎在具體技術內容上，提供的一些工具或模塊，就在嘗試解決這類問題。

例如，UNIT3．0內嵌一個稱為US Kit的開源中控模塊，能無縫對接UNIT平臺能力，在此基礎上快速生產定制化對話中控，且開源架構能夠不斷延展、支持添加各種新能力。

用大白話說，開發者能夠通過配置各種標準化技能（接入多個對話場景），快速搭建和定制符合自己業務場景的對話中控，這種對“標準化”的整合與統一，反過來又現實了屬于開發者的定制化對話服務。

3、共贏化：用對話服務模式的變革推動全產業升級

為了強調“對話技術進入工業級落地的各項基礎條件已具備”，百度方面用了這樣一些數據：38％的企業已應用基于智能對話的系統；44％的企業計劃在2年內使用智能對話；83．3％企業認為智能對話能有效降低運營成本；78．6％的企業認可智能對話能改善客戶體驗……

事實上，換個角度看這些數據：對話服務方式的改變，使得智能對話引擎某種程度上成為產業升級浪潮的助力，而不再僅僅是平臺、企業、開發者之間的AI商業互動。

為產業中某企業服務的智能對話引擎，在事實上加速著企業（并通過企業改變產業本身）與互聯網信息時代融合的速度，在這個過程中，由于客戶體驗的改變、信息溝通反饋的便捷，企業以及產業的悶頭干活的發展方式也將被改變。

而這，正是產業升級的內容。

智能對應引擎所形成的行業生態從客服等職能切入，但溝通方式改變對許多產業的影響卻是整體的。百度大腦的智能對話引擎，不僅僅在形成百度自己的AI垂直生態，也在用對話服務模式的變革推動全產業升級。

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