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今年8月，雷鋒網將在深圳舉辦盛況空前的“全球人工智能與機器人峰會”，屆時雷鋒網將發布“人工智能&機器人Top25創新企業榜”榜單。目前，我們正在拜訪人工智能、機器人領域的相關公司，從中篩選最終入選榜單的公司名單。
如果你也想加入我們的榜單之中，請聯系：2020@leiphone.com。
聊天機器人在Facebook、谷歌、微軟等大公司的推動下，將成為未來的商業趨勢。圖片來源：iAdvize。
編者注：本文作者是Twilio首席執行官兼聯合創始人杰夫·勞森（Jeff Lawson）。Twilio是電信行業的“破壞者”，為企業客戶提供基于云端的電話通訊架構和網絡服務，并為開發者提供通訊模塊API，客戶包括Dell、Uber、可口可樂、Hulu、Nordstrom等各行業大企業。杰夫·勞森是一位連續創業者，在密歇根大學本科學習期間休學四年，進行Versity.com、Stubhub.com和Nine Star等創業項目，畢業后曾在亞馬遜擔任產品技術經理，于2008年創立Twilio。
最近，舊金山科技圈一直在熱議機器人、會話式商務以及會話式商務機器人。有太多媒體開始關注、報道機器人行業，但是在各種天花亂墜的報道中間，需要有人能夠看清行業本質——在此，就讓我們來嘗試“破譯”它吧。
你可能已經聽說過所謂會話式商務——它是一個未來技術的信息術語統稱，這種技術由消息（和語音）交互所驅動，完全超越了現有通訊方式。會話商務很便捷，但同時也會讓人感到一絲“迷茫”，因為它沒有任何“行業經驗和趨勢”可以借鑒。不過，會話商務也有幾個明顯趨勢，和其他行業存在一定程度的重疊。如果把這種“大趨勢”細分成相關的基本子趨勢。反而可以讓我們更好地了解該技術能給我們帶來一個怎樣的未來。
針對會話式商務，筆者總結了五個不同趨勢：
一、高級消息推送
二、機器人
三、應用程序內聊天
四、聊天服務內置應用程序
五、人類彼此間的對話聊天
在此，讓我們近距離感受下這些趨勢，做個深入挖掘：
當我們與企業或App應用交互時，已經習慣了實時接收短信，推送消息，甚至還有電子郵件。你叫的車有沒有到，快遞收貨確認，還有你的航班是否延誤，這些主動推送的消息是一種簡單、高效的方式，可以提升我們與企業之間的交互。
但是這些通知提醒正在變的越來越有趣。通知消息能夠包含多媒體，地圖，方向，聯系人，登機牌信息等等。雖然在現實中，這些還夠不成所謂的“會話”，但每個通知推送消息都應該是一個會話邀請。所以，當用戶或消費者回復這些推送消息，會發生些什么呢？
進入機器人熱潮。
機器人的出現讓程序員和極客腦洞大開，如今我們看到他們構建了各種類型的機器人。有趣的是，從早期Eliza demo開始，機器人至今已經出現有50多年時間了，隨著短消息服務增長，機器學習成功爆發，大數據集出現，以及移動技術的崛起，給機器人行業帶來了一場完美風暴，同時為了服務于不同行業，也出現了各種不同類型的機器人：
命令行機器人：對于那些喜歡使用Unix操作系統的人，這些機器人可以將shell命令放到各種功能和服務里。舉個例子，在Slack協作服務里，機器人已經可以取回Digg（內容），預訂Uber（通勤），從Google Analytics拉取數據（數據分析），等等。好用嗎？當然！否則為什么當你打開Terminal，聊天應用程序會已經打開了呢。不過可悲的是，歷史似乎表明命令行機器人缺乏普及性，人們更愿意接受圖形用戶界面， 這也導致了命令行機器人無法大規模普及。但我覺得，這種類型的機器人也會像那些常用Unix工具一樣（比如sed，awk和grep）被主流用戶所接受。
聊天機器人： 聊天機器人在本質上是和計算機的一種雙向對話，一種現實版的圖靈測試。目前隨著深度學習技術的不斷發展，聊天機器人已經獲得了大量關注，也收到了很多正面和負面的反饋。在商業應用里，未來企業應用聊天機器人的終極目標，就是無需人工參與，能夠實現機器人和顧客的一對一交流，減少人力資本投入。
舉個例子，聊天機器人的一個實際用例，就是企業使用它來擴大客戶服務的范圍。像Msg.ai，Presence.ai, 以及PullString這樣的公司，他們開發的專家操作器可以理解問題背景，以此訓練人工智能聊天機器人。如果顧客和機器人“聊不下去了”，它有接口連接到像Zendesk或Talkdesk這樣的支持系統上。當顧客的問題需要更高智力才能解答，那么此時聊天機器人需要把對話轉接到人工客服。
最近，Siri之父及其團隊推出了全新智能個人助理Viv，稱Viv在智能性方面把Siri甩出了幾條街。圖片來源：RoboHub
個人助理：這種類型的機器人，可以幫助個人完成多項任務，比如回答問題或執行命令， 類似硬件抽象層的一種智能機器人。隨著機器學習和自然語言處理技術的進步，這些機器人的理解力得到了加強，它們知道你的喜好，盡可能地實現全方位整合，根據你的行為作出反應——基本上，它們取代了人力工作。在消費者領域里，我們已經看到了一些個人助理機器人獲得了成功，比如亞馬遜Alexa，蘋果Siri，和Google Voice Search。這種模式很強大，同時也成了一個競爭異常激烈的市場。但只要有人能夠勝出，那么就可能成為下一代的谷歌。
這些產品正在捕獲我們的想象力——但不得不說的是，很多技術demo反而起到了一些負面作用，因為當新鮮感消失，這些技術究竟能否給我們帶來真正的價值，還只是一些小把戲，目前還不得而知。但目前能夠保證的是，機器學習技術正在不斷發展，如果我們將機器學習技術整合到無處不在的應用程序接口里，實現服務互聯，那么智能助手將會“夢想成真”。然而最大的問題是，如果科技行業真正實現了這一愿景，消費者真的會接受嗎？還是，當我們遇到太多失敗之后，最后還是選擇回到過去。（比如你每次使用智能助手預訂NBA球票，得到的回答都是：不好意思，我買不了明天勇士隊的球票。）
總而言之，機器人構建的初衷就是要和人類進行互動，不管是在規模上，還是頻率上。那么，當這些交互發生在一款原生App應用上時，會發生些什么呢？
應用程序內聊天提供了一個嵌入在App內的會話功能。未來，你在App內的溝通交流將會變得更加智能，也更有價值，因為就App本身而言，它們已經有了用戶的相關信息，也知道他們的應用場景。因此，如果你在使用Uber，當你打電話給你的司機，此時司機應該已經知道了你的名字，你的位置，以及你的目的（“我要出去！”）——相比于傳統的出租車調度員，這將會是個巨大的進步。
不過，當我們在一款App應用里使用它們嵌入的消息服務，和使用那些原生消息App（比如短信或Messenger）的感受是完全不同的。在App的內置聊天中，消費者唯一的對話實體就是服務提供商。因此，未來這種應用程序內置聊天功能可能和我們一直以來所習慣的個人消息對話體驗很相似。事實上，這種對話會變得更加傳統：“我需要一個新枕頭（希爾頓酒店）”，“我想找個攝像頭（百思買）”，“我在哈里森大街的第二個轉角（Uber）”，諸如此類。因為一般而言，這些App會知道你是誰，所以對于App應用而言，最重要的是要了解語境，
如果你已經安裝了一款App，那么還還會遇到一個場景，那就是在聊天中應用App——未來會話式商務將會在這點上獲得更多關注。
這其實就是把應用程序功能帶入到聊天之中，這種會話式商務對于中國用戶而言其實已經不陌生了，因為微信就是最典型的一個例子。在這種模式里，聊天是聯系企業和用戶之間的一個識別模型和探索工具，一個彈性聊天內置接口，可以提供App的所有功能，并在各種不同用例下使用。最后的結果，不僅僅讓聊天服務本身功能變得強大，而且我們所有的交互也能按照時間順序一目了然。
如果與搜索功能相結合，聊天服務內的App應用程序很大程度上已經取代了移動App的角色，特別是在中國市場，這種模式的滲透率已經非常高了，甚至都有些令人不可思議。那么，對于“應用商店”模式已經根深蒂固的西方市場，相同的模式會產生同樣的效果嗎？未來也會會有類似的用例出現在西方市場，但現在也不能武斷地說這種在中國市場取得成功的模式也能在世界其他市場獲得成功。
最后一種消息傳遞類型，就是最普通的人類彼此間的對話聊天。筆者認為，這是最重要的短期機遇，因為它是以真正的人類交流為基礎的。 因為到最后，人們和企業之間的溝通交流需要像他們和其他人類一樣交流一樣。這其實就是會話式商務之前所承諾的——在我們被各種電話，賬號，安全問題困擾之后，將真正開啟一個真實、自然的對話，不管你的會話對象是誰。
會話式商務將會是一個非常重要的領域，它基本上是由這五個趨勢所組成（雖然各自程度有所不同）。在未來的幾年時間里，幾大科技巨頭可以進行充分“試錯”，但最關鍵的是，我們和企業之間的交流溝通將會變得越來越人性化。這些交流溝通可能會通過短信息或語音實現，可以是一個機器人或一個真人，也可以是通過一款原生App或即時通訊應用——不過，我們與企業交流溝通的終極目標，就是要變得和平時聊天一樣自然。未來，只有能夠與客戶做好溝通交流的企業，才能夠提升客戶滿意度，客戶參與度，以及客戶保留率。
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