今年的CSDN主办的 BDTC2018 大会知识图谱分论坛上，我作为嘉宾做了一次演讲，结合我在知识图谱、移动搜索以及人工智能交互等领域的经验，给知识图谱的行业人士分享了一些所领域到的对于AI产品演进路径上的思考。
上一篇从知识图谱到人工智能：产品演进路径上的思考（一） 介绍了知识图谱和人工智能，特别是认知智能之间的内在联系，这一篇我们主要探讨一下我们应该怎么从知识图谱演进到人工智能。
人工智能发展需要可持续的产品演进路线
按照目前的技术、数据、和计算能力，人工智能特别是认知智能的发展还有很长的路要走，跟人类的差距还非常巨大。要填补这中间的差距，需要从知识、到语言数据、到算法、到硬件等各个领域的长足进步才可能实现。
我们都知道人工智能里面最难的一件事就是让机器理解语言中的语义，这个难度不是说针对一两句话的 case by case 机器理解不了，而是说无法理解通用领域里面的语言，尤其是跟人类的语言理解能力差了不止一个鸿沟。
虽然在通用领域，针对所有的语言机器无法理解，但是对于某些特定领域、特定场景下机器对语言的理解的覆盖率和准确率是可以达到可以投入实用的门槛的，在这些领域、特定的场景下，技术、产品、用户生态、大数据的积累，这个大的闭环才能真正的运转起来。
要让机器理解语义，根据目前人工智能的技术发展路径，需要有如下基本条件：
语义的表达标准，也就是知识的表示标准，让机器获得不同领域 不同场景下机器的推理和语义处理能力。
充分的从自然语言到标准化的机器语义表达之间的映射数据，这个一方面需要通过已有的语言模型积累+众包标注的方式产生，一方面也需要普通用户长期的交互反馈获得。
将各项技术整合起来，给用户打造一个真的天天会用的产品或者服务，让上图中的闭环能真正走通，并且运转得越来越快，越来越好。
通用领域得语义识别很难做到，但是特定领域、特定场景得简单表述还是可实现的。所以需要找到一个特定的领域。
那么人工智能有哪些特定领域呢？
人机交互、个人助理产品的落地是人工智能从感知智能到认知智能跨出的重要一跃
从上面可以看出，目前对人工智能的应用主要停留在感知智能层面，而个人助理，语音交互。 需求最广，人人都需要，而且非常有价值，前提是可以实现。所以支持智能语言交互的个人助理是具备认知智能的 AI 的落地首选。
个人助理改变的主要是人与机器的交互方式，我们先来对人机交互方式做一番回顾：
人机交互开始走向了自然语言对话式交互
所以智能助理的产品形态其实是对话式人机交互系统，改变了人与机器之间的交互方式，我们也应该围绕语音交互做产品。
围绕语音对话交互做产品
先来分析一下语音交互的优势：
如上图所示，语音交互有三个主要的优势：
人与人之间最自然的交互方式，上手成本低，但不代表精通成本低。
Hands Free 无需手，控制的时候无需手的操作，目前无论是 CMD 还是 GUI 还是快捷键各种交互方式都需要用手来操控。
Eye Free 无需眼睛，交互的时候无需占用眼睛的注意力。
语音交互可能有别的劣势比如：
交互不精准，语音的歧义和模糊决定了，某些时候无法做到精准操作。
表述多样化，说法覆盖无法全覆盖。
语音交互无明显用户边界，用户不知道自己能做什么，不能做什么。
接下来我们需要基于这些优势和劣势，寻找合适的场景，然后结合用户在这些场景下的需求，寻找合适的需求，定义出最佳的产品。
市场也证明了，随着语音识别技术的成熟，智能助理迎来了时长的爆发式增长：
亚马逊选择了语音交互最适合落地的产品形态，赢得了市场的青睐
语音对话助手的产品形态从落地场景的角度来看有很多种，我们分析如下：
从现在看各个巨头做出了不同的选择：
苹果选择了随身场景，随着 iPhone 4s 推出了 Siri
微软选择了 PC，在 Windows 上推出了Cotana
亚马逊选择了家庭场景，于2014年推出了echo智能音箱，后端是Alexa语音助理。
目前来看各个场景都取得了一些成绩，但是从突破性来看 亚马逊的Echo/Alexa取得了最好的成绩，这绝不是偶然。
站在2014年的历史路口，不仅仅是亚马逊，苹果、微软都看到了语音交互的巨大空 间。纷纷开发基于手机、PC的语音助手。它们是那个时代的霸主。
对于亚马逊来说，它没有成功的操作系统，也没有手机和PC的设备入口。或许正因为此，才得以轻装上阵，避开随身设备、近场设备，选择家庭中可以远场交互的音箱， 作为语音战争的切入口。
事实证明，并非手机上语音交互不是趋势，而是家庭场景比随身场景更早更快爆发。
亚马逊，赌对了。
欲知亚马逊Echo智能音箱的成功之路，且听下回分解
因为时间的原因，今天先写到这里，下一篇我将跟大家详细分析一下，亚马逊 Echo 到底是如何一步步成功的，以及国内做智能音箱的百度、天猫精灵、小米、科大讯飞，以及某个创业公司的产品的成功与失败的地方。
关于作者：
灿辉说搜索
本人极客一枚，做了七年搜索产品经理，于几年前偶遇知识图谱，从此迷上一发不可收拾，从里到外，从前到后深入研究，后承蒙眷顾，获得了一个宝贵的机会，从零到一构建一个千万级的知识图谱，中间遇坑无数，咬牙坚持推进，终于构建出来，并且在搜索产品中获得规模化的应用，取得了较好的效果。不过，无论是图谱的构建，还是使用，目前还处于初级阶段，未来知识图谱这个领域空间广阔，大有可为，我也会继续专注下去。
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