本文是我8月27日在2015中国国际大数据大会上做了一个演讲分享，是我在官方速记文章基础上的修改版：
【移动LABS】8月26—27日，2015中国国际大数据大会在北京召开，移动LABS作为大会战略合作媒体受邀现场直播。图灵机器人黄钊做了题为“大数据时代的图灵机器人”的主题演讲。
我今天讲的题目是“大数据时代的图灵机器人”。为了多说点干货，我讲的思路会有点特别：我不直接讲大数据是怎么做的，我会跳出来讲，在人工智能机器人这个方向，把握好哪三个点，能够更好的应用大数据，然后把这个事情做成。
这些电影大家很熟悉，每一个图片大家可以仔细体会一下，它是一种情绪、情感，这些电影代表人类对于人工智能的期盼或希望甚至担忧。个人理解，这个世界是人类念头的化现，所以从长期来看，这些电影里面80%的内容，是会成为现实的；但是短期来说，不管是技术还是产品方面，都还有些瓶颈，所以我觉得应该慎谈人工智能机器人。就像一个果实还没有完全成熟的时候我们就想去摘它，或者有太高的预期，就会比较危险。比如一个小孩子和它交流，如果哪天机器人说了句脏话，小孩子马上就会学了，晚上家长回来的时候是很不能接受的。
这个方向呢，是个长期性的事情，又有这么大的难度，但是还是有很多从业者在做这个事情，简单来分的话有两类，一类是机器人载体，不管是实体机器人还是虚拟机器人，一种是云端的人工智能大脑，它是智能的系统和服务。从层级、形态来分：第一层是操作层，就是说这个机器人它的前后走，或者端茶倒水这种行为。第二个是感知层，它感知周围的温度，甚至识别你的情绪。第三个层次是认知层，就是当把这些数据拿到之后，它会去分析、去筛选、去决策，这几个步骤我们把它叫认知计算，认知计算之后的知识输出就会到操作层表现，它会有一些动作或语言表达。
图灵机器人的定位是：一个云端的人工智能机器人大脑，落脚点在机器人大脑。去年11月份发布以来，短短9个月时间，我们已经有超过8万个合作伙伴，这个数量是很大的成绩了，我们的应用场景现在包括家庭机器人、服务机器人、智能客服、智能家居、智能车载等15个产品。
为什么是我们？为什么是现在？这是我要引出的重点。
这个图是最近比较火的一个图，是来自美国的研究，这个作者分析了200多家科技创业公司，并且结合他自己的亲身经历，最终归纳出5个点，最能决定一个科技公司是否能做成，并且这5个点他有明确的权值排序。第一个是Timing，今年年初我们内部判断，2015年，人工智能机器人方向很有可能会大热，现在大半年过去了，基本上得到了印证。举两个例子，一个是最近几个月，我们已经上过好几次央视了，这个并不是说明这个方向的产品它做得有多么完美，而是背后它的含义是什么。可能有的朋友认为央视它本身影响力是很大的，因为它去报道，所以这个影响力很大。我不这么认为，我是反过来看，我认为央视的记者和从业人员会根据对现状的理解去把握大众的关注点，会对于当代热点很敏感，他是从需求出发的，他认为这个事情很多民众非常感兴趣。一个会场里面有10家、20家厂商，为什么央视报道我们？背后是有些东西在里面的。第二，我们也接触很多一线的人工智能机器人合作伙伴，很多是水面以下的团队。我们判断，今年年底到明年，会有很多To C的人工智能机器人产品，走到大家面前，这个大家可以拭目以待。后面的2、4、5，团队、business model 、funding，这些要素不是我今天的重点，我重点是想说第3个，是谈解决问题的思路和方法。
1、street smart。我想谈的问题是“找到突破点”的关键在哪里？是算法吗？我确实认为算法模型它是个基石，但是够不够？有一些是在试验室里跑数据很漂亮，但是拿到现实之后就会差很多。所以算法模型跟实际可用之间其实是有一些鸿沟没有迈过的。那是大数据吗？假设有算法模型，有大数据，是不是只要有钱有人有资源的BAT大公司就可以把这个事情做成？不是的，因为人工智能机器人这种巨大的变革，在人类科技发展历史上每次出现，都是从一个很小的点突破的。所以我想提的是“street smart”，是直接解决问题的思路，不求第一个版本的模型算法多么高效，甚至数据不是那么多，但是要能解决用户的问题，解决问题之后可以再回来用更好的方式做这个事情。
2、跨界。人工智能机器人这个技术本身是偏横向支撑的技术，落脚到C端用户一定是具体的产品跟场景，而我们的工程师是缺乏垂直行业的认知。所以要把这个事情做成的话，一定有两个不同背景的团队去协作，就好像这个手指是技术人才，这个手指是垂直行业人才，当这两个人合在一起看的时候，就能够看到这个事情的主线，知道能做什么；当他们分开看的时候，就能知道边界——边界很重要，不光要知道能做什么，更要知道不能做什么。很多时候创业公司死掉，不是不知道做什么，反而是可以做的太多，但其实80%都是坑。总的来说，这个事情不仅是说会节省时间，也会直接影响事情的成功率。
3、预期。很多机器人产品刚一出来时会说不清楚自己的用户是谁，这个其实是有问题的。大家知道，人工智能相关技术现在准确度，再提高1%都非常难。怎么办？所以要选择低用户预期的场景去切入，分得足够细才能够知道选择哪个用户群体，并且以他们的意见反过来驱动产品开发的推进。
汇总下，刚我们说的问题是，人工智能机器人方向的To C产品化，怎么找到突破点？第一点是street smart，第二点是跨界，第三点是预期。
总的来说，我们判断人工智能机器人与30年前PC产业的发展阶段类似，未来每个人都会有自己智能化、个性化的机器人。中短期我们判断家用服务机器人是比较好的方向，可能会成为智能家庭服务的入口。之前很多智能家居行业的产品希望自己成为一个入口，我看这个事情有可能是由机器人来实现。
最后说一下，我在知乎、简书等各个平台的id都是hanniman，大家可以通过这个联系方式找到我，谢谢大家！
注：相对于原链接（http://labs.chinamobile.com/news/115469），我增加了2张PPT里的配图，并修改了一些文字表达。
