在技術突破和應用機會不斷拓展的雙重推動下，中國的人工智能發展已經接近臨界點，完全具備實現大規模商用的潛力。比如，在語音識別應用、無人駕駛等領域都可以預見到人工智能的“大爆發”趨勢。
目前，包括谷歌、微軟、蘋果、亞馬遜、小i機器人在內的全球領先的人工智能企業都在積極布局自己的Bot戰略，紛紛推出了自己的Bot產品。而陪聊機器人（Chatbot）、智能個人助理（VPA）機器人在現實的商業應用中，已經形成真正的應用場景。智能客服機器人（VCA）則已經被眾多企業引入，正在替代人工完成大量的客服工作和數據管理工作，幫助企業節省運營成本，優化服務流程。
以金融行業為例，在招商銀行信用卡微信機器人里面，無論查額度還是還款都是智能客服機器人提供服務，每天有99%的問題是機器人服務的，只有1%-2%是人工服務，而且機器回答問題準確率可達到99%。
此外根據中國建行官方數據稱，由小i機器人提供技術支持的“小微”服務能力已經相當于9000個人工座席的工作量，遠超95533、400人工座席的服務量總和。中國交行在使用小i智能機器人后，每月減少200萬通電話，節省4000萬人民幣。
自此，智能機器人將會被大量應用于產業之中。
5億用戶、數千億次交互
作為機器人領域的佼佼者，小i機器人已經成為全球領先的智能機器人平臺和架構提供者。截止目前小i機器人建立了包括知識表示、推理預測、機器學習（深度學習）、語義理解、分析決策以及Bots開發的完整架構，為包括工商銀行、交通銀行等國內排名靠前的絕大多數銀行提供服務，還有中國電信、中國移動、中國聯通，華為、小米、聯想、海爾、三星、順豐、通用汽車、萬達集團、東航、攜程等知名企業在內的超過幾百家大中型企業和政府、幾十萬小企業及開發者提供服務，服務用戶超過5億。
“我們要做的機器人不是只為自己服務的機器人，而是要把核心的能力進行深化去賦能到各個企業。”
小i機器人創始人、CEO朱頻頻告訴鈦媒體記者，相比國內機器人市場比較知名的一些公司如百度DuerOS、騰訊小微以及京東JIMI等，做的是一種通用型的架構平臺，是作為自己的平臺去為客戶服務，而小i機器人更多的是為企事業單位以及政府提供深度的人工智能能力和服務，這樣可以與這些在自己平臺上提供服務的智能機器人進行戰略合作與整合，在未來也可以進一步挖掘更深度的服務，客戶服務只是其中一個能力。
因此在服務方式方面，小i機器人比較靈活多樣。它提供的是一種專業的平臺和產品，對用戶來講既可以租用它的服務，也可以把小i機器人的產品部署到企業核心業務中去。截至目前已經有超過80%的大型銀行采用小i智能機器人技術。
眾所周知對于銀行來講，他們對于數據的安全性、服務的安全性要求比較高，因此小i機器人的產品都需要去獨立地部署到企業的內部系統中，這就需要3個步驟：
其一，在系統對接方面，需要把小i機器人的產品部署到企業（銀行）內部系統的網絡里面，防火墻內部，在這個過程中需要跟銀行的數據庫、中間件以及一些安全的機制打通實現融合，符合銀行的運行模式去部署系統。而目前小i機器人已經能夠支持多種數據庫、中間件、操作系統等。
其二，在知識層面，對于小i機器人而言，在服務每一家企業的過程中都會遇到大量原始的素材，包括一些非結構化的文檔，這就需要進行一些工具的輔助學習，相對結構化知識，非結構化的知識更需要進行深度學習。
而目前客服機器人最大的痛點還是知識與數據不足，這就需要無論是領域的模型還是知識，首先需要訓練和學習。相比較而言，聊天機器人數據量大，相對簡單一點。因此，小i機器人在服務客戶的過程中，由專門的知識工程師（利用已經形成的方法論）結合客戶企業專家，去建立相對的知識模型。
在形成相對的知識模型之后，需要結合人工通過對大量的素材進行機器學習和數據挖掘。截止目前，小i機器人的解決度達到85%-90%。
其三，銀行動態數據進行對接，在跟銀行交互的過程中，很多時候用戶問的是任務，比如“查詢我的上月賬單”，這不僅有指令還有相關的參數，這就需要在機器人的應用框架里面去做相應的開發，也就是提供接口，無論是訪問客戶的數據庫還是指定的接口、安全文件等，能夠拿到客戶企業的動態數據。
通過跟客戶企業內部的對接，不但可以讓機器人跑到客戶所需要的各個場景中，還能讓機器人完成在各個場景中知識語義的理解。
朱頻頻告訴記者，目前小i機器人在人工智能相關技術，如自然語言處理、語義分析和理解、知識工程和智能大數據等方面已經走在行業的前列，每年申請了百余項國家發明專利授權。2017年發布中文深度語義開放平臺，以小i數千億次交互積累的全球最大的中文語義庫、領域知識庫為基礎，通過小i獨創的中文知識圖譜、人機協作知識學習體系，在人機交互中賦予機器中文深度語義理解的能力。
根據中國建設銀行官方數據顯示，由小i機器人提供技術支持的“小微”服務能力已經相當于9000個人工座席，遠超95533、400人工座席服務總和。在招商銀行，每天上百萬次的交互量大約需要2000-3000人工服務，小i機器人使其現在的工作人員減少到10人左右。
盡管可以替代85%的人力勞動，但還需要有一支專門的團隊來運營機器人平臺，這15%不可取代的人力主要做兩方面的事情：
其一特殊群體如VIP的服務，其二運營機器人。
而在機器人運營過程中，人工更多的工作是確認機器所尋找到的結果，機器所推進的狀態是否正確。隨著每天上千萬次的交互，人工在這個過程中更多需要做的對機器推進的結果的是標注、確認以及回答相關工作。
加速產品化到平臺化、標準化工作
與BAT智能機器人不同，他們更多提供的是SaaS服務，這樣更多是提供自助、通用的服務，功能比較簡單。而小i機器人為數百家大型企業提供服務，其中不乏運營商、金融領域大型企業，而目前小i機器人規模600人左右，如何去服務越來越多的客戶，正在面臨比較大的一個挑戰。
因此服務模式需要做很大的調整和改變，小i機器人是提供專業人工智能服務和能力的公司，因此需要把他的產品和技術能力產品化之后，并加速向平臺化發展，這包含幾個過程：
首先，以項目為主。一開始小i機器人為客戶提供服務是以項目為主，從技術層面為客戶提供服務，但是很難服務越來越多的客戶；
其次，向產品化發展。在2011年左右小i機器人逐步完成產品化工作，例如系統的對接和部署、知識的建設和運營、二次開發，這樣使得小i機器人在服務客戶的過程中，能夠將大量的能力體現在產品之中，并形成良好的開發框架，針對不同客戶的定制化需求，就可以在產品形態的基礎上做定制化開發。
再次，比產品化更進一步的工作即平臺化，目前已經有越來越多的客戶租用小i機器人的平臺，而這個過程能夠盡可能的節省掉系統對接的流程，只需要小i機器人專業團隊來維護這個系統，這就可以大大提高服務的效率。同時在知識模型搭建實現快速化和標準化。對小i機器人來講，一個工程師可以同時對接多個項目，大大提高服務的效率。
最后，推進行業標準的制定，無論是在建設的目標還是測試的項目、服務的模式上都實現標準化。
標準化并不是只限于自助服務，對于小i機器人來講，更多的是培養專業化服務的合作伙伴，就目前來講，在專業化服務市場還有很大的需求量，人工智能提供核心的能力和引擎，但這個過程還需要很多人來介入到這個市場來做服務，建立行業的標準，這也是小i機器人正在推進的最重要的一個目標。
截至目前，小i機器人主導全球第一個用戶界面情感交互的國際標準，填補國內外空白，同時還主導了國內首個人工智能語義庫標準，用戶界面和人機交互（SC35）標準體系，并參與了“中文語音識別互聯網服務接口規范”等多項國家和國際級標準的制定。
無論是應用場景還是技術研究，人工智能最終都是要回歸到產業應用當中來。
今年貴陽數博會上，小 i 機器人通過其人機交互技術和行業應用經驗，集中展示了 AI+辦公、AI+政務、AI+企業服務、AI+物聯網以及電話機器人等五大應用場景。
除此之外，小 i 機器人在計算機視覺方面也實現突破，在短短幾個月時間里把人臉識別精度提升至97%以上。同時，小i機器人還將30%的技術團隊投入到了量子人工智能、區塊鏈、大數據等前沿科技的研發中。
