這個過程，本質是隨著AI的進步，計算智能、感知智能、認知智能的演進，使得溝通與認知智能的關系發生變化。

用樸素的話來說，是讓AI聽懂弦外之音，懂得溝通策略，真正賦能于企業。

和社交閑聊對話AI不同的是，閑聊AI要營造人設，有一定的情緒響應；對話沒有目的，不會涉及到特別關鍵的問題；對結果的準確性和優越沒有那么敏感，沒有過多的規范要求；而關鍵，是閑聊AI的回答，包容性極高，即便是驢唇不對馬嘴的對答，仍然有被釋義的空間。將解釋權交給用戶，注重所有事物的互動和發展中的多維。

而商業場景中的AI更加垂直，也意味著更加細分。這種對話不再漫無邊際，而是始終圍繞企業降本增效。在特定的企業背景下，執行特定的任務、遵守特定的行業規范。

兩條路徑殊途同歸，更可以說，商業中話語空間的收縮為技術研究的發散提供了一種補償。 從容聯云的服務對象上看，多聚焦在銀行、保險、證券等金融機構，重新認知和構建企業智能化生態和價值鏈，走出一條從具體場景到認知智能的道路，十分行之有效。

在大會上，“互聯網預言家”凱文·凱利同樣認為：AI還沒有那么得行之有效。這個問題應該通過市場自我競爭與優化來解決，尋找更佳的可替代產品。

目前，容聯云通過CDP和AI中臺賦能，開放“通訊、音視頻平臺+AI原子”能力，用中臺打法探索可能。

二、 技術基石

“現在很多廠家都在著力AI場景的研發，總體技術層面，大家都在一個相似的框架下，比如深度學習，大規模預訓練模型。和其他云服務商相比，我們的特色是生根了很多to B場景，在AI算法技術理論研發的同時，對接更多的行業。”

深耕垂直領域，做好技術服務這一件事，其實就是優勢所在。在大家都在談論技術壁壘的時候，容聯云在想一件事：繼續深耕客服對話。

建立中臺是一回事，繼續深耕是另一回事。

“容聯云是從通訊發展起來的，連接B端客戶，實際上和業務場景密切結合的時候，有售前、售中、售后，會涉及到很多很多的深度的服務，而不僅僅是簡單的響應式的服務?！?/p>

在客服對話里，技術上有很多事情可以做，比如 如何做出不傷害用戶體驗的問答與對 話 。

最關鍵的是，當對話AI與客戶管理相結合，為更多像容聯云一樣的服務商，提供了一個技術深耕的范本。

“雖然現在要遵循很多個人信息的保護規范，但是對話可以做到用戶知情且不傷害體驗。尤其是對于服務 To B的企業，它的難點是研究鏈（業務--數據--算法）非閉環。如何破解這樣的困境，不只是提倡數據開放，還可以用技術去解決問題，比如聯邦學習、隱私計算?！眲⒔苷f到。”

AI不僅要有心，也要體現AI的優勢。善用AI的熱情與冰冷，是每一位研究者應該做的事。

“不管是商業價值也好，研究價值也好，未來會有一個新的場景去深耕AI?！?/p>

03 兩條腿走路

跨界和連接工業界和學術界，幸福感極強。

在大會現場，劉杰身著衛衣，活動極其輕便，談起在學術界和工業界的工作，也表達出十分舒展的心態。

“它能夠給我們提供更多的研究問題，好多問題看似是一些具體的工程問題和技術問題，但是我們深入它的本質，其實它就是一些沒有解決的底層的技術問題和理論問題?！?/p>

一點一點搗碎弱人工智能的東西，需要有一個長期的計劃，同時在不同的時刻節點，用一個短期閉環來完成這這個事情。其實用實用主義的態度去探究AI的本質，對于學術本身和研究者來說，是一個很好的營養。

劉杰談到，現在自己的工作有三塊，有技術落地，有前沿探索以及技術學術方面的交流合作：

第一塊是主要工作，會結合商業場景和具體的產品、項目，輸出高質量算法模型。第二塊是著眼長期發展，探索開放性的問題，預判容聯云在未來路徑上會遇到的一些技術難題。第三塊是廣泛和學術界的高?？蒲性核_展多種類型的產學研合作，推動AI的產學研交流，為本領域的產業界和學術界的發展做出來自容聯云的貢獻。

在12月3號，2022年AAAI出爐，接收率僅15%再創歷史新低。劉杰在前一天晚上發了一條朋友圈：“團隊中了一篇圖神經網絡上的蒸餾與知識融合方面的工作，祝賀所有作者。” 該工作提出的高效精準的圖神經網絡將促進容聯云在知識理解與推理等認知智能方向的多個場景的技術提升。

產學研是相輔相成的事情，從現實中抽象出技術問題，就是三者連接的節點。在容聯云深耕的道路上，劉杰也在帶領團隊深耕，專注技術的事情，還有很多事要做。

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