与Siri诉讼仍在审 小i机器人

小i机器人总裁 朱频频 在公司最艰难的时候，创业团队曾经怀疑过公司的方向是否有问题。而如今事实证明，人们真的需要一个可以说话的机器人，小i也迎来了市场爆发的机会

小i机器人总裁 朱频频 在公司最艰难的时候，创业团队曾经怀疑过公司的方向是否有问题。而如今事实证明，人们真的需要一个可以说话的机器人，小i也迎来了市场爆发的机会。

作为一个在智能机器人领域干了15年之久的“老人”，我切身感受到，此时人工智能在全球的火爆程度。比如Google、Facebook以及IBM这些全球顶级的公司，近来都投入大量的人力、物力、财力在这个领域。令我欣慰的是，与其它技术不同，智能机器人的技术太需要时间的积累，十多年的深耕为小i在市场爆发前积累了很多的优势，这种优势甚至是别人无法赶超的。

回忆起来，公司从2001年由袁辉和我合伙创办以来，前期有较长时间在不断试错，由诞生到短暂辉煌再到公司几乎倒闭，坎坷之后，才迎来持续快速发展时期。但并非目前全无波澜，公司起诉苹果公司Siri产品侵犯了我们的知识产权的案件，几经波折后如今仍在审理当中。不过之前我们做的最有价值的一件事，就是不断积累技术和知识库优势，等待市场的觉醒或通过自己的力量来唤醒用户的这种需求。从几乎倒闭到触摸到商业模式，公司的转折缘起于一款不赚钱的“机器人”产品。

不赚钱的“海德”机器人

让我觉得欣慰的是，今年10月，在Gartner的全球峰会上，他们的分析师把小i机器人和IBM放在一起，定位为智能机器人的平台和架构的提供商，并且在他们最重要的一场会议上，还把小i推荐给全球的CIO（首席信息官）和CEO。

同样是今年10月份，作为全球顶级公司之一，IBM刚宣布投资28亿成立Watson　Group，在人工智能领域投入了相当大精力。无独有偶，Google在2014年年底的时候，收购了很多家机器人公司和人工智能的初创公司，包括用4亿美金收购了深度学习公司DeepMind，前不久还开源了第二代的人工智能学习系统Tensor　Flow，Ten-sor就是张量的意思，就是用深度学习的方法开发出来，在语音、图像识别方面都有很多的应用。另外，Facebook在人工智能方面有非常大的投入，也收购了像Face.com和Oculus公司，并成立了人工智能实验室，也开源了一系列的深度学习公司。

小i成立于2001年，最早做聊天机器人，就像现在的微软小冰，如果是一些早期的MSN用户，应该还记得小i。当后来我们发现，聊天功能是无法转化为商业价值时，公司进入最艰难时期，要靠借高利贷来解燃眉之急。

公司“倒掉”前，第一个客户上海市科委找上了门，对方请“小i”团队设计了一个7天24小时接待市民咨询的“海德”机器人，昵称“海德先生”。这是一个相对比较鼓励创新也愿意支持创新的政府部门，他们要用实际行动支持一下他们眼中的这家创新型企业。没想到这一支持“歪打正着”，让我们找到了活下去的理由。

做“海德”机器人基本没有挣钱。但“海德”机器人的出现，却让我们的“小i”团队有了第一件“产品”。销售团队可以拿着这件产品，相对轻松地向潜在客户们解释，什么是“机器人自动回复”系统。正是这次“不赚钱”的尝试，让小i开始进入智能客服领域。我现在回头看最艰苦的2006年到2009年，小i最大的收获就是完成了转型――从针对C端用户的“烧钱”模式切换到针对B端政企用户的“赚钱”模式，终于挖掘到了智能机器人应用的“金矿”。于是我们变换了“打法”，小i的切入点从大众转到政府、企业――购买了小i的“机器人系统”，可以用来提升政府的行政效率和企业的客服效率。政府用“小i”设计的机器人系统代替人工，回答市民对行政政策方面的提问和建议；企业同样也使用这套系统来代替售前、售后的客服人员，回答各类客户咨询。即虚拟的客户服务机器人（又称虚拟客户助理）诞生了，我们教给机器人的是一个行业垂直的知识，这样，它就成为一个行业的专家，可以回答行业的相关问题，为企业创造价值。相较于人工服务来说，它速度快，准确率高，随时在线，有非常大的优势。在这里，我不方便直接透露客户运营的一些具体数据，但是可以说个大概。以某个金融企业为例，目前他们在微信上的用户超过2000万，每天的交互量是200万通，如果再加上APP、QQ这些渠道，每个月的交互量可超过4000万通，而维护这套系统的只有十来个人，因为机器人处理了绝大部分的业务，处理率能占到交互量的99%以上，而准确率几乎接近100%，如果这些事情都交给人来做的话，至少需要3000人。这些应用充分说明了机器人价值――代替人类从事某些工作，让我们人类可以解放出来，去作更有益，更有价值的事情。

转折前，公司经历了由诞生到短暂辉煌再到几乎倒闭的波折过程，而前期不断试错的经历，反而成就了后期的走上正轨。

“那会儿真熬不下去了”

有人将2015年称为“机器人元年”，中国机器人经历了“爆发”式的增长：全国已有40多个“机器人产业园区”，保守估计仍有超过2000家机器人公司，而这个数目已超过世界其它国家机器人公司数的总和。与那些“未出师身先死”的企业相比，我们要格外幸运一些，但我仍然对公司几乎倒闭的经历有些“后怕”。

我大学是学物理专业的，但对软件有着浓厚的兴趣，尤其是游戏软件，那时我自己编出很多小游戏，被同学开玩笑称“不务正业”，但我自己觉得颇有成就感。2001年，我在中科院读博士时萌生了创业想法，与当时担任微软华东区渠道经理的袁辉一拍即合，创立了公司，而到了2004年1月，我们用了3天时间，开发出了小i机器人的原始版，用户量开始进入迅速增长时期。

2004年到2006年这两年，是小i辉煌的两年。在和QQ合作以后，用户以百万乃至千万递增。2006年，微软展现了全球顶级企业的眼光，发现了小i机器人的潜在价值，与小i签署了战略合作协议。之后小i帮助微软开发了一个智能机器人开发平台iBot，短时间内就有来自世界各地100多个国家7万多开发者加入此平台。直至2007年，小i机器人已拥有高达近1亿的用户数量。国内那时还没有一个可以和我们媲美的智能机器人，大家都觉得这就是科技的未来，人类的未来。所以那些风投家们纷纷自己找上门来，希望可以“分一杯羹”。

没有盈利模式，再好的产品也出不来。在公司最艰难的时候，创业团队曾经怀疑过公司的方向是否有问题。2007年前后，公司同事纷纷辞职、跳槽，从最高峰的300人只剩下几十个人。那会儿真的熬不下去了，投资者撤资了，公司没有钱，市场也没有打开，基本是看不到希望了。

很多人劝我知难而退，但那时候我们就觉得这是未来的方向，即便是借了高利贷也要坚持下来。事实证明：人类确实是需要这种智能助手的，不久，各个银行网点、社保中心都开始打造自动机器人服务，这对人工智能提供技术提出了极高的要求。在“海德机器人”的产品效应下，一时间订单纷至沓来，危机化解，布满阴霾的天空终于转晴了。

不过另一场关于专利权的战争却于2012年上演。

“与苹果Siri诉讼仍在审理中”

我们跟苹果的官司，我们并没有败诉。

小i机器人是中国发明专利ZL200410053749.9（一种聊天机器人系统）的权利人。该专利是全球领先的人机交互智能机器人产品，拥有完全自主知识产权，能够以自然语言完成人机交互。

上述专利2004年申请，2009年授权。Siri的原专利权人成立于2007年，2010年被苹果以2亿美金收购，最初是以文字聊天服务为主，随后通过与全球最大的语音识别厂商Nuance合作，Siri实现了语音识别功能。2011年12月6日，苹果公司首次在其发布的iPhone4S手机上推出Siri，即智能个人助理服务，其后又在iphone5、iPad3、iPad4、iPad　mini、iTouch4等产品中陆续搭载Siri。

2012年6月，小i机器人起诉苹果公司Siri产品侵犯了其知识产权，不过遭苹果公司反击，2012年11月，苹果向国家知识产权局专利复审委员会提出申请，请求宣告小i机器人专利权无效，国家知识产权局专利复审委员会组件罕见的五人合议组，最终认定苹果无效请求理由均不成立，小i专利合法有效。随后，苹果公司将国家知识产权局诉至北京市一中院，要求其撤销小i机器人专利的决定，北京一中院同样以处理重大案件的五人合议庭进行审理，并判决驳回苹果公司的诉讼请求。在经历了2轮败诉后，苹果公司在北京市高院意外获胜，北京高院以专利撰写中个别技术描述不充分为由，撤销了专利复审委和北京一中院的判决。

我们对此结果不服，提出再审申请，最高法院在一个月内迅速予以受理立案。目前，还没有结果。而我们状告苹果侵权的案件目前在上海，也在审理中。

“时间是最大的壁垒”

专利权之争如今仍未见分晓，但另一方面，我认为，聊天机器人（即VPA）没有商业模式，无法离开微软等大公司独立存活。有意思的是，Gartne咨询公司提供的图表显示，经过一年的发展后，从2014年到2015年，VPA实现的难度比之前预想的更加困难。

除了大公司继续尝试外，这种类似于聊天机器人的服务，另一个演变方向是面向公司的智能客服（VCA），及面向个人的智能助理（VPA），最核心的技术就是自然语言处理能力，这种人机交互能力可运用到各行业中，Gartner的报告也提到，自然的人机交互方式会是未来智能机器的主流方式。

说起来，人工智能发展经历了几个阶段，上个世纪50年代，用计算机模拟人类的智能便已出现，中间颇多起伏。目前，在计算智能领域，计算机早已超越人类，这是毫无疑问的。在感知智能方面，近年随着深度学习技术的发展，有了长足的进展。而最核心的认知智能，目前还有很多路要走。

现在，在全球，人工智能已有了一些相对成熟的应用，例如：无人机、无人驾驶、智能客服助理（VCA）、翻译和语音转写、智能家居等，而这些应用之间又是相互交叉的。

认知智能，这也是小i机器人主要研究的方向。小i现在服务的用户超5亿，每年有数百亿次的对话，这使得我们在多行业沉淀了强大的领域知识库和语义库，在某些领域形成行业壁垒。更重要的是，在这过程中，我们发现，在语义层不同的行业之间也是有很多共通的部分，并以此为基础，形成了自己的一套半监督的人机协作学习体系。

在这个学习体系中有三种非常重要的角色，第一个是机器，机器在里面做了最大量的工作，它通过基于大数据的平台，去挖掘数据里面的语义、词类、实体还有场景等，以及当中的强关系和弱关系。

第二个角色是运营人员，他们维护内容、审核机器挖掘的结果。区别于娱乐机器人，陪你聊天时，出错了还能让人一乐呵。我们做的是严肃商业应用，答案必须正确，包括语义理解都经过人工审核后才入到库里。

另外，还有一个最重要的角色，就是专家，用来定义行业里知识的一些结构和模型，且定义运营规则。

智能交互能力的提升需要长期的积累，时间是其最大的壁垒。于是我们在2012年年底，开始打造智能云平台，借此把云端的智能交互能力开放出来。2015年是“机器人元年”，市场出现了对实体机器人的强烈需求，在小i智能云中虽然有硬件子云，但里面还牵扯到开发和对接的工作，有一些需要在本地端工作的，比如语音唤醒、语音压缩等等这些方面，其实对开发者来说还是有门槛的。

于是，前段时间我们发布了智能机器人云操作系统，用操作系统可减少开发者要做的整合工作，降低开发门槛，主要面向中小企业的和开发者，硬件开发者通过机器人操作系统在硬件上实现自己的应用，软件开发者可以做更深度的开发和整合。

所以，一个机器人操作系统应该是根据合作伙伴和客户的需求自然演化出来的产品，而不是闭门造车、为了赶某些概念硬造的产品。所以：从软到硬既是小i的战略规划，更是一个技术、产品、产业自然良性发展的过程。人工智能走近人类不仅靠算法，更要看以技术为基础创造出的产业化应用，在实际应用中产生更多真实的数据，通过学习系统转化为知识，知识反过来在促成产业化发展，最终形成人工智能发展正向循环的闭环。

（本报记者冯庆艳采访整理）