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　　我们想要的不是人工智能，而是人工智慧。与一般的智能不同，智慧是专注的、能衡量的、专门化的，它还能够用完全不同于人类认知的方式思考。

　　凯文·凯利在他的《必然》中，对未来世界做出过几项重要的预测。其中，他预测未来的机器将会有“知化”能力，即“认知的能力”，赋予机器人类的思维。

　　众所周知，计算智能、感知智能和认知智能，是探索人工智能道路上的三个重要台阶。

　　计算智能，即快速计算、记忆和储存能力;感知智能，即视觉、听觉、触觉等感知能力。目前，计算智能已基本实现，语音、图像、视频等与感知相关的感知智能也在快速发展。

　　但是，计算智能和感知智能只是在工具层面实现了突破，缺少信息进入大脑之后的“加工、理解、思考”步骤，无法让机器理解数据、理解语言、理解现实世界。

　　而凯文·凯里所提到的从人工智能到人工智慧的演变，其实就是感知智能向认知智能进化的过程，即赋予机器“大脑”的过程。认知智能是决定能否真正实现机器对世界的认知、思考以及回应的基础。同时，认知智能可以使大量繁琐但很重要的工作变的更人性、更高效、更精准，在搜索、交互、翻译、阅读、推荐、预测等方面帮助人类达到一个新高度。

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　　　　做机器认知谜题的破壁人，场景和技术缺一不可

　　为什么认知智能要比感知智能更难实现?

　　1、技术的困境在于以 NLP 为代表的认知智能，本身已经过特征提取，不能像语音、图像类感知智能那样，获得全部的信息，因此需要大量背景知识的积累。

　　2、应用上的困难在于，认知智能落地场景复杂度远远高于感知智能，认知智能的应用往往涉及多个业务流程，且需要多种技术相配合。

　　也就是说，要实现 AI 推理及其背后的认知智能，不仅需要在感知智能的基础上对图像、文字的分析，还需要结合场景对语言进行分析，理解说话人所表达的情感，以及说话人通过语言所传达的意图，并在更多大数据采集、计算、挖掘中不断完善知识库，最终将感知与认知打通。

　　作为人工智能落地应用的先行者，小 i 机器人长期专注于认知智能相关技术的自主研发和产业化应用。小 i 机器人以智能客服为起点和源点，智能化解决方案能力已覆盖智慧金融、智慧城市、智能制造、智能机器人等多个垂直领域。

　　在智慧金融方面，小 i 机器人为金融行业构建完整的智能服务体系，覆盖银行、保险、证券、互联网金融等领域，向招商银行、建设银行、工商银行、交通银行，平安保险、太平洋保险等排名靠前的绝大多数银行提供智能化服务。同时，为革命性优化客户服务，小 i 机器人推出具有语音识别、语义分析、语音合成、智能知识库、机器学习等 AI 技术的智能语音交互系统，通过自然语言与银行“大脑”直接对话，为用户提供人性化的语音交互体验。

　　在智慧城市方面，小 i 机器人将人工智能核心能力与政府治理、民生服务、商业应用和相关产业智能升级等深度融合，建设面向社保、民政、工商、财政、税务等政府单位的智能服务体系，落地 AI+ 能力到基层社区街道，构建能够智能高效处理、精准分发来自不同用户群体的生活服务诉求的城市智慧大脑。通过数据的分析、整合，让政策的制定更加科学有序，形成开放高效有机协作的智能化产业生态体系，提升城市智能化集群式创新能力和综合影响力。

　　在智能制造方面，小 i 机器人通过运用智能大数据、智能人机交互、图像感知与识别等技术，使制造装备和系统具有感知、推理、决策和学习等能力，将智能工厂辅助、智能控制中心、智能办公及智能客服等运用于传统行业的设计、采购、生产、销售等流程中，进一步创新人机协作服务方式。

　　从中，我们可以看到小 i 机器人的两个亮点。其一，与其他的巨头公司相比，小 i 机器人更注重将认知智能与场景结合;其二，小 i 机器人作为成立 18 年的人工智能技术公司，没有十几年的数据积累和深度学习，也没有小 i 机器人在各行业落地的效果，这是小 i 机器人技术实力和算法积累的体现。

　　除此之外，在 2019 年 7 月，小 i 机器人研究院团队在由斯坦福大学发起的国际权威机器阅读理解评测 SQuAD1.1 挑战赛中，凭借最新研究成果——BERT+WWM+MT 的单模型，以 EM(精准匹配率) 达到 88.650 和 F1(模糊匹配率) 达到 94.303 超越人类平均水平的优异成绩排名第三。不同于排名第一第二的 Google、Facebook 联合学校参赛，小 i 机器人属于独立参赛。