2. 至少90%的新企业APP将包含嵌入式人工智能功能。然而真正由颠覆性人工智能主导的APP将只占总数的10%。

3. 2020 年AI融资或将再创新高，但这将是最后一次狂欢，人工智能创业生态将达到饱和。

这些预测都说明了，现在的AI能力，远远未达到可称得上“人工智能”的程度，且行业泡沫也在破裂的边缘。

其实AI技术目前只适用于知识相对封闭、狭窄的领域。凡是需要人类通过常识、经验判断的领域，AI技术尚无法达到广泛应用的程度。现在大部分所谓的AI技术，采用的依旧是基础的、基于规则的机器学习和分析技术。这些技术，其实早在AI概念被热炒之前，就已出现并被为业内所使用了。甚至有的客服系统供应商，仅仅使用的是关键词技术，也声称自己的底层技术是人工智能云云。好像人工智能热已是一种倾向，就是为AI而AI，其实一些地方不一定用的是AI技术，冠一个AI的名并不能解决企业问题。

理性来看，目前在智能服务领域，基于大数据和语料库的任务式对话与真正意义上的“人机交流”还有一段距离。

二、 智能服务需求认知的滞后性与盲目性

智能服务发展至今，各家的表现是大相径庭的。头部企业代表们，已经发展到了智能培训 、智能决策、人机辅助等高阶能力，而刚步入智能化的企业，才开始发展一问一答的在线客服机器人。

这种发展的滞后所带来的，不仅是发展上的你前我后的现象。打个比方，当前方的参照物已走得非常远，落后太多的人，就不是赶得上赶不上的问题了，而是看清正确目标都很艰辛，因为极目远眺时，连前人的脚印都了无踪影。

而这种发展滞后，又会增加奋起直追的企业的盲目性。一方面，目前很难有适合各家的明确标准，以及人工智能概念在行业内的泛化，使得企业在挑选智能服务提供商时，有了更高的甄别要求，这意味着企业内首先得有“懂行”之人，而现实情况是：智能服务行业的人才绝大部分在头部企业聚集，中小企业想要用智能化“正确武装”自己就显得更为艰难。

另一方面，部分传统企业，一只脚才刚跨入智能化发展；头部与腰部、尾部企业的发展差距过大，即便同属一个领域，业务也很多区别；当这些传统企业、腰部和尾部企业，看到那些标杆式企业的远超行业水平的应用，可能会想当然的认为，只要采购了同样的系统，就能达到相同的服务效果。归根结底，盲目性主要还是因企业对智能服务的知识和人才储备不足引发的。

所以，还处在智能服务发展初期的企业，先是要因地制宜，而不是一步登天。

第五章 智能服务行业未来展望

发展智能服务的必要性和重要性已无须赘述，巨头企业已经飞速布局，中小企业紧跟步伐，传统型企业也纷纷加入智能化市场。人工智能已经经历了这么长时间的发展，技术一直在迭代。增值空间还很大，但红利期还没到来。2020 年，随着泡沫淡化，预期回归现实，人工智能的繁荣将逐渐增强，这也将极大促进智能服务行业的发展。

可以预估的是，智能语音产品将是未来三年内发展的重点，冰冷机械的IVR式交互终将退出服务舞台。但不论智能服务产品更新迭代到何种程度，智能客服都无法完全代替人工客服，服务场景的复杂性不单是因为业务内容（也就是知识），更多的是因由人类的表达是一个超复杂集合体，它建立在语言系统、情绪情感、文化习俗、社会公约等等之上，这些部分是可预见的科技发展中，机器理解、运用不了的。

所以，对于应用智能服务能达成的效果，我们的态度应该是“科学”而不是“科幻”，怀抱期待之时，也要能接受其成长。浩浩前路，上下求索。