容联智能化中台，聚焦产业智能化改造( 三 ) <imgsrc=

　　例如，有一种语音导航方面的应用。过去在电话客服中，我们经常会听到「普通话服务请按 1」这样的引导语音，往往需要需要进行多次选择。这一场景中所对应的是 AI 语音引导应用。在接听电话后，用户可以直接说出自己需要办理的业务(如说出「办税」、「退款」等类似的字眼) ， AI 就可以帮助跳转到合适的人工客服。从而减少客户的等待时间，加快处理速度。

　　当这些应用可以走向市场后，客户可以将这些应用和自身已有的产品进行打通，从而实现部分业务流程的智能化。

　　AI 智能化改造

　　除了智能化应用外，另一种更加庞大和系统化的产品形态是 AI 智能化改造。

　　由于通讯行业有着 3 到 5 年的技术迭代周期。当客户需要采用新的解决方案的时候，可以通过一体化改造的方式，将整体的应用方案全部进行智能化改造，具体而言，这时候向客户提供的解决方案会包含一揽子的智能化应用和服务。客户采用了新的解决方案后，可以无缝地将数据迁移到新方案上，这一过程无感，但系统整体的效率大大提升。

　　AI 中台

　　最后一种产品被称为 AI 中台。和云平台类似，容联的 AI 中台提供一个智能化平台，其中集成了过去开发过的 AI 技术、模型、应用等。通过提供给头部大客户， AI 中台支持客户在已有的 AI 基础能力上开发相关的服务应用。这一中台也提高了容联云在技术研发上的效率，避免重复开发和浪费。

　　例如，很多 AI 应用需要一系列的底层技术支持。例如智能客服可能需要语音识别、语音合成、自然语言处理、知识图谱等一系列 AI 相关的技术。如果某个企业想要实现 AI 应用，在没有 AI 平台的情况下可能需要全部研究一遍，投入成本高。在 AI 中台的帮助下，开发相关领域的应用会更加简单方便。

----容联智能化中台，聚焦产业智能化改造//----

　　目前，容联已形成了完整的 AI 产品体系，名为「三中心一平台」。三中心指的是：机器人为中心、AI 为中心和知识为中心。这三个中心可以主要满足各个细分领域的实际需求。而一平台则是 AI 中台，主要提供基础的智能化能力。

　　技术不冒进：AI 的实际效果更关键

　　怎样做好 AI 产品？算法的性能是一方面因素，为什么很多实验室中的优秀算法无法落地呢？容联认为， AI 的算法固然重要，但是在业界进行落地的过程中还需要考虑很多因素。这些因素才是决定 AI 应用是否成功的关键。

　　有所为而有所不为

　　在 AI 算法的研究上，容联采用了和高校合作的方式。企业本身并不追求极致的实验室性能，而是将重点放在有技术潜力，能够快速实现应用的领域。而理论、模型等方面的探索性研究则通过联合实验室的方式进行。

　　例如，在研发哪些 AI 技术方面，容联就进行了选择。在 2017 年进入 AI 的时候，团队研判，在通讯领域较为重要的 AI 技术包括语音和语义两方面。但是，在语音技术上已有很多成熟的产品，许多实力强劲的科技巨头也在参与，因此团队没有投入太多。