對群嘲做一個限定：現在：在＂API困境＂被解決之前（后詳）。

人工智能助理：這里指的是Intelligent personal assistant／agent （IPA） 又稱為Virtual Personal Assistant／Agent（VPA）——幫助個人完成多項任務或多項服務的虛擬助理，當前討論的核心驅動力是人工智能。（什么你說用人來做處理單元？那是呼叫中心，也叫客服，最看不起掛羊頭賣狗肉的了。）

在座：不止是創業公司，大公司也搞不定，國內國外無所謂。

都是坑：創業公司做消費端的虛擬助理，一定無法實現消費級產品效果。對于巨頭也是，我相信大部分的相關負責人都以“進步”為目標，而不敢跟自家CEO擔保要以“搞定”為目標。

什么是智能助理？

1）智能助理屬于對話式服務

兩者的邊界不是很清晰，智能助理的功能在前面解釋過了；而“對話式服務（conversational service／commerce）”——這是包含智能助理在內的多個產品形態的統稱，核心特點是：

對話式：人機交互的方式由圖形化交互（GUI－Graphical User Interface）變為以對話作為交互方式（CUI－Conversational User Interface 業界暫時還沒有定義，這是我自己瞎編的），就是用說話來代替觸摸或者鼠標，操作計算設備。

服務：提供服務，解決問題都算，如訂機票，購買禮物等。不包括信息查詢（如天氣）。

Facebook M， 真人和AI結合的服務

去年（2015）起來的這一波對話式服務在硅谷有多火？看看創業團隊增長的數量就知道了：2015年的時候有129個類似的項目出現，而14年的時候才42個。

Tracxn Report：Conversational Commerce

在各類科技博客上，對Conversational Commerce的討論也非常熱烈，尤其是在medium．com上有大量的探討。基本的觀點就是”對話式的交互將會成為下一個風口，大家趕緊上啊！“。截止到2016年6月的時候，在Producthunt上標記為對話式服務（ConvComm）的有一百多個創業項目。

除了智能助理以外，還有很多類似的概念如digital agent，bot，service bot， chatbot，P2P的電商。比如Operator現在用真人專家幫用戶做消費決策，在過去嘗試過用bot／AI但可惜達不到效果，或者magic模式，完全是靠”真人幫懶人用APP“驅動運營。本文主要討論的是基于人工智能的智能助理——就像IBM提到的一樣，只有如此才能真正規模化。

2）智能助理應該解決服務需求

巨頭的人工智能助理基本都已亮相了：

Facebook M

Amazon Echo

Google Assistant， Allo

Apple Siri

IBM Watson

Microsoft Cortana

以上智能助理的服務范圍大都是在信息檢索，幫助用戶獲得資訊。絕大多數的內容是不牽涉“推理”的查詢類信息服務。比如：

明天的天氣

找附近的星巴克

蘋果的股票信息等等

如果用戶問到在基礎信息以上，一旦牽涉推理的問題，就無能為力了。比如：

明天這個天氣狀況會造成航班延誤么？

附近的星巴克可以用支付寶么？

我什么時候該買蘋果的股票？

使用體驗方面，這些助理的服務范圍覆蓋面基本跟當前的所有引擎一樣。在設計邏輯上，基本都是基于用命名實體識別來代替打字輸入關鍵詞然后返回檢索結果SERP。而信息檢索，離人們要完成的服務需求有很大的區別。就好像viv．ai的聯合創始人Dag Kittlaus 說的，當初他創建siri的時候，是想要重新挑戰移動服務，而不是造一個chatbot。

Dag Kittlaus（中間）

除此以外，巨頭的助理與其關聯的生態產生操作的關聯。比如SIRI對iOS和macOS的操作；Cortana對windows的操作；echo對關聯著的智能家居設備的操作等等。此類操作的一個特點，是對結果非常的確定，出現個性化選擇范圍非常的少。

另一方面，對于創業項目而言，因為不具備類似的生態和硬件入口的條件，大都定位在資訊和服務上。我們選擇Producthunt當中排在最前150位的項目進行分析，其中高達70％的項目定位都在2C的個人助理（agent）上，其中大部分都想做切入服務，包括垂直類的和多任務的。

這些助理服務當中有23．1％是專業類型的服務，主要是在醫療和理財方面。而剩下來的76．9％的助理干的最多的活兒是生活上的綜合幫助，出行安排，日程管理，購物訂餐廳等等——這一類是坑最大的地方——特別是那些試圖把生活上的各種服務都打包進去的產品。

Producthunt上面 69．7％的對話式服務都是智能助理產品（但并非所有都具備AI）