正文
这些助理服务当中有23.1%是专业类型的服务，主要是在医疗和理财方面。而剩下来的76.9%的助理干的最多的活儿是生活上的综合帮助，出行安排，日程管理，购物订餐厅等等——这一类是坑最大的地方——特别是那些试图把生活上的各种服务都打包进去的产品。
Producthunt上面 69.7%的对话式服务都是智能助理产品（但并非所有都具备AI）
－ 人工智能助理的潜力 －
1）移动红利的结束，行业需要新的增长点
很多迹象都指向同一个结论：移动互联的高速增长已经饱和。比如用户已经不再愿意下载新的APP。
qz (based on comscore data) & statista
2016年1月有超过5万个新的APP被提交到了appstore，但是在美国市场有65%的智能手机用户在一个月内下载新APP的数量为0，下了1个新APP的人占8.4%。
2015年中到现在，在国内2C市场中，几乎找不到一款真正能爆发并留存的移动产品。对于移动开发者而言，能放首屏的高频应用早就挤不进去了。而且很多中低频的服务，并不是最适合用app来承载的。比如订生日蛋糕，作为商业其价值一直存在，能通过信息化的方式来解决获客或者能效问题么？
宏观来讲肯定可以，但是开发一个APP则会面临用户获取和使用成本高，难留存，用户难发现等等障碍——这些问题，都让开发者怀疑要不要做APP，特别是在最开始的PMF核心逻辑还没有被验证的时候。
但创业者的热情和投资人基金里的钱都不能等！于是大家憋着这口气四处找风口，
或者又有怎样的产品形态可以把商业形态再颠覆一次，好比APP颠覆了网页，宏观上有没有新的产品形态可以再来一次？甚至运气更好点，甚至开拓出以前没有被耕耘过的维度？
2） 对话式服务具备新的增长点的潜质
回顾过去，最大的几次浪潮基本都伴随着一个规律：核心技术（软硬一堆）的出现和整合，带来全新的人机交互方式 ，在此基础上大量的商业应用应运而生。
从90年代开始，人际交互的三个变化
比如2007年末移动互联开始，核心驱动的硬件是触摸技术、各种sensor的成熟以及整体计算能力的提升和小型化；软件方面则是iOS&Android的颠覆式出现。
软硬结合创造出完全颠覆过去的触摸操作的体验，并使其称为真正可用的人机交互方式——让图形化界面的输入工具，从键鼠时代跨越到了更intuitive的触摸，并完美的与后面开放的生态系统结合起来
（不得不再次对乔大爷表示敬佩）
。
3）人机交互越来越倾向于人
可以看到随着技术的平民化(democratization)，人机交互正不可逆转地向人的方向靠近——不需要学习的人机交互。
将来越来越多的人都能更自然的通过计算设备来获得价值。下一个超级增长点的交互方式，一定是交互更接近人的自然行为，更多人可以使用的。
因为软硬件限制，过去用上计算设备的人很少。
一方面，当时的人机交互是让人来“将就”机器——人学习机器的语言——操作需要专业技术，如打孔...
（在个人电脑方面，当年知道'cd 文件夹名'的命令行的人也都是高端人士）
；
另一方面计算设备巨贵，还不属于个人设备，大众都买不起；再者，日常应用和普通生产力应用几乎没有，所以买来设备学会了UI也没啥用。
而移动设备出现就让更多的人从使用计算设备中获利，更多不会键盘鼠标的人，通过触摸手机屏来操作。
将来人们想要获得服务的时候，或许不需要有“计算设备”这个中间载体的概念。直接提出需求，就能获得结果。
4）下一代交互方式，似计算设备能覆盖更广的商业
Google Assistant Allo
看看过去app如何颠覆web的，在没有移动互联之前，大众点评只是一个不知道几流的小众产品，web也并非最合适这个商业模式的产品形态——比如大部分情况下，人们想要找餐厅的时候，身边都没有PC来获得其他人的点评信息；而移动互联的APP解决了这个问题。
这并不是说app代替了web
（比如PS还是在桌面端更好用）
，而是借由移动设备，app开启了过去没有的维度，继而大众点评的商业模式有了更合适的产品形态。我相信APP颠覆web的历史，也会同样发生在下一代人机交互的形态来颠覆当前app的时候。不仅很多商业模式和形态都可以被重新考虑一次，
甚至几乎可以肯定CUI会打开新的维度，解放更多的商业价值。
如果一个C端产品做得好，传播不受硬件束缚，没有用户的使用成本的障碍，并且不需要下载新的APP，直接在熟悉的IM或者SNS里实现过去用app承载的服务，甚至还能开拓新的形态...比起当前的其他选择AR/VR/IOT/区块链，CUI带来的想象空间更大。所以，就有很多人，巨头小头没头的都来尝试。
－ 对CUI的特点的理解决定产品价值 －
不可否认的，真正的CUI产品一定是基于人工智能的自然语言处理的。如何深入利用CUI的特点，是产品打造的关键。
话说当前国内有很多投资人认为，只要是做人工智能的团队，就必须是MIT，Caltech出来的机器学习博士或者是GOOGLE，FACEBOOK的AI团队的人；如果团队不是顶级院校的学者或者是巨头出来的项目带头人，就没有什么好搞的——这是典型的误区，或者说对行业的理解太浅了。
这种理解基本等于
“听说你是计算机专业毕业的，帮我装一下电脑吧”
这样的水平。很不幸国内好多年轻点的投资经理基本都是这种水平
（为什么年纪大点的不是？因为他们理解'不懂就不要轻易判断'这样的人生道理）
。看不懂本质，就看表面，也是不得已。
这里，我非常赞同顺为资本的
孟醒的几个观点：
1）所谓“做AI的”也有几个类型，底层研发和做应用的是两码事。
