今年6月，京东一年一度的618店庆拉开帷幕。许多京东用户发现，在今年的618中，京东上线了全新的AI导购机器人JOY，它沿用了京东经典的机器狗形象，可以为用户解答618店庆相关问题。
面对京东用户们提出的各种各样的问题，JOY大多能给出令人满意的回答，甚至可以和用户闲聊扯家常。此外，JOY也强化了自己的多轮对话能力，以便应对用户的反复追问。
在京东JOY强大的对话能力中，基于开放域目标驱动的生成式对话服务来自于人工智能企业“深思考人工智能”（iDeepWise.ai）。其在多模态深度语义理解、人机对话等核心AI技术上已不断突破创新。这些新技术的不断迭代，也在一步步推动AI实现商业化落地。
AI人机对话在商业化落地中有很多场景，如智能客服、服务机器人、智能外呼、智能终端的交互、智能家居的交互、电视机语音交互遥控器等等。而这些人机交互场景背后的基础技术，就是人机对话技术，其中最核心，则是语义理解技术。
智能客服，可能是眼下最常见的人机对话场景。许多人对于AI对话能力的体验，也是从智能客服开始的。然而，如果智能客服欠缺语义理解技术，或者语义理解技术不够好，就会出现如下现象：
以往，人机对话产品的回答策略大多基于“规则”，即在系统内提前录入指定关键词，一旦用户触发指定关键词，智能客服便会给出对应回复。
例如，在智能客服领域，当系统监测到用户的提问涉及“查快递”一词，就会自动给出物流信息。但面对“帮我看看我的快递到哪了”一类的复杂提问方式，智能客服便无能为力。
甚至，当用户询问“需要检查快递员身份吗”等问题时，同样会触发“查快递”一词。这时，系统甚至会给出南辕北辙的回答。
相比较上述人机对话的糟糕表现和体验，使用深思考深度语义理解与人机对话技术的产品，则体验和表现就相当优异，如下截图：
