本文以笔者所任职的公司为例；在不涉及公司机密的前提下，介绍人工智能产品研发的「相关部门、开发流程及工作内容」，为大家揭开AI产业的神秘面纱。
公司主要业务是为电信、金融、政府及电商等领域，导入AI技术、自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）技术、系统集成及平台建置，最常帮一些大型机构建置Chatbot及调用中心等系统，协助提升客户服务，并降低人力需求。
AI公司的组织架构
一般AI公司研发中心可以分为下列部门（举例），横向为各部门名称，纵向为组织架构:
- 研究院 / 知识研究部（理论及算法研究）
- 自然语言理解NLU研发部 / 语音引擎研发部（算法研究及应用）
- 基础产品研发部 / 云端平台研发部（引擎应用）
- 产品测试部
- 解决方案部（产品包装）
- 项目实施部（产品应用及二次开发）
AI产品的开发流程
- 研究院负责与大学院校合作，阅读论文并研究前瞻技术后，将研究成果提供给NLU / 语音研发部。同时通报专利申请单位，将有价值的技术注册成专利。
- NLU / 语音研发部将研究成果，实作成底层引擎，并将其转交给基础产品研发部。同时通报专利申请单位，将有价值的技术注册成专利。
- 基础产品研发部负责市场调查、设计产品，并撰写前后端逻辑，将引擎包装成Chatbot / 推荐系统（Recommender system）等产品。同时通报专利申请单位，将有价值的技术注册成专利。
- Chatbot / Recommender等产品的基本内容及行业知识，由知识研究部负责建置，如标注数据、建置知识、知识图谱、预置行业包等。
- 解决方案部负责将Chatbot / Recommender产品的各项能力，打包成各个行业的解决方案，提供给业务单位兜售。
- 如果客户有兴趣，项目实施部会使用该Chatbot / Recommender等产品 / 解决方案，为客户无偿做POC（Proof of Concept)；如果客户满意其成果，就会为后续开发签约付钱。
- 项目实施部再根据合约内容完成Chatbot / Recommender等系统建置及介接API等二次开发工作，并提供售后维护服务。公司每年再收取License、维护及再开发费用。
AI产业的工作内容
若你有志投入AI相关产业，可以往以下几种部门走，但着重的技术都不同：
研究院
一般使用Python语言及TensorFlow、PyTorch及SKlearn等框架研究算法（Algorithm），如语音辨识（Automatic Speech Recognition）、分词（Word Segmentation），词性标注（Part of Speech)、句法分析（Syntactic Analysis）、语意分析（Semantic Analysis)、对话管理（Dialogue Management）、自然语言生成（Natural Language Generation）及语音合成（Text to Speech）等。
NLU / 语音研发部
由于Python不适合用于大规模并行计算（Parallel Processing），这里常使用Java语言，Mahout、Deeplearning4j等框架在Hadoop及Spark上实现算法、引擎、训练及部署模型。
基础产品研发部
这里就比较没有局限了，什么语言和框架都可以用，譬如使用Go语言及Gin框架，撰写后端逻辑，将底层引擎包装成产品；以及使用Javascript语言、React或Vue等框架开发前端。
项目实施部
根据客户需求选择语言及框架，通过Chatbot / Recommender等产品 / 解决方案为客户二次开发，并提供售后维护服务。
