这意味着，开发者和企业几乎拿来就能满足基本的需求，部署十分简单，对环境要求不高。
而在冷启动完成之后，智能对话的能力PK就转移到第二个阶段：精度的上限能到多少。
90%只是开始，100%只能无限接近。百度智能对话引擎目前已经能实现95%的精度（即机器与人对话，95%是成功理解和互动的），注意，这不是普通的指令式语音互动，这个数字已经在智能对话领域已经远远高于多数玩家。
值得一提的是，精度从冷启动到向上优化的过程，本质上是长尾的过程，在频繁、大量的对话可能性之外，不断覆盖那些出现频率不高的内容。而这一过程仍然需要人力完成数据的归纳、标注等动作（等于教会机器新鲜词汇或词组的现实意义）。
百度大脑智能对话引擎不仅在做AI的事，还帮助这种“人力”的节省。其DataKit等产品能够大幅提升样本生产和标注效率，官方称能把效率提升8倍（从16人/天到2人/天），这一定程度上解决了需要啃食数据的AI发展所自带的人力瓶颈问题。
3、应用上，拥有典型场景并继承百度开放特质
除了具体的数字，在实现场景上，百度大脑也在百度引以为傲的开放特质下，完成了多个典型场景的敷设。
目前，百度智能对话引擎已经在智能客服（中国联动、南方电网、东方航空、浦发银行、广州银行等）、消费电子（家教机、伴学机器人等）、车联网（Apollo、小度车载OS平台等，涵盖上汽通过、福特等车企）等核心应用领域进行深度应用。
这些典型场景一方面是百度大脑智能对话引擎的实力证明，另一方面也在不断外延的场景实践中，进一步提升“引擎”的多面适用性，积攒推动更多场景前进的“马力”。
在BAT甚至整个互联网的竞争格局中，百度“最开放”的优势仍将保持下去，更多对智能对话有需求的开发者、企业方将能获得平等、便捷的开放生态。
百度大脑智能对话生态这趟车，还会有更多“乘客”，这种预期下，把平台定位为“引擎”也就顺理成章。
强化“引擎”的生态推动力，百度大脑未来的三大看点
成为“引擎”不意味着结束——现实生活中的引擎往往都在追求更强的推力、更低的油耗，智能对话“引擎”也不例外。
要让“引擎”获得更强的生态推动力（也意味着百度获得更强的竞争力），百度大脑还需要在这三个层面突破升级的关卡：
1、普惠化：让高可用性智能对话实现低门槛获取
AI终将成为全社会的基础设施，智能对话的普惠化将是这个庞大基础设施体系的一部分。
而技术的普惠化，往往又与技术的深度背道而驰。
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