幾十年來，人工智能領域一直在孜孜不倦的追求一個目標——就是讓機器擁有人的能力。人工智能包含很多種能力，要有語音能力，做到能聽會說；要有圖像能力，能看見和識別目標對象；要有語言能力，能理解會表達；還要有行為能力，懂得如何基于所見所聞所感，得出判斷，并產生動作。而更深層次的，人工智能要賦予機器以思考能力和學習能力，以及人類千百年來積累下來的知識。

　　近年來，隨著人工智能的腳步越來越近，“對話即平臺（Conversationas Platform）”的理念日益深入人心，很多互聯網產品和應用開始嘗試引入對話式的人機交互方式(CUI，Conversational UI，對話式交互)。一個完整的CUI，既需要包含能聽會說的語音識別與合成能力，更需要包含能理解會表達的語言對話能力。然而，研發一個對話系統對于大多數開發者而言卻是一個很困難的任務，對技術和數據的要求都很高。為此，百度于2017年7月5日的開發者大會發布了面向第三方開發者的對話系統開發平臺-UNIT平臺，以期能夠降低對話系統的研發門檻，賦能開發者。

　　CUI能夠為用戶帶來什么便利？而UNIT又會如何幫助開發者在產品中植入自己的CUI呢？讓我們設想一個場景，當你一個人開車走在路上，卻突然需要查看路況或者調整路線，你該怎么辦？邊開車邊操作手機太危險，想找個地方停一下又找不到。這時候是不是恨不得自己再生出一雙眼睛、一雙手來幫自己搞定這個問題？那么設想一下，如果我們能夠讓司機一邊開著車，一邊通過自然語言對話式交互來設置導航、查詢路況。相對于傳統的觸屏操作和鍵盤輸入，這種自然語言對話的交互方式既安全又方便。

　　其實車載環境只是自然語言對話式交互可以一展身手的眾多場景之一。在手機智能助手、智能家居控制、在線智能客服、以及機器人等場景里，對話式交互都是最自然的方式。而自然語言理解和交互，則是這些應用背后的核心技術。比如，在上面的對話中，對話系統需要理解靈活的語言表述方式背后的語義和需求，需要結合多輪交互的上下文信息來綜合判斷當前交互的狀態，進而作出反饋或者執行指令。同時，對話系統還需要有更基礎的語言處理和分析技術，需要掌握目標場景下的知識以及可用于所有技術訓練的數據。所以說，實現自然語言理解與交互，需要雄厚而完備的技術積累和數據積累，對于很多開發者來說，存在不小的困難。