几十年来，人工智能领域一直在孜孜不倦的追求一个目标——就是让机器拥有人的能力。人工智能包含很多种能力，要有语音能力，做到能听会说；要有图像能力，能看见和识别目标对象；要有语言能力，能理解会表达；还要有行为能力，懂得如何基于所见所闻所感，得出判断，并产生动作。而更深层次的，人工智能要赋予机器以思考能力和学习能力，以及人类千百年来积累下来的知识。

　　近年来，随着人工智能的脚步越来越近，“对话即平台（Conversationas Platform）”的理念日益深入人心，很多互联网产品和应用开始尝试引入对话式的人机交互方式(CUI，Conversational UI，对话式交互)。一个完整的CUI，既需要包含能听会说的语音识别与合成能力，更需要包含能理解会表达的语言对话能力。然而，研发一个对话系统对于大多数开发者而言却是一个很困难的任务，对技术和数据的要求都很高。为此，百度于2017年7月5日的开发者大会发布了面向第三方开发者的对话系统开发平台-UNIT平台，以期能够降低对话系统的研发门槛，赋能开发者。

　　CUI能够为用户带来什么便利？而UNIT又会如何帮助开发者在产品中植入自己的CUI呢？让我们设想一个场景，当你一个人开车走在路上，却突然需要查看路况或者调整路线，你该怎么办？边开车边操作手机太危险，想找个地方停一下又找不到。这时候是不是恨不得自己再生出一双眼睛、一双手来帮自己搞定这个问题？那么设想一下，如果我们能够让司机一边开着车，一边通过自然语言对话式交互来设置导航、查询路况。相对于传统的触屏操作和键盘输入，这种自然语言对话的交互方式既安全又方便。

　　其实车载环境只是自然语言对话式交互可以一展身手的众多场景之一。在手机智能助手、智能家居控制、在线智能客服、以及机器人等场景里，对话式交互都是最自然的方式。而自然语言理解和交互，则是这些应用背后的核心技术。比如，在上面的对话中，对话系统需要理解灵活的语言表述方式背后的语义和需求，需要结合多轮交互的上下文信息来综合判断当前交互的状态，进而作出反馈或者执行指令。同时，对话系统还需要有更基础的语言处理和分析技术，需要掌握目标场景下的知识以及可用于所有技术训练的数据。所以说，实现自然语言理解与交互，需要雄厚而完备的技术积累和数据积累，对于很多开发者来说，存在不小的困难。