”智能機器技術根據(jù)經驗調整它們的行為，它們不完全依靠人們的指令(也就是說它們自我學習)，并能夠給出出乎意料的結論。”這是Gartner在2016年，對智能機器重新給出的定義。Gartner強調了一個重要觀點：對智能機器的研究“更實用主義一些。我們不認為重塑或者模仿人類智能對于智能機器實現(xiàn)商業(yè)價值來說是必要的。系統(tǒng)硬件沒有必要模仿一個大腦。人機交互界面也不必讓我們誤以為在與人進行對話。因此，智能機器不需要完成人類大腦計劃或者通過圖靈測試才能傳遞商業(yè)價值。”對此，小i機器人總裁兼CTO朱頻頻表示：正是基于這樣的認識，這一輪的人工智能浪潮更接地氣，也給從業(yè)者更多信心，有效避免了AI再次衰敗的歷史重演。

　　技術成熟度曲線圖基于技術發(fā)展的規(guī)律模式，把各類技術按照技術成熟度和期望值分類。橫軸上越往左，技術越新潮，越處于概念階段；越往右，技術越成熟，越進入商業(yè)化應用。縱軸代表預期值，人們對于新技術通常會隨著認識的深入，預期不斷升溫，伴之以媒體炒作而到達頂峰；隨之因技術瓶頸或其他原因，預期逐漸冷卻至低點，但技術成熟后，期望又重新上升，開始發(fā)揮對生產率的實際貢獻。

　　值得注意的是，近來被媒體和各大企業(yè)熱議的Bots被首次列入圖中，處于左側的最低端，Gartner認為，Bots的定義應該是能夠在其他機器人、APP或服務上運行回應事件觸發(fā)或用戶請求的微服務或App，但距穩(wěn)定應用還有5-10年的時間，或更久。

　　在談到VCA(虛擬客戶助理)時，Gartner認為，其較2015年有了小幅前進，距穩(wěn)定應用還有2-5年的時間，主要的供應商包括IBM Watson；；IPsoft；Microsoft；Nuance；Xiaoi等，Gartner除了強調其涉及到的四大技術外，提到了部分VCA也具備了機器學習能力，而這與小i的發(fā)展路徑完全一致。

　　而被多家企業(yè)給予厚望的VR(虛擬現(xiàn)實)的發(fā)展目前則還處于應用爬坡期，距離穩(wěn)定應用還需要5-10年的時間。