144
對話機器人至少在上世紀六十年代就已經(jīng)問世，經(jīng)過近五六十年的發(fā)展。
今天我們已經(jīng)可以在許多產(chǎn)品中看到對話機器人的影子，微軟的Cortana、小冰，蘋果的Siri、阿里小蜜、百度度秘、圖靈機器人、助理來也、出門問問等。
但細品下來，每家的對話機器人產(chǎn)品都大同小異，這些對話機器人似乎都還處在很早期，用戶量似乎都不大，顯得都有些小眾。
對話機器人行業(yè)市場規(guī)模增長加劇
對話機器人賽道從2015年開始快速升溫，在2018年融資事件數(shù)量達到峰值，而后進入平穩(wěn)發(fā)展階段。
對話機器人行業(yè)在2019年市場規(guī)模為14.0億元，2020年市場規(guī)模為27.1億元，到2024年，智能對話機器人的市場規(guī)模預計將達到157億美元；預計在2025年將達到98.5億元。
從增長曲線來看，對話機器人行業(yè)的市場規(guī)模在近幾年會有較快增長，在達到一定體量后步入穩(wěn)定增長，2019-2025年CAGR=39%。
從投融資輪次來看，早期企業(yè)投融資事件（B輪及以前）最為活躍，共計146起，占比高達72.6%。
基于對話機器人賽道的多年累積發(fā)展，現(xiàn)已逐步跑出在語音語義等各細分領域見長的成熟企業(yè)。
從供給側視角來看，追求規(guī)模化定制能力、AI技術突破和新業(yè)務增長點是目前行業(yè)內(nèi)對話機器人廠商核心追求的三大商業(yè)目標；
從需求側視角來看，企業(yè)自研動因明顯，但在開發(fā)過程或遇阻礙；
從人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展視角來看，數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)隱私問題需AI廠商重點關注。
機器學習是現(xiàn)階段實現(xiàn)人工智能的主要手段
相對于傳統(tǒng)機器學習以數(shù)據(jù)為經(jīng)驗來驅(qū)動計算機模擬人類的經(jīng)驗決策行為不同，深度學習通過模擬人類的神經(jīng)元結構來達成數(shù)據(jù)的處理和結果產(chǎn)出，能處理更為復雜的各類數(shù)據(jù)進行決策。
如今深度學習以自動提取特征、神經(jīng)網(wǎng)絡結構、端到端學習等優(yōu)勢，成為當下最熱門的算法架構。
對話機器人行業(yè)基礎數(shù)據(jù)服務主要涉及語音識別數(shù)據(jù)、語音合成數(shù)據(jù)與自然語言理解數(shù)據(jù)的采集與標注，應用于方言及外語種識別、多輪問答等場景。
目前，對話機器人廠商在上下文理解、多輪對話、情緒識別、模糊語義識別、意圖判斷、多語種識別等方面研發(fā)訴求強，從而對跨語言語音識別、語音合成算法能力和語義理解的復合數(shù)據(jù)標注等技術趨勢已產(chǎn)生強烈需求。
順應人工智能、5G、虛擬現(xiàn)實等新技術融合發(fā)展的浪潮，對話機器人可融合語義、語音、視覺等多種AI技術升級為多模態(tài)數(shù)字人。
規(guī)?；?AI技術突破+業(yè)務增長點是目標
追求規(guī)模化定制能力、AI技術突破和新業(yè)務增長點是目前行業(yè)內(nèi)對話機器人廠商核心追求的三大商業(yè)目標。
現(xiàn)階段，大型企業(yè)在自建AI應用時普遍會在底層架構或模型開發(fā)等環(huán)節(jié)遇到阻礙；再加上部分企業(yè)或?qū)I項目的開發(fā)經(jīng)驗較薄弱，最終使產(chǎn)品的自研進度和使用效果不及預期。
未來，隨著企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的逐步成熟及人工智能產(chǎn)業(yè)應用開發(fā)、算力、數(shù)據(jù)服務等基礎層資源的逐步完善，企業(yè)AI自研能力將得到有效提升。
產(chǎn)業(yè)化發(fā)展表現(xiàn)領先的對話機器人產(chǎn)品或成為企業(yè)人工智能自研的首要試驗田。
與人類相反，智能對話機器人可以在同一時間為盡可能多的客戶提供解決方案。此外，它還可以全天候提供類似人類的交互，而不會出現(xiàn)任何中斷。
目前的技術水平來看，90%的回答率是智能對話機器人的天花板，要想突破非常困難，這時候就需要人類專家出馬了。
投資智能對話機器人的解決方案似乎是一筆額外的支出。但從長遠來看，它的功能會降低你的成本，同時以滿足客戶的實時對話。事實證明，對企業(yè)來說非常劃算。
近年來，隨著語音識別和自然語言處理技術的飛速發(fā)展，運用智能客服機器人可降低成本和提高客戶服務質(zhì)量，已成為企業(yè)的共識。
對話機器人的場景價值
由于對話機器人的交互方式原始而單一，使得機器人背后所有的計算邏輯都被隱藏，機器人可以成為一個獨立的橋梁連接不同場景下的服務，讓用戶只在一個對話場景下都可以完成交互。
對話的方式有很多，可以是打字，也可以是語音。如果是語音，那么帶來的是革命性地變化。
由于對話機器人同時具有[開放域?qū)υ抅和[封閉域?qū)υ抅兩重場景，站在用戶視角來看，對話機器人意味著它更像人，而非機器。
這意味著個人或企業(yè)會更愿意像與人交流那樣，同對話機器人進行對話交流。而一旦如此，個性和意識便是用戶主動強加于對話機器人的標簽。
同理，機器人需要有基礎個性，需要極大地拉近人與機器人之間的親密感和信任感。對話機器人的親密感和信任感建立，也是站在“解決了需求”和“制造了驚喜”兩個方面。
情感計算并非只是一個數(shù)學或者計算機科學問題，更是一個產(chǎn)品問題。
由于情感并非一個可具象問題，而且人的情感變化會隨著時間、環(huán)境、他人、自身思想等等因素發(fā)生變化；而且情感并非連續(xù)的計算，你喜歡一個女孩子，并不意味著時時刻刻與她發(fā)生情感依賴，而是通過一些關鍵的情感觸達，來完成情感連接。
對話機器人具有社交產(chǎn)品的通性，原因只有一個:對話機器人的交互場景天然就是一個社交產(chǎn)品的交互場景。
由于對話帶來的交互效率提升，使得在單個用戶身上獲取的流量頻次呈現(xiàn)指數(shù)級增長，如果一般的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品PV/UV是個位數(shù)的話，那么對話機器人的PV/UV至少是兩位數(shù)。
從個人層面來說，To C的對話機器人產(chǎn)品的未來最被看好，但是它的產(chǎn)品路徑非常曲折漫長，與過往所經(jīng)歷的移動互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品差異巨大。
結尾：
可以肯定的是，對話機器人已經(jīng)成為了一種業(yè)界時尚，越來越多的公司試圖通過這種全新的交互形式，來優(yōu)化或者升級自己產(chǎn)品。
對話機器人承載了全新的交互形式，可能帶來了全新的產(chǎn)品服務體驗，這種進步過去從來沒有過。
部分資料參考：
艾瑞咨詢：《2021年中國對話機器人chatbot行業(yè)發(fā)展研究報告》
36氪：《進擊的人工智能：從產(chǎn)品角度，深度解析「對話機器人」》
