近期，艾瑞咨询发布了《2021年中国对话机器人 chatbot行业发展研究报告》(下文统称“研究报告”)，广泛且深入地探讨了正在高速成长中的对话机器人行业。对话机器人通常是指以智能对话系统为核心，应用于客服、营销、企业信息服务等多方场景的产品。它以文本、语音和多模态的产品形式，辅助或替代人工对话，赋能对话全流程，以实现降本增效。

竹间智能凭借卓越的AI产品与技术，长久以来为一批批企业打造了功能迥异的智能对话机器人，广受客户好评，因此也受到了艾瑞咨询的重点关注，成为此次调研的重要对象之一。研究报告中的“企业案例篇”，不仅呈现了我们自研的产品、技术和行业解决方案，而且也剖析了我们寄予厚望的云化策略。立刻来了解一下这份报告中引人注目之处!

对话机器人核心技术：NLP、语音技术、知识工程

1、NLP 让机器人“理解”并“生成”自然语言，使人与机器开展流畅便捷的智能交互。近年来，深度学习技术的使用和突破极大地催化了NLP的落地进展;

2、语音技术提供语音交互入口，全双工技术的发展让人机对话更为自然。全双工是实时的、双向的语音信息交互技术，能够更好地模拟人类的交流;

3、知识工程主要是涉及FAQ检索型问答、知识图谱和文档问答三大类。FAQ(常见问题集的问答系统)可由深度神经网络驱动，更精细地匹配知识库文本;知识图谱深化事物间的规则联系，建立结构化的知识库;文档回答基于机器阅读理解，直接提取答案生成回复。

人工服务现存痛点：对话机器人轻松解决

1、人力工作时长有限，对话机器人可设置24小时在线，不间断地进行客服应答及业务处理。人工渠道运营管理难度大，而对话机器人可通过全渠道接入，支持同一知识库对接，无需在多个接入渠道中来回切换;

2、用户咨询量波动在高峰时期人力不足会导致服务体验波动，对话机器人可快速解决重复性问题，并根据业务流程，引导用户理清复杂、模糊问题，然后直接清晰地回复问题;

3、数据留存量低且价值难以被有效利用，对话机器人可对语音文本对话数据进行智能分析与质检，帮助企业深度挖掘数据价值。

行业发展总览：高速扩张后将渐趋稳定

对话机器人赛道从2015年开始快速升温，在2018年融资事件数量达到峰值，单年融资事件达53起，而后进入平稳发展阶段。2020年，该行业市场规模为27.1亿元，预计在2025年将达到98.5亿元，整体呈持续上升态势。从增长曲线来看，对话机器人行业的市场规模在近几年会迎来较快速的扩张，但在达到一定体量后将步入稳定增长。

▲对话机器人产业链及产业图谱，竹间智能可提供整体解决方案

具体而言，研究报告将对话机器人产品的应用行业分为金融、运营商、互联网、政务 和其他这五大类别。金融行业是对话机器人产品应用落地最快的领域，2020年金融领域对话机器人市场规模达到8.66亿元，占比32%;互联网领域则受2020年新冠疫情影响，增加了大量远程无接触沟通的需求，因此对话机器人产品规模大幅上涨，达到6亿元;从业务增长性来看，政务领域及其他领域在2021-2025五年CAGR(复合年均增长率)超过20%，对话机器人产品渗透率有望持续抬升。值得一提的是，金融、政务和互联网都是竹间智能的主攻领域，至今已有数百家相关企业及机构受惠于我们专业的产品和服务，其中不乏高知名度的业界巨头。

▲2019-2025年中国对话机器人在主要行业领域的应用规模

再从行业竞争格局来看，经过多年摸索和转变，参与企业的类型逐渐丰富，厂商以语音能力、语义能力、平台能力、标准化产品、垂类场景的策略切入市场，在成长历程中，不一样的策略又趋于融合。竹间智能精通NLP技术，聚焦语义理解，构建出独树一帜的标准化产品，在大量垂直场景中都完成了商业落地。

情感智能兴起：让机器人更有“温度”

当谈及行业发展策略时，艾瑞咨询将“情感智能”这一概念郑重推到了台前。研究报告认为，情感作为信息交互的重要通道，成为对话机器人厂商拉高产品价值的落脚点。因其不同种族年龄性别的表达特异性、高质量样本数据需求性、情感标注主观性的特点在对话机器人领域中高高筑起应用门槛。

如今，情感智能仍处于发展初期阶段，当前的对话机器人可理解和应对“有限”的情感，以多层语义分析为主。未来将进一步整合来自视觉、语音等多模态信息，利用上下文理解与数据经验积累，充分理解、记忆、预测和应对客户的情绪。而在达到情感应用、情感表达等“真正拟人化”的情绪交互方面仍然有待进步。

人工智能领域先驱、MIT教授马文·明斯基其实早有论断：如果机器不能够很好地模拟情感，那么人类可能永远也不会觉得机器具有智能。对于竹间智能来说，“情感”绝非用来锦上添花，而是安身立命之本。公司自创立以来，便一直专注于情感计算，处于该赛道的第一梯队，保持着强劲的竞争力。

竹间智能将情感计算与其他核心技术组合搭配，融入自己的核心平台化产品中，为对话机器人、虚拟数字人、智能助手等多元应用赋予情感认知能力，使它们可识别用户情绪，替代人工进行贴心回复，或辅助人工完成安抚和引导，施以关怀，提升用户体验。我们不但为聊天、客服、车载等场景预置情感理解模型，还会根据特定行业的场景来训练匹配的情感模型。而且，在长文本NLP中，我们也引入了情感分析，以判断文本的感情色彩，比如在Gemini VOC中分辨大量用户的评论是正面、负面还是中性倾向。

无独有偶，在不久前落幕的2021世界人工智能大会上，竹间智能邀请到复旦大学计算机学院教授黄萱菁发表了《情感计算：创新与挑战》的主题演讲。黄教授总结道：“文本情感计算不仅仅具有重大的社会经济价值，可以用于电子商务，它也具有很重要的社会效益，我们不仅可以进行舆情分析，也可以进行抑郁症的引导，所以是非常有潜力的方向，我们也非常高兴地看到竹间智能主打认知智能。”

随着跨语言语音识别、语音算法合成、语义理解的复合数据标注能力不断增强，随着人工智能与5G、虚拟现实等前沿技术交融演变，对话机器人行业一定还会遇到新的机遇和挑战，你我一起，翘首以盼。竹间智能深信，情感智能可让企业获得无限可能。