对话机器人是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。

　　对话机器人以文本、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。

　　受益于人工智能的技术突破和产品落地，对线年融资事件数量达到峰值，而后进入平稳发展阶段。

　　对线亿元，预计在2025年将达到98.5亿元。从增长曲线来看，对话机器人行业的市场规模在近几年会有较快增长，在达到一定体量后步入稳定增长，2019-2025年CAGR=39%。

　　从行业竞争格局来看，参与企业类型丰富，厂商以语音能力、语义能力、平台能力、标准化产品、垂类场景等策略切入市场，在发展中策略又趋于融合。

　　主要形式实现由文本、语音到多模态的产品拓展文。本机器人是对话机器人最初的产品形态，应用于在线客服领域，辅助或替代人工进行多接入渠道的在线接待。

　　而后结合智能语音技术，对话机器人孵化出语音机器人产品形式，辅助替代真人接听和拨打电话，并以原有问答接待为基础，延展出回访、通知和营销等功能。

　　多模态数字人则是继语音机器人之后的再一次产品形式升级。在文字和语音基础上，融合计算机视觉和多模态模型等技术，加入虚拟人形态，使人与机器的交互更加自然真实。

　　另外，对话机器人还可与人工服务结合，以赋能人工服务的产品形式，为人工客服提供智能质检、坐席辅助和智能助手等功能。

　　语音技术主要分为语音识别、语音合成和声纹识别三类。在人机对话流程中，语音识别和语音合成技术支撑着对话内容从语音到文本、从文本到语音的相互转换。

　　声纹识别为通过声音判别说话人身份的技术，可广泛应用在金融公安等领域以提升业务及系统安全性。全双工是实时的、双向的语音信息交互技术。

　　对比于原来人机交互时语音流必须错开的对话状态，全双工技术更加模拟人类的交谈过程，即人与机器均可以同时说话，机器在与用户交谈时可以边听边想，实时生成回应并控制对话节奏。目前，多家语音厂商在持续投入全双工语音技术的研发。

　　语音识别 ASR：语 音 识 别 通 常 称 为 自 动 语 音 识 别 ， 即Automatic Speech Recognition，缩写为ASR，主要是将人类语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入，一般都是可以理解的文本内容，也有可能是二进制编码或者字符序列。

　　语音合成 TTS：语音合成，即Text-To-Speech，缩写为TTS，主要是将文字转化为声音。

　　随着技术的不断突破，语音合成出来的声音不再顿挫冰冷，有情绪、个性化的TTS成为热点。

　　声纹识别：声纹识别成为对话机器人的语音技术热点，利用计算机系统自动完成说话人身份识别的技术，可广泛应用于金融、公安、检察院、法院、国安领域，核实人员身份，提高业务及系统安全性。

　　按照对话机器人产品的业务模式（软件、硬件、服务）划分以及受益方（外部采购与内部消化）划分展示其市场规模。

　　对话机器人市场产值主要集中在软件服务部分，即SaaS服务和定制化解决方案中的软件算法部分，2020年占比达到69.6%，专家驻场提供开发服务的服务产品产值占比则达到29.6%。

　　需求对话机器人服务的金融、零售头部客户部分具备自研或技术输出能力，2020年通过内部消化消耗的市场规模占比达到6.6%。

　　思必驰推出的针对企业智能服务的定制平台——会话精灵，提供虚拟机器人的在线定制服务。

　　基于思必驰推出的启发式对话技术和复杂结构知识管理技术，帮助企业快速定制专属服务助手；通过复杂知识沉淀和管理，适当引导用户关注，帮助用户获取更清晰准确的信息。

　　思必驰会话精灵智能服务chatbot解决方案现已为顺丰、重庆农商行、广西人社厅、上海交通大学、碧桂园等多行业领先企业提供个性化的对话机器人定制服务。

　　竹间智能以独特的情感计算、自然语言处理、深度学习、知识工程、文本处理等人工智能技术为基础，将AI能力整合到企业业务中，为企业提供智能化转型变革。

　　竹间2021新版机器人平台中内置了竹间自研的27个NLP及AI能力模块，自动化的机器学习平台帮助机器人持续强化，在成熟的对话式交互短文本NLP能力之上，结合机器阅读和知识工程的长文本NLP，使机器人能够处理繁琐且需要大量知识储备的业务，自动化业务流程处理能力打通知识管理与应用交互，涵盖金融、企业、政务、制造、医疗、IoT等企业服务大多数场景需求，根据客户需求提供全自动化智能服务，或人机协同辅助。

　　京东智能客服·言犀以人工智能技术驱动，从文字及语音形式到多模态交互，从对话智能到情感智能，目前已涵盖“在线咨询机器人”，“语音外呼”、“语音导航”、“语音应答”、“数字人”、远程银行“数字柜员”等在内的产品及服务矩阵。

　　言犀聚焦体验、效率与转化，精准理解顾客意图并以拟人的方式高效解决用户实际问题，不仅为京东数亿用户提供智能化咨询服务，还为政务、金融、零售、教育等行业提供以用户为中心的、涵盖客户服务/营销导购/流程自动化的整体智能化解决方案。

　　从需求侧来看，大型企业对于对话机器人产品的自研趋势明显。艾瑞测算，2020年对话机器人产品中通过内部消化消耗的市场规模占比达到6.6%，预计2025年该比例将提升至7.7%。现阶段，大型企业在自建AI应用时普遍会在底层架构或模型开发等环节遇到阻碍。

　　未来，随着企业智能化转型的逐步成熟及人工智能产业应用开发、算力、数据服务等基础层资源的逐步完善，企业AI自研能力将得到有效提升。产业化发展表现领先的对话机器人产品或成为企业人工智能自研的首要试验田。

　　Nuance(NASDAQ: NUAN)通讯公司与IBM (NYSE: IBM)司日前宣布，双方最近达成了一个为期五年的合作研发计划，将共同开发下一代自然语音技术。此次合作项目，将由Nuance和IBM双方共同开展研发，希望通过共同的努力扩大语音技术在全球的应用，同时，在设计、使用性以及技术卓越性等方面建立新的行业标准。 IBM与Nuance公司长期以来专注于语音技术的开发，为创造并促进更多有意义的人机以及人与人之间的沟通互动。不管是商业用户还是个人用户都能够很轻松的利用语音技术进行自然且直观的交流与互动。IBM与Nuance都希望能够进一步完善这个市场庞大的语音界面解决方案，增进人与人之间的互动，不管在汽车、家居、

　　随着人工智能产品越来越多地被运用到日常生活，智能机器人也逐步进入了各行业前瞻者的视野，即将开启随科技发展而腾飞的阶段。 temi是一家总部位于创新国度以色列的国际化高科技公司，专注于消费类智能机器人的研发，生产和销售，在机器人和室内导航技术方面处于国际领先水平，是一款真正智能的移动机器人助手，定位于家庭服务和各种商业应用场景。其首款中文版机器人在中国于今年9月20日上市。目前，temi已经在正式进入了包括美国，新加坡，日本，韩国，东南亚诸国等在内的全球32个国家和地区。 借助于团队多年的技术积累和面向全球供应的规模化生产，temi机器人以优秀的品质和平易近人的价格给服务类机器人市场带来了一股超强的冲击力。其搭载的安卓开放平台，让

　　对话机器人是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。 对话机器人以文本、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。 智能赛道持续发热 受益于人工智能的技术突破和产品落地，对线年融资事件数量达到峰值，而后进入平稳发展阶段。 对线亿元，预计在2025年将达到98.5亿元。从增长曲线来看，对话机器人行业的市场规模在近几年会有较快增长，在达到一定体量后步入稳定增长，2019-2025年CAGR=39%。 从行业竞争格局来看，参与企业类型丰富

　　行业发展的内因 /

　　大阪大学智能机器人研究所石黑浩教授表示，他认为语言学习、智能对话会引爆机器人应用。 他认为，现在在智能终端上用手输入语言是非常不自然的现象，通过语言学习，机器交互会引爆机器人在全球范围内的应用。他认为如果对比PC或者智能手机的发展，机器人在恰当的时机完全能够在3－5年内爆发。 石黑浩认为，在不远的未来可以建立起一个机器人社会，由不同类型的机器人来组成机器人社会，包括机械化的机器人到仿人机器人。 他认为打造模仿人的机器人的原因是可以在与人交互时更加顺畅，因为人类的大脑是可以识别人类。如果有足够强大的技术能够模仿人和人的智能，并能够开发出与人很相似的机器和人非常相似的界面，这就可以打造出跟人非常相似

　　据权威研究机构Gartner预计，到2012年时，在全球财富1000强中，会有80%的企业通过不同方式使用“云计算”服务。对于我们来说，这是一朵越飘越近的“云”，甚至可以看成我们实现未来互联网梦想的第一步。 “云服务”是用户将数据通过互联网上传到云端的服务器上进行计算、存储、识别、筛选、读取，再返回到用户的网页界面，反映出用户所需要数据的服务。在推出多个“云服务”应用之后，捷通华声公司即将携手天行公司推出语音、手写“云服务”平台，将自主研发的语音、手写等智能人机交互技术全面应用到天行平台上，为广大用户带来更加快捷，方便，准确的云服务。 语音、手写“云服务”平台将改变现有手机等终端用户在移动互联网的交流方式，以

　　当语音识别技术应用到计算机桌面的时候，这看起来似乎是一个好主意。但是，对于大多数人来说，语音识别还不能取代键盘和鼠标。现在，语音技术正用于一个全新的环境：手机。语音识别技术在手机中的应用将进一步推动这种技术向新的方向发展和应用。这是语音识别技术在台式电脑应用中从来没有涉足的方向。     IBM今年将纪念其创建100周年。IBM在60年代初期创建了一个名为“Shoebox”的试验性的语音识别系统。这个系统解决了口语算法问题。语音识别技术是在50年代作为一项早期的技术第一次出现的，当时主要是由于好奇。在60年代初，IBM的“Shoebox”设备能够识别出16个口语单词并且能够回答简单的数学问题，如“3 + 4 =?”。

　　1 引言 从20世纪50年代开始对语音识别的研究开始，经过几十年的发展已经达到一定的高度，有的已经从实验室走向市场，如一些玩具、某些部门密码语音输入等，随着DSP和专用集成电路技术的发展，快速傅立叶变换以及近来 嵌入式 操作系统的研究，使得特定人识别尤其是计算量小的特定人识别成为可能。因此，对特定人语音识别技术在汽车控制上的应用的研究是很有前途的。 2 特定人语音识别的方法 目前，常用的说话人识别方法有模板匹配法、统计建模法、联接主义法(即人工神经网络实现)。考虑到数据量、实时性以及识别率的问题，笔者采用基于矢量量化和隐马尔可夫模型(HMM)相结合的方法。 说话人识别的系统主要由语音特征矢量提取单元(前端处

　　在汽车控制上的应用 /

　　新浪科技讯 北京时间8月1日消息，本周一，Facebook收购了创业公司Ozlo，该公司为Android、iOS开发虚拟助手App。交易条款没有披露。 Ozlo去年推出，它开发的助手工具独立于其它助手App存在，包括谷歌Allo、Facebook Messenger和微软Skype。Ozlo可以向用户提供食谱，指示附近餐馆，给出电影上映时间，还能提供其它服务。Ozlo并不流行，在Android平台上App只安装了500-1000次。 收购之后，Ozlo的大部分员工会加入Facebook，他们将为Facebook Messenger团队工作。原来公司开发的App及其它产品将会慢慢降级。 Ozlo于20

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