时间: 2024-11-21 01:52:25 | 作者: 激光切割产品
今天我们已可以在许多产品中看到对话机器人的影子,微软的Cortana、小冰,苹果的Siri、阿里小蜜、百度度秘、图灵机器人、助理来也、出门问问等。
但细品下来,每家的对话机器人产品都大同小异,这些对话机器人似乎都还处在很早期,用户量似乎都不大,显得都有些小众。
对线亿元,到2024年,智能对话机器人的市场规模预计将达到157亿美元;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%。
从投融资轮次来看,早期企业投融资事件(B轮及以前)最为活跃,共计146起,占比高达72.6%。
基于对话机器人赛道的多年累积发展,现已逐步跑出在语音语义等各细致划分领域见长的成熟企业。
从供给侧视角来看,追求规模化定制能力、AI技术突破和新业务增长点是目前行业内对话机器人厂商核心追求的三大商业目标;
相对于传统机器学习以数据为经验来驱动计算机模拟人类的经验决策行为不同,深度学习通过模拟人类的神经元结构来达成数据的处理和结果产出,能处理更复杂的各类数据来进行决策。
如今深度学习以自动提取特征、神经网络结构、端到端学习等优势,成为当下最热门的算法架构。
对话机器人行业基础数据服务主要涉及语音识别数据、语音合成数据与自然语言理解数据的采集与标注,应用于方言及外语种识别、多轮问答等场景。
目前,对话机器人厂商在上下文理解、多轮对话、情绪识别、模糊语义识别、意图判断、多语种识别等方面研发诉求强,从而对跨语言语音识别、语音合成算法能力和语义理解的复合数据标注等技术趋势已产生强烈需求。
顺应人工智能、5G、虚拟现实等新技术融合发展的浪潮,对话机器人可融合语义、语音、视觉等多种AI技术升级为多模态数字人。
追求规模化定制能力、AI技术突破和新业务增长点是目前行业内对话机器人厂商核心追求的三大商业目标。
现阶段,大规模的公司在自建AI应用时普遍会在底层架构或模型开发等环节遇到阻碍;再加上部分企业或对AI项目的开发经验较薄弱,最终使产品的自研进度和使用效果不及预期。
未来,随企业智能化转型的逐步成熟及AI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自研能力将得到一定效果提升。
与人类相反,智能对话机器人能在同一时间为尽可能多的客户提供解决方案。此外,它还可以全天候提供类似人类的交互,而不可能会出现任何中断。
目前的技术水平来看,90%的回答率是智能对话机器人的天花板,要想突破十分艰难,这时候就需要人类专家出马了。
投资智能对话机器人的解决方案似乎是一笔额外的支出。但从长远来看,它的功能会降低你的成本,同时以实现用户的实时对话。事实上,对企业来说非常划算。
近年来,随着语音识别和自然语言处理技术的快速的提升,运用智能客服机器人可减少相关成本和提升客户服务质量,已成为企业的共识。
由于对话机器人的交互方式原始而单一,使得机器人背后所有的计算逻辑都被隐藏,机器人能成为一个独立的桥梁连接不同场景下的服务,让用户只在一个对话场景下都能够实现交互。
对话的方式有很多,可以是打字,也可以是语音。如果是语音,那么带来的是革命性地变化。
由于对话机器人同时具有[开放域对话]和[封闭域对话]两重场景,站在用户视角来看,对话机器人意味着它更像人,而非机器。
这意味着个人或企业会更愿意像与人交流那样,同对话机器人进行对话交流。而一旦如此,个性和意识便是用户主动强加于对话机器人的标签。
同理,机器人需要有基础个性,需要极大地拉近人与机器人之间的亲密感和信任感。对话机器人的亲密感和信任感建立,也是站在“解决了需求”和“制造了惊喜”两个方面。
由于情感并非一个可具象问题,而且人的情感变化会跟着时间、环境、他人、自身思想等等因素发生明显的变化;而且情感并非连续的计算,你喜欢一个女孩子,并不代表时时刻刻与她发生情感依赖,而是通过一些关键的情感触达,来完成情感连接。
对话机器人具有社交产品的通性,原因只有一个:对话机器人的交互场景天然就是一个社交产品的交互场景。
由于对话带来的交互效率提升,使得在单个用户身上获取的流量频次呈现指数级增长,如果一般的互联网产品PV/UV是个位数的话,那么对话机器人的PV/UV至少是两位数。
从个人层面来说,To C的对话机器人产品的未来最被看好,但是它的产品路径非常曲折漫长,与过往所经历的移动互联网产品差异巨大。
可以肯定的是,对话机器人慢慢的变成了了一种业界时尚,慢慢的变多的公司试图通过这一种全新的交互形式,来优化或者升级自己产品。
对话机器人承载了全新的交互形式,可能带来了全新的产品服务体验,这种进步过去从来就没过。关键字:引用地址:国内对话机器人行业向[规模化+AI技术突破+新业务增长]迈进
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