对话式 AI 这个词听起来或许稍显陌生，但实际上对话式 AI 的应用已经逐渐渗透至人们生活中的方方面面了。无论是智能手机中名为 Siri、小爱、小艺的语音助手，还是置于客厅、卧室的智能音箱，亦或是车辆上的智能车载产品，这些产品之所以能够实现语音操作，背后离不开对话式 AI 的应用。

除了上述我们所熟知的消费级场景之外，对话式 AI 在企业级场景的应用也是颇为广泛，比如客服、营销、培训等场景。而随着对话式 AI 市场的不断扩大，行业竞争也愈发如火如荼了。

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对话式 AI 迈入新阶段

在一众人工智能产品中，对话式 AI 应该是最早实现规模化落地的。而对话式 AI 产品之所以能够跑在其他人工智能产品前面，则与多方面的因素有关。

从技术层面来看，相关技术的日渐成熟，为对话式 AI 迈入发展新阶段提供了底层支持。什么是对话式 AI 呢?通俗来讲，机器将接收到的用户语音转化为文本，继而理解文本的含义，然后根据语义生成最佳回答，最后将文本转化为语音模式回复用户。

而在人机语音交互这一过程中，先后应用了语音识别技术(ASR)、自然语言处理技术(NLP)、语音合成技术(TTS)、机器学习等技术。随着人工智能技术的不断迭代升级以及支撑对话式 AI 产品运行的底层技术的发展突破，对话式 AI 产品的功能、语音识别准确度、智能回答准确性也得以不断完善，对话式 AI 也实现了稳步发展。

AI步入“深水区”

如今，人工智能几乎无处不在，我们面临的主要问题也已经从“有无AI”转为“AI到底好不好用”?

AI应用一般分为两类。“AI+”，聚焦于人工智能本身所衍生出的系列应用，主要包括视觉和听觉的感知交互，如视频的分析理解、人脸识别技术以及智能音箱等语音交互产品。“+AI”，即垂直的行业领域在业务范围内嵌套AI相关的应用，目前在工业、教育等民生相关领域中，人工智能都发挥着越来越重要的作用。

无论是“AI+”还是“+AI”，目前人工智能所发挥的作用更侧重于对人的感知系统进行模拟和交互。比如在工业领域中，应用较广的是瑕疵品的识别、工控系统的智能操控等，其背后的技术原理主要涉及的还是统计相关理论以及计算机视觉类应用。

“原来AI只要做出来就可以，现在要求必须得做好。”王蕴韬认为，AI的商业赋能已经进入“深水区”，想要做好AI，需要AI与垂直行业的专家双方配合，前者在技术方面持续跟进，后者也要不断对其解释自身行业领域的业务逻辑。

王蕴韬指出，LaMDA等人工智能系统之所以具备如此强大的功能，背后离不开预训练大模型技术的赋能。预训练大模型，可以简单理解为“踩在前人的肩膀上，一步步前行”。初始阶段，人工智能的模型都是小模型，训练需要从0开始，但后面的任务可以直接利用前面任务训练好的模型和数据作为基础。

2019年，科大讯飞在业界率先推出AI学习机，最核心的突破是通过人工智能技术和规模化应用的教育大数据，打造出一套系统性创新的AI学习方案，节省孩子学习时间、提升学习效率和效果。

2021年，科大讯飞首次提出“能对学情做分析、能对学习做推荐、能对语言做提升、能以成效促信心和阳光绿色能守护”的AI学习机4+1标准，宣告学习机正式进入人工智能时代。

6月29日，科大讯飞召开AI学习机新品发布会，对AI学习机4+1标准下的16项核心功能进行升级并新增多项功能，其中包含全新优化的学情诊断报告、新增瑞恩熊AI英语板块、开放AI学习计划功能等，以“硬核技术”彰显“软实力”。

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