盘点丨对话机器人行业发展内因

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，而后进入平稳发展阶段。

对话机器人行业在2019年市场规模为14.0亿元，2020年市场规模为27.1亿元，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。

对话机器人产品形式

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。

对话机器人产品核心技术：语音技术

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。

对话机器人行业市场规模

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：思必驰会话精灵为企业提供对话机器人定制平台

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：交互以上，泛NLP赋予机器人知识应用及自动化业务处理能力

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。