现状产品形态：纯软件产品：借助其他平台交互，多为辅助解决特定问题或闲聊陪伴，如个人助理产品Siri、Cortana，智能客服小i机器人，闲聊产品微软小冰，微信琥珀，助手类产品阿里小蜜等。软硬件结合产品：基于特定硬件开发，如聊天机器人公子小白、天猫精灵、小爱同学、亚马逊Echo等；带触摸屏的聊天机器人小度在家、腾讯叮当智能屏音箱等；可移动或做特定动作的优必选悟空机器人、日本软银的Pepper等。产品功能：闲聊：大部分自然语言交互产品具备，包括客观话题讨论和主观情感表达，微软小冰是中文闲聊交互效果较好的产品之一。问答：具备儿童教育功能的产品多支持，如百科知识问答、课本问答等，代表产品有公子小白、小米音箱等，通过建立相关知识库，用自然语言处理技术交互。对话：部分产品尤其是个人助理类支持基于特定任务和目的的多轮对话，如为用户预订机票、预订咖啡等，2018年谷歌开发者大会上谷歌语音助手展示了预约餐厅、理发店等功能。应用场景：2B端：应用广泛，医疗领域可作医生诊疗辅助，金融领域提供自然语言问答使机器人客服更友好，车载领域可解放驾驶员双手进行车内设备控制。2C端：有大量娱乐化、儿童教育和情感陪伴产品，满足从儿童到青年到老年看护的不同需求，结合物联网和语音交互，智能家居互连发展良好。2G端：政务领域可解决政策梳理、智能搜索等问题，安全领域可结合大数据发现潜在安全隐患。技术：感知智能：深度学习发展使包括人脸识别、语音识别、声纹识别、情绪识别等多项技术突破人类最好效果。检索型交互：大多数产品采用，核心是问答数据库建立和更精准检索方法，词嵌入方法因可匹配语义相关句子受青睐。深度学习和自然语言处理：在深度学习支持下取得长足进步，如语言模型方面，BERT出现后半年左右，GPT - 2刷新大量任务基线标准。数据：大数据时代提供海量数据，但领域内数据搜集代价高，免费互联网数据质量参差不齐，需大量预处理。人才：打造产品需不同领域人才，技术人员背景包括自然语言处理、数据库和大数据、知识图谱、机器学习等，落地需大量工程人员配合，产品端需有技术能力的产品经理。趋势产品形态：目前多数产品仅能语音交互且功能局限，不具备认知能力。下一代范式是虚拟生命，用人工智能技术模拟生命主要特征，以多形态和多模态交互，具备强大感知和认知能力，实现自我认知和自我进化，如狗尾草智能科技的“琥珀·虚颜”、日本LINE子公司的Gatebox。但多模态识别和认知技术融合中，响应速度、识别率、算法判断需提升。产品功能：支持更复杂的问答交互：通过构建知识图谱，进行多源融合，支持推理和联想，逐步支持常识问答。更加自然的主动交互：牵扯对用户信息主动认知，在多模态交互中记忆用户信息并构建用户知识图谱，根据场景触发主动交互及推荐。自我认知：智能体开始拥有明确人设，如“琥珀·虚颜”中琥珀有自己生活轴和心情，通过交互改变状态。同时要注意信息统一和一致，构建特定知识图谱可解决自我矛盾回答问题。应用场景：多设备融合及信息互联是趋势，如车载领域，车载语音交互产品不仅理解驾车需求，还会根据用户信息进行精准推荐。体验感提升推动AI智能客服发展，在银行、政府办事机构等客服集中场景有广阔空间。技术：认知智能：知识图谱是实现从感知到认知跨越的基石之一，但落地困难，需进一步研究发展。生成模型：目前效果不好，难支持多轮问答，结合上下文进行多轮交互是研究重要方向。多模态技术：生理信号检测、手势识别等需进一步发展和落地，多源数据融合工程实践工作量大。数据：从数据到信息到知识的路径继续，针对领域的小数据需更精确，对人类知识梳理和整合很有必要。人才：知识图谱工程师、AI产品经理等是新兴岗位。知识图谱工程师除内部培养外，校招可关注数据库、大数据方向学生；AI产品经理可找具备良好产品感的技术人员或对技术有理解的传统互联网产品经理。