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隨著人工智能的不斷普及,其應用也越來越為廣泛。從最初的人臉識別到語音助手,從智能服務提升工作效率到多場景交互應用改變人類生活,人工智能交互開始應用于工業生產、政務服務、金融、教育等多個領域。不容忽視的是,智能交互的應用場景離不開5G網絡的支撐,因此隨著5G的迅速普及,智能交互的應用將迎來爆發期。

10月15日,記者從有關方面了解到,在即將到來的第六屆世界互聯網大會上,人工智能、云計算、大數據等依然是今年的熱點,而智能交互在語音、服務等多場景的應用以及5G如何開創數字經濟新時代都將成為行業關注的焦點。業內分析人士認為,未來智能交互的應用將涉及多個行業,因此每個企業都需要進行智能化升級,否則將被淘汰。

對于這一變化,浙江遠傳信息技術股份有限公司董事長徐立新表示,從目前的現狀來看,隨著萬物互聯時代的到來,未來五年人工智能將進入一個快速發展期。而就應用比較廣泛的服務領域來說,一方面企業希望通過越來越多的智能產品或服務降低人工成本,一些工作崗位將被人工智能所替代;另一方面,就是語音助手,將從單一交互的服務模式向多渠道交互整合的方向發展,內部工作人員的工作效率將會被提升。不過,智能交互的研發成本高、應用需要市場教育引導等問題,也是行業不容回避的挑戰。

智能交互應用落地多領域  逐步替代人工或成趨勢

記者注意到,第六屆世界互聯網大會將在10月20-22日于烏鎮召開,與往年相比,人工智能仍是最大熱點,而5G、金融科技、工業互聯網也備受關注。其中,5G商用將在烏鎮率先實現,而智慧化體驗項目,遠程駕駛無人車、毫米波人體安檢儀等60余個智慧化項目也將亮相大會。

作為最熱門話題的人工智能幾乎每屆互聯網大會都會被業界大佬提及,過去其應用場景更多體現在人臉識別的簡單應用。但隨著技術的不斷進步和機器學習能力的增強,智能交互的應用開始落地,場景涉及多個領域,其中包括金融、政務、能源、工業生產、農業養殖、教育、房地產等。

易觀研究中心分析師何文倩表示,智能交互是AI的一個應用方向,通過深度學習框架,提供智能語音、機器視覺技術,應用于人臉識別、語音識別、自然語言理解。在客服、智能音箱、智能翻譯等場景中應用時,人類和機器的交互過程由原來的指令、規則式轉變為有監督自動學習,甚至無監督自動學習,從原來的人類學習機器的語言,轉變為機器學習人類的表達,這種表達包括聽覺和視覺兩種形式。

其中,聽覺的應用除了智能客服和導醫導購之外,在智能音箱領域也有比較大的落地。視覺領域則是在安防和邊檢海關中實現人臉檢測識別對照、智能手機的人臉解鎖、支付領域的人臉解鎖。

在徐立新看來,智能交互在服務領域的應用更為廣泛,未來在一些行業將會替代人工,這一趨勢在客服行業表現尤為明顯。以電信和銀行為例,很多接線員都是智能機器人在服務,在服務方面也不再像以前是按照固定的路徑來讓用戶按鍵選擇所要辦理的業務,而是根據用戶直接要辦理的業務,馬上跳轉到要解決的問題。如果智能軟件不能解決直接,就會跳轉到人工服務,效率提升了很多。

她認為,從未來五年的變化趨勢來看,萬物互聯時代人工智能應用場景越來越多,對于B端用戶來說,最希望的就是減少人工成本,用更智能的設備來代替人的工作場景,這種需求變化尤已成趨勢。其次,多渠道的交互將改變過去單一的智能交互模式。

以新零售為例,消費者從電商平臺直接下單,就是B to C的直接交互。如果把這種交易技術直接與服務技術相結合,那么消費者在下單前,只要登錄帳戶,后臺工作人員就能看到其在購物過程中的喜好、過去存在的問題等,那么這就需要多渠道的交互整合。這個交互應用在服務上又叫智能助手,其會提醒坐席人員如何回答用戶的問題,這不僅僅是B to C的交互,更是提升工作效率的內部交流,是機器人與人的交互,可以使機器人更理解人類的自然語言。

研究公司Ovum預測稱,到2021年,地球上語音助手的數量會和人類一樣多,人們會越來越傾向于向語音助手尋求情感上的幫助。

記者注意到,目前除了語音、視覺方面的應用外,服務機器人也是AI交互應用的一個方向,主要應用在物業、酒店,此外在政務方面的應用也頗多。從今年世界互聯網大會的預熱情況來看,政府通過新技術提升政務效率也成為一大亮點。

據悉,在新技術應用方面,一些政府部門服務模式不斷創新,通過服務機器人來提升效率已是大勢所趨。目前浙江上城公安局等六家事業單位使用了遠傳智能服務機器人,通過智能辦事引導和分流體系、智能窗口互動評價體系等系統,搭建了智能服務平臺,服務效能得到提升。其“最多跑一次”窗口滿意度回訪結果顯示,16天時間內完成了22萬通外呼回訪,用工成本降低40%。

易觀高級分析師宋謹認為,未來智能交互將在智能客服領域大量應用,目前智能客服更多的是分擔一些簡單的問題,但隨著知識圖譜的進步,將會有更深入的應用,預計大部分的接線員將會被替代,涉及很大規模的人群。

眾巨頭布局智能交互市場 行業仍面臨眾多挑戰

正是由于智能交互已是人工智能應用的一大方向,其廣闊的前景才吸引了眾多巨頭的參與。國際企業蘋果、微軟、谷歌、亞馬遜等硅谷軟硬件巨頭及電商領軍企業紛紛入局競爭;國內企業阿里、騰訊、百度、科大訊飛、遠傳、曠視等企業也加大了在該領域的布局力度,加上AI、5G以及物聯網技術融合應用,智能交互將迅速普及,市場有望迎來爆發期。

中商產業研究院數據顯示,隨著人工智能產業的快速發展,中國人工智能產業熱度不減,企業紛紛加快布局。在人工智能企業領域分布方面,主要集中在安防、語音交互、醫療行業。上半年統計數據顯示,“AI+安防”領域的企業共有16家;語音交互的企業有10家,“AI+醫療”的企業數量為10家,其后分別為圖像識別、金融、SLAM、自動駕駛、AI芯片、零售及機器人等領域。

值得關注的是,隨著巨頭布局的深入以及應用場景不斷擴展,2018年中國人工智能市場規模約為238.2億元,增長率達到56.6%。預計2019年,中國人工智能市場規模將近280億元。而據Research and Markets研究報告顯示,全球智能語音市場將持續顯著增長,預計到2020年,全球語音市場規模將達191.7億美元。

盡管人工智能市場巨大,但在智能交互的發展上仍然面臨著很多挑戰。徐立新認為,人才的缺乏是一大挑戰,不管技術如何進步都離不開人;其次是技術,也就是要有一個更聰明的算法,目前行業內的企業有些是自己開發,有的是利用別人的技術,原本以為按照算法造出來的“房子”是理想中的樣子,但實際往往不是。尤其是語音方面,有很多語意的理解很難標準化,至少有八到十種維度,都要把其計算出來,而不是一種算法可以解決的。

此外,研發投入的成本也比較高,需要投入大量的資金。首先是需要研究這個行業,前期的調研費用比較高;其次是研究好的產品,雖然應用的場景比較多,但是真正商業化變現卻是個漫長的過程,這個過程需要砸進很多錢。

對于目前行業的挑戰,易觀研究中心分析師何文倩認為,雖然人臉識別技術能夠達到一定的商用標準,但是在用于支付等對于魯棒性和準確率要求較高的領域,仍然存在一定的技術瓶頸。同時,自然語言理解技術能夠達到的智能化水平在圖靈測試中可能仍然不足以使其獲得流暢的體驗。

她認為,造成這一問題的原因,一方面與數據的缺乏有關系,目前的深度學習框架需要大量數據哺育模型,提升準確度。以準確性和魯棒性較高的3D視覺為例,目前的3D人臉圖像數據不足,影響了該技術的大規模推廣;另外一方面,AI落地的成本是一大影響因素,無論是視覺還是語音,都涉及到傳感器、處理器、服務器等硬件設備以及目前最緊缺的AI人才。在相對粗獷和原始的實現效果下,對應相對較高的成本,對企業來說,選擇智能交互產品的風險和成本可能會阻礙他們去嘗試。

然而與技術和投入成本相比,徐立新認為,市場需要教育引導,由于B端客戶對服務需求標準的提高,AI智能交互服務輸出需要符合市場的變化。目前在一些領域的消費主力已經由70后、80后慢慢轉到90后、00后,他們對服務的感知發生了很大變化,所以在產品設計上要更符合這批消費者的需求,比如更能展示個性,互動性更強、注重消費體驗等等;而對企業來說,因為市場需求發生了變化,內部對應的服務群體也要隨之發生變化。

業內人士表示,目前大部分場景中智能交互方式的轉變往往依靠AI公司輸出自身的AI技術給到企業或者主體,幫助他們實現某個交互環節的智能化。這就需要AI公司更了解B端市場的需求和變化,甚至比B端更了解C端用戶的變化,并且加以引導。在技術研發和戰略調整上要跟上行業的趨勢,否則很快會被淘汰出局。

5G助推B端智能交互應用提速  資本青睞獨角獸企業

盡管智能交互發展面臨著不少挑戰,但是5G時代的到來使得智能交互在B端的應用速度加快。

宋謹認為,語音交互最大的發展機會在消費類IOT設備,以及B端?,F在比較肯定的一個趨勢是5G將會推動IOT設備的大發展,智能音箱、服務機器人、智能汽車、智能眼鏡、智能耳機都是語音交互最有潛力的應用設備。智能音箱是語音交互最佳的應用范例,2019年上半年在中國的增長超過200%;而汽車廠商也正在爭取打造全車語音交互;智能眼鏡、智能耳機的佩戴屬性,語音的隔空操作也比觸控更為便捷。

而徐立新認為,未來智能交互的應用可以體現在各行各業的服務上,智能交互服務將成為一大趨勢。在她看來,每個行業在服務的提升上都可以有深入研究應用的空間。以抽油煙機為例,可以把其當成一個智能機器人,進入廚房后把想做的菜譜說出來,抽油煙機就會告訴你如何做這道菜,當你打開冰箱時發現這道菜的食材不足,給抽油煙機下道指令,就會自動下單,十分鐘后就會有新鮮的食材送到家。

未來的發展趨勢就是某些服務環節的產品將在滿足日常服務之外,更智能、更懂消費者。但這帶來的難題也不小,需要有更多的合作伙伴參與到這樣一個合作平臺上來。仍以抽油煙機為例,至少需要植入一塊芯片讓機器人能讀懂這個菜單,而菜單如何與AI技術提供方后臺的客服中心互動,以及如何掌握所使用家庭成員的大數據、偏好等,都需要整個鏈條每個環節的專業支持。因此AI企業在輸出技術時必須要建立生態圈,通過建立自己的智能中臺,把所有數據匯集到這一平臺上來,不僅AI企業可以使用,還可以供整個生態圈的合作伙伴使用,這樣才能使智能交互應用于多個場景,商業模式才會真正落地。

在徐立新看來,資本市場對在to B端已經做到一定規模的AI技術服務公司比較看好,因為盈利模式相對于互聯網公司更為清晰,目前隨著這一市場的快速發展,資本已經開始加大布局力度。而對于這一行業初創公司來說,資本更趨于理性,早期項目融資難度增加,這需要新進入的企業有清晰的盈利模式和技術實力,因此服務技術底層的搭建對這類初創公司來說更重要。

鯨準洞見數據顯示,在其收錄的2717個人工智能項目中,2018-2019上半年共658個項目成功融資,總額約為886億人民幣。從融資輪次上看,2018-2019上半年B輪及以后融資事件數量占人工智能總融資事件數量的24%左右,與 2017年的15%相比顯著增加。從分布領域看,大額融資集中分布于計算機視覺、機器人、芯片、自動駕駛等核心技術廠商,各細分領域頭部獨角獸融資熱度不減。

對于智能交互未來的發展,何文倩表示,首先是看好AI交互方式的發展,上下游供應鏈的完善將會豐富供給、降低成本;其次,AI開放平臺,尤其是自動化深度學習平臺將會極大降低AI應用的技術門檻,隨之降低人力成本;最后在AI的逐步落地過程中,數據量的增大也會不斷優化AI落地的效果,智能交互將越來越原生化,逐步代替現有的交互方式,顛覆現有的產業形態。

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