科技云报到原创。
2030年，一位老人对家庭机器人说：“我想念年轻时在西湖划船的日子。”AI不仅能调出当年的老照片，还能结合实时天气与老人健康数据，规划一场安全舒适的怀旧之旅，并同步预约无人游船。当机器对人类产生“主动关怀”，标志着AI从工具进化为“生活伴侣”。
从医疗问诊到教育辅导，从客户服务到城市治理，对话式AI正在突破虚拟与现实的边界，成为推动社会升级的“超级接口”。而这场变革的核心，正是“人话”背后的大模型进化逻辑。
重塑人与机器交互模式
在计算机科学的早期阶段，研究人员就开始尝试构建能够进行基本对话的机器。然而，由于计算能力有限，早期的交流机器往往只能执行预定的对话脚本，无法真正理解和生成自然语言。
20世纪60年代，技术史上第一个被引用的聊天机器人是ELIZA，它于1966年由麻省理工学院的Joseph Weizenbaum开发，旨在模仿心理治疗师的语言模式，可以与人类用户进行简单的对话。它是聊天机器人的首批示例之一，为开发更高级的对话式AI系统奠定了基础。这些早期的聊天机器人相对简单，只能处理有限数量的预编程响应。
随着自然语言处理、自然语言理解等技术的出现，计算机开始能够更好地理解和分析人类语言，聊天机器人发展成为更高级的对话式AI系统。20世纪80年代，基于规则的方法和统计模型逐渐成为主流，这使得系统能够更准确地理解用户的输入，同时能够以更自然、更直观的方式理解和回应人类的语言，甚至可以进行更具互动性的对话。
进入21世纪，基于 学习的聊天机器人成为对话式AI的焦点。著名的开放式AI模型如GPT-3，具备了生成自然语言对话的能力。这些模型能够进行广泛的对话，从回答问题到讲述故事，甚至创造诗歌和音乐。智能语音助手如Apple的Siri、Google的Google Assistant等开始兴起，能够识别语音指令并提供有用的信息。
对话式AI将人工智能、自然语言处理和对话式用户界面结合在一起，可以识别不同的语言以及意图、文本和语音语义、消息类型（公共或私人）、电子邮件数据和其他信息，为客户提供无缝和智能的呼叫路由体验。
更重要的是，对话式AI技术可以通过对话式交互式语音响应（IVR）理解自然语音和意想不到的短语以及上下文。他们甚至可以表现出情感和口音，以更好地与客户互动并做出回应。
今天，对话式AI系统被用于大量不同的环境中，远非它们在早期仅限于增强的常见问题解答功能，他们正在为彻底改变人们与数字世界的交互方式。通过不断优化的算法和模型，对话式AI系统已经能够处理多种语言和方言，并在嘈杂的环境下也能保持高准确率。这使得对话式AI系统在医疗、教育、客服等领域的应用前景广阔。例如，在医疗领域，医生可以通过对话式AI技术快速记录病历，减少手动输入的时间。在教育领域，对话式AI技术可以帮助学生进行发音训练，提高学习效果。
此外，对话式AI技术使企业能够保持全天候的客户服务，无缝处理咨询、安排预约和处理交易。这有效地消除了传统营业时间的限制，确保了持续的在线可用性，与过去的局限性形成鲜明对比。
对于消费者而言，对话式AI将成为与AI交互的主要模式，这种交互可能表现为随时可用的伴侣或导师，或者通过使语言学习等服务更广泛地可用。
比尔·盖茨曾撰文指出，AI将在未来五年里彻底改变我们使用计算机的方式。在他的畅想中，用户只需用自然语言告知自己的需求，计算机就会自动跨越不同软件程序完成任务，让每个人都能拥有的“远远超出当今技术的AI驱动个人助理”。
让大模型“能说会道”的关键路径
从场景角度来看，多场景的应用加速了对话式AI产品的落地。具体来看，对话式AI产品的应用场景可以分为两大类：一类是消费级场景，另一类是企业级场景。在两大服务场景下又可划分出诸多细分场景，比如消费级场景包括语音助手、智能车载、智能穿戴、智能家居等领域；在企业级场景，对话式AI产品已经逐渐渗透至营销、客服外呼等多种场景。在此背景下，对话式AI产品落地速度加快。
从需求方面来看，需求端的持续增长，成为了对话式AI行业发展的重要驱动力。场景的拓展是对话式AI蓬勃发展的一方面原因，消费级和企业级场景需求的双重爆发，也对对话式AI的发展起到了促进作用。随着数字经济的发展，人工智能逐渐深入千行百业，同行业的联系也愈发紧密，行业、企业不仅加快了数字化转型的脚步，也在朝着智能化方面升级。
在生成式AI的浪潮下，行业普遍认为多模态大模型是实现AGI的必经之路。毕竟一问一答文本输入的机械方式，远不如文本、图片、语音互动来得真实、自然和智能。
随着大模型从文本走向多模态交互，多模态模型架构和训练范式变化不大，提升主要依赖数据质量和数量。实现多模态交互的关键在于将不同模态信息转化到同一语境，目前ASR（自动语音识别）技术的发展有助于实现这一点。
但要让交互体验更好，还需提升模型推理速度，解决如多角色长短期记忆、区分角色等工程化问题，同时也要应对不同模态交互中的复杂情况，如语音语义差异、视频处理等。
如何更好将对话式AI技术与应用场景进行无缝对接，实现技术与场景融合带来的“乘数效应”，是企业需要思考的重要问题。
比如近期声网就发布了对话式AI引擎，凭借650ms超低延时响应、优雅打断、全模型适配等五大能力，对话式AI引擎可支持任意文本大模型快速升级为“能说会道”的对话式多模态大模型。
开发者可以快速部署智能助手、虚拟陪伴、口语陪练、智能客服、智能硬件等对话式AI场景。例如智能助手场景可以通过自然语言交互，帮助人们进行日程管理、信息查询和任务执行，提升生活便利性，并提高工作效率。
通过将对话式AI引擎嵌入进智能硬件，还能实现语音控制、智能看护、智能陪伴和个性化服务，将智能设备升级为智能硬件体。适用于AI玩具、AI教育硬件、AI陪伴设备、家居语音助手、穿戴设备个人助手等多种应用场景。
不可否认，即便是进入新的发展阶段，对话式AI也仍受难题桎梏。
相较于之前，支撑对话式AI产品的底层技术已经实现了长足进步，却也并非尽善尽美。以对话式AI应用最为广泛的智能客服领域为例，虽然智能客服的应用能够在较大程度上解放人工客服压力，但受技术因素影响，智能客服的智能化程度仍然较为有限。据艾媒咨询数据显示，智能客服问题解决能力的受认可度不容乐观，有超过半数的用户（57.9%）指出，智能客服只帮助他们解决较少问题甚至没有解决任何问题。
同时，语音情绪的识别也是一大难题。众所周知，人类的语音表达是带有情绪色彩的，即便是完全相同的一句话，但由于表达者情绪的不同，语句所表达的含义也不尽相同。虽然当前的对话式AI产品已经能够根据上下文理解语义，并且给出最佳应答，但在情绪的感知方面，对话式AI还是逊色于真人服务者。倘若语音情绪的识别无法突破，也将影响对话式AI的落地应用。
另外，对话式AI产品逐渐趋同，同质化竞争加剧。虽然行业发展速度加快，但同样也会滋生产品同质化问题，而产品趋同也会降低对话式AI厂商的差异性，从而加剧对话AI厂商的竞争难度。从长远角度来看，对话式厂商打造差异化产品势在必行。
即将发生的AI新故事
可以预见，未来的对话式AI将不仅仅局限于语言交互，而是会与视觉、听觉、触觉等多种模态 融合。例如，在智能家居场景中，用户除了通过语音与智能设备交流，还可以通过手势、面部表情等方式进行交互。智能设备能够综合多种模态信息，更准确地理解用户意图，提供更自然、便捷的服务。
想象一下，当你走进家门，智能助手不仅能听到你说 “有点热”，还能通过摄像头观察到你微微出汗的状态，然后自动调整空调温度，为你创造最舒适的环境。
借助强化学习技术，对话式AI能够在与用户的不断交互中持续学习和优化策略。它可以根据用户的反馈和行为，自动调整对话方式和回答内容，以提供更好的服务体验。而且，随着自适应能力的增强，对话式AI能够更好地适应不同用户的需求和习惯，在不同场景下都能灵活应对，不断提升自身的智能水平和服务质量。
不同行业对于对话式AI的需求存在差异，未来将出现更多针对特定行业的定制化解决方案。在金融领域，对话式AI可以作为智能理财顾问，为客户提供专业的投资建议；在法律行业，能够辅助律师进行法律条文查询、案件分析等工作。通过深入了解各行业的业务流程和专业知识，定制化的对话式AI将更好地满足行业需求，推动各行业的数字化转型和智能化发展。
当大模型学会说“人话”，我们真正面临的不是技术问题，而是哲学命题：如果AI能够完美模仿人类，那么“人性”的独特性何在？或许答案在于，AI终将成为一面镜子，映照出人类对创新、伦理与存在的永恒思考。
而下一个新故事，注定由人与AI共同书写——在医院的数字诊室里、在孩子的AI导师屏前，届时，对话式AI将为人们带来超乎想象的体验，一场关于人机交互的技术进化已然开始。
【关于科技云报到】企业级IT领域Top10新媒体。聚焦云计算、人工智能、大模型、网络安全、大数据、区块链等企业级科技领域。原创文章和视频获工信部权威认可，是世界人工智能大会、数博会、国家网安周、可信云大会与全球云计算等大型活动的官方指定传播媒体之一。
免责声明：此文内容为第三方自媒体作者发布的观察或评论性文章，所有文字和图片版权归作者所有，且仅代表作者个人观点，与 无关。文章仅供读者参考，并请自行核实相关内容。投诉邮箱：editor@fromgeek.com。
免责声明：本网站内容主要来自原创、合作伙伴供稿和第三方自媒体作者投稿，凡在本网站出现的信息，均仅供参考。本网站将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性，但不保证有关资料的准确性及可靠性，读者在使用前请进一步核实，并对任何自主决定的行为负责。本网站对有关资料所引致的错误、不确或遗漏，概不负任何法律责任。任何单位或个人认为本网站中的网页或链接内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时，应及时向本网站提出书面权利通知或不实情况说明，并提供身份证明、权属证明及详细侵权或不实情况证明。本网站在收到上述法律文件后，将会依法尽快联系相关文章源头核实，沟通删除相关内容或断开相关链接。
