图灵机器人能上使能没有动作

图灵机器人[1]是以语义技术为核心驱动力的人工智能公司[2]，致力于“让机器理解世界”，产品服务包括机器人开放平台、机器人OS和场景方案。通过图灵机器人，开发者和厂商能够以高效的方式创建专属的聊天机器人、客服机器人、领域对话问答机器人、儿童/服务机器人等。[3]

图灵机器人对中文语义的理解准确率高达90%以上[4]，累计开发者及合作伙伴超60万[5]。[6]

公司名称

图灵机器人

外文名

turing

所属行业

人工智能

经营范围

家用服务机器人、商用服务机器人、儿童陪伴机器人等

公司类型

人工智能公司

产品简介开放平台功能介绍操作系统智能对话其他信息知识库生活服务技能相关团队企业荣誉TA说

产品简介

图灵机器人已为超过60[5][6]万家企业和开发者提供服务，累计响请求量超1462亿次[7][8]。在家用服务机器人、商用服务机器人、儿童陪伴机器人、智能客服系统、智能车载系统以及智能家居控制系统等软硬件领域占有绝对性优势。

图灵机器人

智能对话、知识库、技能服务是图灵机器人三大核心功能。智能对话是指，图灵机器人可赋予软硬件产品中文自然语言交互的能力；知识库是指图灵机器人用户可为机器人导入独家内容以满足个性化及商业化需要；技能服务是指，图灵机器人打包提供超500种实用生活服务技能，涵盖生活、出行、学习、金融、购物等多个领域，一站式满足用户需求。[9]

开放平台

图灵机器人开放平台是北京光年无限科技旗下的智能聊天机器人开放平台。通过图灵机器人开放平台，用户可快速构建自己的专属聊天机器人并为其添加丰富的机器人云端技能。

图灵机器人

功能介绍

图灵机器人开放平台分为四大功能，分别是Chat Bot，场景对话，NLP知识库和能力商城。[10]

1、中文聊天对话：基于图灵大脑中文语义与认知计算技术以及多年中文自然语言交互研发经验，图灵机器人具备准确、流畅、自然的中文聊天对话能力[10]

2、自定义身份属性：图灵机器人平台所提供的ChatBot支持充分的机器人一体化身份属性自定义，开发者通过平台页面对机器人的20多个常见属性进行快捷设置，打造具备个性化身份属性的ChatBot。[10]

3、情感识别引擎：图灵机器人独创情感识别与表达引擎，能够有效识别用户在聊天过程中所表现出的正-负向及显-隐性情绪，并进行有情感的回应。[10]

图灵机器人

4、多领域智能问答：图灵机器人具备强大的中文问答能力，在满足基础聊天对话的同时，满足用户100多个垂直领域的问答需求[10]

5、场景对话的功能介绍：通过场景对话模块，开发者可快速搭建满足于不同场景下业务需求的多轮上下文对话，并实现对话式交互同自有产品业务、数据库以及第三方数据源的对接，实现产品服务体验升级。[10]

6、NLP知识库的功能介绍:

NLP知识库是基于图灵中文语义认知计算技术的智能知识库模块，具有准确率高，操作简单的特点，通过该模块，平台用户及开发者可批量导入垂直领域的业务问答知识，让机器人快速实现垂直领域的问答能力。[10]

图灵机器人平台

7、能力商城的功能介绍:

能力商城是针对平台用户的一个云端服务商城，汇聚了大量免费的且具有良好体验的聊天机器人实用功能，平台用户与开发者可通过能力商城快速获取各种实用性、趣味性功能，满足用户需求。[10]

图灵机器人提供API、SDK及前端组件[10]用户可快速的选择适用的方式[10]，为产品接入图灵机器人大脑[10]，实现产品人工智能交互升级。[10]图灵机器人平台具备灵活的多场景整体解决方案[10]，满足各场景产品的多样化需求[10]。

操作系统

结合图灵机器人的较大数据积累及人工智能技术成果，2015年11月，图灵机器人针对服务机器人市场，推出了全球首个人工智能级的操作系统——Turing OS。

Turing OS

Turing OS是一款可模拟人类情感和思维模式的智能机器人操作系统，具备最接近人类的多模态人机交互能力，包括情感计算，思维强化和自学习三大引擎。[7]

Turing OS内置儿童对话功能，提供强力内容过滤机制，语言『纯净度』达9987%。[11]

2016年7月28日，在首届图灵机器人创新大会上，图灵机器人CEO俞志晨发布了Turing OS的升级版本Turing OS 15，增加了11项机器人视觉能力，在运动控制和硬件模块实现增强。[12]

智能对话

图灵机器人大脑具备强大的中文语义分析能力，可准确理解中文含义并作出回应，是最擅长聊中文的机器人大脑，赋予软硬件产品自然流畅的人机对话能力。[9]

其他信息

图灵机器人是中文语境下智能度最高的“机器人大脑”，是全球较为先进的机器人中文语言认知与计算平台，图灵机器人对中文语义理解准确率已达90%，可为智能化软硬件产品提供中文语义分析、自然语言对话、深度问答等人工智能技术服务。[4]

据了解，“图灵机器人”本身并非机器人，而是加载在机器人身上的类似于Siri的一整套语音语义系统。而在活动现场，多款安装了“图灵机器人”系统的机器人纷纷亮相。而装备了该系统的机器人已经能实现机器人足球赛和拳击赛等的动作。据介绍，接入了图灵机器人大脑机器人在联网的情况下可做到和人自如的对话，就像是真人一样。人机对话像人类一样顺畅是因为图灵机器人采用当前主流框架DeepQA深度问答、自然语言处理及语义分析等技术，从而保证了中文语义理解准确率高达90%以上，而图灵机器人自身的学习能力可让机器人每天以08%的速度在不断进步。[13]

图灵机器人

知识库

图灵机器人就像每一个人都具有其擅长的知识领域，机器人也应当有此技能。图灵机器人开放基于NLP技术的自定义知识库功能，将领先人工智能技术与用户私有知识库进行有效结合，机器人拥有者可批量导入知识库，为自己的机器人注入“独家内容”，以满足生活、商业所需。[7]

生活服务技能

为了满足不同智能化产品的需求，图灵机器人一体化集成超500种生活信息服务技能，接入图灵机器人的软硬件产品，即可实现查菜谱、查天气、查快递等功能，满足智能服务类软硬件产品需求。[14][15]

相关团队

智能机器人由CEO俞志晨带领着一批优秀的在人工智能领域有着丰富经验的年轻团队打造，平均年龄在26岁左右。[9]

公司使命：让每个人拥有专属机器人[16][9]

公司愿景：实现机器人与人类的自由对话[16][9]

价值观：造福人类。[17]

企业荣誉

2020年6月19日，图灵机器人入选《2020胡润中国猎豹企业》。[18]

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59元的“小飞侠”，为什么在图灵眼里比物联网更有价值？

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参考资料

[1]  图灵机器人召开创新大会宣布平台开发者突破23万．·  [引用日期2016-08-05]

[2]  机器人图图一言不合就在花椒喊麦，人类的你们都在玩什么．凤凰网  [引用日期2017-03-22]

[3]  图灵机器人：投资方都是产业链资源控，生产的哆啦A梦萌萌哒，其实他们的野心是人工智能开发平台．网易财经  [引用日期2017-03-20]

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AR/VR常作为孪生兄弟被相提并论，被普遍认为为应用层新技术或者说是“智能可穿戴设备”，相比人工智能相对的“算法”标签，显得不够有深度有内涵高大上，那AR和人工智能之间到底是什么关系？AR属不属于当下我们认知中的人工智能？

AR属不属于人工智能？看完本文你就懂了 AR资讯

2018年3月，上海市经济和信息化委员会公示了2018年第一批本市人工智能创新发展专项拟支持项目。“一共有19家创新企业入围，亮风台作为AR公司也入围此次支持项目”亮风台工作人员告诉青亭网，这不是AR企业第一次被划归到人工智能，但这种归类方式也并不常见。据了解此专项由经信委与市财政局联合开展，拟支持金额超过1亿。

简单梳理下AR的核心技术

AR（Augmented

Reality），是在现实世界中叠加虚拟信息，也即给现实做“增强”，这种增强可以是来自视觉、听觉乃至触觉，主要的目的均是在感官上让现实的世界和虚拟的世界融合在一起。

其中，对现实世界的认知主要体现在视觉上，这需要通过摄像机来帮助获取信息，以图像和视频的形式反馈。通过视频分析，实现对三维世界环境的感知理解，比如场景的3D结构，里面有什么物体，在空间中的什么地方。而3D交互理解的目的是告知系统要“增强”的内容。

这其中有几个关键点：

首先是3D环境理解。要理解看到的东西，主要依靠物体/场景的识别和定位技术。识别主要是用来触发AR响应，而定位则是知道在什么地方叠加AR内容。定位根据精度的不同也可以分为粗定位和细定位，粗定位就是给出一个大致的方位，比如区域和趋势。而细定位可能需要精确到点，比如3D坐标系下的XYZ坐标、物体的角度。根据应用环境的不同，两种维度的定位在AR中都有应用需求。在AR领域，常见的检测和识别任务有人脸检测、行人检测、车辆检测、手势识别、生物识别、情感识别、自然场景识别等。

在感知现实3D世界并和虚拟内容融合后，需要以一定方式将这种虚实融合信息呈现出来，这里面需要的就是AR中的第二个关键技术：显示技术，

目前大多数的AR系统采用透视式头盔显示器，这其中又分为视频透视和光学透视，其他的代表有光场技术（主要因Magic

Leap而显名）、全息投影（在科幻影视剧作品中常出现）等。

AR中的第三个关键技术在于人机交互，用以让人和叠加后的虚拟信息互动，AR追求在触摸按键之外自然的人机交互方式，比如语音、手势、姿态、人脸等，用的比较多的语音跟手势。

人工智能和AR的技术关联

在人工智能领域有几个概念常被提及，如深度学习（DL）、机器学习（ML），在学术领域包括人工智能（AI）在内几大领域均有自己的研究界限，而在普遍意义上，我们常说的是泛意的人工智能，涵括所有“让机器像人一样”的技术的应用方向。

从这张图也可以简单一窥三者的关系，深度学习是实现机器学习的一种技术方式，而机器学习是为了让机器变得智能，去达到人工智能。可以说人工智能是最终目标，而机器学习是为了实现这个目标延伸出的一个技术方向。在这其中，还有另一个重要概念为计算机视觉（CV），主要来研究如何让机器像人去“看”，是目前人工智能概念中的一个重要分支，这也是因为人类获取信息最主要的方式之一就是视觉，目前计算机视觉已经在商业市场发挥价值，比如人脸识别；自动驾驶中读取交通信号和注意行人以导航；工业机器人用来检测问题控制过程；三维环境的重建图像的处理等等。这些概念既有区分也有一定范围的重叠。

其中，2006年开始，Hinton引发的深度学习热潮开始蔓延，在一定程度上带动了AI的又一次崛起，十年中，在包括语音识别、计算机视觉、自然语言处理在内的多个领域取得重大突破，并向应用领域延伸，正发展的如火如荼。

在AR的核心技术中，3D环境理解、3D交互理解和计算机视觉、深度学习都有着紧密的联系。3D环境理解在学术界里主要对应的是计算机视觉领域，而近年来深度学习在计算机视觉中得到广泛应用。交互方面，更趋自然的交互方式如手势和语音在硬件终端的使用，得益于近几年深度学习在相关领域的突破。也可以说，深度学习在AR中应用主要在视觉关键技术。

目前，AR最常见的形式是2D扫描识别，如腾讯QQ-AR火炬活动、支付宝五福等多数AR营销中所见，用手机扫描识别图出现叠加的内容，但主要的研发方向还在3D物体识别和3D场景建模。

现实的物体是以3D形态存在的，有不同的角度和空间方位。所以一个自然的扩展就是从2D识别到3D物体识别，识别物体的类别和姿态，深度学习可以用在这里。以水果识别为例，识别不同类别的水果，并且给出定位区域，即集成了物体识别与检测的功能。

3D场景建模，从识别3D物体扩大到更大更复杂的3D区域。比如识别场景里面有哪些东西、它们的空间位置和相互关系等等，这就是3D场景建模，是AR比较核心的技术。这其中涉及目前热门的SLAM（实时定位与地图构建）。通过扫描某个场景，然后在上面叠加虚拟战场等三维虚拟内容。如果只是基于普通2D图像识别就需要有特定的，而在不可见时会识别失败。而在SLAM技术里面，即使特定平面不存在，但是空间定位依然非常精确，就是因为有周围3D环境的帮助。

这里想探讨下深度学习和SLAM技术的融合，计算机视觉大体上可以分两个流派，一种基于学习的思路，例如特征提取-特征分析-分类，目前深度学习技术在这一路线上取得了主导性的地位。另外一种路线是基于几何的视觉，从线条、边缘、3D形状推出物体的空间结构信息，代表性的技术就是SFM/SLAM。基于学习的方向上深度学习基本上一统天下，但是在基于几何视觉的领域，目前相关的进展还很少。从学术界而言，深度学习技术的研究进展可以说日新月异，而SLAM技术最新十年的进展相对较少。在国际视觉顶级会议ICCV

2015年度组织的SLAM技术专题讨论会上，基于近年深度学习在视觉其它领域的快速发展，有与会专家曾提出SLAM中采用深度学习的可能性，但是目前还没有成熟的思路。总体而言，短期内将深度学习和SLAM融合是一个值得研究的方向，长远来看联合语义和几何信息是一个非常有价值的趋势。因此，SLAM+DL值得期待。

在交互方式方面，主要的包括语音识别和手势识别，语音识别在目前已经取得了较大进展，国内如百度、科大讯飞、云知声等都是其中的佼佼者，AR公司更想突破的是手势识别的成熟商业化。

“亮风台展示过的一款基于深度学习的手势识别系统，主要定义了上下左右、顺时针、逆时针六种手势”亮风台工作人员告诉青亭网，先实现人手的检测和定位，然后通过识别相应的手势轨迹来实现对人手势的识别。虽然人脸识别等其他人工智能热门领域在AR中也有使用，但不是AR公司重要的研发方向。

以上不难看出，AR的底层技术或者说基础部分是计算机视觉以及关联领域的融合，而当下热门的深度学习和AR的结合，也是算法工程师们的努力方向。这也是AR为计算机视觉与人机交互的交叉学科，AR的基础是人工智能和计算机视觉等说法的依据。

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图：计算机视觉与AR流程关联

在去年今日头条发布的《人工智能影响力报告》中也简单统计了人工智能科学家的分布情况，这其中包括人脸识别、语音识别、机器人、AR、芯片等领域的公司与大型研发机构，高端研发人员的分布也说明了AI领域的细分方向。

那AR究竟是不是人工智能？

对AR从业者来说，理想的状态是用更智能的AR终端去取代智能手机，所以对于用户来说接触使用AR首先受影响的是内容，其次是终端，AR产业链可以粗略划分为技术提供商、智能终端研发公司，以及AR内容提供商。在这其中，AR设备提供商不可避免关注硬件技术，如底层的芯片、电池、光学镜片等，以及硬件本身的性能优化，而内容提供商更倾向于在现有技术基础上优化内容及表现。所以我们可以说AR技术提供商，或者说在底层算法研发上有一定成绩的AR公司是人工智能公司。

对公司来说，特别是创企会把底层技术转化为成熟的产品或服务，这可能是如无人机、AR智能终端、机器人等，也可能是行业解决方案，以达到商业目的，并且这已经成为在沸腾声音之后，媒体、企业以及大众对AI企业的期待和要求。近期，人工智能产业发展联盟（AIIA）出版的图书《人工智能浪潮：科技改变生活的100个前沿AI应用》将对外发布，以及涵括了目前巨头公司以及创企在商业化上的前沿成果，也直接反映了AI目前的主要商业化方向。

作为技术驱动的商业领域，无论是AR还是人工智能的其他多数方向，技术距离完全成熟还有很长的路程要走，在整个产业链逐渐繁荣，关注商业化实现的同时，也需要有更多公司机构去不断拓展技术边界，建立核心竞争力，让行业爆发更大的价值与潜力，如此，AI时代中国弯道超车当可期。

人工智能目前做不到能有情感，毕竟情感是基于生命的。

记得有一位名人说过，人是唯一会脸红的动物，机器显然不会，他们只是冰冷冷的零件组装而成的冰冷冷的一个机器而已，所以我才说，人工智能也是如此并不能具有情感。如果有的话，那也是科学家自己的意志输入进去的，或者说是那些精通电脑的输入的代码而已。就拿一个例子来说吧，前段时间闹的最火阿尔法狗，这就是这十来年最具代表的人工智能了吧！这个人工智能代表了当时的巅峰，连败世界上个个一流棋手，当时的中国选手柯洁起初是十分的不服的，最后的几次对抗皆以失败告终，。还记得最后的采访问到他问什么会输，柯洁说到我觉得我面对的它没有情感，没有一丝对于围棋的热爱，感受不到它的感情变化，即使玩的再好也不如人类棋手。

人工智能没有情感，他们有的只是CPU快速运转产生的热度，但他们还是有着冰凉的躯体，哪能和有生命的大自然里的我们相媲美，情感这东西，很难富裕给它们。

传统的人机交互，主要通过键盘、鼠标、屏幕等方式进行，只追求便利和准确，无法理解和适应人的情绪或心境。而如果缺乏这种情感理解和表达能力，就很难指望计算机具有类似人一样的智能，也很难期望人机交互做到真正的和谐与自然。由于人类之间的沟通与交流是自然而富有感情的，因此，在人机交互的过程中，人们也很自然地期望计算机具有情感能力。情感计算（Affective Computting）就是要赋予计算机类似于人一样的观察、理解和生成各种情感特征的能力，最终使计算机像人一样能进行自然、亲切和生动的交互。 有关人类情感的深入研究，早在19世纪末就进行了。然而，除了科幻小说当中，过去极少有人将“感情”和无生命的机器联系在一起。只有到了现代，随着数字信息技术的发展，人们才开始设想让机器（计算机）也具备“感情”。从感知信号中提取情感特征，分析人的情感与各种感知信号的关联，是国际上近几年刚刚兴起的研究方向（图1）。

人的情绪与心境状态的变化总是伴随着某些生理特征或行为特征的起伏，它受到所处环境、文化背景、人的个性等一系列因素的影响。要让机器处理情感，我们首先必须探讨人与人之间的交互过程。那么人是如何表达情感，又如何精确地觉察到它们的呢？人们通过一系列的面部表情、肢体动作和语音来表达情感，又通过视觉、听觉、触觉来感知情感的变化。视觉察觉则主要通过面部表情、姿态来进行；语音、音乐则是主要的听觉途径；触觉则包括对爱抚、冲击、汗液分泌、心跳等现象的处理。

情感计算研究的重点就在于通过各种传感器获取由人的情感所引起的生理及行为特征信号，建立“情感模型”，从而创建感知、识别和理解人类情感的能力，并能针对用户的情感做出智能、灵敏、友好反应的个人计算系统，缩短人机之间的距离，营造真正和谐的人机环境（图2）。 在生活中，人们很难保持一种僵硬的脸部表情，通过脸部表情来体现情感是人们常用的较自然的表现方式，其情感表现区域主要包括嘴、脸颊、眼睛、眉毛和前额等。人在表达情感时，只稍许改变一下面部的局部特征（譬如皱一下眉毛），便能反映一种心态。在1972年，著名的学者Ekman提出了脸部情感的表达方法（脸部运动编码系统FACS）。通过不同编码和运动单元的组合，即可以在脸部形成复杂的表情变化，譬如幸福、愤怒、悲伤等。该成果已经被大多数研究人员所接受，并被应用在人脸表情的自动识别与合成（图3）。

随着计算机技术的飞速发展，为了满足通信的需要，人们进一步将人脸识别和合成的工作融入到通信编码中。最典型的便是MPEG4 V2视觉标准，其中定义了3个重要的参数集：人脸定义参数、人脸内插变换和人脸动画参数。表情参数中具体数值的大小代表人激动的程度，可以组合多种表情以模拟混合表情。

在目前的人脸表情处理技术中，多侧重于对三维图像的更加细致的描述和建模。通常采用复杂的纹理和较细致的图形变换算法，达到生动的情感表达效果。在此基础上，不同的算法形成了不同水平的应用系统（图4，图5） 人的姿态一般伴随着交互过程而发生变化，它们表达着一些信息。例如手势的加强通常反映一种强调的心态，身体某一部位不停地摆动，则通常具有情绪紧张的倾向。相对于语音和人脸表情变化来说，姿态变化的规律性较难获取，但由于人的姿态变化会使表述更加生动，因而人们依然对其表示了强烈的关注。

科学家针对肢体运动，专门设计了一系列运动和身体信息捕获设备，例如运动捕获仪、数据手套、智能座椅等。国外一些著名的大学和跨国公司，例如麻省理工学院、IBM等则在这些设备的基础上构筑了智能空间。同时也有人将智能座椅应用于汽车的驾座上，用于动态监测驾驶人员的情绪状态，并提出适时警告。意大利的一些科学家还通过一系列的姿态分析，对办公室的工作人员进行情感自动分析，设计出更舒适的办公环境。 在人类的交互过程中，语音是人们最直接的交流通道，人们通过语音能够明显地感受到对方的情绪变化，例如通过特殊的语气词、语调发生变化等等。在人们通电话时，虽然彼此看不到，但能从语气中感觉到对方的情绪变化。例如同样一句话“你真行”，在运用不同语气时，可以使之成为一句赞赏的话，也可以使之成为讽刺或妒忌的话。

目前，国际上对情感语音的研究主要侧重于情感的声学特征的分析这一方面。一般来说，语音中的情感特征往往通过语音韵律的变化表现出来。例如，当一个人发怒的时候，讲话的速率会变快，音量会变大，音调会变高等，同时一些音素特征（共振峰、声道截面函数等）也能反映情感的变化。中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室的专家们针对语言中的焦点现象，首先提出了情感焦点生成模型。这为语音合成中情感状态的自动预测提供了依据，结合高质量的声学模型，使得情感语音合成和识别率先达到了实际应用水平。 虽然人脸、姿态和语音等均能独立地表示一定的情感，但人在相互交流的过程中却总是通过上面信息的综合表现来进行的。所以，惟有实现多通道的人机界面，才是人与计算机最为自然的交互方式，它集自然语言、语音、手语、人脸、唇读、头势、体势等多种交流通道为一体，并对这些通道信息进行编码、压缩、集成和融合，集中处理图像、音频、视频、文本等多媒体信息。

目前，多模态技术本身也正在成为人机交互的研究热点，而情感计算融合多模态处理技术，则可以实现情感的多特征融合，能够有力地提高情感计算的研究深度，并促使出现高质量、更和谐的人机交互系统。

在多模态情感计算研究中，一个很重要的研究分支就是情感机器人和情感虚拟人的研究。美国麻省理工学院、日本东京科技大学、美国卡内基·梅隆大学均在此领域做出了较好的演示系统。目前中科院自动化所模式识别国家重点实验室已将情感处理融入到了他们已有的语音和人脸的多模态交互平台中，使其结合情感语音合成、人脸建模、视位模型等一系列前沿技术，构筑了栩栩如生的情感虚拟头像，并正在积极转向嵌入式平台和游戏平台等实际应用（图6）。 情感状态的识别和理解，则是赋予计算机理解情感并做出恰如其分反应的关键步骤。这个步骤通常包括从人的情感信息中提取用于识别的特征，例如从一张笑脸中辨别出眉毛等，接着让计算机学习这些特征以便日后能够准确地识别其情感。

为了使计算机更好地完成情感识别任务，科学家已经对人类的情感状态进行了合理而清晰的分类，提出了几类基本情感。目前，在情感识别和理解的方法上运用了模式识别、人工智能、语音和图像技术的大量研究成果。例如：在情感语音的声学分析的基础上，运用线性统计方法和神经网络模型，实现了基于语音的情感识别原型；通过对面部运动区域进行编码，采用HMM等不同模型，建立了面部情感特征的识别方法；通过对人姿态和运动的分析，探索肢体运动的情感类别等等。

不过，受到情感信息的捕获技术的影响，并缺乏大规模的情感数据资源，有关多特征融合的情感理解模型的研究还有待深入。随着未来的技术进展，还将提出更有效的机器学习机制。 情感计算与智能交互技术试图在人和计算机之间建立精确的自然交互方式，将会是计算技术向人类社会全面渗透的重要手段。未来随着技术的不断突破，情感计算的应用势在必行，其对未来日常生活的影响将是方方面面的，目前我们可以预见的有：

情感计算将有效地改变过去计算机呆板的交互服务，提高人机交互的亲切性和准确性。一个拥有情感能力的计算机，能够对人类的情感进行获取、分类、识别和响应，进而帮助使用者获得高效而又亲切的感觉，并有效减轻人们使用电脑的挫败感，甚至帮助人们便于理解自己和他人的情感世界。

它还能帮助我们增加使用设备的安全性（例如当采用此类技术的系统探测到司机精力不集中时可以及时改变车的状态和反应）、使经验人性化、使计算机作为媒介进行学习的功能达到最佳化，并从我们身上收集反馈信息。例如，一个研究项目在汽车中用电脑来测量驾车者感受到的压力水平，以帮助解决所谓驾驶者的“道路狂暴症”问题。

情感计算和相关研究还能够给涉及电子商务领域的企业带来实惠。已经有研究显示，不同的图像可以唤起人类不同的情感。例如，蛇、蜘蛛和枪的能引起恐惧，而有大量美元现金和金块的则可以使人产生非常强烈的积极反应。如果购物网站和股票交易网站在设计时研究和考虑这些因素的意义，将对客流量的上升产生非常积极的影响。

在信息家电和智能仪器中，增加自动感知人们的情绪状态的功能，可以提供更好的服务。

在信息检索应用中，通过情感分析的概念解析功能，可以提高智能信息检索的精度和效率。

在远程教育平台中，情感计算技术的应用能增加教学效果。

利用多模式的情感交互技术，可以构筑更贴近人们生活的智能空间或虚拟场景等等。

情感计算还能应用在机器人、智能玩具、游戏等相关产业中，以构筑更加拟人化的风格和更加逼真的场景。 由于缺乏较大规模的情感数据资源，情感计算的发展受到一定的限制，而且多局限在语音、身体语言等具体而零散的研究领域，仅仅依靠这些还难以准确地推断和生成一个人的情感状态，并进行有效的情感交互。目前，科学家们正在积极地探索多特征融合的情感计算理论模型。很多人认为，今后几年情感计算将在这些方面需要取得突破：

更加细致和准确的情感信息获取、描述及参数化建模。

多模态的情感识别、理解和表达（图像、语音、生理特征等）。

自然场景对生理和行为特征的影响。

更加适用的机器学习算法。

海量的情感数据资源库。 不久前，为了推动我国在这一领域的研究，探讨情感计算和智能交互技术的发展动态与趋势，促进我国科研人员在此领域的交流与合作，中国科学院自动化研究所、中国自动化学会、中国计算机学会、中国图象图形学会、中国中文信息学会、国家自然科学基金委员会和国家863计划计算机软硬件技术主题作为主办单位，在北京主办了第一届中国情感计算与智能交互学术会议。

事实证明，情感计算的概念尽管诞生不久，但已受到学术界和产业界的高度重视，相关领域的研究和应用正方兴未艾，国家自然科学基金委也将其列入重点项目的指南中。值得注意的是，近几年来，与情感计算有密切关系的普适计算和可穿戴式计算机的研究也已获得了蓬勃发展，并同样得到了国家的大力支持。这为情感信息的实时获取提供了极大的便利条件，也为情感计算在国内的发展提供了更好的发展平台。

宁波阿尔法鹰眼安防科技有限公司是2016-06-24在浙江省宁波市注册成立的有限责任公司(自然人投资或控股)，注册地址位于宁波高新区扬帆广场（院士路与扬帆路交叉口）1幢9-2-2室。

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从外呼系统诞生的那一刻起，基于人工规则关键词匹配的语义理解方法，和以NLP算法驱动的语义理解方法，一直是对话系统工业界领域的争论焦点。基于关键词匹配的语义理解方法，对于快速搭建新对话场景有着其独特优势。在AI训练师的指导下，机器人通过已配置好的关键词进行匹配，能很‌快根据用户的表达做出机械的理解反应，所设置的关键词模板越复杂，机器人能应对的对话内容也越丰富。然而，简单粗暴的配置方式相应地也带来了一定的负面作用。随着对话内容的增多，关键词穷举所带来的难度呈指数级上升，形成的语义冲突更是不可忽视的难题。而以NLP算法驱动的语义理解方法则恰恰相反，算法的有效工作，往往是“娇生惯养”型的，需要前沿的算法和大量的垂直数据作为基础支持。然而，一旦满足前沿算法+大数据两大条件，以NLP驱动的方法在复杂对话场景的语义泛化性和精准识别上就能够大显神威。

只有当行业区分后，垂直行业下的语料积累和NLP算法模型准确度才有提升的可能。我‌们曾在已有的10NLP系统中做过测试，分场景的意图判断准确度相比泛行业可以提升5%-7%。利用算法能力进行最终意向输出，替代过往的规则匹配，可以让意向判断更贴近真实的转化效‌果‌。与此同时，通过垂直领域下语料库、意图库的积累和调用，以及话术智能推‌荐‌，可以大大提升AIT话术交付的响应速度，更好应对618、双十一等大促节点下的客户爆发性需求。

有了NLP20系统的加持，原先一些高难度的对话场景有了实现的可能。曾经，对于调查问卷、用户满意度调研之类的外呼需求，在关键信息提取、时间地址组织名等实体信息抽取上的要求非常高，靠简单关键词穷举是根本无法满足要求的。而有了NLP的实体识别功能和关键信息提取功能，复杂对话场景的数据分析变得可行；有了情绪识别和情景感知功能的加成，同样的用户回复⌄，机器人有了更多的语言表达选择，真正做到了千人千面；而有了知识图谱算法的支持，极大地减少了复杂重复问题的实施投入，也让机器人在客户各式各样问题面前变得更加从容。

此次发布的NLP20系统，最核心的亮点，一知智能在杭州人工智能计算中心与升腾生态软硬件进行调优，结合浙大·一知人工智能联合研究中心，共同提出了在泛消费领域的专用大规模预训练语言模型“EAZI”。在基于数百G级别涵盖消费领域信息的互联网网‌页、论坛、微博、新闻等形式的高质‌量‌语料训练，结合数亿条一知智能自身积累的消费场景对话数据进行专项任务训练，可以同时支持多种语义理解算法，包含意图识别、问答识别、实体识别、情感识别、知识图谱以及对话内容生成等多项NLP常见任务。“EAZI”模型在Transformer架构基础上，自研基于语言学知识、领域数据增强技‌术‌，从模型架构表征层和交互层，再到预训练策略进行了全方位改进。具体而言：

1、细粒度词法表征，并基于词义信息引入注意力机制，对句法进行约束，提升模型对于语言学知识的建模能力。

2、结合消费场景积累的大量实体信息和引入Discourse的Mask机制，强化模型对场景专项识别的表征能力。有了垂直领域数据的增强，识别算法对于领域内常见的表达方式语言成分和语篇关系表征更为敏感。

3、为满足工业界高并发、低时延、低资源消耗需求，EAZI使用了大模型蒸馏和初始化小模型策略，最终实现参数仅为十亿级别的轻量化预训练模型。相比于动辄千亿参数的大模型而言，在消费领域专有的识别场景中，实现效‌果‌与识别速度的双向提升，突破传统“巨无霸”大模型的效率限制。

4、在实际训练过程中，一知智能与华为杭州计算中心共同协作，在升腾生态下，算力达到40 PFLOPS FP16，相当于2万台高性能PC的计算能力，显著提升算力的快速响应。