【51CTO.com原創稿件】在人工智能的推動下，企業運營模式發生了變革，企業與用戶接觸形式越來越多樣化，僅僅文字上的交流已經不能滿足需求，觸摸、語音、體感等智能化的交互服務成為了必然趨勢。其中，智能語音交互因其簡單、直接、零學習成本的特點，被公認為是未來智能交互中非常有優勢的一種交互方式。

如何讓智能語音交互更加落地，更好滿足企業服務需求？在追一科技AI Lab 高級研究員潘晟鋒看來，技術創新與業務需求要兩條腿一起跑，相互驅動、相輔相成，才能實現應用優化。一方面是業務牽引，AI公司需要對企業需求以及業務場景深入了解。只有以企業需求為導向，才能實現差異化價值，滿足、甚至超越企業需求。另一方面是技術驅動，只有扎實的技術實力，才能成就優秀的智能交互產品。

[[269310]]

嘉賓介紹
潘晟鋒，追一科技AI Lab高級研究員，香港科技大學碩士。在追一科技負責文本語義理解相關的研究工作，以及語義平臺產品線中深度學習模型的設計和優化。在機器學習、深度學習、自然語言處理等方面有豐富的研究和實踐經驗，專注于語義意圖判斷、文本相似度計算等前沿領域的探索。

業務牽引+技術驅動

目前，追一科技已經構建了智能語義平臺AIForce，基于NLP和深度學習等新一代技術，打造文本、語音等多種交互形態的智能化產品，包括智能客服機器人、助手和質檢等客戶服務應用產品，以及智能營銷、分析和挖掘等數據類產品。目前AIForce平臺中的智能服務、營銷類產品方案，已經在金融、電信、互聯網、能源等多領域企業中落地應用。

追一科技作為深耕企業智能服務的AI公司，在業務和技術的雙輪驅動下，持續為用戶創造價值。

在業務方面，追一科技會定期與企業用戶進行深入的交流，了解他們在實際業務中的需求和遇到的困難，然后將這些需求和困難抽象成一個個的技術問題，在解決這些技術問題的過程中，也就孵化出滿足某些業務、某些場景需求的產品或者解決方案，進而賦能有同樣需求的企業。

在技術方面，追一科技始終是從兩個層面進行研發。一是與自然語言處理（NLP）相關的底層架構技術，比如更好的文本編碼、更穩定的計算模型等。二是與業務相關的上層應用技術，比如用自然語言對文本的交互（NL to Document），自然語言對SQL的交互（NL to SQL），自然語言對知識圖譜的交互（NL to KG）等。追一科技會對某一個技術點持續深入探索，之后將其上升到產品層面，進而形成一個新產品。

“在追一科技，業務牽引和技術驅動同樣重要，是兩條腿一起走的” ，潘晟鋒表示。

打造生動有趣的智能交互

“親”、“好的”、“您說”…如果在交互中只有這些模板式的、重復性的、毫無樂趣的回答，用戶體驗會非常差。如何讓智能交互變得更精準、更有情感和有趣？潘晟鋒認為，交互回答的多樣性從技術上來進行拆解，可以分為兩種情況。

***種情況是回答根據問題來決定，只是采用不同的說法。比如問“今天天氣好不好”，答“今天太陽很大”。或者利用千人千面的技術對提問者的背景進行區別判斷，比如回復女生“今天很熱，您可以穿漂亮的裙子”。

第二種情況是不直接回答問題，而是把話題岔開。這種情況會比較復雜，而解決的辦法是利用知識背景與話題引導等技術來達到目的。例如可以對不同話題以及相關的知識點建立結構化表達，然后利用模型去學習如何聯系知識點來進行話題的引導與切換。這方面，追一也進行了很多探索，并在2019年“語言智能挑戰賽”中的知識驅動對話賽道中用這種方法取得冠軍。

深耕技術，拓展更多應用場景

談到未來發展，潘晟鋒認為，結合上下文的文本表達，和關于語言多任務的表達將會是兩個重要的技術發展趨勢。追一科技在底層的架構技術上，將緊隨這兩個趨勢，進行更深入的研究。
在應用層方面，追一科技將會拓展更廣的應用場景，比如在完成自然語言與文檔交互、與數據庫交互之后，探究更多的交互形式，比如自然語言與音樂的交互等。

同時，追一科技也在致力以更加開放的方式，與學界、業界一起推動NLP技術的發展。在今年，追一科技公開了中文的NLP to SQL數據集并舉辦了首屆中文NL to SQL（NL2SQL）比賽，這是追一科技為推動NLP技術發展所走出的***步，未來追一科技還會持續為NLP技術進步做出自己的貢獻。

【51CTO原創稿件，合作站點轉載請注明原文作者和出處為51CTO.com】