基于语音识别、自然语言处理和知识图谱等AI技术的成熟发展，对话机器人产品已迎来商业化落地时代，广泛应用于客服、营销和企业内部场景。营销因贴合核心销售环节，与企业营收利益紧密关联，可有效解决企业客单转化率低、获客成本高等痛点，已成为目前对话机器人的重点应用领域。

快商通专注人工智能营销客服领域多年，并新发布了新一代智能人机对话平台KICP，让企业用户可以在零代码的前提下，快速地搭建各类AI智能对话机器人，支撑智能客服机器人、营销套电机器人、AI智能数字员工等智能对话产品形态，覆盖医疗、教育、金融、保险、公安、司法、政务等多个行业领域。本次艾瑞专访与快商通首席科学家李海洲教授进行了电话采访，就快商通新加坡研究院在自然语言处理和语音技术的研究突破展开了深入探讨。

李海洲教授现任新加坡国立大学电气与计算机工程系终身教授，同时也是德国不来梅大学卓越讲座教授。李教授曾任国际语音通信学会 (ISCA) 主席，是该学会的首位华人主席。 他也曾任亚洲自然语言处理协会 (AFNLP) 主席、亚太信号与信息处理学会（APSIPA）主席、美国电气与电子工程师学会（IEEE）音频、语音、和语言处理汇刊总编。2018年，李海洲教授正式加盟快商通，担任公司首席科学家，全面指导快商通新加坡人工智能研究院，加快快商通人工智能产业落地。

前沿技术与产品应用的落地融合 – 快商通AI研究院

艾瑞网：首先请分享一下您加入快商通研究院的机缘。

李海洲：我认为新的科研技术是需要落地服务于民众，在2018年寻找合作伙伴时认识了肖总（肖龙源，快商通董事长/创始人），两人理念相合。且快商通有庞大客户群基础，可以通过现有客户去推广新科技的应用，会是很好的应用平台。

艾瑞网：请您介绍一下目前快商通新加坡研究院的研究方向与研究进展。

李海洲：新加坡团队从事前沿技术的研究工作，并与厦门团队保持紧密沟通。研究方向集中在语音识别和自然语言处理两大方向。在语音识别方面，目前技术可以实现高准确率和不同口音识别。区别于市面上不同语言对话需进行系统切换的多语种系统，快商通可以做到在同一系统内达到多语言切换；在自然语言处理方面，研究院团队深耕于对话系统、文本分析等领域研究，今年入选ACL（The Association for Computational Linguistics，国际计算语言学协会年会）的论文在智能对话系统的性能提升和评估方面已实现新的技术突破。

智能对话系统的技术突破 – 创建多轮对话质量评估体系，优化对话效果与质检流程

艾瑞网：请分享一下您2021年入选ACL的论文在“智能对话系统”的技术突破以及未来可应用方向？

李海洲：传统研究停留在基于问答准确率去衡量单次来回的对话效果，而缺乏对多轮对话效果的质量评估。我们在论文中提出了“对多轮对话质量整体评估的新算法”，这项技术突破显著提高了对智能对话系统的自动评估能力，而且算法的机器学习过程无需依赖带标注的数据。 新算法的特点是从大量的人与人的对话库里自动学习到对话的特征，将多轮对话效果衡量化为数值后，可对整体对话篇章打分以量化评比对话质量。评分维度包括单句评估、篇章逻辑性与篇章和谐性。因对话语言涉及到用词、语法、语义、语用等多层次内容，所以在传统单句评估基础上，还需设计算法考量对话篇章的逻辑性与和谐性。

对多轮对话质量进行评估的技术突破将为对话机器人产品优化带来显著影响。一方面，对话机器人产品可基于现有评估体系不断优化造句能力，以提升对话交互效果；另一方面，该技术也有利于对话机器人搭建自动评估体系，多维度评估人工对话效果，更有利于产品优化，提升客服质量。

有待突破的技术方向 – 人工智能专用系统瓶颈

艾瑞网： 您认为目前人工智能研究中有哪些技术瓶颈待突破？同时具有发展性和可行性的待突破技术有哪些？

李海洲：人工智能系统仍然存在一些局限性。比如说，目前的人工智能系统都是专用系统，一个系统完成一项任务，比如说，语音识别、人脸识别、汽车自动驾驶都是单项任务。 人能够举一反三，人的智能要通用得多。另外，人工智能的学习，大多是数据驱动的。这样得到的系统碰到学习时未见过的场景不知道如何应对。比如说, 人在日常的语音对话中能听到、学到一些新词，但是语音识别系统碰到新词时，只能用学过的词来瞎猜。还有，我们希望人工智能系统按照人的推理过程行事，但是目前的人工智能系统仍缺乏可解释性。包括快商通在内的科研团队均深耕于这些领域，致力于突破人工智能系统通用性、可解释性等关键瓶颈，加快推动人工智能产业高质量发展。

快商通 – 未来发展方向

快商通将基于研究院在语音语义的前沿技术突破，与平台型对话产品KICP建设发展深度融合，进一步协同整合资源，赋能金融、公安司法、社保、医疗、教育、物联网等领域，加速人工智能产业化落地。