[原创] 国内外聊天机器人行业现状对比

V2EX = way to explore

V2EX 是一个关于分享和探索的地方

现在注册

已注册用户请登录

这是一个创建于 3120 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。

最近国外关于聊天机器人的话题的火热程度不下于前一段时间热捧的大数据处理和 deep learning 。国外称之为 bot ，其实更准确的说叫 chat bot ，在 twitter 上如果你想关心此行业的发展应该关注#chatbots 。

为什么强调 chat 这个关键词，这就是国外机器人的核心，也可以说相比于国内微信公众号的主要区别。

其实微信在业界已经几乎是公认的机器人鼻祖，连国外都有很多文章的标题是：微信模式的国际化。微信的公众号其实就是机器人，因为他允许自定义底部菜单，相当于机器人指令。类似于 /answer 这种 slash 命令的按钮形式，他实际上是提供了与机器人交互的一种固定指令。另一种就是微信可以根据用户输入的关键词来返回相应的富文本内容。实际上就是聊天试对话。

但是人们对于微信这种模式的探索止步于此，商业探索移向了微商。因为自然语言处理（ NLP ）是最大的瓶颈，系统很难理解人们的对话，所以无法创造出更多的商业模式。比如你在公众号里说你想看看蓝色的运动鞋。微信公众号很难明白，也很难返回一些蓝色的鞋的列表供你选择。所以聊天机器人的模式止步于此。

但随着人工智能在国外的长足进步，这一瓶颈已经逐步的被解决。在国外的各大互联网企业都有 deep learning 的研究项目，很多都在研究自然语言处理。如果你有心会发现最近两年 .io 域名已经不是那么火了。相反，.ai 域名已经炙手可热，因为很多公司开始迈入 AI 服务的行列，其中自然语言处理是一大服务。这些自然语言处理的公司能把任何正常人聊天中的话转化为 structure data 。这是非常有意义的。我们来看一个最简单的例子

Please help me find the best Italian restaurant nearby.

{
  "action":"poi.search",
  "type":"restaurant",
  "cuisine":"Italian",
  "location":"current"
}

以上 API 例子来自： api.ai 公司

当人们问：请帮我找出附近最好的意大利餐馆时，后端 API 处理后能返回 JSON 数据， action 是兴趣点搜索，种类是餐馆。这种返回的数据已经能让程序员快速对接现有数据库提供服务。所以试想在这样强大的 NLP 服务支撑下，聊天模式的商业化探索变为可能。让我们来看下国外机器人所正在尝试的事情。

我：今天下雨，不想出门。
机器人：是啊，现在中到大雨，而且还有 5 级风
我：只好点外卖了，但不知道吃什么
机器人：最近在你家附近， A 餐馆广受好评
我：是吗，菜单有么
机器人：这是菜单， A,B,C,D...
我： A 看起来不错，多少钱
机器人：加上运费， 15 欧元
我：那好，给我来一份
机器人：好的， A 号菜 15 欧元订单已帮您下单。

这就是未来的聊天商业模式，也许你以后不用再装订餐 APP, 各种服务类型将被能陪伴你的机器人所替代。而这些实现所需要的就是自然语言处理。

总体来说，国外的 chatbots ，一切的努力都是在试图理解人类的话语，为人类提供服务。这是与微信公众号指令模式的区别。

未来也许你的手机只会有一两个常用的应用，而许多机器人住进了你的手机，而机器人生活在对话中，也就是说，他们生活在聊天平台中，比如中国的微信，国外的 Facebook Messenger 。

如果您对此话题有兴趣或想了解具体是如何实现的，欢迎关注我们每周五推送的邮件，我们每周五会推送三篇本周关于机器人最新进展的文章，另加两篇为 AI 自然语言处理想关发展的文章。

我们同时收集了所有关于机器人和人工智能公司的信息，可以关注 http://botsvector.com/

最后英文版 bot 社区： http://bot.am/

欢迎大家加入，也希望认识更多对此行业感兴趣的朋友。

欢迎私信我进行交流。

机器人

微信

聊天

国外