1、来也
2、竹间智能-小影
3、Google assistant
4、阿里小蜜
5、replika
6、百度ai
先简单介绍下现阶段这类对话产品的通用性的地方，一个合格的对话机器人框架是如何的？
人机对话平台产品架构：
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bot framwork 设计总结：
现阶段人机对话主要三种类型：任务型（客服机器人）、问答类型（智能投顾、教学）、闲聊（微软小冰、replika）
- 任务型：理解意图，完成任务
- 问答型：检索用户信息，提供信息服务
- 闲聊：娱乐，情感
人机对话的核心是有逻辑的多伦对话，早期都是一对一的问答，如何建立在指令核心的任务多轮对话平台就是当下的主要需求。
对话系统的主要部分：
语音识别
nlu 自然语言理解
将文本转化语义：分布语义、框架语义、模型语义
分布语义：语义转化成向量，计算相识度
现阶段主流是框架语义：包括框架识别（意图识别-文本分类、排序问题？）、参与识别（槽位识别），存在边界。现阶段意图识别主流算法：cnn、参数抽取主流算法：bi-lstm、crf
意图排序：LR二分类器
模型语义：构建语义解析器？何为语义解析器？DM 对话管理
nlg 自然语言生成
语音合成
bot framwork 框架语义详细分析：
核心是中控：意图、实体、训练 ，构建对话的关键
运营平台：
运营平台构建：主要功能区域：业务运营、服务管理、系统管理
作用：业务逻辑配置、配置素材管理、提供在线服务、支持离线标注
业务逻辑配置---比如多伦话术框架设置，
配置素材管理---各类意图的知识库管理
服务栏目----包括服务部署、模拟测试、发布上线、版本管理
标注 模块---会话记录查询、问句抽查、标注纠错
数据分析平台：
会话机器人的数据分析平台chatbase-被谷歌收购（重点分析下chatbase的分析思路，产品架构，和现阶段其他平台的数据分析有啥区别）
1、小影智能机器人
- 竹间智能公司，创始人微软小冰团队
- 机器人定位：情感陪伴，商业变现逻辑：
- 特点：重点情感理解、（多模态情感分析技术-文字、语音、表情、肢体动作、表达综合考量，精准情绪分析，实现路径？？）基于知识图谱的上下文记忆功能、意图判断
技术实现逻辑： - 上下文记忆如何实现？？
- 情绪识别如何实现？？
- 意图判断如何实现？？
现有能实现的功能： - 识别聊天场景，支持多轮调整问题
2、来也机器人
- 定位:
- 解决商业那些需求：
- 具体产品：
- 特色技术：
- 技术实现逻辑？：
- 和同行对比的通用技术：
3、replika机器人
- 定位：
- 解决C端用户的哪些需求：
- 产品能够实现的功能：
- 特色技术：
- 技术实现逻辑：
- 为啥在国外能够被同行模仿？？
4、阿里小蜜
平台机器人：
5、百度UNIT：
国外对话机器人开源平台分析：
