智能对话系统中的个性化 胡一川 来也联合创始人 &CTO . 2000-2007 ：清华大学本硕 . 2008-2011 ：宾夕法尼亚大学博 士 . 2011-2012 ：今晚看啥联合创 始人 . 2013-2015 ：百度资深架构 师 . 2015 至今：来也联合创始人 &CTO 个人简介 胡—川 让每个人拥有助理 六百万用户正在使用的对话式在线个人助理服务 • 理解 主动交互 DAU 及新增用户数维持高速自增长 领先的企业智能助理 智能对话解决方案赋能企业提升效率 • 具有 AI 能力的机器人平台和智能对话解决方案 • 基于大数据挖掘的用户画像，实现个性化推荐 • 超过 95% 的 AI 准确率，人效优化 60% • 2-3 倍的销售转化率提升 来也专注于智能对话技术 2 、用对话机器人 替代人工 . 在线客服 . 智能 IVR • 用户：？？？ 智能对话系统中的个性化 • 机器人的回复不仅在内容上有相关性，在情绪上也要有一致 性 • 将回复的情绪分为不同类型，作为特征进行训练 • 生成时可根据不同情绪生成不同回复 对话机器人的个性化 - 情 绪 [Zhou 2018] 对话机器人的个性化 - 情 绪 [Zhou 2018] 对话机器人的个性化 - 身份属 性 [Qian 2018]

品生产专用设备制造、头豹分类/制造业/专用设备制造业/印 刷、制药、日化及日用品生产专用设备制造/其他日用品生产 专用设备制造 Copyright © 2025 头豹 2 智慧养老设备：智能化、个性化引领养老设备产业新风向 头豹词条报 告系列 尚美含 · 共创作者 2025-07-29 未经平台授权，禁止转载 行业分类： 制造业/印刷、制药、日化及日用品生产专用设备制造 制造业/其他日用品生产专用设备制造 伴随2017年相关行动计划出台，政策引导下向管理软件与智能硬件转变，应用场景拓 展，推动产业与信息技术融合；高速发展期（2021年至今），在系列政策支持下，人工智能等技术广泛应用，产品服务更智能个性化，市场规模 快速扩大，为应对老龄化提供科技支撑。 适老化改造智能设备 行业特征 行业特征 1 2 3 发展历程 萌芽期 2007-01-01~2017-01-01 2007年上海市政府 断涌现，如智能监测设备、陪伴机器人等，投融资领域活跃， 多家智慧养老服务平台完成融资，市场规模快速扩大。 技术创新驱动明显，人工智能等先进技术广泛应用于养老设备和服务中，产品和服务更加智能化、个性化。产业生态逐渐完善，形成 了包括设备制造商、服务提供商、技术研发企业等在内的完整产业链，智慧居家、智慧社区、智慧养老机构相互融合，实现多信息多 领域资源的有效对接。 产业链分析 智慧养老设备产业链的发展现状

计算机科学与技术学院 社会计算与信息检索研究中心 人机对话关键技术及挑战 本科生 对话理解与对话生成 对话主导 朱才海 冯梓娴 推荐主导 胡景雯 一致性 张家乐 张开颜 连贯性 个性化 多样性 朱庆福 马龙轩 宋皓宇 刘元兴 李凌志 多轮建模 朱泽圻 风格化 Conversational Intelligence (CI) 张伟男副教授 对话式推荐 个人简介 HIT-SCIR http://conference.cipsc.org.cn/smp2019/evaluation.html 13 任务一结果排名（ 2019.07.15 ） SMP-ECDT III • 个性化对话生成评测 • 给定特定用户属性，生成符 合 该属性的个性化对话回复 • 特点 • 百万级数据集 • 客观 + 主观评价 • BLEU 、 Perplexity 、 Distinct • Fluency 、 Personality 系统构 成 隐式反馈跟踪 确认状态跟踪 澄清状态跟踪 词法、句法、语义分析 拒识回复 确认及澄清回复 多领域用户对话意图识别 多领域对话状态跟踪 上下文建模 情感回复 个性化回复 风格化回复 . . . 对话质量评估 情感分析 拒识、确认、澄清、隐式反 馈 ... TTS 领域内分析及处理 ASR 多领域对话状态分布 自然语言理解

1.2.1 提升教学效率.............................................................................15 1.2.2 个性化学习支持.........................................................................16 1.3 项目范围.......... ........................................................................................30 2.2.1 个性化学习路径.........................................................................32 2.2.2 实时反馈与辅导..... 成为现代教育发 展的重要方向。传统的教学模式和管理方式已难以满足现代教育对 效率、个性化和智能化管理的需求。为此，DeepSeek 学校旨在通 过人工智能和大数据技术的深度整合，构建一套全面覆盖教学、管 理、评价等环节的智能化教育生态系统。项目目标是通过技术手段 提升教学效率、优化资源配置、实现个性化学习，并为学校管理者 提供科学决策支持。 项目将在以下几个方面展开具体应用：首先，教学场景中，基

能化转型的强大驱动力。 随着技术的不断进步，消费者对汽车的期望已远远超越了简单的交通工具 范畴，转而追求更加安全、高效、舒适且个性化的出行体验。在此背景下，人 工智能技术在汽车领域的广泛应用已成为必然趋势。从智能驾驶技术的逐步成 熟，到智能座舱和智能客服提供的个性化服务，再到车企内部各生产经营环节 的持续优化，AI 的应用场景在汽车行业不断拓展与深化，为汽车赋予了超越传 统的功能与价值。 量数据，企业能够预测市场和客户 需求、生产线智能预测与维护、车辆实时监控和诊断等，并提供更加个性化的客户服务体验。 而云计算平台则为海量数据的存储及实时处理提供了强大支持。借助云服务，车企能够轻松处理来自全 球各地的用户反馈和行驶记录，并利用这些数据优化产品设计和服务流程，从而为用户提供更加个性化的服务， 如智能导航、远程维护等。更重要的是，云端计算能力使得复杂的 AI 模型算法训练成为可能，加速了新功能 变革。传统的汽车已经逐渐演变为集成了多 种先进技术的超级智能体，不仅能够实现智能驾驶，还能通过人工智能技术进行自我学习和优化。这种具身智 能特征使得汽车能够更好地理解和适应用户的需求，提供更加个性化、智能化的产品。智能驾驶是汽车具身智 能的核心体现之一，通过集成先进的传感器（如激光雷达、摄像头等）和高性能计算平台，汽车可以实时感知 周围环境，并作出相应的辅助决策，这种智能化的驾驶体验提升了驾驶的便利性和舒适性。除了智能驾驶能力

DeepSeek教育应用的立体图景。本讲座内容比较多，分为上中下三部分课件，学习和讨论三天时间： n 第一天：DeepSeek技术重塑教育。 n 第二天：教-DeepSeek贯通教学流程。学-DeepSeek实现个性化学习。 n 第三天：研-DeepSeek赋能学术科研。管-DeepSeek提效学校管理。 三、在技术学习的道路上，优质学习资源至关重要。推荐大家参考《人工智能通识教程（微课版）》这本系统全面的入门教 DeepSeek的教育应用 02 DeepSeek对教育行业的影响 学习交流可加AI肖睿团队助理微信号（ABZ2829） 第40页 人工智能对教育的直接影响 从工作 到工具 外部驱动力 AI作为教育工具 个性化学习系统 教学方法变革 更丰富的教学资源 内部驱动力 人才需求的变化 产业结构的变化（无人化） 工作流重塑 新的AI技能需求 老旧技能的更替 学习交流可加AI肖睿团队助理微信号（ABZ2829） • 认知与能力退化陷阱 • 教师角色的冲击与转型困境 • 评估体系的滞后与失效 • 技术伦理、隐私与安全风险 • 虚拟沉浸与现实疏离 • 数字鸿沟与教育不公加剧 机遇 • 实现真正的个性化学习 • 解放教师精力，聚焦高价 值任务 • 推动教育公平（潜在） • 加速终身学习体系构建 • 创新教学内容与形式 学习交流可加AI肖睿团队助理微信号（ABZ2829） 第47页 人工智能时代的范式革命：教育

on医疗助手是一个著名的专家系统案 例，该系统通过学习大量的医疗文献和病例数据，能够辅助医生进行疾病诊断和治 疗方案制定。在实际应用中，Watson已经成功辅助医生诊断出了多种复杂疾病，并 提供了个性化的治疗建议。 （2）机器学习 20世纪80至90年代，随着统计学习和神经网络等技术的兴起，机器学习逐渐成为AI 的主流技术，使机器能够从数据中自动学习并改进其性能。典型应用场景有“图像 识别与分 各种任务，如设置闹钟、查询天 气、播放音乐等；通过分析用户的观影历史和偏好，Netflix能够为用户提供个性 化的电影和电视剧推荐，亚马逊也利用机器学习算法为用户提供个性化的商品推 荐；Knewton等教育技术公司使用机器学习来个性化设计学生的学习路径，通过分 析学生的学习数据和表现，其系统能够提供定制化的学习资源和反馈。 （3）深度学习革命 21世纪10年代至今，随着算力的提升，深度神经网络和大规模数据集的结合使AI在 必会影响教 育领域。如图1-3所示，人工智能可以提供精准与个性化的学习支持。 图1-3 人工智能提供精准与个性化的学习支持 在教育领域，AI和AIGC为个性化教育提供了可能。通过对学生的学习数据进行分析 和挖掘，教师可以更加精准地了解每个学生的学习需求和学习进度，AI可以提供定 制化的学习资源和路径、实时的学习支持和反馈，从而提供个性化的教学辅导，使 学习变得更加高效和便捷，实现真正的因材施教。AIGC技术可以创建虚拟的教师和

报告从技术、社会与教育三个维度深入审视机遇与挑战：在技术层面，算力、数据与算法的突破孕育创新红利， 但面临安全、伦理、偏差与治理等现实约束；在社会层面，发展契机与潜在风险并存；在教育层面，知识去中 心化、学习个性化的进程中，需要同步重塑价值导向与能力结构。基于深入分析，报告提出推动高等教育走向 智能、高效、开放、可持续发展的总体目标，涵盖升级智慧教育环境建设、创新人才培养模式、促进跨学科和 人机协同科研、 应用层面，报告系统归纳教学、管理、科研与社会服务等主要应用场景，汇聚典型案例包括 DeepSeek 助力数 字化实训、大模型赋能智慧教室、人工智能数智化学习新模式、师范生实践教学能力提升、在线个性化学习、 全栈人工智能科研创新等，验证了智能导学、人工智能助教、智慧教室、数字化实训与科研助手等应用的实践 成效，充分展现了教育大模型在提升教学质量、优化学习体验、促进科研创新等方面的显著价值。 大模型技术对高等教育的深远影响，提出切实可行的发 展路径和治理对策，为推动我国高等教育数智化转型提供了重要的理论指导和实践参考。 关键词 教育大模型，高等教育数智化转型，人机协同，教育场景，个性化学习，智能教育治理，数据安全，伦理隐私， 技术标准，参考架构 目录 第一章 赋能高等教育数智化转型的政策概览 ···················· 1 1.1 政策概述：世界各地人工智能赋能教育的政策

..........................................................................................85 6.2 个性化保险产品开发............................................................................................. 大模型能够通过海量数据的分析与 建模，提升精算的准确性和效率，从而制定更加科学合理的保险产 品定价策略。其次，在客户服务与营销领域，AI 大模型可以通过自 然语言处理（NLP）技术实现智能客服、个性化推荐以及精准营 销，显著提升客户满意度与转化率。此外，在理赔处理与反欺诈方 面，AI 大模型能够快速识别异常行为，提高理赔效率并降低欺诈风 险。 根据麦肯锡的研究数据，AI 技术在保险行业的应用有望在未来 业正在经历深刻的转型。据统计，全球保险市场规模在 2022 年已 达到约 6.5 万亿美元，预计到 2025 年将突破 7 万亿美元。然而， 尽管市场潜力巨大，保险行业也面临着前所未有的挑战。首先，客 户需求日益多样化和个性化，传统的保险产品和服务模式已难以满 足现代消费者的期望。其次，保险欺诈行为频发，给保险公司带来 了巨大的经济损失。据国际保险监管协会（IAIS）数据显示，每年 因保险欺诈造成的损失约占全球保费总额的

AI 赋能汽车行业智能化转型技术创新 报告 价值链。从数字化的研发设计、个性化的用户触达，到颠覆性的座舱体验， AI 已成为推 动 汽车产业向智能化跃迁的核心引擎。 本报告聚焦 AI 重构汽车产业三大核心场景： 研发设计智能化（ AI Driven Design ） ：通过生成式设计、仿真优化、智能测试重 并自动生成、 执行和 优化测试用例，显著提升研发效率和精度。 AI 重塑用户运营 AI 驱动的智能内容系统实现从图文到视频的全媒介内容自动化、规模化 生产，并能结合车型参数和热点动态生成个性化素材。智能销售助手通过深 度 分析用户全生命周期行为数据构建多维画像，实时指导销售策略，包括推荐最 优沟通话术和相关营销物料，从而提升营销精准度和转化链路效率。 AI 定义座舱体验 AI 提供主动、连贯的服务。同时，大模型能力拓展至丰富的服务生态， 包括自然 对话、内容创作、信息获取及用车帮助等。 未来展望 未来汽车智能化将更加深入地理解用户个体需求，基于健康、情绪等多 维数据提供动态自适应的个性化体验。汽车制造业将与医疗、教育等更多元产 业深度融合，催生全新的服务模式和商业生态。随着车辆成为海量数据的集散 地，构建可靠的技术和法规框架以保障数据安全与用户隐私将变得至关重要， 这将是产业持续发展的基础保障。