伴隨5G技術發展、移動設備算力提升，人工智能技術以及自然語言理解的應用逐步衍生到我們生活的各個角落。
據統計，2019年底中國已成為全球最大的物聯網市場，全球15億臺蜂窩網絡連接設備中9.6億臺來自中國，占比64%。中國將成為全球最大的智能家居市場消費國，占據全球50%-60%的智能家居市場消費份額。
作為智能設備的主流交互方案：智能語音系統，在隨之而來的產業熱潮中，激發國內如百度、科大訊飛等科技巨頭，紛紛在相關應用端持續發力，而以思必馳為代表的全鏈路語音交互技術供應商也即將迎來發展黃金期。
新技術必然帶來新的行業難題。隨著人工智能在傳統行業的應用越來越分化，卻沒有一種「通用型人工智能」大面積賦能產業，核心矛盾在于不同行業中，高度個性化系統級應用需求難以被滿足。
語音交互技術亦如此。在最簡單的語音交互層面上，人工智能仍然有待優化，目前識別率提升速度放緩。行業亟待需要一套高效且適用于多個領域的語音交互底層系統。
思必馳聯合創始人、首席科學家俞凱認為，想要讓機器能和人類一樣處理高度個性化的問題，需要從算法、資源、工程層解決一系列技術難點。在今年的人工智能應用博覽會上，俞凱從研發者角度圍繞《對話式人工智能及其產業應用》展開分享討論。提到當前人工智能平臺面臨的主要矛盾在于通用技術與高度個性化的系統級應用需求，俞凱表示，AI技術要“柔性制造”，可定制，可實現千人千面。
作為被業內廣泛認可的對話式人工智能企業，思必馳已通過大規模定制化服務眾多終端客戶。以小鵬汽車為例，其旗艦車型P7已經具備快速語音處理、語義切換等靈活“技能”，實現從云端數據定制到本地端模型定制，并在P7新車發售之后，通過OTA升級到更能深刻理解人類語義的系統。
盡管多數車企均采用思必馳平臺，但應用端表現千差萬別。車機系統間的技術差距緣何而來?俞凱認為，賦予客戶的基礎能力相同，但由于定制化要求差異，最終成果千人千面，這也是通用技術柔性制造的體現。
不僅于車載端，在采訪中，俞凱多次強調大規模定制化對話系統將在多個場景中迎來爆發，具體有兩類場景：一是物聯網設備，二是信息服務。物聯網設備包含手機、PC，車載、智能家居、機器人等設備。信息服務的場景包含智能客服、問答填表等以知識為中心的智能信息服務，大量需要融合型對話交互，目前是我們重點關注場景。
隨著硬件行業進入存量市場，語音交互AI將在企業端與用戶端分別發力，商業化探索逐步深化，內容消費也將成為重要助力，自有內容競爭是競爭焦點，未來在物聯網技術加持下，語音平臺將更加開放，迎來更大發展空間。
然而，參考互聯網的爆發與泡沫，AI是否同樣經歷著泡沫階段呢?
俞凱認為，AI正處于Gartner技術成熟曲線的后半段、向上走的階段。過去幾年，市場已經淘汰了很多只有idea的企業，更多有價值的AI公司不斷在場景中證實自己。AI不僅是技術驅動的產業，有很多厲害的技術，不能被市場認可，最終也沒能走出實驗室。
仍然以車機為例，思必馳早在2014年開始發力車載語音場景，至今得以有今天不錯的成績。
據統計，2020年我國智能網聯汽車銷量為303.2萬輛，滲透率在15%左右。
“今天的新車型普遍搭載語音交互，老車型也在不斷更新。”俞凱表示。
與此同時，智能家電也將迎來發展期。“智能空調冰箱、洗衣機等家電即便沒有那么快的增長，但我們預計未來一兩年可能會出現提速。而智能客服的需求已經起量，之后的需求仍有很大空間。”
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