人民网北京7月3日电 （记者夏晓伦）驾车途中，通过对话完成导航设定、空调调节；居家场景中，通过语音指令让扫地机器人清洁指定区域；在工厂车间，通过与机器人对话完成设备巡检、生产调度……随着智能终端形态不断丰富，对话式AI正加快融入生产生活场景。
2025年8月，国务院发布《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，提出推动智能终端“万物智联”，打造一体化全场景覆盖的智能交互环境。政策引导与市场需求形成共振，对话式AI应用边界持续拓展，也对系统在复杂环境下的可靠交互和稳定执行提出了更高要求。
在日前举办的第一届CCF大模型与AI工程大会暨自然语言处理战略研讨会上，思必驰联合创始人、首席科学家，上海交通大学特聘教授俞凯表示，对话式AI要真正走向产业深处，不能仅依靠单个模型能力提升，更需要构建能够管理不确定性、支持多智能体可靠协同的系统级架构。
俞凯认为，在真实环境中，用户意图模糊、语音信号含噪、多模态信息不一致等情况较为常见，容易导致系统输出或执行结果出现偏差。相比追求完全消除不确定性，更务实的方式是让系统识别不确定性，并在无法确认时主动询问、拒绝或转交任务，从而降低错误执行带来的影响。
配资排名公司“围绕这一思路，我们在容错对齐、拒答机制与可靠执行等方向开展研究，将大模型可靠性目标从单纯追求‘绝对正确’，拓展到对任务收益与错误代价的综合考量。”俞凯介绍，团队也在探索半形式化语言约束的可靠通讯范式，在自然语言表达的灵活性与形式语言的严谨性之间寻求平衡，使智能体之间的信息传递更可解析、可验证、可约束。
有观点认为，从产业落地看，未来AI竞争不只体现在模型参数规模或单项指标上，更体现在能否把感知、认知、交互和执行整合为稳定可靠的系统能力。
“对此，我们围绕算法模型、端侧部署和柔性交付，构建了全栈对话式AI技术体系，并以‘模芯云用’协同创新推动大小模型、垂域智能体及场景化技能在端云协同架构下实现调度与融合。”俞凯说，目前，相关技术和产品正加速在智能座舱、智能家电、机器人、办公设备等终端场景中落地应用。
业内人士认为，随着智能终端加速普及，作为人机交互的核心入口技术，对话式AI正在深入社会生产和生活多个环节。持续提升可靠性、实时性、协同性和场景适配能力，将成为对话式AI在智能终端场景中释放更大价值的关键。
刘刚（右一）和同事们及时清雪。 余 杰摄
高勇（左一）带队检查消防设施股票杠杆配资查询。 付 强摄
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