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AI賦能的新時代已至，AI技術也在飛速的發展歷程中持續升級。人臉識別以及語音識別技術經過持續的優化升級已經足夠成熟，然而科技的發展日新月異，新的AI技術正在逐漸替代或者輔助優化原有技術。除人臉識別以及語音識別外，虹膜識別、手勢識別、靜脈識別、情緒識別等新一代生物特征識別技術持續涌現，成為當之無愧的科技新貴。

兩種探知路徑，200億美元的廣闊市場

人類對于情緒的研究由來已久，目前已有百年歷史。從“6種情緒分類”到“27種情緒分類”，情緒的概念定義以及狀態分類正在逐漸完善延伸。在人工智能熱潮的影響下，AI情緒識別開始逐漸成為新秀力量，并逐漸邁向商業化進程。

目前AI情緒識別已有的兩種探知模式為視覺情緒識別以及語音情緒識別。

視覺情緒識別主要以計算機視覺技術依托，能夠精準識別面部表情，想讓機器根據面部表情識別人類情緒還稍有欠缺，還需要通過傳感器、攝像頭等外部硬件進行支撐。另一種方式主要是對面部情緒相關數據集進行標簽化分類，通過機器學習算法進行針對性訓練，從而實現精準情緒分類。

情緒不只能被“看”見，還能被“聽”見，憤怒時語調高昂，悲傷時語調低沉，語音情緒識別主要從語音、語調、音高等多個維度對用戶的情緒加以判定。這種形式大多作為智能語音技術應用的輔助性技術出現，主要應用于智能客服領域。一項技術的出現并不代表技術的成熟度、應用廣泛度、應用深度就達到了可觀的水平，這還需要技術的打磨以及應用場景的正確選擇包括具備將AI產品快速復制的能力。智能客服領域能將情緒識別技術快速嫁接到應用場景的還在少數，但是不乏垂直領域內的頭部企業，例如竹間智能、意能通、硅基等等。意能通融合聲紋識別、情緒識別技術推出智能反欺詐業務，有效提高銀行的風控水平，有效促進銀行征信體系的完善構建。與意能通不一樣，竹間智能則是將融合了語音、圖像等多模態的情緒識別技術嫁接進自身的智能客服業務中，以更完善的情感反饋強化智能客服機器人的情感認知，促進人機交互趨向情感化、智慧化。

最近有消息稱，亞馬遜正在研發搭載情緒識別技術的可穿戴設備，后期還會接入APP轉化為產品推薦或銷售。亞馬遜、微軟等巨頭入局，曠世、竹間智能、意能通等垂直領域AI企業跟進，AI情緒識別產業規模和市場份額正在持續擴大，技術應用也逐漸向多領域、多場景擴散，包括招聘、智能客服、健康評估、疲勞駕駛檢測等等。

情緒是心理性名詞，AI是技術性名詞

情緒百科百科給出的解釋是：情緒對一系列主觀認知經驗的通稱，是多種感覺、思想和行為綜合產生的心理和生理狀態。情緒的外在表現形式多樣，但情緒歸根結底是一種心理行為，傷心時是微笑而不是哭泣，生氣憤怒時是面無表情而不是大吼大叫，這種情況并不少見，這是因為個體差異造成的情緒表現形式不同。

不同于情緒的心理化，AI作為一種技術性工具缺少了情緒具備的靈活性。AI與生俱來的“刻板印象”讓情緒識別的識別結果缺乏全面性與精準性，對于情緒的深層認知以及對人性化行為的探索是AI已有的弊病，在語音交互等方面可見一斑。