例如在討論“對話機器人工廠”這一熱點話題時，研究報告認為：廠商在沉淀足夠項目經驗、業務邏輯與AI技術后，為了提高項目開發效率，可通過搭建對話機器人工廠以加強規模化定制能力、減輕產品方案的定制壓力。從供給側來說，對話機器人工廠可在極大程度上減少廠商的定制開發成本與后續運維投入；從需求側來說，客戶可基于需求特點與業務邏輯自主搭建，使產品更貼合自身想法。因此，對話機器人工廠可從供需兩側優化產品流程，為目前對話機器人廠商的主要選擇策略。

　　就對話機器人工廠而言，竹間智能早在2017年就已成功推出了自研的BotFactory1.0版本，開創了行業先河，經過數年更迭，現如今已升級成為BotFactory21對話式AI平臺，向廣大企業提供優質對話機器人服務。以和竹間智能深度合作的一家ICT頭部廠商為例，依托竹間智能自研的BotFactory21對話式AI平臺，創造了超過500個機器人，充分滿足了自身的業務需求。

　　此外，研究報告還明確指出：在對話機器人“擬人化”進程中，機器學習是現階段實現人工智能的主要手段。而深度學習是機器學習的分支，是基于建立和模擬人腦進行分析的特殊機器學習模式。相對于傳統機器學習以數據為經驗來驅動計算機模擬人類的經驗決策行為，深度學習通過模擬人類的神經元結構來達成數據的處理和結果產出，能處理更為復雜的各類數據進行決策。如今它以自動提取特征、神經網絡結構、端到端學習等優勢，成為當下最熱門的算法架構。

　　深度學習也是竹間智能六大核心技術之一，歷經長期打磨、調整和完善，從無數產品研發與落地實踐的過程中積累了豐富的經驗。竹間智能自研質量領先的深度學習模型，并成功實現工程自動化，以此打造了Scorpio21機器學習平臺，提供從建模、數據處理、訓練、自學習到高性能分布式計算的一站式服務，廣泛應用于通用機器學習模型、自然語言處理、計算機視覺、語音技術、多模態情感識別等多個領域。

　　從艾瑞咨詢發布的研究報告中不難看出，竹間智能在“對話機器人”這一領域清晰地展現了強大的產品研發能力、服務能力與發展潛力。今后，竹間智能還將不斷推進技術變革升級、迭代與重構，實現更豐富、先進的AI產品矩陣與落地應用，賦能企業智能化轉型升級之路。