本篇文章給大家談?wù)勎谋緳C(jī)器人和電話機(jī)器人，以及電話機(jī)器人的對應(yīng)的知識(shí)點(diǎn)，希望對各位有所幫助，不要忘了收藏本站喔。

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AI人工智能和電話機(jī)器人的區(qū)別是，二者所能達(dá)到的智能等級(jí)大相徑庭。AI人工智能的工作系統(tǒng)更高階。因?yàn)槠浔旧黼`屬于計(jì)算機(jī)學(xué)科，系統(tǒng)包括語言識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。也就是將我們?nèi)祟惖乃枷?、思維、智慧、感官、邏輯組裝起來。而電話機(jī)器人其實(shí)非常簡單，通俗的說就是把一套電銷的話術(shù)錄入系統(tǒng)，讓電話機(jī)器人掌握電銷人員的葵花寶典。業(yè)務(wù)操作流程是針對營銷型，其有明確的產(chǎn)品定位與價(jià)值認(rèn)知，核心任務(wù)是完成意向客戶的初步篩選。模仿人類給潛在客戶打電話，從流暢對話，進(jìn)行簡單的產(chǎn)品推廣開始。接下來就需要發(fā)掘意向客戶，并第一時(shí)間通知銷售人員跟進(jìn)，用于提高銷售效率。

持續(xù)建立可以與人類進(jìn)行深層次，開放性對話的社交機(jī)器人，是AI人工智能的重大挑戰(zhàn)之一。為此，AI人工智能在與擁有自己世界知識(shí)的人類進(jìn)行交流時(shí)，需要高效利用知識(shí)，并且能快速掌握跨越多個(gè)領(lǐng)域的世界知識(shí)。

AI是一個(gè)跨學(xué)科的行業(yè)，理論很重要，現(xiàn)在面臨的挑戰(zhàn)，都可以通過理論來分析。其發(fā)展會(huì)經(jīng)歷技術(shù)、經(jīng)濟(jì)、社會(huì)智能化三大歷史階段，而目前我們正處在經(jīng)濟(jì)智能化前半段，正在向后半段過渡時(shí)期。數(shù)字技術(shù)的大趨勢實(shí)際上并沒有發(fā)生變化，但是本來需要三五十年完成的數(shù)字化，現(xiàn)如今可能會(huì)提速到二十年內(nèi)就能完成。

了解了AI人工智能和電話機(jī)器人兩者截然不同的價(jià)值認(rèn)知之后，你就會(huì)發(fā)現(xiàn)，拋開對個(gè)人的生活打擾不說，電話機(jī)器人對電銷這個(gè)行業(yè)沖擊力巨大，確實(shí)給企業(yè)帶來了實(shí)實(shí)在在的價(jià)值。

電話機(jī)器人好用文本機(jī)器人和電話機(jī)器人，不僅可以提高效率，相比如人工操作也十分簡易便捷，只要一鍵將客戶資料導(dǎo)入機(jī)器人文本機(jī)器人和電話機(jī)器人的后臺(tái)，電話機(jī)器人就可以主動(dòng)外呼，這樣的工作模式大大的節(jié)約文本機(jī)器人和電話機(jī)器人了員工的精力與時(shí)間。購買電銷機(jī)器人時(shí)，一定要做到各方面考察清楚，多倫對比挑選合適就好。

電話機(jī)器人就是利用人工智能批量給客戶打電話 篩選出意向客戶文本機(jī)器人和電話機(jī)器人，解放人力文本機(jī)器人和電話機(jī)器人，代替人去做那些重復(fù)而又繁雜文本機(jī)器人和電話機(jī)器人的事，讓人回歸到人本身當(dāng)中，去做更多具有創(chuàng)造性文本機(jī)器人和電話機(jī)器人的事。

在客戶心中，怎么樣發(fā)揮呼狗電話機(jī)器人的最大價(jià)值呢?很多人認(rèn)為，呼狗電話機(jī)器人就應(yīng)當(dāng)集中在銷售能力當(dāng)中，比如線索的鎖定等功效場景。

但其實(shí)，呼狗電話機(jī)器人應(yīng)當(dāng)更注重一些泛營銷領(lǐng)域的服務(wù)場景，比如通知、回訪、調(diào)研、沉默用戶激活等場景下的應(yīng)用，這些場景下，人工的成本是非常高的，且效果往往差強(qiáng)人意。因素在于人工的情緒可控性更差，而呼狗電話機(jī)器人則全部不同。

呼狗電話機(jī)器人在通知場景下，會(huì)給更精準(zhǔn)的記錄下用戶的準(zhǔn)確反饋和是不是接通。因?yàn)榇髷?shù)據(jù)的應(yīng)用，呼狗電話機(jī)器人更符合該場景的應(yīng)用，為何會(huì)這么呢?人工智能最大的好處在于數(shù)據(jù)的記錄與輸出，而呼狗電話機(jī)器人則有著恰如其分的天賦。它不但能夠獨(dú)立完成通知場景的業(yè)務(wù)，還能夠在后續(xù)的服務(wù)中，開始幫助治理者進(jìn)行有效的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)和整理。

而在回訪、調(diào)研和沉默用戶調(diào)研的場景下，也是這么，通過對數(shù)據(jù)精準(zhǔn)的記錄采集和有效的自動(dòng)溝通，智能呼狗電話機(jī)器人能夠?qū)⒆詈蟮慕Y(jié)果進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化輸出，從而輸出相關(guān)內(nèi)容給到操作者，對下一步的策略具有指導(dǎo)性效果。

乍一聽，呼狗電話機(jī)器人首先給人的印象就應(yīng)當(dāng)是電銷場景相關(guān)工作，但實(shí)則，呼狗電話機(jī)器人還是能夠更多的運(yùn)用在泛營銷場景當(dāng)中。

隨著人工智能的飛速發(fā)展以及廣泛落地應(yīng)用，越來越多的設(shè)備將會(huì)被植入智能問答技術(shù)，人機(jī)交互場景隨處可見，智能問答在未來將會(huì)成為一個(gè)非常重要的入口。

騰訊小知憑借著業(yè)界領(lǐng)先的智能AI引擎算法和海量大數(shù)據(jù)倉庫，已將智能問答技術(shù)落地實(shí)施，并且經(jīng)過大量的業(yè)務(wù)考驗(yàn)和優(yōu)化，知識(shí)點(diǎn)匹配度和準(zhǔn)確率都已達(dá)到90%以上，在2018 年 GITC 全球互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)大會(huì)上，騰訊小知榮獲年度互聯(lián)網(wǎng)最具價(jià)值產(chǎn)品獎(jiǎng)。

騰訊小知算法負(fù)責(zé)人陳松堅(jiān)也在會(huì)場發(fā)表了關(guān)于智能問答技術(shù)原理及其在To B場景下的應(yīng)用的專題演講，從自己的角度為我們展現(xiàn)智能問答技術(shù)的最新成果。

他首先從智能問答是什么，為什么和怎么做的三個(gè)問題出發(fā)，闡明了他對當(dāng)前智能問答技術(shù)的定位和價(jià)值，首先，現(xiàn)階段的智能問答是信息檢索技術(shù)的升級(jí)，是量變而未達(dá)到質(zhì)變。但是無論在To B還是To C的場景下，當(dāng)前的技術(shù)都能夠切實(shí)解決一些用戶的痛點(diǎn)，提升用戶體驗(yàn)，是亟待推進(jìn)和充滿想象的方向。

在回答怎么做這個(gè)問題時(shí)，他詳細(xì)介紹了幾種不同的問答機(jī)器人的實(shí)現(xiàn)路徑，包括單輪問答機(jī)器人，多輪問答機(jī)器人及閱讀理解機(jī)器人。其中重點(diǎn)闡述了單輪問答機(jī)器人的實(shí)現(xiàn)原理，包括字面匹配，詞向量匹配，深度語義匹配，遷移學(xué)習(xí)等技術(shù)。

此后他還分享了小知團(tuán)隊(duì)將上述技術(shù)產(chǎn)品化的經(jīng)驗(yàn)，包括智能客服機(jī)器人和電話機(jī)器人兩大塊，主要分享了當(dāng)前產(chǎn)品的形態(tài)，亮點(diǎn)和實(shí)際項(xiàng)目中取得的一些成果。

最后，他簡單總結(jié)了小知目前完成的工作以及就智能問答的發(fā)展提出了自己的幾點(diǎn)看法。

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以下是演講稿全文：

各位下午好，很高興今天能在這里給大家做分享報(bào)告。先介紹一下，我們騰訊小知是致力于為政府和各行業(yè)提供一攬子智能問答解決方案的團(tuán)隊(duì)，目前已經(jīng)落地的包括基于文本的智能客服機(jī)器人和基于語音的電話機(jī)器人等。

在大多數(shù)人的認(rèn)知里，智能問答很可能是以上的3個(gè)印象，2011年打敗了人類取得問答競賽冠軍的waston;2017年被沙特授予公民身份的機(jī)器人sofia;更為大家熟知的鋼鐵俠中的機(jī)器人管家jarvis。在大家心目中，智能就意味著能夠像真人一樣交流。然而作為從業(yè)者，很遺憾地告訴大家，目前的技術(shù)還遠(yuǎn)沒有達(dá)到這個(gè)目標(biāo)，我認(rèn)為本質(zhì)上目前的智能問答技術(shù)是對信息檢索技術(shù)的一次升級(jí)，是量變而未到質(zhì)變。這個(gè)皇冠上的明珠還等待我們?nèi)フ　?/p>

既然問答技術(shù)還不成熟，那為什么還要投身到這個(gè)領(lǐng)域呢。我想從To B和To C兩個(gè)角度去回答。對企業(yè)來講，當(dāng)前的問答技術(shù)雖然無法解答復(fù)雜的咨詢，但是大部分的簡單的頭部問題是可以比較好的解答的。從本輪AI大潮NLP賽道的幾名種子選手都從智能客服這個(gè)方向切入就可以看出企業(yè)是確實(shí)存在對智能問答的剛性需求。而對普通用戶來講，一方面siri等語音助手每天都在為用戶提供便捷的交互界面，另一方面像amazon echo這一類的智能家居產(chǎn)品也逐步進(jìn)入千家萬戶，成為物聯(lián)網(wǎng)生態(tài)的中心入口之一，這便是智能問答的價(jià)值所在。

那如何實(shí)現(xiàn)智能問答機(jī)器人呢?我們先來看最基本的單輪問答機(jī)器人的實(shí)現(xiàn)原理。

熟悉搜索引擎的朋友會(huì)發(fā)現(xiàn)這個(gè)架構(gòu)跟搜索引擎的很類似。單輪問答一般來說就是FAQ問答，是基于業(yè)務(wù)問答對組成的問答庫進(jìn)行檢索匹配。其中FAQ問題集包含多個(gè)相似問法供用戶問題去匹配。預(yù)處理階段一般會(huì)進(jìn)行文本糾錯(cuò)，標(biāo)準(zhǔn)化和底層NLP特征提取;召回階段會(huì)在倒排索引中召回若干個(gè)候選問題(粗排)，而最后的匹配階段會(huì)基于各種模型進(jìn)行匹配打分并返回得分最高的結(jié)果(精排)。匹配階段還會(huì)引入其他模塊，如知識(shí)圖譜和拒識(shí)模型，目的是輔助提升匹配的最終準(zhǔn)確率。

retrieval中的匹配可以看做是naive solution，詞袋+VSM, 篩選候選夠用了，但是精排需要更精致的策略，第一，要利用監(jiān)督信息做擬合，我們構(gòu)建基于問題對的訓(xùn)練語料，擬合是否匹配這個(gè)二分類目標(biāo)。第二，特征上拋棄稀疏的詞袋模型，而是構(gòu)造各種相似度來做base scorer，然后利用非線性的抗噪能力強(qiáng)的xgboost來做融合，比如我們用到詞bigram, 字bigram, 核心詞，名詞等特征集合的相似度。這種方法的優(yōu)缺點(diǎn)是一體的，由于模型只學(xué)習(xí)字面相似的特征，因此不受領(lǐng)域影響，通用性強(qiáng)，適合用在冷啟動(dòng)階段;但也因?yàn)橹豢紤]字面相似，無法處理更深層的語義匹配。

那如何度量語義的相似呢。詞向量技術(shù)的興起是語義匹配的前提，所謂詞向量，是將孤立的傳統(tǒng)的token表示映射到相互關(guān)聯(lián)的向量空間中，這種關(guān)聯(lián)性，或者說是相似性，是通過詞語的上下文的來描述的。也就是說，上下文越相似的詞語，他們的語義就越相似，詞向量的歐式距離就越近。這是很容易理解的，更妙的是，通過對向量進(jìn)行簡單加減運(yùn)算，能夠呈現(xiàn)出概念的關(guān)系，比如king-man+woman的結(jié)果非常接近于queen, 因此說明詞向量能夠一定程度刻畫語義。那對句子如何做向量表示呢?一個(gè)簡單的想法是直接求和平均，WMD是另一個(gè)比較有意思且有效的做法，他將計(jì)算句子到句子的相似度建模成一個(gè)運(yùn)輸?shù)膯栴}，把句子p的各個(gè)詞，運(yùn)輸?shù)絨的各個(gè)詞上，也可以說是變換;運(yùn)輸成本是詞向量的cosine相似度，而要運(yùn)輸?shù)氖歉鱾€(gè)詞在句子中的權(quán)重，用線性規(guī)劃求解一個(gè)最優(yōu)解，即為p到q的距離。另外還有個(gè)有效的方法是SIF，思路是做詞向量加權(quán)求和，但是突顯出句子中非通用的部分，即權(quán)重用詞頻倒數(shù)來計(jì)算權(quán)重，實(shí)驗(yàn)效果也很不錯(cuò)。

上面的方法有一個(gè)問題就是沒有利用有監(jiān)督信息，所以效果有明顯的天花板。下面介紹這個(gè)工作是基于深層網(wǎng)絡(luò)做有監(jiān)督學(xué)習(xí)的匹配的，做法也比較簡單，首先把句子文本用one-hot編碼，假如詞典大小是500K，那編碼完長度就是500K維，其實(shí)等于是詞袋模型，然后輸入到一個(gè)多層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)去學(xué)習(xí)，最終得到一個(gè)128維的向量作為句子的語義表示，然后用cosine計(jì)算兩個(gè)句子與文檔的相似度作為模型輸出。這個(gè)方法其實(shí)是將高維稀疏的token特征映射到低維語義空間，跟詞向量的思路很類似，只不過訓(xùn)練目標(biāo)不同，并且這里使用了深層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

但是CNN對上下文的處理能力依賴于窗口大小，遠(yuǎn)距離就沒辦法處理了，因此要考慮另一種網(wǎng)絡(luò)單元RNN，這種單元是專門為時(shí)序模型量身打造的，簡單來說，每一時(shí)刻t上的隱藏狀態(tài)，或者說第t個(gè)詞上的語義編碼，都由兩個(gè)輸入共同決定，即上一時(shí)刻的隱藏狀態(tài)和當(dāng)前時(shí)刻的原始輸入，而為了解決遠(yuǎn)距離傳遞導(dǎo)致的梯度消失和梯度爆炸等問題，RNN有一些變種結(jié)構(gòu)來應(yīng)對，比如 LSTM和GRU等。

CNN和RNN都是對原始輸入進(jìn)行語義編碼的基本單元，編碼后的向量就可以接入多層感知機(jī)進(jìn)行相似度計(jì)算，如果是直接計(jì)算cosine相似度，那就是dssm的升級(jí)版，而更常見的做法是把兩個(gè)句子的編碼向量拼接在一起，再經(jīng)過一個(gè)多層感知機(jī)計(jì)算相似度，而這種方法統(tǒng)稱為表達(dá)式建模;

另一種方案考慮到兩個(gè)句子之間的交互信息對學(xué)習(xí)他們是否匹配顯然更為重要，這一類方案被稱為交互式建模，右邊是一個(gè)典型的例子，他最大的不同是首先對兩個(gè)句子的所有窗口組合進(jìn)行拼接和卷積，得到交互信息。然后再進(jìn)行多次卷積和池化得到表示。其他的交互方式還包括編碼之后，進(jìn)行交互操作，如作差，點(diǎn)乘等，還有計(jì)算attention表示，也是常見的交互方式。

下面介紹我們的方案，跟上面介紹的模型相比，我們的方案主要做了兩處改動(dòng)，一個(gè)是使用了稠密連接的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，讓rnn層的輸入和輸出拼接在一起做為下一層的輸入，第二個(gè)是混合注意力機(jī)制，即在計(jì)算attention向量進(jìn)行交互式建模的基礎(chǔ)上，增加self-attention向量計(jì)算，然后把兩個(gè)attention向量經(jīng)過門機(jī)制進(jìn)行融合，這樣做一方面引入了問句間的交互信息，同時(shí)又增強(qiáng)了對自身的表達(dá)建模。

上面的模型是比較復(fù)雜的模型，參數(shù)量有5.8M。在實(shí)際中應(yīng)用中訓(xùn)練語料會(huì)嚴(yán)重不足，為了解決這個(gè)問題，我們引入了遷移學(xué)習(xí)的策略。首先第一種是多任務(wù)聯(lián)合學(xué)習(xí)，比如在擬合兩個(gè)問句是否匹配的同時(shí)，也對問句進(jìn)行分類預(yù)測;另外還可以同時(shí)對匹配的問題對做seq2seq的翻譯模型訓(xùn)練。這兩個(gè)策略都證明能有效提升準(zhǔn)確率。

而另一個(gè)思路更加直觀，即引入其他領(lǐng)域的語料，所謂多語料遷移。Fine-tune即參數(shù)微調(diào)是其中一種做法，即先用通用語料訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，固定底層表達(dá)層的參數(shù)，然后再使用領(lǐng)域語料調(diào)整上層參數(shù);另一種思路參考了對抗學(xué)習(xí)的思想，即引入一個(gè)新的任務(wù)“混淆分類器”去判別當(dāng)前樣本是來自源語料還是目標(biāo)語料，通過在損失函數(shù)中增加反向的混淆分類損失項(xiàng)，讓混淆分類器盡可能地?zé)o法區(qū)分樣本的來源，從而保證共享了參數(shù)的表達(dá)網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)W習(xí)到兩部分語料中共性的部分。

以上的介紹都是為了完成一個(gè)基本的單輪對話機(jī)器人，而實(shí)際應(yīng)用中，往往存在需要需要交互的場景，比如查詢社保余額，就需要用戶提供指定信息，如姓名，身份證號(hào)，手機(jī)號(hào)等。這種是所謂任務(wù)導(dǎo)向型機(jī)器人，而另一種，基于知識(shí)圖譜的機(jī)器人也往往會(huì)涉及到多輪交互。這里簡單介紹一下多輪對話機(jī)器人的架構(gòu)，整體上是一個(gè)對話管理系統(tǒng)，總的來說是管理會(huì)話狀態(tài)，包含4個(gè)模塊，分別是輸入部分：自然語言理解模塊NLU，負(fù)責(zé)意圖識(shí)別和抽取槽位實(shí)體，比如這里匹配到了意圖是查詢社保余額，抽取到了社保號(hào)1234。得到的意圖和槽位值會(huì)送入到對話狀態(tài)追蹤模塊，DST，他負(fù)責(zé)會(huì)話狀態(tài)的更新，形式化來說是一個(gè)函數(shù)，輸入是當(dāng)前狀態(tài)s和當(dāng)前的query經(jīng)過NLU處理過得到的意圖和槽位值q, 輸出新的狀態(tài)s‘，下一步是把s’送入DPL，對話策略模塊，這個(gè)模塊是根據(jù)新的狀態(tài)s‘輸出行動(dòng)a，通常這個(gè)決策選擇會(huì)依賴于一個(gè)外部數(shù)據(jù)庫或知識(shí)圖譜，最后，由輸出部分，自然語言生成模塊NLG負(fù)責(zé)將行動(dòng)轉(zhuǎn)換為自然語言文本，返回給用戶。

前面提到的單輪FAQ機(jī)器人，有一個(gè)問題是問答準(zhǔn)確率依賴于問答庫的質(zhì)量，而問答庫的構(gòu)建耗時(shí)費(fèi)力，所以針對數(shù)據(jù)較大的非結(jié)構(gòu)化文檔，如果可以直接從中抽取答案，是非常理想的做法。比如斯坦佛大學(xué)開源的drQA，就是基于wikipedia的語料做的一個(gè)開放域上的問答機(jī)器人，我們來看看這種閱讀理解機(jī)器人的架構(gòu)示意，他也是基于檢索重排的思路，首先把可能的文段從語料庫中摘取出來，然后送入閱讀理解模型進(jìn)行答案定位，打分，排序和選擇得分最高的答案。閱讀理解模型與匹配模型是類似的，需要先對問題和候選文段進(jìn)行編碼表示，不同之處在于最終預(yù)測的目標(biāo)是答案的起始和結(jié)束位置。我所在的團(tuán)隊(duì)在去年，在閱讀理解的權(quán)威公開測評(píng)Squad v1中取得過第一的成績，同時(shí)參加這個(gè)測評(píng)的包括了google, facebook, 微軟，阿里idst, 科大訊飛等國內(nèi)外同行。說明業(yè)界對這種技術(shù)還是非?？粗氐?。

下面分享小知在把以上技術(shù)落地產(chǎn)品化的經(jīng)驗(yàn)。首先我們來看看小知的整體架構(gòu)圖，核心引擎有兩部分，一塊是上面重點(diǎn)闡述的深度語義匹配模型，另一塊是本次分享沒有展開的知識(shí)圖譜引擎，在此之上，我們構(gòu)建了FAQ機(jī)器人，多輪會(huì)話機(jī)器人(任務(wù)機(jī)器人)，閑聊機(jī)器人等。以下是我們單輪和多輪機(jī)器人的示例。

在我們實(shí)際的落地項(xiàng)目中，得益于深度遷移模型的語義匹配能力和行業(yè)知識(shí)圖譜的的精準(zhǔn)匹配和輔助追問，小知機(jī)器人能夠做到95%左右的問答準(zhǔn)確率，并且節(jié)省了50%以上的服務(wù)人力，切實(shí)為政府和企業(yè)提升效率和降低成本。

在智能客服的基礎(chǔ)上，我們又打造了基于語音的電話機(jī)器人，力主融合智能客服，人工在線客服，工單系統(tǒng)和電話機(jī)器人，為客戶打造從售前售中售后的整體解決方案。

以下是電話機(jī)器人的整體架構(gòu)圖，核心是自然語言理解NLU模塊，負(fù)責(zé)識(shí)別用戶提問意圖

提取相關(guān)實(shí)體。根據(jù)NLU輸出的結(jié)果，內(nèi)置的對話管理引擎會(huì)進(jìn)行流程狀態(tài)流轉(zhuǎn)和跟蹤。

另外，ASR語音識(shí)別和TTS語音合成是不可或缺的重要服務(wù)，這三個(gè)模塊相互協(xié)作，共同完成與用戶的交互。

最后對智能問答的未來發(fā)展提幾點(diǎn)我的看法。目前學(xué)術(shù)界比較公認(rèn)的一個(gè)方向是，需要更有機(jī)地結(jié)合模型和規(guī)則，而在問答領(lǐng)域，規(guī)則的一大組成部分就是知識(shí)圖譜，包括開放領(lǐng)域的知識(shí)圖譜和專業(yè)領(lǐng)域知識(shí)圖譜。而更進(jìn)一步地，我們需要研究帶有推理性質(zhì)的事理型知識(shí)圖譜去描述領(lǐng)域內(nèi)的規(guī)則和知識(shí)，讓機(jī)器人能夠處理帶有復(fù)雜條件的問題，提供更智能的回復(fù)。在我看來，智能問答的一個(gè)突破口就在于解決以上三個(gè)問題。以上就是今天分享的內(nèi)容，謝謝大家。

主講人介紹：

陳松堅(jiān)，騰訊數(shù)據(jù)平臺(tái)部算法高級(jí)研究員，有著8 年的 NLP 研發(fā)經(jīng)驗(yàn)，2017 年加入騰訊 TEG 數(shù)據(jù)平臺(tái)部，負(fù)責(zé)智能客服產(chǎn)品騰訊小知的算法規(guī)劃和落地。負(fù)責(zé)過多個(gè)智能客服項(xiàng)目，對封閉領(lǐng)域的智能問答有豐富的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)。

文本機(jī)器人和電話機(jī)器人的介紹就聊到這里吧，感謝你花時(shí)間閱讀本站內(nèi)容，更多關(guān)于電話機(jī)器人的、文本機(jī)器人和電話機(jī)器人的信息別忘了在本站進(jìn)行查找喔。