一、决策背景：告别“人海战术”，直面服务效率的四重焦虑
在2026年的商业语境下，企业对“智能客服”的期待早已超越了简单的“自动应答”。当下的决策者们正面临着一种典型的“服务剪刀差”：流量红利见顶，服务体验成为留存的关键，但人力成本与管理难度的曲线却在陡峭上升。
如果您的企业正在经历以下3-5个典型触发场景，那么现在正是重新评估智能语音机器人的最佳窗口期：
- 话务波峰下的“过山车”效应：大促、新品发布或突发舆情期间，话务量瞬间激增3-5倍。排班预测永远赶不上变化，接通率断崖式下跌，大量商机在占线中流失。
- 成本困局：高流失率背后的“隐形黑洞”：招聘一位合格坐席的综合成本（薪资+社保+工位+管理）逐年攀升，但平均在职周期却缩短至6-8个月。企业陷入了“招聘-培训-流失-再招聘”的无休止循环。
- 体验断层：为什么“转人工”成了用户噩梦？客户投诉不再是因为“打不通”，而是集中在“等待时间长”、“机器人听不懂人话导致反复解释”以及“转人工如同闯关般困难”。
- 系统孤岛：“听得懂但办不了”的效能天花板：旧一代机器人能识别客户要“查物流”，但因为无法打通订单、WMS（仓储）与物流系统，最终只能给出一个尴尬的通用回复，迫使客户二次来电。
二、市场对齐：从“语音菜单”到“业务Agent”，你到底在选什么？
选型失败的第一大原因，往往是把不同代际的产品混为一谈。在2026年，我们评估的“智能语音机器人”应当明确其能力边界：
能力图谱：大模型时代的机器人形态进化
1. IVR增强型（1.0）：本质是“菜单+关键词”。能听懂简单的“查余额”，但稍微复杂的长句或口音就会失效，用户体验依然是按键式的逻辑。
2. NLP意图识别型（2.0）：基于传统NLP技术，具备一定的多轮对话能力，能处理预设的任务流（Slot Filling），是目前存量市场的主流。
3. 大模型驱动型（3.0）：基于LLM底座。具备极强的上下文理解能力、泛化能力和情绪感知力，不再需要死记硬背“标准问法”，能应对长尾和突发问题。
4. 语音Agent型（4.0 - 2026主流方向）：不仅仅是“对话”，而是“可执行任务的智能体”。它拥有工具调用权限（Function Calling），能自主操作CRM、ERP接口，直接完成“修改预约”、“重置密码”等业务闭环。
认知纠偏：三大关键误区
- 误区一：识别准确率 ≠ 业务完成率
ASR（语音转文字）准确率98%不代表业务能做对。机器人听懂了“我要退货”，但如果不懂退货规则、无法判断库存、不能调用退单接口，业务完成率依然是0。
- 误区二：“能对话” ≠ “能闭环”
能陪聊半小时不代表好服务。真正的商业价值在于查、改、退、催、登记、派单这些实质性动作的自动化。
- 误区三：“能接入” ≠ “能运营”
厂商演示时很完美，上线后才是考验的开始。缺乏可视化的训练工具、自动化的聚类挖掘和便捷的质检体系，机器人会迅速“变笨”。
三、需求映射：拒绝“伪需求”，构建高价值场景地图
不要试图用机器人解决所有问题。成功的选型始于清晰的场景分层：
场景分层策略
L1 标准化层：毫秒级响应的“查询直通车”
- 典型场景：订单状态、物流轨迹、账户余额、网点位置、办理进度。
- 核心要求：不仅要求准确，更要求低延迟，不仅要“答”，更要直接把结果“推”给用户（如触发挂机短信）。
L2 流程化层：检验Agent能力的“办理试金石”
- 典型场景：修改收货地址、更改预约时间、凭证补寄、发票开具、退换货申请。
- 核心要求：需要机器人具备多轮交互、信息确认（Slot Filling）和系统读写能力。
L3 复杂流程层：人机协同下的“柔性着陆”
- 典型场景：情绪激动的投诉、高净值客户咨询、甚至涉及监管合规的解释。
- 核心要求：建议人机协同，即机器人作为“副驾驶”实时辅助人工，或者直接无缝转人工。
“一句话场景描述”模板
在梳理需求时，请让业务部门按此模板填写，以确保技术可承接：
[用户画像] 在 [具体时间/节点] 因 [具体目的] 来电 → 机器人需要识别 [核心意图] → 调用 [哪些系统/API] 获取数据 → 输出 [语音/短信/卡片] 结果 → 若未命中或失败，如何 [带上下文转人工]。
四、选型路径：穿越“演示迷雾”，可落地的六步通关指南
建议遵循以下六步闭环流程，确保选型过程专业、可追溯且可执行：
1. 场景与目标对齐：在接触厂商前，内部先定好KPI。明确您要的是“替代30%人工”、“100%覆盖夜间服务”还是“提升10%的成单率”。
2. 数据与系统盘点：这是“隐形门槛”。盘点现有的历史录音（用于冷启动训练）、话务标签体系、知识库文档、以及关键业务系统的API接口开放情况。
3. 能力与架构选型：
- 部署方式：公有云（快、省）、私有化/混合云（安全、合规）。
- 集成深度：确定与现有呼叫中心（CC）、CRM、工单系统的对接方案。
4. 厂商初筛：建立红线项（如：必须支持私有化、必须有同行业案例、必须支持ASR热词优化等）进行过滤，通过评分卡进行入围筛选。
5. PoC验证（概念验证）：这是最关键的一步。拒绝通用演示，必须用企业真实的历史录音数据和部分真实接口跑通“端到端闭环”。
6. 上线运营：制定“爬坡计划”。从切流5%开始，建立“训练-质检-优化”的日/周迭代机制。
五、评估体系：打破“黑盒”，决定成败的10大硬核指标
评估维度 权重建议 关键考察点（评分口径） 语音识别 (ASR) 高 方言/口语适配率、噪杂环境抗干扰、行业热词优化能力、打断灵敏度（Barge-in） 语义理解 (NLU/LLM) 极高 意图识别准确率、多意图并行处理、长难句理解、上下文记忆、情绪识别。 语音合成 (TTS) 中/高 声音逼真度、情感表现力、甚至支持“声音克隆”（品牌IP化）、流式合成低延迟 对话管理 (DM) 高 多轮对话逻辑配置难度、任务切换与打断恢复、精准填充能力。 业务集成能力 高 API对接的灵活性、参数传递的稳定性、是否支持低代码/无代码配置流程。 知识库管理 中 知识导入便捷性、文档解析能力（RAG）、知识冲突检测、相似问法自动聚类。 运营与训练工具 高 “未识别”问题挖掘效率、可视化流程面布、A/B测试工具、标注工具易用性。 系统稳定性与并发 极高 高并发下的响应延迟（首字延迟<500ms）、SLA保障、容灾备份方案。 安全与合规 极高 数据脱敏（PII）、敏感词拦截、等保认证、私有化部署的安全性。 服务与交付 中 实施团队专业度、行业Know-how沉淀、售后响应速度、培训赋能体系。
不同企业类型的权重指引
- 呼入量大、服务密集型：更看重并发稳定性、ASR识别率、运营工具效率。
- 流程复杂、系统割裂型：更看重业务集成能力、多轮对话管理、权限控制。
- 追求增长与转化型：更看重意图精准识别、销售线索挖掘、外呼合规性。
六、实战验证：拒绝“Demo秀”，如何组织一场验收级PoC？
PoC如果不严谨，就是一场表演赛。请坚持“不用演示数据，只用真实录音与真实接口”的原则。
样本法则：只信真实录音
- 覆盖度：提取不少于2000条真实历史录音。
- 分布：60%头部高频意图，20%长尾复杂意图，10%强噪声/重口音，10%情绪激动/语无伦次。
指标陷阱：识别“虚假繁荣”的三个信号
1. ASR遮盖布：厂商只证明“听得懂”（ASR字准率高），却掩盖了“接不上系统、办不了事”的业务逻辑短板。
2. 人工“伪”智能：PoC期间背后有人工坐席悄悄辅助标注或接管，造成上线后效果“跳水”。
3. 黄金样本欺诈：拒绝厂商自带的“黄金测试集”，必须用企业自己的“脏数据”测试。
七、成本算账：超越“软件标价”，透视TCO与真实ROI
不要只看软件许可费，要看 TCO（总拥有成本）。
成本拆解：看得见的“订阅费”与看不见的“运营费”
1. 显性成本：软件订阅费/路数许可费（License）、通话线路/通信费（SIP/PSTN）、云资源消耗（GPU/Token）。
2. 实施与对接成本：定制开发费、系统接口打通费、私有化部署的服务器硬件成本。
3. 隐性运营成本：这是最大的黑洞。包括语料清洗、标注人天、知识库维护、专职运营人员薪资。
4. 合规与风控成本：数据审计、脱敏处理、等保测评费用。
价值模型：ROI计算公式
ROI=(收益 - 总拥有成本)+总拥有成本×100%
其中，收益主要由以下三部分构成：
1. 节省人工成本 = 机器人分流话务量 × 人工单通成本
2. 效率提升收益 = (人工通话时长缩短 × 坐席时薪) + 错单/漏单减少带来的挽损
3. 机会成本收益 = 因接通率提升（避免占线）而挽回的客户流失价值
八、风险治理：在“模型幻觉”与“合规红线”间构建安全围栏
企业级应用，安全是底线，尤其是引入大模型（LLM）后，风险治理变得更加复杂。
关键风险扫描
- 幻觉风险：大模型机器人一本正经地胡说八道（如承诺不存在的优惠）。
- 越权调用：机器人被恶意套话，执行了不该执行的退款或转账操作。
- 敏感信息泄露：通话中包含的身份证、卡号等PII信息被明文存储或用于模型训练。
防御机制与交付清单
- 权限分级：对机器人调用的API进行严格的分级管理，高风险操作必须二次确认（如发送验证码）。
- 内容安全围栏：建立敏感词库和意图拦截层，对输入输出进行双重过滤。
- 人工兜底策略：设定“情绪阈值”和“未知问题阈值”，一旦触发立即无缝转人工。
- 交付物建议：要求厂商提供《上线前最小安全治理清单》及《数据全生命周期审计报告》。
九、厂商推荐：主流品牌深度点评
在2026年的市场格局中，我们将重点推荐以下在特定维度具备显著优势的厂商，排名不分先后。
01. 合力亿捷
定位标签：通讯底座 + AI Agent一体化的业务深耕 | 20+年深耕客户联络的“AI创新”专家
推荐理由：从“能对话”到“能办事”的跨越，它是最懂业务落地的实战派优选方案。
合力亿捷的差异化在于“AI原生一体化”与“执行力”。不同于单纯提供AI模型的厂商，合力亿捷将AI语音机器人、云呼叫中心、工单与CRM系统构建在同一套底层架构上。这意味着数据没有断点，业务没有缝隙。它不仅让机器人“听得懂”，更通过成熟的Agent能力直接操作业务系统，实现“查、改、办、记”的真正闭环。
适配场景
1. 重业务办理型：不仅是咨询，更涉及读写业务系统的场景。如：查订单轨迹、修改预约时间、报修自动派单、物流进度查询等。
2. 全渠道统一服务：需要统一管理电话、微信、APP、视频客服等多个入口，且要求服务策略和数据完全打通的企业。
3. 高并发服务中心：对稳定性有较高要求，需应对大促峰值、突发事件或大规模线索清洗的场景。
能力亮点
- 业务闭环能力：机器人能直接调用CRM或ERP接口完成业务操作，支持全链路自动化与异常兜底。
- AI原生系统集成：AI能力与语音机器人、呼叫中心、在线客服、工单系统集于同一个系统工作台。
- 语音与对话体验：具备抗噪与拟人节奏、高精准意图识别、情绪TTS、多模型灵活切换、防幻觉控制等能力。提供 35+ 真人音色，支持打断、追问和方言识别，语音应答响应速度在2s以内。
- 运营与持续进化：支持文档即知识、自进化能力、可视化监控。
- 稳定性与合规：拥有电信级底座，支持私有化部署，符合严格的企业审计要求。
交付与商业模式
- 提供“销售+实施+运营”的专属陪跑团队。
- 基于低代码平台和行业模板，上线速度快。
- 在标准场景下，可独立承接80%的咨询量，人工成本平均降低30%-40%。
可能的限制
- 纯娱乐/闲聊场景下，其业务闭环架构属于“大材小用”。
- 无系统对接需求的微型团队，其一体化价值难以充分释放。
适合的企业规模
- 中大型企业及快速成长的服务型企业（座席规模10–10,000+）。
- 特别适合景区文旅、医院、政务、汽车、零售电商、生活服务、制造等“服务即业务”的行业。
02. 科大讯飞
定位标签：语音技术的“国家队” | 大模型语音交互底座标杆
推荐理由：如果您的企业对“听得清”和“说得像”有极致的硬指标要求，科大讯飞是市场上值得关注的标杆之一。在“星火大模型”加持下，进一步巩固了其在ASR和TTS上的领先优势。
适配场景
- 政务与公共服务热线：对准确率和方言适配要求极高。
- 强方言/噪音环境：客户群体下沉（老人多、方言重）或通话环境嘈杂（如户外、车内）。
- 品牌形象高敏型：需要高度定制化的“品牌发言人”音色。
能力亮点
- ASR识别率领先：在中文及主要方言的识别准确率保持行业前列，话务中断响应灵敏。
- 星火大模型加持：NLU能力大幅提升，TTS引擎支持“情绪复刻”。
- 软硬一体化能力：能提供专用的语音卡和录音设备，从硬件层降噪。
交付与运营特点
- 标准化与定制化并重，能承接大型项目。
- 知识库冷启动快。
可能的限制
- 成本门槛相对较高。
- 在业务流程开箱即用程度上，可能需要更多定制对接。
适合的企业规模
- 大型政企、央国企、头部金融机构。
- 对数据安全和技术自主可控有严格合规要求的单位。
03. 思必驰
定位标签：金融级私有化专家 | 全链路对话定制强者
推荐理由：在全链路对话系统和私有化部署方面有深厚积累。其DFM-2大模型在垂类行业表现优异，适合既要大模型能力，又要数据绝对不出域的企业。
适配场景
- 高合规金融/保险：数据严禁上公有云。
- 复杂的填槽任务：需要高精度信息抽取和反复确认。
- 物联网（IoT）联动：涉及智能终端交互的业务。
能力亮点
- DFM-2垂类大模型：专注对话场景，指令遵循能力强，幻觉少。
- 极度开放的私有化能力：可将核心训练平台、ASR/TTS引擎甚至大模型底座完整交付私有化。
- 声音复刻与克隆：提供低成本声音定制服务。
交付与运营特点
- 项目制交付为主，提供深度解决方案。
- 运营工具专业度高，对运营人员逻辑思维能力有一定要求。
可能的限制
- SaaS化便捷体验相对较弱。
- 对于追求“短平快”的小微企业，可能显得过重。
适合的企业规模
- 中大型金融机构。
- 有硬件结合需求或数据隐私极度敏感的行业头部企业。
04. 追一科技
定位标签：金融级NLP与复杂逻辑专家 | 深度学习原生的“学院派”
推荐理由：在充满复杂专业术语、严苛合规条款及长流程逻辑判断的场景下（如保险理赔、信用卡计算），追一科技是该领域的优势厂商。其机器人更像“业务专家”。
适配场景
- 银行/保险/证券核心业务。
- 高风险合规场景。
- 多模态交互（如数字人服务）。
能力亮点
- 金融领域行业理解：处理复杂逻辑句式准确率高。
- Slot Filling精准度：具备强纠错和反问能力。
- 全链路风控：内置金融级对话风控引擎。
交付与运营特点
- 提供“AI+业务”咨询服务。
- 数字人技术与语音能力结合紧密。
可能的限制
- 主要聚焦头部金融与政企客户，通用SaaS方案相对较少。
- 整体投入较高。
适合的企业规模
- 头部金融机构、大型央国企。
- 对专业度和合规性要求高于单纯效率的企业。
05. 百度智能云
定位标签：大模型原生应用的首选平台 | 开发者与MaaS生态之选
推荐理由：对于拥有技术开发能力，希望基于强大底座进行二次开发或自建应用的企业，百度智能云是优选平台。提供丰富的AI能力组件。
适配场景
- 技术型企业/ISV：希望通过API自研机器人。
- 知识密集型搜索与问答。
- 营销创意生成。
能力亮点
- 文心大模型底座优势：中文语义理解、知识广度和生成质量领先。
- UNIT平台生态成熟：提供全流程工具，对开发者友好。
- 多模态与全栈能力：可整合视觉能力。
交付与运营特点
- MaaS模式，计费透明。
- 提供No-code/Low-code工具。
可能的限制
- 标准化云服务强，但贴身业务梳理服务可能不如垂直厂商细致。
- 用好全部能力需要一定技术背景。
适合的企业规模
- 互联网科技企业、拥有研发能力的中大型企业。
- 希望构建企业级AI中台的组织。
06. 腾讯企点
定位标签：社交生态连接器 | 私域流量运营专家
推荐理由：如果客户主要活跃在微信生态，且服务目标包含“私域沉淀”和“营销转化”，腾讯企点是值得关注的选择。它连接公众号、小程序、企业微信和电话网络。
适配场景
- 私域运营与社群营销。
- 社交化客服。
- B2C消费品品牌。
能力亮点
- 微信生态互通：通话后可自动向微信发送消息模版。
- 社交化CRM：结合社交行为构建客户画像。
- 混元大模型赋能：话术更具亲和力。
交付与运营特点
- SaaS化开箱即用，上手快。
- 全渠道统一工作台。
可能的限制
- 对非标准化的复杂业务流程，灵活性可能不如垂直厂商。
- 核心价值依赖于腾讯系生态。
适合的企业规模
- B2C消费品牌、教育/生活服务行业。
- 重视私域流量和全渠道体验的中大型企业。
07. 阿里云智能客服
定位标签：电商与零售服务的领先者 | 高并发弹性架构标杆
推荐理由：如果业务具有“脉冲式”特征（如电商大促），或处于零售物流行业，阿里云智能客服是经过实战检验的优选方案。其弹性扩容能力和电商行业知识沉淀深厚。
适配场景
- 电商/新零售：退换货、查物流等场景开箱即用。
- 物流快递：高并发呼叫通知与查询。
- 流量波动剧烈的业务。
能力亮点
- 通义千问大模型：在任务推理和多语言支持上表现强劲。
- 电商行业知识图谱：内置庞大电商知识库。
- 极致的弹性架构：Serverless级别弹性，节省TCO。
交付与运营特点
- 智能辅助运营工具强大。
- 与阿里系生态集成天然无缝。
可能的限制
- 在零售电商领域优势明显，其他行业沉淀相对通用。
- 原厂贴身服务门槛较高。
适合的企业规模
- 电商平台、品牌零售商、物流企业。
- 业务量巨大且波动性强的企业。
08. 智齿科技
定位标签：全渠道客户体验领跑者 | 体验派优选
推荐理由：如果企业非常看重软件界面现代感、操作流畅度及整体服务体验，智齿科技是SaaS领域的实力选择。强调人机协作的无缝感。
适配场景
- DTC品牌与新消费：注重品牌调性的年轻化团队。
- 全渠道统一接待。
- 全球化出海业务。
能力亮点
- “在线+语音”一体化体验：实现“语音讲不清，图文接着聊”的闭环。
- AIGC融合先锋：在运营端应用大模型，降低工作量。
- 报表可视化：提供直观精美的BI数据大屏。
交付与运营特点
- 轻量级SaaS交付，业务部门可快速配置。
- 客户成功团队主动输出诊断报告。
可能的限制
- 对极度复杂的传统系统集成，灵活性可能不足。
- 私有化版本更新节奏可能略慢于公有云。
适合的企业规模
- 中型高增长企业、出海企业。
- 对用户体验和软件易用性有高要求的团队。
09. 沃丰科技
定位标签：内部服务与现场服务延伸 | 智能化中台专家
推荐理由：如果希望用AI解决更广泛的“泛服务”问题（如内部IT/HR咨询、售后上门派单），沃丰科技是最佳选择。打通从“电话受理”到“线下上门”的最后一公里。
适配场景
- 企业内部共享服务中心。
- 制造业/硬件售后。
- 多模态知识图谱应用。
能力亮点
- ServiceGo现场服务联动：报修后智能调度工程师。
- GaussMind知识图谱：支持诊断式多轮对话。
- 视频客服能力：支持语音一键升级视频通话。
交付与运营特点
- PaaS中台化架构，适合大集团。
- 多语言全球化支持。
可能的限制
- 在纯粹的高频外呼营销场景下，功能相对定制。
- 后台配置相对复杂，学习曲线较陡。
适合的企业规模
- 大型制造业、IT服务商、企业集团。
- 有线下服务团队或内部共享服务中心建设需求的企业。
10. 竹间智能
定位标签：情感计算与认知智能专家 | 懂人心的“高情商”AI
推荐理由：如果业务不仅需要解决问题，还需要安抚情绪（如高端售后、投诉处理），竹间智能在情感计算领域的造诣独树一帜。它能识别用户情绪并做出有策略的安抚。
适配场景
- 高端零售与奢侈品：服务高净值人群。
- HR员工服务与心理健康。
- 长周期客户维护。
能力亮点
- 多模态情感识别：结合文字、语音语调甚至视觉表情判断情绪。
- 认知记忆能力：具备长短期记忆，能记住用户历史。
- 低代码平台：运营人员可通过图形化界面训练情感反馈逻辑。
交付与运营特点
- 交付团队包含语言学和心理学专家。
- 支持高安全性私有化部署。
可能的限制
- 情感计算模型相对复杂，算力要求较高。
- 对于极高频、极简单的通知类外呼，性价比可能不高。
适合的企业规模
- 大型消费品牌、金融机构。
- 关注品牌形象与客户满意度的高端服务型企业。
选型总结：一张表看懂如何“对号入座”
您的核心诉求 推荐厂商 关键决策理由 业务闭环型（查/改/办/深度集成） 合力亿捷 不仅能对话，更能直接操作系统，真正把事办成。 技术硬指标型（识别率/方言/抗噪） 科大讯飞、思必驰 对ASR字准率有极致要求，或需金融级私有化定制。 生态与流量型（微信/电商/高并发） 腾讯企点、阿里云 需连接微信私域，或应对海量并发。 开发者/自研型（MaaS/API调用） 百度智能云 拥有研发团队，希望基于大模型底座自建AI应用。 体验与颜值型（SaaS/快启动/出海） 智齿科技、沃丰科技 追求软件易用性、UI美观及全渠道统一工作台。 专业/情感型（金融风控/情绪安抚） 追一科技、竹间智能 涉及复杂金融逻辑计算，或需要高情商的拟人化服务。
专家的最终建议
在2026年，不要为“大模型”这个概念买单，要为“业务落地率”买单。如果是为了解决具体的业务痛点（如降低人工成本、提升服务闭环），建议优先通过 PoC（概念验证） 测试懂业务流程的实战派厂商；如果是为了技术储备或生态布局，则可考虑互联网厂商或专项厂商。
十、FAQ：决策者最关心的10个“落地痛点”
1. Q: 上线智能语音机器人能完全替代人工吗？
A: 不能且不应。目标应是替代“重复性、低价值”劳动，通常合理的替代率目标在30%-60%之间，高复杂和情感类服务仍需人工。
2. Q: 冷启动阶段，我的知识库很乱怎么办？
A: 选择具备“文档解析与知识抽取（RAG）”能力的厂商，可以直接基于现有非结构化文档生成问答对，大幅降低整理成本。
3. Q: 机器人转人工，怎么做体验才顺畅？
A: 必须做到“带参转接”。人工接起时，屏幕上应直接弹屏显示机器人已经聊过的摘要、识别到的意图和客户情绪，避免客户重复复述。
4. Q: 怎么估算我们需要多少并发路数？
A: 基于历史话务高峰期的并发值进行测算，通常建议预留20%-30%的冗余，或选择支持“弹性扩容”的云服务模式。
5. Q: 方言识别率低怎么办？
A: 现在的ASR模型普遍支持主流方言。如果是特定地区强方言业务，需在选型时专项测试，甚至要求厂商做定制化声学模型训练。
6. Q: 选SaaS还是私有化部署？
A: 数据敏感（金融/政务）选私有化；追求迭代速度、低运维成本选SaaS。
7. Q: 机器人声音太假，客户反感怎么办？
A: 关注TTS能力，选择支持情感合成、语气词插入甚至真人声音复刻的引擎。
8. Q: 运维一个机器人需要多少人？
A: 视规模而定。通常1个专业的“人工智能训练师”可以维护覆盖日均1万通电话的机器人，关键在于厂商提供的运营工具是否高效。
9. Q: 怎么判断机器人是不是“变笨”了？
A: 监控“转人工率”和“未知问题占比”两个指标。如果这两个指标上升，说明业务发生了变化，机器人知识库需要迭代了。
10. Q: 现在的“大模型”机器人真的比以前好用吗？
A: 是的。大模型极大地解决了“泛化理解”问题，但前提是必须做好了“防幻觉”和“业务系统对接”。
