在现今数字化时期，人工智能的逐渐普及使得我们对AI技术的理解和认识也愈来愈深入。聊天机器人(chatbot)正是智能技术的一种利用，随着最近几年来自然语言处理(NLP)方面的研究不断发展，聊天机器人技术得以实现更好的交互体验和对话的效果。

但是，在聊天机器人交互中，图象输入不但可以丰富聊天机器人的输入方式，还可以提高聊天机器人的对话体验和交互效果。同时，AI视觉方面的研究也得到了愈来愈多关注。那末，聊天机器人会不会可以通过视觉输入来获得更多的信息，增强交互的效果呢？

一、AI视觉能力：图象分类和对象检测

我们需要了解AI视觉技术的能力特点。在深度学习框架下，图象分类(image classification)和对象检测(object detection)是其中比较基础也比较重要的技术。图象分类是将输入的图象分为区别的种别，例如人、动物、植物、汽车等等。而对象检测则是在图象中检测出特定的物体，例如人脸、车辆、交通讯号灯等。这两种AI视觉能力合起来可以构成视觉场景分析(visual scene analysis)。

AI视觉技术的提高不但推动了人们对视觉的理解和认识，同时也为聊天机器人在对话交互中提供了更好的输入方式。

二、聊天机器人利用AI视觉技术的方法

聊天机器人在交互进程中通过输入图象可以取得种别信息和对象信息。那末，聊天机器人怎样使用AI视觉技术呢？我们可以通过以下两种方式来探究：

1.用于理解对话上下文

一种方法是将图象输入到聊天机器人的后端中，作为补充信息，用于理解对话上下文。以图象分类为例，聊天机器人可以更好地理解用户的发问背景，进行更加准确的回答。例如，用户可以在聊天机器人中发送一张猫的图片，那末聊天机器人理解用户可能感兴趣的是关于“宠物”、“豢养”、“饲养”的问题，在回答时就能够斟酌到这些方面来进行和用户的对话。

2.用于增强交互体验

另外一种方法是通过对象检测来实现自动回答问题，提升用户体验。例如，用户在聊天机器人中询问某一个具体的地点，那末聊天机器人就能够自动解析用户的问题，提供对应的地点信息。

三、未来展望

AI视觉技术和聊天机器人的融会无疑可以为智能语音交互提供更加完全和多元化的体验。如今，聊天机器人在各个行业上都展现出了广泛的利用场景。但是，聊天机器人之间的对话交互依然面临着一些挑战，比如难以完善地理解对话语境和上下文等。AI视觉技术的利用在一定程度上可以帮助我们解决这些困难，提升聊天机器人的交互效果和用户体验。

综上，聊天机器人从文本向图象输入的转变，为智能交互带来了全新的变革。通过图象输入可让聊天机器人获得到更多信息，同时提升了实时语音交互的效果，聊天机器人的服务和利用场景也因此更加广泛和多元化。