AI赋能的新时代已经到来，AI技术在快速发展的过程中不断升级。经过不断的优化和升级，人脸识别和语音识别技术已经足够成熟。然而，随着科学技术的快速发展，新的人工智能技术正在逐步取代或辅助优化原有技术。

除了人脸识别和语音识别，虹膜识别、手势识别、静脉识别、情感识别等新一代生物识别技术不断崛起，成为当之无愧的富二代科技。两种学习方式，200亿美元的广阔市场，人类研究情绪已经很久了，目前已经有几百年的历史了。从“6种情绪分类”到“27种情绪分类”，情绪的概念定义和状态分类逐渐完善和扩展。

在人工智能热潮的影响下，人工智能情感识别逐渐成为一种新兴的力量，并逐渐进入商业化进程。目前AI情感识别的学习模式有两种：视觉情感识别和语音情感识别。

视觉情感识别主要结合计算机视觉技术，需要准确识别面部表情。机器要想根据面部表情识别人类的情绪，还是略显欠缺，必须有传感器、摄像头等外部硬件的支持。

另一种方式是标注与面部情绪相关的数据集，通过机器学习算法进行有针对性的训练，从而构建准确的情绪分类。情感不能“看”出来，但也可以“听”出来。生气时语调高，伤心时语调嘶哑。语音情感识别主要从语音、语调、音高等多个维度来判断用户的情感。

这种形式经常作为智能语音技术的辅助技术出现，主要用于智能客服领域。一项技术的频繁出现，并不意味着该技术的成熟程度、普及程度和应用深度已经超过了相当的水平。还需要技术的打磨，应用场景的准确自由选择，不能慢慢复制AI产品。

在智能客服领域，能选择情感识别技术慢慢应用到场景中的还是少数，但是横向领域的龙头企业很少，比如智能、伊能通、思基等等。意大利运通将声纹识别和情感识别技术相结合，提供智能反欺诈业务，有效提高了银行的触摸水平，完善了银行联合报系统的整体建设。与伊能通不同的是，竹智能是将语音、图像等多模态情感识别技术选择到自己的智能客服业务中，以更完整的情感系统增强智能客服机器人的情感理解，推动情感和智能的嵌入式趋势。

近日有报道称，亚马逊正在开发搭载情感识别技术的可穿戴设备，后期不会将终端应用转化为产品推介或销售。亚马逊、微软等巨头纷纷进入市场，竹内智能、意大利能通等横向领域的AI企业首次出局。AI情感识别行业的规模和市场份额不断扩大，技术的应用也逐渐向很多领域和场景扩散，包括就业、智能客服、身体健康评估、疲劳驾驶检测等。情感是心理名词，AI是技术名词。

从《情感百科》得到的解释是，情感是对一系列主观认识体验的别称，是各种感情、思想和不道德结合产生的心理和生理状态。情感表现形式多种多样，但归根结底是一种心理不道德。难过的时候笑而不哭，生气的时候面无表情而不吼。

这并不罕见，因为个体差异导致不同的情感形式。与情绪心理学不同，AI作为一种技术工具，缺乏情绪所不具备的灵活性。

人工智能固有的“刻板印象”使得情感识别的识别结果缺乏一致性。

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