1.一种人工智能交互系统，其特征在于，包括人机交互平台，所述人机交互平台通信连接有指令分析模块、处理分析模块、优化分析模块、控制器以及存储模块；

所述指令分析模块用于对人机交互平台的语音指令进行分析：在人机交互平台接收到语音指令后通过语音识别引擎将语音指令转化为字符组并标记为指令字符集，通过存储模块获取到动作字符集与服务字符集，将指令字符集与动作字符集、服务字符集进行比对：若指令字符集与动作字符集存在共有的字符元素，则将共有的字符元素标记为动作字符，将动作字符通过人机交互平台发送至处理分析模块；若指令字符集与动作字符集不存在共有的字符元素，则判定动作识别失败，生成动作重新识别信号并将动作重新识别信号通过人机交互平台发送至处理分析模块；若指令字符集与服务字符集存在共有的字符元素，则将共有的字符元素标记为服务字符，将服务字符通过人机交互平台发送至处理分析模块；若指令字符集与服务字符集不存在共有的字符元素，则判定服务识别失败，生成服务重新识别信号并将服务重新识别信号通过人机交互平台发送至处理分析模块；

所述处理分析模块用于对指令分析结果进行处理分析：处理分析模块接收到动作字符与服务字符时，由动作字符与服务字符生成识别指令并将识别指令发送至人机交互平台；

处理分析模块接收到动作字符与服务重新识别信号时进行服务重新识别分析；处理分析模块接收到服务字符与动作重新识别信号时进行动作重新识别分析；处理分析模块接收到动作重新识别信号与服务重新识别信号时生成重复问询语音并将重复问询语音发送至人机交互平台，人机交互平台接收到重复问询语音后控制语音播放器播放重新问询语音并重新获取语音指令；人机交互平台接收到识别指令后将识别指令发送至控制器，控制器接收到识别指令后通过识别指令进行自动化控制；

所述优化分析模块用于对人机交互平台的人机交互效率进行优化分析。

2.根据权利要求1所述的一种人工智能交互系统，其特征在于，服务重新识别分析的具体过程包括：根据动作字符生成服务问询语音，将服务问询语音发送至人机交互平台，人机交互平台接收到服务问询语音后控制语音播放器播放服务问询语音并再次接收语音指令，通过语音识别引擎将语音指令转化为字符组并标记为二次字符集，将二次字符集与服务字符集进行比对：若二次字符集与服务字符集存在共有的字符元素，则将共有的字符元素标记为服务字符，由动作字符与服务字符生成识别指令并将识别指令发送至人机交互平台；

若二次字符集与服务字符集不存在共有的字符元素，则判定服务识别失败，生成服务识别失败信号并将服务识别失败信号通过人机交互平台发送至优化分析模块。

3.根据权利要求2所述的一种人工智能交互系统，其特征在于，动作重新识别分析的具体过程包括：根据服务字符生成动作问询语音，将动作问询语音发送至人机交互平台，人机交互平台接收到动作问询语音后控制语音播放器播放动作问询语音并再次接收语音指令，通过语音识别引擎将语音指令转化为字符组并标记为二次字符集，将二次字符集与动作字符集进行比对：若二次字符集与动作字符集存在共有的字符元素，则将共有的字符元素标记为动作字符，由动作字符与服务字符组成识别指令并将识别指令发送至人机交互平台；

若二次字符集与动作字符集不存在共有的字符元素，则判定动作识别失败，生成动作识别失败信号并将动作识别失败信号通过人机交互平台发送至优化分析模块。

4.根据权利要求3所述的一种人工智能交互系统，其特征在于，优化分析模块对人机交互平台的人机交互效率进行优化分析的具体过程包括：生成优化周期，获取处理分析模块在优化周期内生成的动作问询语音、服务问询语音以及重复问询语音的次数并分别标记为动作值DZ、服务值FW以及重复值CF，通过对动作值DZ、服务值FW以及重复值CF进行数值计算得到优化周期的优化系数YH；通过存储模块获取到优化阈值YHmax，将优化周期的优化系数YH与优化阈值YHmax进行比较：若优化系数YH小于优化阈值YHmax，则判定优化周期不具有识别优化必要性；若优化系数YH大于等于优化阈值YHmax，则对优化周期进行识别优化分析；

优化周期的优化系数YH的计算公式为：YH=α1*DZ+α2*FW+α3*CF，其中α1、α2以及α3均为比例系数，且α3＞α2＞α1＞1。

5.根据权利要求4所述的一种人工智能交互系统，其特征在于，对优化周期进行识别优化分析的具体过程包括：将优化分析模块在优化周期内接收到动作识别失败信号与服务识别失败信号的次数分别标记为动作失败值DS与服务失败值FS，通过对动作失败值DS、服务失败值FS以及优化系数YH进行数值计算得到优化周期的决策系数JC；通过存储模块获取到决策阈值JCmax，将优化周期的决策系数JC与决策阈值JCmax进行比较并通过比较结果对优化决策进行判定；

优化周期的决策系数JC的计算公式为：JC=（β1*DS+β2*FS）/（β3*YH），其中β1、β2以及β3均为比例系数，且β1＞β2＞β3＞1。

6.根据权利要求5所述的一种人工智能交互系统，其特征在于，将优化周期的决策系数JC与决策阈值JCmax进行比较并通过比较结果对优化决策进行判定的具体过程包括：若决策系数JC小于决策阈值JCmax，则生成引擎优化信号并将引擎优化信号发送至人机交互平台，人机交互平台接收到引擎优化信号后将引擎优化信号发送至管理人员的手机终端；若决策系数JC大于等于决策阈值JCmax，则生成词库丰富信号并将词库丰富信号发送至人机交互平台，人机交互平台接收到词库丰富信号后将词库丰富信号发送至管理人员的手机终端。

7.一种人工智能交互方法，应用于权利要求1‑6中任一所述的人工智能交互系统，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一：对人机交互平台的语音指令进行分析：在人机交互平台接收到语音指令后通过语音识别引擎将语音指令转化为字符组并标记为指令字符集，通过存储模块获取到动作字符集与服务字符集，将指令字符集与动作字符集、服务字符集进行比对，通过比对结果生成动作字符、服务字符、动作重新识别信号或服务重新识别信号并发送至处理分析模块；

步骤二：对指令分析结果进行处理分析并生成识别指令，将识别指令发送至人机交互平台，人机交互平台接收到识别指令后将识别指令发送至控制器，控制器接收到识别指令后通过识别指令进行自动化控制；

步骤三：对人机交互平台的人机交互效率进行优化分析：生成优化周期，获取处理分析模块在优化周期内生成的动作问询语音、服务问询语音以及重复问询语音的次数并分别标记为动作值DZ、服务值FW以及重复值CF，对动作值DZ、服务值FW以及重复值CF进行数值计算得到优化周期的优化系数YH，通过优化系数YH对优化周期是否具有识别优化必要性进行判定。