1.一种智能机器人的个性化交互方法，包括：
接收用户输入的对话交互信息，并对所述对话交互信息进行解析；
获取用户属性信息、机器人属性信息及环境信息；
将对话交互信息的解析结果与所述用户属性信息、机器人属性信息及环境信息输入到对话生成模型中生成应答信息；
以多模态形式输出所述应答信息。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于用户的历史交互数据进行分析以获取用户属性信息。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，
所述用户属性信息包括用户的性格、年龄、性别和情绪；
所述机器人属性信息包括机器人的性格和性别；
所述环境信息包括时间、地点和温度。
4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述对话生成模型包括对话编码层与应答解码层，所述将对话交互信息的解析结果与所述用户属性信息、机器人属性信息及环境信息输入到对话生成模型中生成应答信息，包括：
对话编码层对所述对话交互信息的解析结果与所述用户属性信息、机器人属性信息及环境信息进行语义理解，并基于语义理解生成问题向量；
应答解码层根据所述问题向量生成应答信息。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对话编码层与应答解码层均采用递归神经网络。
6.一种智能机器人的个性化交互系统，包括：
对话接收与解析模块，其接收用户输入的对话交互信息，并对所述对话交互信息进行解析；
外部信息获取模块，其获取用户属性信息、机器人属性信息及环境信息；
应答信息生成模块，其将对话交互信息的解析结果与所述用户属性信息、机器人属性信息及环境信息输入到对话生成模型中生成应答信息；
应答输出模块，其以多模态形式输出所述应答信息。
7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述外部信息获取模块基于用户的历史交互数据进行分析以获取用户属性信息。
8.根据权利要求6或7所述的系统，其特征在于，
所述用户属性信息包括用户的性格、年龄、性别和情绪；
所述机器人属性信息包括机器人的性格和性别；
所述环境信息包括时间、地点和温度。
9.根据权利要求6至8中任一项所述的系统，其特征在于，所述应答信息生成模块的对话生成模型包括对话编码层与应答解码层，其中，
对话编码层对所述对话交互信息的解析结果与所述用户属性信息、机器人属性信息及环境信息进行语义理解，并基于语义理解生成问题向量；
应答解码层根据所述问题向量生成应答信息。
10.根据权利要求9所述的系统，其特征在于，所述对话编码层与应答解码层均采用递归神经网络。