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竹间智能完成B轮3000万美元融资,“情感人工智能”再升级

时间:2020-02-17  来源:互联网  阅读次数:

成立三年多的竹间智能于近期宣布完成3000万美金B轮融资,本轮融资由中华开发金控领投,国泰金控跟投,老股东科沃斯、尚珹投资持续加注,光源资本担任独家财务顾问。 竹间智能成立于2015年,是一家以情感计算为核心,拥有多模态人机交互技术的人工智能企业……

 

  在今年8月份的世界机器人大会主论坛上,中国电子学会发布了《新一代人工智能领域十大最具成长性技术展望(2018-2019年)》。其中列举的十大最具成长性技术包括有“对话式人工智能”和“情感智能”。报告还指出,机器人主板维修,全球正在经历科技和产业高度耦合、深度叠加的新一轮变革,人工智能正进入新一轮创新发展高峰期。

  对于B端市场而言,对话机器人主要服务于企业、政府和相关机构,回复客户的提问,降低人工劳动。从电子商务、保险到传统制造,甚至教育和游戏,其应用可延伸至很多产业。其中的典型代表就是人工智能客服。亿欧此前报道《2018智能客服市场盘点:云客服企业加码AI,伺服电机维修,机器人客服竞争白热化》,在过去几十年中,客服产业经历了电话客服、网页在线客服、SaaS云客服、以及智能客服等几个发展阶段。目前,随着人工智能技术的成熟和市场开放,AI智能客服开始与原先的机器人客服公司争夺市场份额。

  竹间智能创始人、CEO简仁贤表示,“我们可以进行规模化的定制化。我们给客户做定制化,其实是基于我们的平台。所以每一个定制化都是沉淀到平台,这样定制的速度很快能复制到细分行业里。”他强调,“希望让更多的人看到,AI NLP(人工智能)和情感计算的商业模式是可以获利的。未来竹间会继续领跑对话机器人和情感计算在更多的场景中落地, 让大家了解人工智能不再是泡沫。”

 

 

 

  此外,经过AI技术深度打磨后,竹间推出六大AI产品线及多个行业解决方案,机器人维修,包含VCA(虚拟客户助理)、VEA(虚拟企业助理)、VPA(虚拟个人助理)、AICC(智能客户联络中心)、多模态交互系统及AI平台。均为能读懂、看懂、听懂、有记忆,自学习,真正理解人类语言与情感的自然语言对话机器人,为企业提供从售前、售中、售后、客户关系维护到业务洞察的全生命周期解决方案。

 

  竹间智能团队介绍,在AI领域内,巨头普遍以标准模型和通用语料为企业提供产品,然而中文具有复杂性,且同一知识点在不同领域也存在不同解释,巨头以标准化产品面向各行业,无法在特定领域给予企业精准定制化服务。而竹间是针对特定领域,以定制化服务深入场景,帮助企业打造具备该领域内行业知识的AI机器人。

  其次,在对话机器人的普及上也存在难点。人机交互需要交互的渠道和入口,但是目前关于对话机器人的入口、应用、分发平台等模式的生态链条还尚未建立起来。

 

  规模化的定制化,AI NLP和情感计算的商业模式可以获利

  竹间智能由前微软(亚洲)互联网工程院副院长简仁贤创办,团队目前在自然语言理解和情感计算取得四项突破。分别为快速低成本的学习能力、精准的行业意图及情感分析、业务流程自动化的AI机器人和Bot FactoryTM全栈式AI平台,实现了多轮对话中自然流传的上下文情景,并融入情感智能达到真正具有温度的拟人化人机交互。

 

 

 

 

 

成立三年多的竹间智能于近期宣布完成3000万美金B轮融资,本轮融资由中华开发金控领投,国泰金控跟投,FANUC机器人维修,老股东科沃斯、尚珹投资持续加注,光源资本担任独家财务顾问。

 

  据亿欧了解,“对话机器人”目前主要应用在三个方面:1、个人信息助理,即帮助用户管理日程、会议安排等。2、引导性智能客服:常出现在商业环境或医院、政府等公共服务场所,与人进行沟通、提供信息指引服务。3、纯聊天性质:实现陪伴或教育功能。

  据麦肯锡发布的《引领全球经济变革的颠覆性技术》报告预计,2025年机器人每年将为全球带来1.7万亿至4.5万亿美元的经济规模。亦有业内人士预言,对话机器人将成为后App时代的全新人机交互方式。但是,对话机器人的市场前景是否真如表面看到的这么乐观?

 


  首先,在技术上,对话机器人对于语意理解技术要求非常高。“对话”重在内容及沟通,如何更贴近人类的表达?更有像人一般的反应?如何最大化地贴近真实生活?仍是讨论的重点。

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  竹间智能成立于2015年,是一家以情感计算为核心,拥有多模态人机交互技术的人工智能企业。致力于利用深度学习、中文自然语言理解、情感计算、计算机视觉等技术,研发带有情感理解能力的对话机器人及行业解决方案。

  本轮领投方中华开发金控表示,“人工智能是我们看好的重要潜力领域,语义理解正是连接人类与未来智能生活的入口,更是企业进入产业互联网革命的关键。”

 

  未来人工智能:自然语言理解+情感计算



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