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恭喜我会会员机构英诺天使基金所投「玩秘」完成2000万人民币A轮融资,投资方为越榕资本。本轮融资资金将用于NLP算法技术的创新,以及对汽车、手机、智能音箱等B端客户产品的研发。


玩秘于2017年在?#26412;?#25104;立,是一家生活领域的NLP助理?#21697;?#21153;提供商,能在电影、酒店、到店用餐、外卖等场景完成从人机对话到订单支付的闭环。


玩秘采用GUI(图像交互)与VUI(语音交互)相结合的形式进行用户交互,与Siri等语音助手的简单百科式问答不同,玩秘强调语义深层次理解、思考和分析能力,模仿人类复杂的决策过程,做出基于众多数据和因素的智能决策和推荐。


截至目前,「玩秘」累计融资总额达3400万元,投资方包括英诺天使基金、启赋资本、越榕资本等。


目前玩秘已经明确了三个主要的B端终端场景:汽车、手机、智能音箱。在汽车场景中,司机手握方向盘,语音交互是强刚需;智能手机的?#35834;?#22312;于覆盖的人群足够广,基数够大;而智能音箱被看作智能家居场景的重要入口,出货量还在不?#26174;?#38271;。


玩秘创始人余轲表示,这是未来AI生活服务最有想象力的三个场景,深挖这些领域的头部客户是2019年玩秘团队的重要任务之一。


玩秘作为第三方服务商接入这些智能硬件载体,为C端用户提供在吃喝玩乐领域的个性化智能推荐服务。要做到真正的个性化智能推荐,主要分为两步:NLP语义理解和智能推荐。


NLP语义理解和智能推荐两个技术链条具有一定的独立性,其中玩秘最大的技术优势体现在NLP链条上,其?#35759;确?#24120;高;而个性化推荐在生活领域已经有所应用,比如购物领域的?#21592;?#21644;资讯领域的今日头条。余轲表示,随着这两条技术链条的不断完善,在多条件指令识别、多轮对话、模糊指令识别和智能推荐等功能的加持下,玩秘解决吃喝玩乐的相关问题也越来越精准?#36879;?#25928;。


可以预见,未来人类与机器的交互形式一定会过渡到语音对话,但目前最具挑战的是机器对人类指令的准确理解,尤其是在开放语?#36710;?#29983;活服务领域,人类在表达同一个意图的时候,语言上往往有多种表现方式,这就决定了NLP的高技术壁垒。


“玩秘在此领域有决定性的技术优势,并自主研发了特制化的深度学习算法。”余轲介绍,随着深度学习的训练,玩秘对语义的理解?#25163;?#27493;上升,目前准?#20223;?#33021;到70-75%,远高于市场其他任务?#25237;?#35805;产品的理解率,多轮对话的衔接能力也在不断提高,鲁棒性强。近期,玩秘内部正在推进全新的NLP算法框架,有望在3-6个?#36718;?#20869;将语义理解准?#20223;?#25552;高至95%。


英诺天使基金创始合伙人李竹认为,人工智能的最终目标是让机器完全理解人类的语言和语意,帮助甚至代替人类思考?#36879;?#21161;决策。玩秘团队具有世界领先的深度学习与NLP技术实力,这使他们成为国内最有机会实?#32456;?#20010;目标的少数几家公司之一。


在团队方面,创始人余轲牛津本科毕业,在斯坦福和普林斯顿分别完成了超高维深度学习与统计学习方向硕士和博士学位,有10年NLP自然语言理解与深度学习领域研究和行业经验,曾任摩根大通的全球人工智能算法交易总负责人(能?#20174;?#36164;源)、高盛公司执行董事;团队其他核心成员包括来自陆金所、迪斯尼美国总部、民生银行的专家级NLP与大数据分析领域的技术高管。


截至今年2月,玩秘在全国范围内的340个城市上线了本地服务,覆盖全国95%以?#31995;?#32423;市(及其所辖区县),拥有全量吃喝玩乐的商户,并已在电影、酒店等领域完成支付闭环。目前玩秘借助小程序完成闭环,等第三方技术成熟后,可期待语音支付和刷脸支付功能的实现。


本文内容来源:英诺天使基金、36氪


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AI生活助理「玩秘」获2000万人民币A轮融资,聚焦汽车、手机、智能音箱三大场景

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