「深圳私人侦查公司」多模态情感识别让机器更“懂”人类，「竹间智能」获3000万美金B轮融资

36氪获悉，自然语言处理领域创业公司「竹间智能」获得3000万美金B轮融资，本轮由中华开发金控领投、国泰金控跟投，老股东科沃斯、尚珹投资和投，由光源资本担任独家财务总监，资金将用于科技开发与商业行业拓展。

竹间智能（Emotibot) 是一家36氪持续关注跟报道的一家AI创业公司，成立于2015年「情感机器人」，由前谷歌（亚洲）互联网工程院副院长简仁贤创立，主攻多模态情感识别及计算，此前曾打造过面向C端的“小影”机器人。

近年来，语音交互、情感识别已不再是个新鲜事儿，诸多大厂、创业公司入局智能音箱、聊天机器人，然而大多还是采取声音、文本这类方式进行甄别，鲜少有人触及多模态情感识别。而自创立之初，竹间智能就将文本、语音、图像等信息相融合进行甄别和估算，从而提高机器感知能力，建立和改进多模态人机交互科技。

举例来说，竹间智能曾与夏普旗舰店合作，当用户走近产品附近，安装在产品附近的摄像头可采集用户的表情、眼神、肢体数据，继而竹间的心灵识别机器人会“读懂”用户行为，并跟用户进行语音对话。

那这是怎样做到呢？这主要缘于竹间智能的多模态数据集和高精模型算法。

目前世界范围内鲜少有人触及多模态情感识别计算的缘由之一就在于缺少相关数据集。另外，基于中文自身的复杂性，针针对英文的练习数据集和模型算法也能够完全迁移。因此，竹间智能采用了自生产、跨领域学者队伍标记的方法，自己建立了无法配合自研模型算法的多模态数据集。

再看模型算法，竹间智能将符号主义与神经网络相结合，通过用计算机符号模拟人的感知过程实现小数据量前提下的算法训练。据公司创始人简仁贤介绍：在无训练数据状况下，竹间智能的算法准确度可达至80%以上；有训练数据状况下，则借由强化学习机理，可使模型准确度在较短时间内超过93%以上，完全可进行商用。

据悉，目前竹间智能已可推动跨领域的市场意图跟情感分析，在跨3000多个领域的意图理解中，平均准确率可达95%以上，其中对人脸视觉、情感、表情、行为的预测可达90%以上准确率。

经过三年的科技积累，竹间智能目前有两大产品方向：一是类脑对话机器人，主要包含虚拟用户助理（VCA)、虚拟企业助理（VEA)、智能客户联络中心（AICC，已支持多轮对话，可超过Google Assistant水平)、虚拟个人助理（VPA，如小影机器人）等；二是多模态情感识别系统，应用于情感识别、人脸表情识别、印象分析、广告效果分析、呼叫中心质检、课堂情绪分析等。

值得一提的是，竹间智能在去年推出了AI智能系统BotFactory，由此企业能借助竹间的对话引擎自建业务聊天机器人。该系统为企业提供全栈式AI解决方案，以私有云+SaaS方式辅助科技落地，以此保障数据安全。目前收费以包年服务费为主，未来有也许按照授权收费。

国内NLP领域创业公司除竹间智能外，还有三角兽、蓦然认知、爱因互动等，这类创业公司主要的落地方向主要围绕智能客服、智能硬件（音箱、机器人）两个方向。

其中智能硬件主要是跟音箱或者电脑厂商合作，如三角兽就跟Vivo,Oppo等合作接入自己的SDK。竹间智能在硬件方面落地包括：为优必选Cruzer提供竹间服务机器人交互大脑，为中国某头部厂商提供竹间的对话引擎，为长虹电视提供竹间相关技术。

智能客服则是竹间智能的主打方向，简仁贤告诉36氪：以电话外呼场景为例，就包含200多个细分场景且在将来会有50%以上被机器代替，而竹间智能目前在这块市场所占总量非常可观。据悉，围绕智能客服，竹间智能已与交通银行、招商银行、民生银行、平安集团、太平洋保险、华夏人寿、恒大地产集团、唯品会、科沃斯、兴业证券、上汽、国旅运通、中广核集团、中国移动、富士康等头部企业签署合作。