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自語音識別技術進入深度學習時代,語音識別
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本帖最后由 周天 于 2018-1-2
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百度員工創辦驀然認知,提供車載人機對話、語義理解和自動化服務對接等功能

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發表于 2017-6-9 09:11:41 | 只看該作者 |只看大圖 回帖獎勵 |倒序瀏覽 |閱讀模式

本文是36kr調研報告
報告要點
語義識別將推動人機交互進入新的發展階段
語義識別主要解決“聽得懂”的問題,將推動人機交互進入新階段。語義識別是NLP技術的重要組成部分之一,結合大數據、語音識別、算法模型,可衍生出多個下游應用場景,包括智能家居、智能車載、虛擬助理、無人駕駛、機器人、智能客服等多個領域。行業參與者中還未出現絕對壟斷者,創業公司仍具備很大機會。此外,我們認為,車載領域將是語音交互最先爆發的場景之一。
基于語音、語義識別的智能語音交互市場,未來全球規模將達百億美元
根據36氪研究院調研結果,自然語言處理(NLP)無論在創業熱度、獲投數量還是獲投金額等維度都處于細分領域的前三。據 Global Market Insights的數據,未來7年全球智能語音交互市場的年增長為34.9%,預計到2024年市場規模達到110億美元,行業整體未來發展空間廣闊。
驀然認知:專注汽車、家居領域,嘗試為B端提供語義識別+自動對接服務
北京驀然認知科技有限公司(簡稱驀然認知)成立于2016年5月,主打產品為一款面向B端的,叫做“Mor”的交互決策引擎,為客戶提供人機對話、語義理解和自動化服務對接等功能。驀然認知在車載領域的代表客戶有四維圖新;在家居領域的代表客戶有暴風電視。預計到2017年下半年,將有批量搭載Mor系統的產品逐步上市。

1. 語義識別領域技術門檻高,目前仍未出現絕對領航者,創業者仍有機會
1.1 語義識別推動人機交互模式進入新階段,主要解決“聽得懂”的問題
語義識別是人工智能的重要分支之一,如果語音技術相當于人的嘴巴和耳朵,負責表達和獲取,那語義技術則相當于人的大腦,負責思考和信息處理,解決的是“聽得懂”的問題。語義識別最大的作用是改變人機交互模式,將人機交互由最原始的鼠標、鍵盤交互轉變為語音對話的方式。
1.2 語義識別是NLP技術的重要組成部分,NLP或將隨大數據、計算力、算法等AI領域的技術提升,獲得長足進步
語義識別主要基于大數據和算法模型之上搭建,是自然語言處理(NLP)技術的重要組成部分。NLP技術主要包括詞法分析技術、句法分析技術、語義分析技術、語用分析技術以及語句分析技術等。NLP在實際應用中最大的困難還是語義的復雜性,此外,深度學習算法也不是語義識別領域的最優算法。但隨著大數據、芯片和算法模型等的發展進程加速,將為NLP帶來長足的進步。

1.3 語義識別下游:應用領域多元化,行業參與者多樣性
語義識別和語音識別是語音交互的基礎,語音交互應用領域覆蓋智能家居、智能車載、虛擬助理、無人駕駛、機器人、智能客服等領域。目前,行業參與者中還未出現絕對壟斷者,創業公司仍具備機會。此外,我們認為,語音交互在車載場景中存在剛需,也會成為最先爆發的領域之一。并且,隨著車聯網的縱深化發展,相關硬件趨于免費,依靠語音交互天然流量入口,做個性化增值服務將是未來車載領域的主要盈利點。
2. 基于語音識別和語義識別技術的語音交互市場,未來市場規模將達百億美元
據36氪研究院數據,從1996年至今,國內至今仍在運營的人工智能公司接近400家。從下圖可看出,自然語言處理(NLP)無論是在創業熱度、獲投數量還是獲投金額都處于細分領域的前三。據 Global Market Insights數據,未來七年全球語音市場的年增長為34.9%,預計到2024年市場規模達到110億美元。
3. 驀然認知:以對話即應用、應用即服務、服務即商品為主導理念,試圖打造一款全新的語音交互決策引擎
北京驀然認知科技有限公司(簡稱驀然認知)成立于2016年5月,主打產品是一款名為“Mor”的語音交互決策引擎,面向B端提供人機對話、語義理解,以及自動化服務對接等功能。驀然認知提出“對話即應用”的人機交互模式,以進一步解放雙手為目標,經由B端,間接地為C端用戶在車載、家居、客服等場景執行打車、訂票、訂外賣等一系列具體任務。
3.1 技術:基于任務驅動的多輪對話,無縫銜接用戶需求與服務
驀然認知在自然語言交互方面,從通用的語料特征庫出發,以one-shot learning為主要算法模型進行從特征語料到現實對話的遷移,解決冷啟動的問題。在此基礎上獲取真實的用戶數據后,再利用增強學習對整個模型框架進行不斷地反饋優化,并且整個過程具備記憶能力。依此,“Mor”系統搭建了語義理解、多輪對話、增強學習三位一體的自然語言交互模型,整個技術架構可在多個場景之間快速遷移、復制。并且,后臺在用戶提出需求后可自動調用API,無縫銜接用戶需求與服務。從技術架構來看,Mor主要是基于任務驅動,更多的是作為助理的角色執行命令,而非用于聊天用途。
3.2 應用場景:一套架構快速移植復制至多個場景
不同于Siri、小冰、度秘等專注于手機場景,Mor系統可集成于汽車、家居等硬件設備,為用戶在不方便使用雙手的場景下,提供流暢的人機對話及決策服務,是一個可快速移植,實時學習,多場景融合的機器人認知及交互系統。Mor為B端客戶提供SDK服務,由客戶自行定制用戶界面并可集成到各種智能產品中,以“可拔插”的方式來滿足對話過程中特定的意圖需求。

3.3 商業模式:依靠技術授權、服務分成、精準廣告等三個主要部分盈利
驀然認知目前主要以技術授權和服務分成為主要營收來源。由于Mor執行的應用場景——訂飯店、訂機票等多與消費有關,隨著在車載、家居等領域積累的真實數據逐漸增多,可對C端單位用戶逐漸形成消費習慣、偏好、水平等多維度的畫像模型,在此基礎上,可通過電視、車載語音等提供精準營銷等增值服務。
3.4 市場:目前客戶主要集中于電商倉儲領域,未來將不斷挖掘新的應用場景
目前,驀然認知在車載領域的代表客戶有四維圖新,除了關注行車途中的導航、音樂需求外,還會針對開車的停留點、目的地,甚至車輛使用問題提供決策支持;在家居領域的代表客戶則有暴風電視,驀然認知為其提供解放雙手的智能影音服務。預計2017年下半年,將有批量搭載Mor系統的產品逐步上市。
3.5 團隊信息:經驗豐富的專業管理團隊
創始人&CEO:戴帥湘
前百度主任架構師,曾長期擔任百度Query理解方向負責人,曾榮獲百度語義技術的最高獎,2010年提出“Query改寫模型”給百度搜索引擎技術帶來了搜索相關性和廣告收入均大幅提升,在自然語言處理、語義搜索、自動問題求解等領域內有20多項專利技術 。

原文轉載鏈接:http://36kr.com/p/5079030.html

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發表于 2018-1-25 13:45:14 | 只看該作者
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發表于 2018-1-25 13:45:24 | 只看該作者
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發表于 2018-9-24 09:56:41 | 只看該作者
不錯啊, 學習學習~~~
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