NLP觉醒 | 国内智能手机AI战幕拉开,千亿级“生活消费服务”将爆发

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【猎云网北京】7月23日报道

2019年初,国内四大手机厂商纷纷主打「AI手机」的概念,手机智能助理由此迎来了“服务场景化”的全新时代,汽车、电视、智能音响等设备终端也频频展现NLP身影。

从NLP语音助理市场规模及渗透潜力来看,2018年中国本地生活服务市场规模1.56万亿,其中仅在电影在线订票,酒店预订,外卖三个领域的市场规模之和即达到7100亿元。在一系列利好因素推动下,NLP领域的创业企业也迎来了广阔的发展空间。

2019年7月19日下午,投中网和英诺天使基金共同举办的《NLP潜力觉醒,让机器更懂你》沙龙,于英诺空间NewOffice(望京卷石)成功举办。本次沙龙邀请了知名投资人、创业者、媒体人到场,共同探讨NLP商业前景、资本红利、技术壁垒等话题。活动现场,玩秘余轲提出的,语音交互相比于界面交互提高了近五到十倍的交互效率,满足用户“懒”的痛点,引发现场关注和期待。

以下是部分分享内容整理:

核心要点:

ØNLP行业最有前景的两大领域: 1、智能客服&外呼,2B业务。2、NLP语音助理,2B2C业务。后者由于有2C的角度,达到服务满意度临界点后起量很快,同时NLP语音助理的客户企业的市场化程度高;NLP语音助理还处于发展初期,资本红利大。

Ø多轮对话场景下语义理解准确率,达到某个量化标准之上,用户就会从界面交互迁移到语音交互。比如说,语义理解准确率在75%,有5%-10%用户使用;准确率在85%,有30%用户使用,这是一个数学游戏。而目前,玩秘准确率已达到76%,行业平均水平40%以下,从40%提高到76%需要1年以上的时间。

 嘉宾分享

@ 臻云创投/英诺天使基金合伙人祝晓成

我和NLP有很深的缘分,1996年,我在职业生涯中有幸参与了一个项目:用机器来实现文档翻译。我们和成立不久的中软公司合作,当时,做文本翻译算力很慢,没有用到任何的东西,都是基于对语义理解最基本的一些分词,包括没有上下文怎么做判断,怎么去看,如果按照审计的方式来看NLP,当年到现在很多东西是没有变的。但是很有幸这么多年下来NLP有很多发展,现在深度学习的方式和方法使得NLP发展出很多真正的应用,包括一些人机交互非常好的音箱、手机等。

这是蛮有意思的一个故事,作为我对NLP有历史感的角度来看,其实刚开始我并不看好NLP领域创业,因为知道太难了,准确率每提升一个点,需要这个行业所有公司付出很多努力。后来我们对产业做了深入思考,思考逻辑是长期来看,产业2-3年会不会有比较大的变化,拐点在不在4-5年内,思考下来在射程之内,所以我们投了玩秘。

@ 玩秘创始人余轲

玩秘是一家NLP对话语音助理服务提供商,提供电影、酒店、外卖等生活消费领域,从人机多轮对话到支付的闭环式NLP助理服务。产品类似于Siri,但比Siri强得多。给大家分享几点,行业动态:

1、语音交互传达的信息密度和效率,远远高于界面交互。比如说出“去美嘉影城看最早开场的哥斯拉,买两张票”只要2秒,而App界面交互需要30秒以上。

懒永远是人类恒久的痛点,用户追求更高效率,这是NLP语音助理爆发的原由。

2、前段时间,美国商务部工业安全署出台了一份针对关键技术和相关产品、相关出版物的出口管制框架,考虑的管制涉及14个领域,其中有高达5项和NLP和语义语音技术直接相关的项目:自然语言处理、神经网络和深度学习、语境感知计算、强化学习、语音和音频处理等。

业内都在开玩笑说,要发展什么就看美国禁止什么,因为美国也是花了大量精力做了研究,研究清楚了到底哪些技术的重要性最强,可见NLP领域的重要性。玩秘作为强技术驱动公司,所有NLP技术模块均由公司内部团队研发完成,我们有信心做好NLP领域的创业标杆。

@ 启赋资本投资总监司家奎

NLP给人机交互进化到语音交互提供了技术基础,打开了人工智能领域发展的窗口,最受投资人关注的两大领域:

1、智能客服&外呼,2B业务。主要是向银行、电信运营商等大型企业,提供服务智能客服替代人工客服服务,目前还处于无声作息阶段,人工智能承担大部分工作,还需要人工介入,做少量指导。

2、NLP语音助理,2B2C业务。也就是玩秘在做的事情,市场化程度高,起量快;还处于发展初期,资本红利大。

NLP爆发源于多方面推动,包括技术进步、消费习惯等,从初期陪聊,问答式的语音交互,过渡到用户需要能提供高实用性、高效、全能的生活消费服务。随着NLP语音助理服务商积累海量数据,不断迭代,机器能够越来越懂你,未来,比如:我说帮我预订某地酒店,就直接根据我的偏好给我结果,不再需要多轮对话。

Panel主题:《NLP的商业进击之道?》

主持人 :投中网副总编辑蔡逸枫。

参与嘉宾:臻云创投/英诺天使基金合伙人祝晓成、玩秘创始人余轲、启赋资本投资总监司家奎。

主持人蔡逸枫:语音交互时代,NLP技术应用的进场顺序是怎样的?

余轲:对NLP技术来说,2B2C领域,个人用户对技术使用要求是对服务满意度程度的要求。多轮对话场景下语义理解准确率,达到某个量化标准之上,用户就会从界面交互迁移到语音交互。比如说,语义理解准确率在75%,有5%-10%用户使用;准确率在85%,有30%用户使用,这是一个数学游戏。

目前,玩秘语言的多轮对话语义理解准确率(也称语言多样性覆盖率)已达到76%,行业平均水平40%以下,从40%提高到76%需要1年以上的时间。

主持人蔡逸枫:2位投资人觉得,硬科技领域相关项目,从技术发展到获得投资收益,你们预期大致周期是几年比较合理?

司家奎: 我们更多关注技术与商业技术结合的项目,玩秘技术建立在商业理解上,这类公司慢是必须的,如果前面商业和PR发展太快,不是好事。我们和玩秘经常有接触,余轲是很严谨的人,节奏很好,前面慢是为了后面的快。预期周期大概是2-3年,在技术达到一定程度后,不说有收入,至少要有商业场景落地,技术配上商业变现,大致是55开,都很重要。

祝晓成:马上就能挣到钱的项目在天使投资阶段基本上不存在,我们常说天使投资需要适当领先,这种领先是指,项目本身处于早期阶段、做的事情竞争对手比较少,接下来再是定量分析,整个行业发展2-3年,4-5年有没有大的变化,在不在射程之内。

实际情况来看,大多数技术相关项目会比预期慢一点,但是没有关系,说明这件事确实很难,恰恰有这些创业者不畏艰难去做,我们也认定他们OK,大家就一起努力,这是创业和投资的非常重要的共生逻辑。