36氪獲悉，基于語義理解的人工智能生活助理「玩秘」已完成2000萬人民幣A輪融資，投資方為越榕資本。據(jù)悉，本輪融資資金將用于NLP算法技術(shù)的創(chuàng)新，以及對汽車、手機、智能音箱等B端客戶產(chǎn)品的研發(fā)。截至目前，公司累計融資總額達3400萬元，投資方包括英諾天使基金、啟賦資本、越榕資本等。

玩秘

于2017年在北京成立，是一家生活領(lǐng)域的NLP助理云服務提供商，能在電影、酒店、到店用餐、外賣等場景完成從人機對話到訂單支付的閉環(huán)。玩秘采用GUI（圖像交互）與VUI（語音交互）相結(jié)合的形式進行用戶交互，與Siri等語音助手的簡單百科式問答不同，玩秘強調(diào)語義深層次理解、思考和分析能力，模仿人類復雜的決策過程，做出基于眾多數(shù)據(jù)和因素的智能決策和推薦。

創(chuàng)始人余軻告訴36氪，目前玩秘已經(jīng)明確了三個主要的B端終端場景：汽車、手機、智能音箱。在汽車場景中，司機手握方向盤，語音交互是強剛需；智能手機的優(yōu)點在于覆蓋的人群足夠廣，基數(shù)夠大；而智能音箱被看作智能家居場景的重要入口，出貨量還在不斷增長。余軻表示，這是未來AI生活服務最有想象力的三個場景，深挖這些領(lǐng)域的頭部客戶是2019年玩秘團隊的重要任務之一。

玩秘作為第三方服務商接入這些智能硬件載體，為C端用戶提供在吃喝玩樂領(lǐng)域的個性化智能推薦服務。要做到真正的個性化智能推薦，主要分為兩步：NLP語義理解和智能推薦。

NLP語義理解和智能推薦兩個技術(shù)鏈條具有一定的獨立性，其中玩秘最大的技術(shù)優(yōu)勢體現(xiàn)在NLP鏈條上，其難度非常高；而個性化推薦在生活領(lǐng)域已經(jīng)有所應用，比如購物領(lǐng)域的淘寶和資訊領(lǐng)域的今日頭條。余軻表示，隨著這兩條技術(shù)鏈條的不斷完善，在多條件指令識別、多輪對話、模糊指令識別和智能推薦等功能的加持下，玩秘解決吃喝玩樂的相關(guān)問題也越來越精準和高效。

可以預見，未來人類與機器的交互形式一定會過渡到語音對話，但目前最具挑戰(zhàn)的是機器對人類指令的準確理解，尤其是在開放語境的生活服務領(lǐng)域，人類在表達同一個意圖的時候，語言上往往有多種表現(xiàn)方式，這就決定了NLP的高技術(shù)壁壘。

“玩秘在此領(lǐng)域有決定性的技術(shù)優(yōu)勢，并自主研發(fā)了特制化的深度學習算法?！庇噍V介紹，隨著深度學習的訓練，玩秘對語義的理解率逐步上升，目前準確率能到70-75%，遠高于市場其他任務型對話產(chǎn)品的理解率，多輪對話的銜接能力也在不斷提高，魯棒性強。近期，玩秘內(nèi)部正在推進全新的NLP算法框架，有望在3-6個月之內(nèi)將語義理解準確率提高至95%。

英諾天使創(chuàng)始合伙人李竹認為，人工智能的最終目標是讓機器完全理解人類的語言和語意，幫助甚至代替人類思考和輔助決策。玩秘團隊具有世界領(lǐng)先的深度學習與NLP技術(shù)實力，這使他們成為國內(nèi)最有機會實現(xiàn)這個目標的少數(shù)幾家公司之一。

在團隊方面，創(chuàng)始人余軻牛津本科畢業(yè)，在斯坦福和普林斯頓分別完成了超高維深度學習與統(tǒng)計學習方向碩士和博士學位，有10年NLP自然語言理解與深度學習領(lǐng)域研究和行業(yè)經(jīng)驗，曾任摩根大通的全球人工智能算法交易總負責人（能源與資源）、高盛公司執(zhí)行董事；團隊其他核心成員包括來自陸金所、迪斯尼美國總部、民生銀行的專家級NLP與大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的技術(shù)高管。

截至今年2月，玩秘在全國范圍內(nèi)的340個城市上線了本地服務，覆蓋全國95%以上地級市（及其所轄區(qū)縣），擁有全量吃喝玩樂的商戶，并已在電影、酒店等領(lǐng)域完成支付閉環(huán)。目前玩秘借助小程序完成閉環(huán)，等第三方技術(shù)成熟后，可期待語音支付和刷臉支付功能的實現(xiàn)。

本文來源：36氪