基于深度语义分析,「索答科技」想要构建智能厨房生态系统

创业投资 36氪

面向开放域的人机交互一直是语义分析中的前沿领域,巨头如微软、谷歌、苹果、亚马逊、Facebook、BAT ,初创企业如Viv、三角兽科技、追一科技、蓦然认知等都在不停的探索。巨头因坐拥海量数据,所以在构建一套全行业通用性的知识图谱,而初创企业则在寻找登陆市场与细分领域,如三角兽和追一主要聚焦在金融领域,蓦然认知则主打汽车出行。

36氪近期接触到的 「索答科技」是一家专注在智能厨房场景下的语义技术研发商,主要产品包括了可单独使用以及嵌入家具中的一体化整机、可直接嵌入厨电的模块以及开放API接口。 作为主打厨房场景的智能产品,索答科技产品的核心功能是通过语音交互的方式辅助用户在烹饪、看视频、听音乐以及对其他智能厨电进行统一调控。

事实上,市面上有非常多的智能家电都具备以上功能,但如文章开头所说,面向开放域的人机交互一直是个前沿的研究领域,其准确性一直不高,微软、谷歌等巨头在NLP领域的精准度也不过70%。

索答科技创始人兼 CEO 石忠民告诉36氪,公司在2009年成立之初便基于语义分析做大数据分析与营销为主,服务包括中国电信、IBM、华为、宝洁、美的等大客户。当时索答科技为客户提供了从垂直搜索、舆情分析到购物搜索等一系列服务,过程中索答科技不仅积累了多个维度的数据,也为其深度语义分析的算法提供了大量训练数据。

2015年,公司将大数据的业务模块剥离并登上新三板后,石忠民着手寻找新的业务方向,最后在车载和厨房这两个场景中选择了后者。石忠民告诉36氪,车载是红海,而厨房会是另一个极好的语音交互场景。

回到算法层面,为了提高语义识别的准确率,石忠民认为除了要有足够多的高质量数据以外,选择的领域也要足够的窄。目前整个行业做开放域问答还不成熟,因此理论上讲,领域越窄准确率越高。过去团队一共积累了与智能厨房相关的知识图谱累积节点超过6000万个;在做上下文分析时,索答采用的是RNN的底层算法在时间维度建模,通过大量历史数据完善精确度,最后基于过去为政府做过舆情分析的经验,索答科技还能根据用户说话的语气推断其情感状态并判断其含义。

对于未来语义分析的技术方向,石忠民认为,强化学习、迁移学习、自主应答免唤醒等技术路线都是值得去深入探索的。

基于过去几年积累的大客户资源,索答科技在商业方面的进展比较顺利,团队的产品于上个月刚拿到3C认证,今年的预售订单超过5000台,其中3000台为模组,2000台为整机。因为整机一般需要直接嵌入橱柜里,所以索答选择切入前装市场,目前包括欧派、索菲亚、尚品宅配、志邦厨柜等7家品牌商已经与索答科技签订了合作。

而在硬件的生产端,索答科技跟所有团队一样,也踩过许多坑。从外观设计到麦克风阵列的选择,这对于软件算法起家的团队而言可以说是完全不同的领域了。今年,深圳浪尖和华南地区的一家投资机构向索答科技投资1500万元人民币的Pre-A轮融资,石忠民告诉36氪,正是这次融资,索答科技在浪尖的帮助下解决了供应链与生产端的问题。

关于智能厨房未来的想象空间,海尔等家电厂商很早就给出了答案,作为生鲜配送与家政服务的入口,厨房将会是另一个家庭经济中心。这一个方向也是索答科技在达到一定出货量后将要去推进的业务。

索答科技目前全职员工有50多人,今年已完成超过10家品牌商的渠道建立,铺设30家门店以及1万家终端设备。

索答科技创始人石忠民为加拿大SFU计算科学博士、博士后,为中央“千人计划”特聘专家,1993年到2000年期间为“歼十”战斗机的主管设计师。

索答科技将于明年年初开启A轮融资,计划寻求3000~5000万元人民币。主要用于人员支出、生产投入以及市场开拓。

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