近日，竹間智能宣布完成D1輪近億元人民幣融資，由金庫資本、江蘇文投、雋賜資本聯(lián)合投資，融資資金將用于SaaS標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品的推廣，繼續(xù)鞏固技術(shù)壁壘和產(chǎn)品優(yōu)勢，幫助更多頭部及腰部客戶實(shí)現(xiàn)企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型。

　　此前，竹間智能曾分別于2021年、2020年、2019年完成C+輪、C輪、B輪等多輪次融資，持續(xù)獲得頭部股東機(jī)構(gòu)認(rèn)可。在疫情常態(tài)化陰霾籠罩下，竹間智能仍憑借過硬的技術(shù)和工程壁壘完成D1輪融資，也進(jìn)一步表明了竹間智能的產(chǎn)業(yè)價(jià)值和競爭優(yōu)勢已形成資本市場共識(shí)。

　　作為國內(nèi)專注NLP賽道的頭部玩家，竹間智能創(chuàng)始人兼CEO簡仁賢表示：“我們一直相信，以知識(shí)資產(chǎn)為核心的管理將成為企業(yè)新一代的操作系統(tǒng)，也希望每個(gè)客戶都能擁有自己的數(shù)字員工和AI助理，而NLP技術(shù)將是實(shí)現(xiàn)上述愿景的強(qiáng)力支撐。在數(shù)字員工持續(xù)迭代的路徑下，只要有源源不斷的知識(shí)資產(chǎn)輸入，機(jī)器人就可以學(xué)無止境，只要需求梳理清晰明確，任何行業(yè)中任何與語言相關(guān)的場景都可以擁有屬于自己的‘竹間數(shù)字員工’；而通過與生態(tài)伙伴合作，用NLP賦能RPA、OCR、CRM等其他技術(shù)及各領(lǐng)域垂直應(yīng)用，則更將創(chuàng)造出數(shù)以萬計(jì)的場景。未來竹間將持續(xù)推動(dòng)與戰(zhàn)略投資方及其他生態(tài)伙伴的各項(xiàng)深入合作，不斷拓寬產(chǎn)品應(yīng)用邊界。”

　　竹間智能由前微軟（亞洲）互聯(lián)網(wǎng)工程院副院長簡仁賢于2015年創(chuàng)辦，深耕自然語言理解多年，以知識(shí)、交互、情感和機(jī)器學(xué)習(xí)為核心，從剛需更迫切的B端切入，依照真人員工培養(yǎng)路徑，通過“通用技術(shù)底層→行業(yè)術(shù)語和場景know-how→無代碼自主運(yùn)維”系統(tǒng)化培養(yǎng)更聰明的數(shù)字員工。在目前普遍著眼于替代低端勞動(dòng)力的市場上，竹間智能更進(jìn)一步，致力于為高端白領(lǐng)提供輔助智能，并通過多場景多模塊數(shù)字員工的共用大腦，幫助企業(yè)整合和盤活知識(shí)資產(chǎn)，實(shí)現(xiàn)全場景智能化轉(zhuǎn)型。

　　竹間智能自研以長短文本打通的NLP技術(shù)，結(jié)合深度學(xué)習(xí)技術(shù)，以基于邏輯的符號(hào)AI和基于數(shù)據(jù)的神經(jīng)AI構(gòu)建復(fù)合式AI通用技術(shù)底層，構(gòu)筑起強(qiáng)大的技術(shù)壁壘。

　　NLP是使AI具備認(rèn)知智能的核心技術(shù)，而NLP技術(shù)的通用性程度則決定了數(shù)字員工可以被規(guī)�；�生產(chǎn)的程度。從語言學(xué)角度，語言分為長文本和短文本，分屬文本書面語言和對(duì)話口頭語言兩種語言體系，其對(duì)應(yīng)的主要商業(yè)應(yīng)用場景則分別為知識(shí)和交互。好的NLP技術(shù)應(yīng)該可以同時(shí)處理長文本和短文本，但目前市面上玩家卻普遍只專注長短文本中的其一領(lǐng)域，主要還是因?yàn)槠渥匀徽Z言理解效果的達(dá)成所依賴的技術(shù)還比較傳統(tǒng)。短文本交互廠商通常運(yùn)用開源算法、正則、關(guān)鍵詞、標(biāo)準(zhǔn)問答等方式，依賴固定場景下相對(duì)有限的語料標(biāo)注來達(dá)到勉強(qiáng)替代人工的效果，但無法實(shí)現(xiàn)多輪問答、意圖識(shí)別等更智能的對(duì)話效果；而長文本由于文檔篇幅較長且知識(shí)量級(jí)較大，用純機(jī)器學(xué)習(xí)做商業(yè)化并不現(xiàn)實(shí)，相應(yīng)的應(yīng)用廠商其技術(shù)深度通常只能處理特定業(yè)務(wù)場景下制式和語料相對(duì)統(tǒng)一的文檔，無法解析復(fù)雜句或進(jìn)行自動(dòng)標(biāo)注，對(duì)存在倒裝、省略、多輪等標(biāo)準(zhǔn)化程度較低的口語交互場景則更加無能為力。

　　技術(shù)深度不夠決定了其產(chǎn)品通用性程度不高，行業(yè)和場景的切換將依賴定制化，在產(chǎn)品化、工程化與規(guī)�；�的實(shí)現(xiàn)上容易暴露出后勁不足的問題。竹間深刻地意識(shí)到這一點(diǎn)，迎難而上選擇了不同于單純側(cè)重長文本應(yīng)用開發(fā)或短文本智能交互廠商的技術(shù)路線，用通用且復(fù)合式的NLP技術(shù)打通知識(shí)和交互，搭建完整的技術(shù)棧。一方面，在技術(shù)開發(fā)之初就聘請(qǐng)專業(yè)語言學(xué)家進(jìn)行語料標(biāo)注，自研多種技術(shù)應(yīng)對(duì)復(fù)雜、非標(biāo)難句，包括人稱識(shí)別、指代消解、歧義理解、實(shí)體鏈接和識(shí)別、語義角色分析、依存句法分析、句向量上下文指代分析、容錯(cuò)識(shí)別等，目前已積累超過30種NLP能力模型，超過500萬條語言學(xué)家標(biāo)注數(shù)據(jù)；另一方面，結(jié)合深度學(xué)習(xí)技術(shù)，以基于邏輯的符號(hào)AI和基于數(shù)據(jù)的神經(jīng)AI構(gòu)建復(fù)合式AI，融合語言學(xué)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)繪制知識(shí)圖譜，打開AI思考黑匣子的同時(shí)也為相同準(zhǔn)確率下的模型壓縮和輕標(biāo)注量提供技術(shù)支持。

　　通過100%自研，竹間智能用自然語言處理、知識(shí)工程、多模態(tài)情感計(jì)算、深度學(xué)習(xí)、智能語音技術(shù)和文本數(shù)據(jù)中臺(tái)等搭建了堅(jiān)實(shí)的技術(shù)底座，使數(shù)字員工具備知識(shí)儲(chǔ)備、溝通交流、人際交往和持續(xù)學(xué)習(xí)等能力。

　　竹間智能以三大拳頭產(chǎn)品——交互AI平臺(tái)中的Emoti X、Emoti V，以及認(rèn)知知識(shí)平臺(tái)Gemini為核心，構(gòu)建了完整的核心產(chǎn)品矩陣。

　　竹間智能一直堅(jiān)持平臺(tái)化和產(chǎn)品化的戰(zhàn)略，從統(tǒng)一的底層技術(shù)底座平臺(tái)開始搭建的整體架構(gòu)，使得過往所有項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)都可以沉淀反哺到技術(shù)底座，形成“由項(xiàng)目發(fā)現(xiàn)場景，從場景提煉標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品模塊，產(chǎn)品模塊沉淀回平臺(tái)，平臺(tái)通過新場景開發(fā)和舊場景升級(jí)持續(xù)支持新項(xiàng)目落地”的完整迭代閉環(huán)，助力數(shù)字員工邁向卓越和全能。目前，平臺(tái)已沉淀豐富多樣的訓(xùn)練引擎和預(yù)置模型，包括超過3000種的開盒即用意圖模型，超過千萬實(shí)體規(guī)模、跨50多大類的知識(shí)圖譜，及超過200個(gè)不同行業(yè)和場景的預(yù)訓(xùn)練模型。

　　竹間智能依照真人員工遵循的“大學(xué)前基礎(chǔ)通識(shí)教育→大學(xué)期大類專業(yè)知識(shí)教育→入職后職場前輩帶教”的完整培養(yǎng)過程，通過“通用技術(shù)底層→行業(yè)術(shù)語和場景know-how→無代碼自主運(yùn)維”系統(tǒng)化培養(yǎng)，幫助數(shù)字員工得以應(yīng)對(duì)各種復(fù)雜場景，從而具備高端白領(lǐng)應(yīng)有的職業(yè)素養(yǎng)與技能。

　　考慮到模型的效率和準(zhǔn)確率，竹間在強(qiáng)大的通用技術(shù)底層基礎(chǔ)上，對(duì)數(shù)字員工進(jìn)行進(jìn)一步的分模塊專業(yè)性重點(diǎn)培養(yǎng)。通過商務(wù)實(shí)踐中與各行業(yè)大客戶及各業(yè)務(wù)部門的溝通調(diào)研和需求挖掘，不斷開發(fā)和沉淀行業(yè)術(shù)語和場景know-how，精準(zhǔn)提煉行業(yè)共性SOP（Standard Operation Procedure)。目前已沉淀多種端到端解決方案，模塊功能涵蓋助手輔助、陪練培訓(xùn)、語音交互、文字交互、知識(shí)挖掘、知識(shí)圖譜、合規(guī)審核、智能搜索和洞察分析等。

　　為方便企業(yè)個(gè)性化地培訓(xùn)專屬于自己的數(shù)字員工，完成職場前輩帶教環(huán)節(jié)，不同于讓算法工程師給每個(gè)客戶單獨(dú)定制機(jī)器人，做算法封裝、調(diào)優(yōu)、現(xiàn)場參數(shù)調(diào)節(jié)等的傳統(tǒng)通行做法，竹間開發(fā)了簡單易用的統(tǒng)一交付平臺(tái)和統(tǒng)一算法平臺(tái)，真正實(shí)現(xiàn)了無代碼運(yùn)維和機(jī)器人開箱即用。得益于其數(shù)字員工出廠前扎實(shí)的知識(shí)儲(chǔ)備、良好的交互體驗(yàn)和強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力，客戶無需具備AI專業(yè)知識(shí)也可自主進(jìn)行機(jī)器人的模型訓(xùn)練，后續(xù)配置只需簡單的拖拉拽即可完成，不僅給客戶更多自由定制空間，也降低了公司產(chǎn)品的交付周期與運(yùn)營成本。

　　竹間通過豐富多樣的解決方案在各個(gè)場景輸出接近真人、方便對(duì)接企業(yè)原有系統(tǒng)的AI數(shù)字員工產(chǎn)品，不斷刺激客戶多種復(fù)購行為。通過正向飛輪效應(yīng)的驅(qū)動(dòng)，迭代效率和收益都將成倍提升，隨著已有產(chǎn)品模塊的標(biāo)準(zhǔn)化程度不斷提升，規(guī)模效應(yīng)不斷顯現(xiàn)，毛利率不斷攀升，同時(shí)新產(chǎn)品的開發(fā)效率也會(huì)不斷提高，隨著新行業(yè)和場景的切入，新的增長曲線也正在涌現(xiàn)。

　　竹間智能的產(chǎn)品和服務(wù)已在金融、政企、制造、零售和醫(yī)藥等多個(gè)領(lǐng)域落地，賦能企業(yè)銷售、客戶服務(wù)、運(yùn)營，以及企業(yè)IT、人事、財(cái)務(wù)、法務(wù)等業(yè)務(wù)前-中-后臺(tái)全場景，高效滿足客戶需求并靈活延展到各部門。多場景的應(yīng)用可以讓企業(yè)在不打斷原有業(yè)務(wù)流程的基礎(chǔ)上，通過產(chǎn)品的驅(qū)動(dòng)，自然運(yùn)用起數(shù)字員工共享的知識(shí)基底，打通企業(yè)信息流、完成知識(shí)統(tǒng)管，從而盡可能無痛、平滑地幫助企業(yè)構(gòu)建貫穿前-中-后臺(tái)的一站式智能化服務(wù)平臺(tái)，真正實(shí)現(xiàn)全媒體全渠道的信息接入、全流程的智能服務(wù)、全業(yè)務(wù)的智能洞察和全體系的知識(shí)統(tǒng)管，完成企業(yè)全場景智能化轉(zhuǎn)型。

　　截至目前，竹間智能已服務(wù)了包括華為、民生銀行、廣汽集團(tuán)、中國銀聯(lián)等在內(nèi)的300多家大型企業(yè)客戶，生態(tài)伙伴數(shù)量超過50家，累計(jì)觸達(dá)數(shù)億終端用戶。

　　金庫資本創(chuàng)始合伙人丁學(xué)文先生表示：

　　“竹間智能自主研發(fā)底層NLP技術(shù)與金庫資本出行領(lǐng)域國內(nèi)外的生態(tài)布局結(jié)合，對(duì)于疫情后時(shí)代提升服務(wù)效率一定會(huì)有很好的效用。竹間智能的語義技術(shù)NLP產(chǎn)品是同類AI企業(yè)里的佼佼者，金庫資本作為產(chǎn)業(yè)資本，在本輪投資后也會(huì)與竹間深度攜手，助力竹間快速拓展出行服務(wù)領(lǐng)域。”

　　江蘇文投資本副總經(jīng)理王旭原先生表示：

　　“自然語言處理作為被譽(yù)為‘人工智能皇冠上的明珠’的底層技術(shù)，在文旅產(chǎn)業(yè)中可以對(duì)所有客端及數(shù)據(jù)分析端數(shù)據(jù)進(jìn)行個(gè)性化處理和反饋，在整個(gè)智慧文旅產(chǎn)業(yè)中將扮演‘大腦’的核心角色，不僅可以大大提升服務(wù)人效及內(nèi)容質(zhì)量，更重要的是可以通過對(duì)客戶數(shù)據(jù)的識(shí)別與分析，為定制化旅游和沉浸式旅游提供技術(shù)保障，是實(shí)現(xiàn)旅游‘千人千面’的必備一環(huán)。竹間智能是國內(nèi)NLP細(xì)分賽道同時(shí)具備技術(shù)與商業(yè)化‘雙領(lǐng)先’的頭部企業(yè)之一，已在多個(gè)行業(yè)內(nèi)得到客戶的廣泛驗(yàn)證與認(rèn)可。作為一家兼具市場化投資職能與文化旅游產(chǎn)業(yè)背景的股權(quán)投資基金，文投資本堅(jiān)定看好竹間智能在文旅產(chǎn)業(yè)智慧化升級(jí)中將發(fā)揮的重要作用，并將從投資、業(yè)務(wù)等多個(gè)維度與公司保持長期緊密的合作關(guān)系。”

　　上海雋賜投資合伙人姜冰表示：

　　“在第四次工業(yè)革命中加快腳步，用大數(shù)據(jù)、人工智能（AI）、云計(jì)算等創(chuàng)新技術(shù)提升企業(yè)生產(chǎn)效率、推動(dòng)產(chǎn)業(yè)變革是中國企業(yè)下一階段的必修課。在NLP賽道，我們接觸到了竹間，我們非常認(rèn)同竹間簡先生的理念，也非�？粗刂耖g作為一家擁有底層AI技術(shù)的平臺(tái)型企業(yè)所蘊(yùn)含的潛力，既能快速、低成本為企業(yè)客戶部署AI解決方案，又能與企業(yè)客戶共同創(chuàng)新、加速企業(yè)業(yè)務(wù)變革，同時(shí)還能穿越行業(yè)壁壘、服務(wù)多個(gè)領(lǐng)域。未來雋賜投資將與竹間一起，共同為中國企業(yè)從卓越走向世界一流貢獻(xiàn)力量。”

　　竹間智能由前微軟（亞洲）互聯(lián)網(wǎng)工程院副院長簡仁賢先生在2015年創(chuàng)辦，以獨(dú)特的情感計(jì)算、自然語言處理、深度學(xué)習(xí)、知識(shí)工程、文本處理等人工智能技術(shù)為基礎(chǔ)，將AI能力整合到企業(yè)業(yè)務(wù)中，為企業(yè)賦能，推動(dòng)智能化轉(zhuǎn)型，目前在金融、制造、能源、健康醫(yī)療、零售、企業(yè)、政務(wù)、智能終端等領(lǐng)域提供完整的解決方案。

　　至今，竹間已服務(wù)上百家大客戶，為其提供一站式AI解決方案，包括：

　　智能終端客戶：華為、OPPO、優(yōu)必選、科沃斯、夏普、�？低�視、長虹電視、創(chuàng)維等

　　金融客戶：中國銀聯(lián)、中國銀行、建設(shè)銀行、交通銀行、招商銀行、民生銀行、中國平安、太平洋保險(xiǎn)、華夏人壽、同方人壽、渤海人壽、華泰證券、華泰保險(xiǎn)、興業(yè)證券等

　　傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)及互聯(lián)網(wǎng)客戶：寶馬、富士康、賽諾菲、三一重工、萬科、紅星美凱龍、馬牌輪胎、國旅運(yùn)通、恒大地產(chǎn)、碧桂園、同程旅行、唯品會(huì)、中國移動(dòng)、中國電信、咪咕、天翼視訊等

　　政務(wù)政企客戶：新華社、中廣核、徐匯區(qū)人民政府、海南核電、沈陽醫(yī)保、招商局、中國海油等。