NLP:36氪首發｜人機語音交互服務商「一知智能」完成超億元人民幣B輪融資，算法驅動場景化服務升級

36氪獲悉，人機語音交互服務商「一知智能」已完成超億元人民幣B輪融資，由凱泰資本、億聯凱泰以及中信證券投資共同投資。據悉，本輪融資資金將用于算法開發、產品升級、團隊建設與新業務開拓。

一知智能是36氪曾報道過的一家企業，于2017年成立，創始團隊來自浙大人工智能研究所，是一家專注于人機語音交互技術的SaaS服務商，通過電話、微信、短信等載體為企業觸達用戶，并實現精細化智能運營。公司憑借自研的語音識別、語義理解和語音合成三大人機交互核心算法，為零售、生活服務等泛消費行業，以及公共服務提供AI場景化智能服務。據一知智能介紹，公司曾先后獲得浙江省高新技術企業研究開發中心、杭州市領軍型創新團隊，中國人工智能學會語音對話與聽覺專業委員會單位。

近年來，在AI產業落地的浪潮中，智能語音交互因其交叉學科屬性，包含ASR(語音識別)、NLP(自然語言處理)、TTS等多項高難度AI技術，至今依然有較高的應用落地門檻。而從場景需求上來看，在商業活動與政務工作中，以微信和電話為主要交流載體的人員排查、信息采集、定向通知、政務咨詢等環節，往往是最費時費力的部分，因此大到各地政府的防疫提示來電，小到消費品牌的大促上新通知，投入智能語音交互技術也已成為政企服務實現降本增效的趨勢之一。因此，如何迅速適應通話場景，提升AI語音的對話體驗，成為業內人機交互服務商進行技術優化的首要考驗。

報告：加密貨幣第三季度損失價值4.2億美元，較二季度下降 36%:金色財經報道，Immunefi的第三季度加密損失報告發現，第三季度損失價值428,718,083美元，比第二季度的670,698,280美元下降36%，比去年同期的1,155,334,775美元下降62.9%。其中大部分損失來自涉及跨鏈傳遞協議Nomad和加密做市商Wintermute的兩起事件，分別損失了1.9億美元和 1.6 億美元。這兩個項目約占第三季度虧損的80%。

根據該報告，加密貨幣損失在過去三個季度連續下降，但尚不清楚這一趨勢是否會在今年剩余時間內持續下去。[2022/10/8 12:49:45]

一知智能創始人、CEO陳哲乾在介紹團隊的賽道選擇時，把創業故事比喻為“拿著錘子找釘子”的科研式創業之路。彼時，求學于浙江大學人工智能研究所的公司創始團隊，便在人機智能交互領域有了豐富的研究成果，曾代表浙江大學多次獲得國際性NLP比賽冠軍。與AI賽道內其他帶有科研基因的團隊相類似，一知智能的創業方式也是帶著較強的技術尋找擁有商業前景的落地場景。經過近3年時間，在調研機器可以取代人類工作的諸多行業領域后，一知團隊最終將產品定位在高頻次的人機互動載體——電話，再通過已積累的AI語音技術為智能外呼找到應用場景，由此確定了公司核心技術的商業化方向。也因為擁有了核心算法、算力與數據的支持，后續公司業務的發展錨定雙向互動需求較多的消費廣告與公共服務領域，便進入了“逢山開路，遇水迭橋”的發展階段。

比特幣全網未確認交易數量為3360筆:10月3日消息，BTC.com數據顯示，目前比特幣全網未確認交易數量為3360筆，全網算力為240.17EH/s，24小時交易速率為2.66交易/s，目前全網難度為31.36T，預測下次難度上調3.48%至32.45T，距離調整還剩8天8小時。[2022/10/3 18:37:55]

對比業內同樣聚焦于AI語音機器人與智能語音賽道的百應科技、網易七魚、智齒客服等企業，陳哲乾認為一知智能的主要差異點在于將公司定位于技術研發型服務商，通過人機對話技術的不斷迭代來做深消費品牌的會員智能化服務。從這一定位出發，近年來一知智能在核心技術上有了以下升級：

·ASR：在語音識別提取的過程中，一知智能在webRTCNS(降噪處理代碼)的框架基礎上，對環境音降噪與人聲增強進行雙向優化，實現雙模并行。同時，公司使用MFCC+resCNN提取算法方案，細化機器人在性別、年齡與情緒識別中的感知顆粒度。

BTC突破36000美元關口 日內跌幅為0.97%:火幣全球站數據顯示，BTC短線上漲，突破36000美元關口，現報36002.62美元，日內跌幅達到0.97%，行情波動較大，請做好風險控制。[2021/6/19 23:49:34]

在通用場景識別的E2E模型中，一知智能在傳統語音識別架構AED的基礎上做了場景化升級，自研了基于上下文文本定制增強模塊的Context-AwareEncoder算法，在模型訓練過程中，使用額外補充的場景文本作為強化信息，讓模型建立起針對特定輸入的強化架構，提高特定垂直場景中的語音識別率。

體現在場景應用上，該項技術能過濾溝通中的環境噪音干擾，并使機器人能快速識別用戶的年齡、性別與情緒，根據當前情景選擇最合適的對話內容。

·NLP：一知智能已于日前升級了新一代對話架構NLP2.0。在實現意圖識別、情感識別、問答識別、任務對話、智能糾錯，知識圖譜等NLP常見任務之外，新的對話架構還提出了在泛消費領域的專用大規模預訓練語言模型“EAZI”——在Transformer架構基礎上，基于語言學知識與大量垂直數據，以NLP算法驅動語義理解，改進模型架構與預訓練策略，并且針對大量的消費領域信息與公司已積累的消費場景對話進行專項訓練。

動態 | 國外科技作者欲用古董電腦挖比特幣 挖1枚BTC恐需1360千萬萬億年:國外科技作者Ken Shirriff嘗試使用上世紀60年的計算機Apollo Guidance Computer來挖比特幣。這臺老古董電腦需要10.3秒完成一次哈希計算，如果要挖出一個比特幣大概需要花費1360千萬萬億年，即宇宙存在時間（136億年）的10億倍長。[2019/7/9]

體現在場景應用上，此項創新在問卷調研、用戶滿意度調研等外呼需求中，解決了時間、地址、組織名稱等實體信息提取的難點，機器人在應對消費場景客戶調研中的復雜問題時，也能快速找到對應答案。

·Fastspeech系列語音合成算法：浙大一知人工智能聯合研究中心，聯合微軟共同推出FastSpeech1和FastSpeech2兩代算法系列，集合了語音合成、情感合成和語音克隆算法，以及相應的語氣詞回復生成算法。

動態 | BTC 24小時內訪問量為23650:據TokenClub數據顯示，目前BTC在幣熱度榜上排名第一，24小時內訪問量為23650；EOS排名第二，24小時內訪問量為21113；ETH排名第三，24小時內訪問量為15083；VDS排名第四，24小時內訪問量為13198；TCT排名第五，24小時內訪問量為12718。[2019/4/12]

據一知智能介紹，該算法系列相較于谷歌的tacotron兩代算法，在同等實現效果上，速度分別提升了38倍和260倍。體現在場景應用上，機器人在溝通中能夠逼真地模擬人類情緒，并能在識別對話方情緒后及時給出回應。

一知智能行業knowhow沉淀

關于公司的商業模式與應用，一知智能CFO張蕾介紹到，公司的服務場景主要包括：會員激活、邀請加微信私域、生日&會員節關鍵時刻打造、大促節點活動通知、反電詐、疫情回訪通知、銀行逾期提醒等。目前已為300余家消費品牌、100余家地市局提供AI語音服務。在泛消費領域，公司已與雅詩蘭黛、薇諾娜、奶酪博士、湯臣倍健等消費品牌達成合作，主要需求方為消費品牌的電商、用戶增長及營銷部門。核心產品以廣告投放邏輯按季度/年充值服務費，按CPA結算，收取成功觸達費，中大型客戶的年框合作客單價為50至100萬元不等。

在團隊方面，一知智能目前有200多名員工，核心創始團隊來自浙大人工智能研究所。公司于2019年2月成立浙大·一知人工智能聯合研究中心，圍繞多模態人機交互展開產學研結合，在語音、語義領域與華為、微軟亞洲研究院、阿里達摩院等多家企業進行聯合研發，并進行相應工程化落地。

本輪融資后，公司將推進海外業務布局，推進跨語種人機對話技術自研與商業落地，打造面向全球的智能語音交互SaaS平臺。

從市場發展看，根據鯨準研究院數據，目前國內呼叫中心約有100億的市場規模，但在智能語音賽道主要切入的存量市場，始終是機遇與挑戰并存的狀態，一方面，當前消費與公共生活服務智能化改革的深入，人機語音交互服務已成消費企業與政務部門提效的有力工具，而另一方面，隨著綜合整治個人隱私專項政策的出臺，對智能外呼行業的嚴格監管也將市場規模收窄在數據隱私安全的框架之內。目前賽道中的AI語音公司，除了以AI語音通話算法為業務核心的垂直服務商，像一知智能，也有互聯大廠對于智能云客服系統部署的企業，像網易七魚、京東言犀，更有私域營銷出發嘗試人機交互新技術的企業。底層技術與開源架構趨同的智能外呼公司，如何在賽道中跑出差異化，需要在技術與客戶場景雙重層面尋找答案，對于國內市場逐漸趨于飽和化的狀態，跑通出海服務的商業模式也成為了新的機遇之一。此外，在不斷拓寬服務場景邊界的同時，如何解決隨之而來的信息隱私與安全的隱患，也是賽道內企業在戰略優化中需要深思的問題。

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