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。據悉，本輪融資資金將用于NLP算法技術的創新，以及對汽車、手機、智能音箱等B端客戶產品的研發。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。玩秘采用GUI（圖像交互）與VUI（語音交互）相結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，做出基于眾多數據和因素的智能決策和推薦。

創始人余軻告訴36氪，目前玩秘已經明確了三個主要的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；智能手機的優點在于覆蓋的人群足夠廣，基數夠大；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鏈條具有一定的獨立性，其中玩秘最大的技術優勢體現在NLP鏈條上，其難度非常高；而個性化推薦在生活領域已經有所應用，比如購物領域的淘寶和資訊領域的今日頭條。余軻表示，隨著這兩條技術鏈條的不斷完善，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域，人類在表達同一個意圖的時候，語言上往往有多種表現方式，這就決定了NLP的高技術壁壘。

“玩秘在此領域有決定性的技術優勢，并自主研發了特制化的深度學習算法。”余軻介紹，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，玩秘內部正在推進全新的NLP算法框架，有望在3-6個月之內將語義理解準確率提高至95%。

英諾天使創始合伙人李竹認為，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先的深度學習與NLP技術實力，這使他們成為國內最有機會實現這個目標的少數幾家公司之一。

在團隊方面，創始人余軻牛津本科畢業，在斯坦福和普林斯頓分別完成了超高維深度學習與統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域研究和行業經驗，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與大數據分析領域的技術高管。

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

本文來源：36氪