位于上海的初創公司竹間智能科技（Emotibot）則將文本、圖像、聲音結合，主攻多模態情感識別及計算，提升情感計算的準確度，希望拓展應用范圍及場景，本月該公司即將推出第一款面向C端的軟件應用小影機器人。

Emotibot的核心競爭力在于自研發的情感機器人(EmotionalRobot)技術，初步具備了讀懂、看懂和聽懂的認知和理解能力，可以通過文本、圖像、聲音，精準識別用戶情感；也能像像人一樣有長期和短期記憶，理解自然對話的主題和上下文，了解用戶的真實意圖和需求；同時可以根據人的不同情緒的變化來調整回話的策略，實現雙向對等的人機交互，在自然對話中幫助用戶處理問題和提出建議；并對用戶喜好進行記憶，提供一對一的專屬個性化服務。

而以往缺少情感計算的人工智能產品，多停留在單句指令、機械問答的程度。

Emotibot這套自主研發的情感機器人技術，在數據量和模型算法精度方面具有優勢，這兩者與計算力是決定人工智能運算效果的三大主要因素。

目前，全球范圍內都少有人來做多模態情感識別及計算，基本沒有實際可用的多模態情感相關的數據，Emotibot通過自己制造的方式，積累這方面的數據，通過跨領域專家團隊進行標記，打造了一個多模態情感數據庫。

Emotibot的CEO簡仁賢告訴36氪，這個數據庫的數據量已經遠超市面上其他的數據庫。這是公司的核心資源之一，不僅可以為算法提供有效的學習素材，還有可能成為公司可以用來售賣的產品。

在模型算法方面，Emotibot從底層開始研發，分別在文本、圖像、聲音三個領域提升情緒識別的精度與準確度，又將三者結合起來做識別。一方面，增加了識別的準確度，目前在中立情緒的識別準確度已經遠高于行業。一方面，也增加了這項技術的靈活性，既能整合使用又能分拆使用。

之所以能在算法方面做提升，與團隊的技術實力與過往背景息息相關。

創業前，Emotibot的CEO簡仁賢是微軟工程院的副院長，負責全亞洲Bing搜索及微軟小冰、小娜（Cortana）的開發。另外兩位Emotibot聯合創始人徐乘、楊虎也希望打造情感機器人。

創業至今，Emotibot組建了一支100多人的研發團隊，不少人來自微軟、百度、阿里巴巴、騰訊、亞馬遜、IBM、Google等公司，同時Emotibot與MIT人工智能實驗室、MIT媒體實驗室及該領域的科學家也建立了合作。情感計算概念的專家，也就是這一概念的提出人——MIT媒體實驗室的Rosalind Picard教授及其團隊，也和Emotibot有深度合作。

目前，Emotibot已完成了首款有情感的、有記憶、自學習的情感機器人的基本開發。公司希望以此連接內容、服務和設備，滿足C端用戶生活中的情感訴求和功能需求；也將開放API給B端客戶，以幫助B端建立和C端的情感紐帶,并解決他們的問題——未來成為人機交互的一個入口。

同時，團隊的第一款面向C端的產品——小影機器人，今年5月已經部分面向學生進行公測，本月25日即將正式公布這款產品。

之所以選擇先從C端入手，主要是簡仁賢在做小冰時，就已在日本做過相關的嘗試，在Line上開放了小冰的功能后，成功吸引了許多商家客戶。此外，這種方式也有助于提升公司的知名度，并收集到更多實際可用的數據，提供更多機器學習的素材，提升模型算法的準確度及精度。

以往情感計算類的產品和服務，多只能進行識別，應用主要集中在廣告營銷領域。

Emotibot的這套計算，在情感識別的基礎上，也在做用戶情感引導，很適合零售、電商、理財領域的導購及客服。舉例來說，用在理財客服領域，識別出用戶的憤怒情緒之后，逐步安撫用戶；用在電商客服領域，識別用戶真實的情感和意圖，并做銷售引導。

目前，Emotibot已經與一些金融、電商客戶建立了合作或者合作意向。

事實上，對于人來說，識別他人的情緒并做出正確的反饋都是一件極為困難的事情，對于機器來說更是如此。36氪目前還沒有機會試用這款應用，暫時還無法描述這款產品的體驗。不過，Emotibot累積了數據和算法，基本解決了“冷啟動”的問題；而隨著用戶的不斷拓展和數據的持續累積，Emotibot的技術和產品體驗也有機會更快提升。

情感計算的賽道上，除了初創公司，也吸引了幾乎全部的巨頭，蘋果、Google、Facebook、微軟等公司都在招兵買馬、投資布局。Google的前副總裁、卡耐基梅隆大學計算機科學學院院長Andrew Moore也表示，2016年是機器情緒識別的分水嶺。作為創業公司，竹間智能一方面在想辦法積極擴大市場，已經與上海卓易建立了合作，后者的主要業務包括智能終端操作系統Freeme OS、卓易應用市場、物聯網產品。另一方面，也希望通過資本的力量加速自身發展，在去年獲得千萬元美元天使融資后，現在也愿意接受新的外部資本投資，特別是和人工智能業務發展相關的戰略資本投入。

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