阿里云優(yōu)惠券 先領(lǐng)券再下單

在AI企業(yè)融資普遍趨冷且上市受阻的大背景下，竹間智能又完成了一輪融資。4月14日，竹間智能宣布完成1億元人民幣C+輪戰(zhàn)略融資，由申能誠毅、廣發(fā)信德、朗瑪峰資本合投，老股東中華開發(fā)金控追投。

算上中銀、交銀兩大國有銀行的投資，竹間智能在半年內(nèi)累計完成融資3億元人民幣，在整個市場趨冷的大背景下，引發(fā)各界關(guān)注。

為什么？竹間智能有什么不同？

不妨先來看個案例。話說某大型石油國企，在科技轉(zhuǎn)型中遇到了一個難題，一個看似不是問題的問題，卻導致了大量研究經(jīng)費的浪費。該企業(yè)有2700多份歷史項目文檔，每年還在以400-500的數(shù)量增加，如何避免新文檔與歷史文檔重復，避免企業(yè)重復立項，成為刻不容緩的問題。

過去，采用的是人工查重，耗時費力。每年500份新增項目文檔需要2個人花一整年時間才能完成比對查重。運用竹間智能的Gemini認知知識推理平臺進行可視化操作后，現(xiàn)在對新文檔的查重平均僅需12s，效率至少提升上千倍！耗時的驟減，效率的提高，帶來的是人的解放，更是生產(chǎn)力的解放，時間因此更有價值。

這個應(yīng)用只是冰山一角，背后的NLP技術(shù)，還有更廣泛的價值， 查重只是最直接的一個應(yīng)用。NLP，即自然語言處理，是AI的重要技術(shù)領(lǐng)域，也是最難攻克的技術(shù)之一，NLP技術(shù)的深度廣度，決定了企業(yè)AI能力是否完備。

竹間智能便是這個領(lǐng)域的佼佼者，亦可以說早已領(lǐng)先了一大步。大環(huán)境趨冷的本質(zhì)，是資本的更加謹慎，但并不代表放棄。當遇到好的標的，資本便會毫不猶豫的入場。 值得一提的是，是資本自己發(fā)現(xiàn)并選擇了竹間智能，于是才有了這半年內(nèi)兩輪共3億的融資。好的標的，總是不乏吸引力。

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從項目制到標準平臺產(chǎn)品，跨維度發(fā)展

在當下的高科技領(lǐng)域里，竹間智能是個非常值得深挖的案例，因為竹間智能的發(fā)展歷程，回答了一個問題：如何打造一個標準化平臺？

打造一個平臺乃至一個生態(tài)，是互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)者的普遍追求，因為那意味著有機會與BAT站到一起。但一個現(xiàn)實的問題是：平臺級的機會越來越少了，或者說，打造一個平臺的成本越來越高了。 資本與技術(shù)，你總要占一樣，否則很難推出一個平臺級的產(chǎn)品。竹間智能靠的是技術(shù)。

技術(shù)背后，是耐得住性子，是產(chǎn)品思維。浮燥的當下，速成是許多創(chuàng)業(yè)者藏于內(nèi)心的真實想法，但他們卻忘了，有些事急不來，需要先埋頭苦干。 在實現(xiàn)標準化平臺之前，竹間智能也埋頭苦干了許久。

竹間一開始更多的是為實現(xiàn)客戶需求做項目。而在這五年多的時間里，竹間智能從中不斷積累下來大量的應(yīng)用場景落地經(jīng)驗，在這個過程中已經(jīng)積累下來許多模型和標準場景，早已領(lǐng)先一步開始搭建并打磨標準化平臺產(chǎn)品。

過去五年多時間，竹間智能先是深耕NLP中的短文本，圍繞情感對話交互，在智能客服、電話機器人、語音助手等領(lǐng)域積累下大量技術(shù)和經(jīng)驗后， 逐步擴展至機器閱讀、知識工程等長文本NLP，應(yīng)用于知識圖譜自動構(gòu)建，文本審核、對比，智能推薦等等，滿足企業(yè)對NLP更廣更深的需求。通過數(shù)百個標桿客戶的應(yīng)用場景落地積累，形成了高度標準化的NLP相關(guān)產(chǎn)品與解決方案。

開頭提到的某大型石油國企的應(yīng)用便是其中一個典型案例，是長文本知識工程分析的其中一個落地。過去五年多，竹間智能高筑墻、廣積糧，將NLP做深做透，終于錘煉出了把自己平臺標準化的技術(shù)實力，形成了六大標準化平臺， 這也是為產(chǎn)品全面云化提供了基礎(chǔ)，為行業(yè)的規(guī)模化發(fā)展提供了新的方向。

AI是個高研發(fā)高投入的市場，技術(shù)與資本門檻很高，這意味著市場上絕大多數(shù)的公司是沒有能力獨立完成的，那么如何為這些公司提供AI能力，便成為一個考驗。項目制肯定行不通，時間長、費時費人，一般企業(yè)承擔不起。

為了適應(yīng)不同企業(yè)需求，竹間智能在摸索中逐漸形成了兩套核心服務(wù)模式。一套是針對深度需求在提供標準化產(chǎn)品的基礎(chǔ)上滿足客戶定制化需求；另一方面則是與云計算公司擴大合作，將更多服務(wù)標準化上云，進一步滿足大中小企業(yè)客戶。從市場發(fā)展的角度看，這其實是一種技術(shù)平權(quán)，技術(shù)應(yīng)該為更多人服務(wù)。

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打造六大標準平臺，竹間升級上云

具體到市場層面來說，就是把積數(shù)年之功沉淀下來的標準化技術(shù)開放上云給更多大中小客戶使用。2021年將是竹間智能的云化元年， 隨著云化的展開，竹間智能將成為人工智能NLP產(chǎn)品標準化的領(lǐng)頭羊。

竹間云，包含機器人工廠云(BotFactory Cloud)，AICC+云（AICC+Cloud），認知知識工程云(GeminiCognitive Cloud），及NLP云（NLPCloud）。隨著云化的展開，竹間智能將為企業(yè)客戶帶來低代碼、低運營的企業(yè)智能化軟件服務(wù)，通過訂閱制和租賃模式，為企業(yè)提供更低成本的智能數(shù)字化變革。

低代碼大家可能已不陌生，這里我們不妨單獨說一說低運營。

在業(yè)務(wù)推進的過程中，竹間智能發(fā)現(xiàn)許多新客戶還在使用舊式的智能系統(tǒng)、在線客服系統(tǒng)、假AI等傳統(tǒng)工具。這些工具的特點是人力成本居高不下。對比這些傳統(tǒng)工具，竹間智能提供的工具可以做到自動化、平臺化，不需要把數(shù)據(jù)拿出來就可以做到循環(huán)持續(xù)的學習。

竹間云還為客戶提供有自動運營，知識挖掘的平臺，自動標注，自動訓練等機制，給到客戶就可以自己做運營，將人力成本大幅度降底。

竹間云2021產(chǎn)品的特色之一是“一鍵部署”， 用戶只需點擊按鈕便可以迅速創(chuàng)建能支持數(shù)百個甚至數(shù)千個機器人的平臺。

同時還能滿足企業(yè)公有云、私有云以及混合云的多種部署要求，支持華為云、騰訊云、阿里云、中國電子云、紫光云、MicrosoftAzure，AmazonWeb Services等多家云廠商。滿足企業(yè)客戶的多樣化需求。

隨著系統(tǒng)安全問題的日益凸顯，不少企業(yè)的系統(tǒng)有了安可改造的需求，因此，竹間云的6大平臺也開始支持國產(chǎn)CPU、服務(wù)器、操作系統(tǒng) 及數(shù)據(jù)庫平臺，如海思、麒麟、openGauss、寶蘭德BES等。讓企業(yè)系統(tǒng)國產(chǎn)化，具備自主研發(fā)和維護的能力已是大勢所趨，浩浩蕩蕩。

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竹間云一鍵部署，企業(yè)智能持續(xù)學習

總結(jié)上文我們可以看到，竹間智能在持續(xù)沉淀技術(shù)實力的同時，還要持續(xù)的拉平技術(shù)的使用門檻，六大標準化平臺、四大云化產(chǎn)品、一鍵部署背后，都存在著這樣一個思路。站在企業(yè)應(yīng)用的角度看，技術(shù)需要先進前沿，但應(yīng)用不應(yīng)該復雜。 如此看，“一鍵部署”實乃良苦用心。

在應(yīng)用層面，我們可以看看到“簡化易用”是核心；在技術(shù)層面，我們可以看到“持續(xù)學習”是核心。這兩個核心，貫穿始終。

前文我們有提到，許多企業(yè)還在使用舊式工具，這些工具在當時雖然看起來先進，但已不適應(yīng)當下的時代，歸根結(jié)底是因為這些工具缺乏持續(xù)學習的能力，是假AI。針對這些，竹間智能提供了完整的機器自學習能力。

竹間云2021新版的平臺結(jié)合了自動化的機器學習平臺，具有強化學習、持續(xù)智能的能力，平臺中內(nèi)置了竹間27個NLP及AI能力模塊，能兼容大多數(shù)的SOTA算法模型，可以自動標注、知識挖掘、知識生成、語料聚類分析、自動生成QA、自動調(diào)參、自動優(yōu)化模型、聯(lián)合模型訓練、多組合模型等，支持幾乎所有常用NLP和圖算法模型， 越用越智能的同時可以大大降低數(shù)據(jù)運營成本，為企業(yè)提供可以自我優(yōu)化模型的能力，形成數(shù)據(jù)驅(qū)動和業(yè)務(wù)驅(qū)動的競爭力，實現(xiàn)真正的“自動化”。越智能，自然運營成本越低。

未來，竹間智能的目標是取代80%的企業(yè)與人交互的場景，解放人力，讓人類做更核心更關(guān)鍵更能實現(xiàn)自我價值提升的事，也為企業(yè)提供更廣泛的服務(wù)。在這個過程中，竹間智能逐步構(gòu)建起了完整的企業(yè)業(yè)務(wù)和服務(wù)的操作系統(tǒng)， 一個壁壘深厚的平臺與生態(tài)于是成形。

從項目制跨越到標準平臺產(chǎn)品再到升級上云，竹間智能走了5年多時間。這5年多時間里，竹間智能埋頭將技術(shù)產(chǎn)品落地，方得今日正果。竹間智能創(chuàng)始人簡仁賢表示，這一切“得益于竹間智能多年來數(shù)百個的商業(yè)化案例落地的積累， 以及云廠商合作的助力”，“這是一個不斷打磨沉淀的過程，不可能一蹴而就。”

創(chuàng)業(yè)，要仰望星空，也要低頭看路。

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