- 人工智能
2019年初，国内四大手机厂商纷纷主打「AI手机」的概念，手机智能助理由此迎来了“服务场景化”的全新时代，汽车、电视、智能音响等设备终端也频频展现NLP身影。
从NLP语音助理市场规模及渗透潜力来看，2018年中国本地生活服务市场规模1.56万亿，其中仅在电影在线订票，酒店预订，外卖三个领域的市场规模之和即达到7100亿元。在一系列利好因素推动下，NLP领域的创业企业也迎来了广阔的发展空间。
2019年7月19日下午，投中网和英诺天使基金共同举办的《NLP潜力觉醒，让机器更懂你》沙龙，于英诺空间NewOffice(望京卷石)成功举办。本次沙龙邀请了知名投资人、创业者、媒体人到场，共同探讨NLP商业前景、资本红利、技术壁垒等话题。活动现场，玩秘余轲提出的，语音交互相比于界面交互提高了近五到十倍的交互效率，满足用户“懒”的痛点，引发现场关注和期待。
以下是部分分享内容整理：
核心要点：
NLP行业最有前景的两大领域： 1、智能客服&外呼，2B业务。2、NLP语音助理，2B2C业务。后者由于有2C的角度，达到服务满意度临界点后起量很快，同时NLP语音助理的客户企业的市场化程度高；NLP语音助理还处于发展初期，资本红利大。
多轮对话场景下语义理解准确率，达到某个量化标准之上，用户就会从界面交互迁移到语音交互。比如说，语义理解准确率在75%，有5%-10%用户使用；准确率在85%，有30%用户使用，这是一个数学游戏。而目前，玩秘准确率已达到76%，行业平均水平40%以下，从40%提高到76%需要1年以上的时间。
01 嘉宾分享
@ 臻云创投/英诺天使基金合伙人祝晓成
我和NLP有很深的缘分，1996年，我在职业生涯中有幸参与了一个项目：用机器来实现文档翻译。我们和成立不久的中软公司合作，当时，做文本翻译算力很慢，没有用到任何的东西，都是基于对语义理解最基本的一些分词，包括没有上下文怎么做判断，怎么去看，如果按照审计的方式来看NLP，当年到现在很多东西是没有变的。但是很有幸这么多年下来NLP有很多发展，现在深度学习的方式和方法使得NLP发展出很多真正的应用，包括一些人机交互非常好的音箱、手机等。
这是蛮有意思的一个故事，作为我对NLP有历史感的角度来看，其实刚开始我并不看好NLP领域创业，因为知道太难了，准确率每提升一个点，需要这个行业所有公司付出很多努力。后来我们对产业做了深入思考，思考逻辑是长期来看，产业2-3年会不会有比较大的变化，拐点在不在4-5年内，思考下来在射程之内，所以我们投了玩秘。
@ 玩秘创始人余轲
玩秘是一家NLP对话语音助理服务提供商，提供电影、酒店、外卖等生活消费领域，从人机多轮对话到支付的闭环式NLP助理服务。产品类似于Siri，但比Siri强得多。给大家分享几点，行业动态：
1、语音交互传达的信息密度和效率，远远高于界面交互。比如说出“去美嘉影城看最早开场的哥斯拉，买两张票”只要2秒，而App界面交互需要30秒以上。
懒永远是人类恒久的痛点，用户追求更高效率，这是NLP语音助理爆发的原由。
2、前段时间，美国商务部工业安全署出台了一份针对关键技术和相关产品、相关出版物的出口管制框架，考虑的管制涉及14个领域，其中有高达5项和NLP和语义语音技术直接相关的项目：自然语言处理、神经网络和深度学习、语境感知计算、强化学习、语音和音频处理等。
业内都在开玩笑说，要发展什么就看美国禁止什么，因为美国也是花了大量精力做了研究，研究清楚了到底哪些技术的重要性最强，可见NLP领域的重要性。玩秘作为强技术驱动公司，所有NLP技术模块均由公司内部团队研发完成，我们有信心做好NLP领域的创业标杆。
@ 启赋资本投资总监司家奎
NLP给人机交互进化到语音交互提供了技术基础，打开了人工智能领域发展的窗口，最受投资人关注的两大领域：
1、智能客服&外呼，2B业务。主要是向银行、电信运营商等大型企业，提供服务智能客服替代人工客服服务，目前还处于无声作息阶段，人工智能承担大部分工作，还需要人工介入，做少量指导。
2、NLP语音助理，2B2C业务。也就是玩秘在做的事情，市场化程度高，起量快；还处于发展初期，资本红利大。
NLP爆发源于多方面推动，包括技术进步、消费习惯等，从初期陪聊，问答式的语音交互，过渡到用户需要能提供高实用性、高效、全能的生活消费服务。随着NLP语音助理服务商积累海量数据，不断迭代，机器能够越来越懂你，未来，比如：我说帮我预订某地酒店，就直接根据我的偏好给我结果，不再需要多轮对话。
02 Panel主题：《NLP的商业进击之道？》
主持人 ：投中网副总编辑蔡逸枫。
参与嘉宾：臻云创投/英诺天使基金合伙人祝晓成、玩秘创始人余轲、启赋资本投资总监司家奎。
主持人蔡逸枫：语音交互时代，NLP技术应用的进场顺序是怎样的？
余轲：对NLP技术来说，2B2C领域，个人用户对技术使用要求是对服务满意度程度的要求。多轮对话场景下语义理解准确率，达到某个量化标准之上，用户就会从界面交互迁移到语音交互。比如说，语义理解准确率在75%，有5%-10%用户使用；准确率在85%，有30%用户使用，这是一个数学游戏。
目前，玩秘语言的多轮对话语义理解准确率（也称语言多样性覆盖率）已达到76%，行业平均水平40%以下，从40%提高到76%需要1年以上的时间。
主持人蔡逸枫：2位投资人觉得，硬科技领域相关项目，从技术发展到获得投资收益，你们预期大致周期是几年比较合理?
司家奎: 我们更多关注技术与商业技术结合的项目，玩秘技术建立在商业理解上，这类公司慢是必须的，如果前面商业和PR发展太快，不是好事。我们和玩秘经常有接触，余轲是很严谨的人，节奏很好，前面慢是为了后面的快。预期周期大概是2-3年，在技术达到一定程度后，不说有收入，至少要有商业场景落地，技术配上商业变现，大致是55开，都很重要。
祝晓成：马上就能挣到钱的项目在天使投资阶段基本上不存在，我们常说天使投资需要适当领先，这种领先是指，项目本身处于早期阶段、做的事情竞争对手比较少，接下来再是定量分析，整个行业发展2-3年，4-5年有没有大的变化，在不在射程之内。
实际情况来看，大多数技术相关项目会比预期慢一点，但是没有关系，说明这件事确实很难，恰恰有这些创业者不畏艰难去做，我们也认定他们OK，大家就一起努力，这是创业和投资的非常重要的共生逻辑。