位于上海的初创公司竹间智能科技（Emotibot）则将文本、图像、声音结合，主攻多模态情感识别及计算，提升情感计算的准确度，希望拓展应用范围及场景，本月该公司即将推出第一款面向C端的软件应用小影机器人。

Emotibot的核心竞争力在于自研发的情感机器人(EmotionalRobot)技术，初步具备了读懂、看懂和听懂的认知和理解能力，可以通过文本、图像、声音，精准识别用户情感；也能像像人一样有长期和短期记忆，理解自然对话的主题和上下文，了解用户的真实意图和需求；同时可以根据人的不同情绪的变化来调整回话的策略，实现双向对等的人机交互，在自然对话中帮助用户处理问题和提出建议；并对用户喜好进行记忆，提供一对一的专属个性化服务。

而以往缺少情感计算的人工智能产品，多停留在单句指令、机械问答的程度。

Emotibot这套自主研发的情感机器人技术，在数据量和模型算法精度方面具有优势，这两者与计算力是决定人工智能运算效果的三大主要因素。

目前，全球范围内都少有人来做多模态情感识别及计算，基本没有实际可用的多模态情感相关的数据，Emotibot通过自己制造的方式，积累这方面的数据，通过跨领域专家团队进行标记，打造了一个多模态情感数据库。

Emotibot的CEO简仁贤告诉36氪，这个数据库的数据量已经远超市面上其他的数据库。这是公司的核心资源之一，不仅可以为算法提供有效的学习素材，还有可能成为公司可以用来售卖的产品。

在模型算法方面，Emotibot从底层开始研发，分别在文本、图像、声音三个领域提升情绪识别的精度与准确度，又将三者结合起来做识别。一方面，增加了识别的准确度，目前在中立情绪的识别准确度已经远高于行业。一方面，也增加了这项技术的灵活性，既能整合使用又能分拆使用。

之所以能在算法方面做提升，与团队的技术实力与过往背景息息相关。

创业前，Emotibot的CEO简仁贤是微软工程院的副院长，负责全亚洲Bing搜索及微软小冰、小娜（Cortana）的开发。另外两位Emotibot联合创始人徐乘、杨虎也希望打造情感机器人。

创业至今，Emotibot组建了一支100多人的研发团队，不少人来自微软、百度、阿里巴巴、腾讯、亚马逊、IBM、Google等公司，同时Emotibot与MIT人工智能实验室、MIT媒体实验室及该领域的科学家也建立了合作。情感计算概念的专家，也就是这一概念的提出人——MIT媒体实验室的Rosalind Picard教授及其团队，也和Emotibot有深度合作。

目前，Emotibot已完成了首款有情感的、有记忆、自学习的情感机器人的基本开发。公司希望以此连接内容、服务和设备，满足C端用户生活中的情感诉求和功能需求；也将开放API给B端客户，以帮助B端建立和C端的情感纽带,并解决他们的问题——未来成为人机交互的一个入口。

同时，团队的第一款面向C端的产品——小影机器人，今年5月已经部分面向学生进行公测，本月25日即将正式公布这款产品。

之所以选择先从C端入手，主要是简仁贤在做小冰时，就已在日本做过相关的尝试，在Line上开放了小冰的功能后，成功吸引了许多商家客户。此外，这种方式也有助于提升公司的知名度，并收集到更多实际可用的数据，提供更多机器学习的素材，提升模型算法的准确度及精度。

以往情感计算类的产品和服务，多只能进行识别，应用主要集中在广告营销领域。

Emotibot的这套计算，在情感识别的基础上，也在做用户情感引导，很适合零售、电商、理财领域的导购及客服。举例来说，用在理财客服领域，识别出用户的愤怒情绪之后，逐步安抚用户；用在电商客服领域，识别用户真实的情感和意图，并做销售引导。

目前，Emotibot已经与一些金融、电商客户建立了合作或者合作意向。

事实上，对于人来说，识别他人的情绪并做出正确的反馈都是一件极为困难的事情，对于机器来说更是如此。36氪目前还没有机会试用这款应用，暂时还无法描述这款产品的体验。不过，Emotibot累积了数据和算法，基本解决了“冷启动”的问题；而随着用户的不断拓展和数据的持续累积，Emotibot的技术和产品体验也有机会更快提升。

情感计算的赛道上，除了初创公司，也吸引了几乎全部的巨头，苹果、Google、Facebook、微软等公司都在招兵买马、投资布局。Google的前副总裁、卡耐基梅隆大学计算机科学学院院长Andrew Moore也表示，2016年是机器情绪识别的分水岭。作为创业公司，竹间智能一方面在想办法积极扩大市场，已经与上海卓易建立了合作，后者的主要业务包括智能终端操作系统Freeme OS、卓易应用市场、物联网产品。另一方面，也希望通过资本的力量加速自身发展，在去年获得千万元美元天使融资后，现在也愿意接受新的外部资本投资，特别是和人工智能业务发展相关的战略资本投入。

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