仅隔半年再获1亿融资,竹间智能升级“Cloud AI”
原标题:仅隔半年再获1亿融资,竹间智能升级“CloudAI” 在AI企业融资普遍趋冷且上市受阻的大背景下,竹间智能又完成了一轮融资。4月14日,竹间智能宣布完成1亿元人民币C+轮战略融资,由申能诚毅、广发信德、朗玛峰资
原标题:仅隔半年再获1亿融资,竹间智能升级“Cloud AI”
在AI企业融资普遍趋冷且上市受阻的大背景下,竹间智能又完成了一轮融资。4月14日,竹间智能宣布完成1亿元人民币C+轮战略融资,由申能诚毅、广发信德、朗玛峰资本合投,老股东中华开发金控追投。
算上中银、交银两大国有银行的投资,竹间智能在半年内累计完成融资3亿元人民币,在整个市场趋冷的大背景下,引发各界关注。
为什么?竹间智能有什么不同?
不妨先来看个案例。话说某大型石油国企,在科技转型中遇到了一个难题,一个看似不是问题的问题,却导致了大量研究经费的浪费。该企业有2700多份历史项目文档,每年还在以400-500的数量增加,如何避免新文档与历史文档重复,避免企业重复立项,成为刻不容缓的问题。
过去,采用的是人工查重,耗时费力。每年500份新增项目文档需要2个人花一整年时间才能完成比对查重。运用竹间智能的Gemini认知知识推理平台进行可视化操作后,现在对新文档的查重平均仅需12s,效率至少提升上千倍!耗时的骤减,效率的提高,带来的是人的解放,更是生产力的解放,时间因此更有价值。
这个应用只是冰山一角,背后的NLP技术,还有更广泛的价值,查重只是最直接的一个应用。NLP,即自然语言处理,是AI的重要技术领域,也是最难攻克的技术之一,NLP技术的深度广度,决定了企业AI能力是否完备。
竹间智能便是这个领域的佼佼者,亦可以说早已领先了一大步。大环境趋冷的本质,是资本的更加谨慎,但并不代表放弃。当遇到好的标的,资本便会毫不犹豫的入场。值得一提的是,是资本自己发现并选择了竹间智能,于是才有了这半年内两轮共3亿的融资。好的标的,总是不乏吸引力。
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从项目制到标准平台产品,跨维度发展
在当下的高科技领域里,竹间智能是个非常值得深挖的案例,因为竹间智能的发展历程,回答了一个问题:如何打造一个标准化平台?
打造一个平台乃至一个生态,是互联网创业者的普遍追求,因为那意味着有机会与BAT站到一起。但一个现实的问题是:平台级的机会越来越少了,或者说,打造一个平台的成本越来越高了。资本与技术,你总要占一样,否则很难推出一个平台级的产品。竹间智能靠的是技术。
技术背后,是耐得住性子,是产品思维。浮燥的当下,速成是许多创业者藏于内心的真实想法,但他们却忘了,有些事急不来,需要先埋头苦干。在实现标准化平台之前,竹间智能也埋头苦干了许久。
竹间一开始更多的是为实现客户需求做项目。而在这五年多的时间里,竹间智能从中不断积累下来大量的应用场景落地经验,在这个过程中已经积累下来许多模型和标准场景,早已领先一步开始搭建并打磨标准化平台产品。
过去五年多时间,竹间智能先是深耕NLP中的短文本,围绕情感对话交互,在智能客服、电话机器人、语音助手等领域积累下大量技术和经验后,逐步扩展至机器阅读、知识工程等长文本NLP,应用于知识图谱自动构建,文本审核、对比,智能推荐等等,满足企业对NLP更广更深的需求。通过数百个标杆客户的应用场景落地积累,形成了高度标准化的NLP相关产品与解决方案。
开头提到的某大型石油国企的应用便是其中一个典型案例,是长文本知识工程分析的其中一个落地。过去五年多,竹间智能高筑墙、广积粮,将NLP做深做透,终于锤炼出了把自己平台标准化的技术实力,形成了六大标准化平台,这也是为产品全面云化提供了基础,为行业的规模化发展提供了新的方向。
AI是个高研发高投入的市场,技术与资本门槛很高,这意味着市场上绝大多数的公司是没有能力独立完成的,那么如何为这些公司提供AI能力,便成为一个考验。项目制肯定行不通,时间长、费时费人,一般企业承担不起。
为了适应不同企业需求,竹间智能在摸索中逐渐形成了两套核心服务模式。一套是针对深度需求在提供标准化产品的基础上满足客户定制化需求;另一方面则是与云计算公司扩大合作,将更多服务标准化上云,进一步满足大中小企业客户。从市场发展的角度看,这其实是一种技术平权,技术应该为更多人服务。
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打造六大标准平台,竹间升级上云
具体到市场层面来说,就是把积数年之功沉淀下来的标准化技术开放上云给更多大中小客户使用。2021年将是竹间智能的云化元年,随着云化的展开,竹间智能将成为人工智能NLP产品标准化的领头羊。
竹间云,包含机器人工厂云(BotFactory Cloud),AICC+云(AICC+Cloud),认知知识工程云(GeminiCognitive Cloud),及NLP云(NLPCloud)。随着云化的展开,竹间智能将为企业客户带来低代码、低运营的企业智能化软件服务,通过订阅制和租赁模式,为企业提供更低成本的智能数字化变革。
低代码大家可能已不陌生,这里我们不妨单独说一说低运营。
在业务推进的过程中,竹间智能发现许多新客户还在使用旧式的智能系统、在线客服系统、假AI等传统工具。这些工具的特点是人力成本居高不下。对比这些传统工具,竹间智能提供的工具可以做到自动化、平台化,不需要把数据拿出来就可以做到循环持续的学习。
竹间云还为客户提供有自动运营,知识挖掘的平台,自动标注,自动训练等机制,给到客户就可以自己做运营,将人力成本大幅度降底。
竹间云2021产品的特色之一是“一键部署”,用户只需点击按钮便可以迅速创建能支持数百个甚至数千个机器人的平台。
同时还能满足企业公有云、私有云以及混合云的多种部署要求,支持华为云、腾讯云、阿里云、中国电子云、紫光云、MicrosoftAzure,AmazonWeb Services等多家云厂商。满足企业客户的多样化需求。
随着系统安全问题的日益凸显,不少企业的系统有了安可改造的需求,因此,竹间云的6大平台也开始支持国产CPU、服务器、操作系统及数据库平台,如海思、麒麟、openGauss、宝兰德BES等。让企业系统国产化,具备自主研发和维护的能力已是大势所趋,浩浩荡荡。
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竹间云一键部署,企业智能持续学习
总结上文我们可以看到,竹间智能在持续沉淀技术实力的同时,还要持续的拉平技术的使用门槛,六大标准化平台、四大云化产品、一键部署背后,都存在着这样一个思路。站在企业应用的角度看,技术需要先进前沿,但应用不应该复杂。如此看,“一键部署”实乃良苦用心。
在应用层面,我们可以看看到“简化易用”是核心;在技术层面,我们可以看到“持续学习”是核心。这两个核心,贯穿始终。
前文我们有提到,许多企业还在使用旧式工具,这些工具在当时虽然看起来先进,但已不适应当下的时代,归根结底是因为这些工具缺乏持续学习的能力,是假AI。针对这些,竹间智能提供了完整的机器自学习能力。
竹间云2021新版的平台结合了自动化的机器学习平台,具有强化学习、持续智能的能力,平台中内置了竹间27个NLP及AI能力模块,能兼容大多数的SOTA算法模型,可以自动标注、知识挖掘、知识生成、语料聚类分析、自动生成QA、自动调参、自动优化模型、联合模型训练、多组合模型等,支持几乎所有常用NLP和图算法模型,越用越智能的同时可以大大降低数据运营成本,为企业提供可以自我优化模型的能力,形成数据驱动和业务驱动的竞争力,实现真正的“自动化”。越智能,自然运营成本越低。
未来,竹间智能的目标是取代80%的企业与人交互的场景,解放人力,让人类做更核心更关键更能实现自我价值提升的事,也为企业提供更广泛的服务。在这个过程中,竹间智能逐步构建起了完整的企业业务和服务的操作系统,一个壁垒深厚的平台与生态于是成形。
从项目制跨越到标准平台产品再到升级上云,竹间智能走了5年多时间。这5年多时间里,竹间智能埋头将技术产品落地,方得今日正果。竹间智能创始人简仁贤表示,这一切“得益于竹间智能多年来数百个的商业化案例落地的积累,以及云厂商合作的助力”,“这是一个不断打磨沉淀的过程,不可能一蹴而就。”
创业,要仰望星空,也要低头看路。返回搜狐,查看更多
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