「出門問問」用 AI 改造后視鏡,車聯網的未來是人工智能?

MindTalk

2016-12-13 15:30

本文來自愛范兒旗下創業社區 MindStore 的 “MindTalk 線場” 欄目。如果希望參與到 MindStore 欄目報道,或者有相關項目推薦,請將產品提交到 MindStore.io。

人物背景:

李志飛,美國約翰霍普金大學博士畢業,如今是「出門問問」的創始人和 CEO。

曾經在 Google 從事機器翻譯的研究和開發工作 ,在那其間,開發了谷歌的手機離線翻譯系統。他做過的開源系統 JOSHUA 至今還在被很多人使用。

以下是訪談內容:

MindStore: 你正在做的產品是什么?相比同類產品,有什么特點?

我們 11 月剛剛發布了問問魔鏡和 Ticwatch 2 NFC。

這里主要講一講問問魔鏡,問問魔鏡 Ticmirror 是出門問問最新項目之一。是我們的人工智能技術在手表場景之后,在車載場景的軟硬結合新產品。

我一直認為,可穿戴、車載和家居是三個最適合人工智能技術落地的場景,這次的問問魔鏡,就是一款專門針對車載而研發的新品,我們希望用最小的改裝讓用戶的愛車升級。

出門問問在智能語音交互上具有很大的優勢,這次我們更是在原有的技術上全面升級,讓語音交互可以實現無手無屏,針對車載場景,我們主要做了三個方面的優化升級。

第一是一說而就,語音快詞:用戶不僅可以 “熱詞+命令” 一句話完成從指令到執行的過程,在地圖內甚至毋需說出 “你好問問” 的熱詞,可以直接說 “查看全程”、“ 3D 模式” 等語音快詞,直達相關功能。

第二,純語音交互,不需要手勢和屏幕的輔助:基于駕駛場景的語音交互場景,讓用戶可以完全依靠語音來進行相關查詢。

第三,隨時打斷:在問問魔鏡 Ticmirror 播放音樂等有聲內容以及播放 TTS 語音播報的時候,用戶可以隨時打斷播放,而進行新的語音指令,無需等待,想說就說。

我們希望問問魔鏡像真正的駕駛助手一樣, 與用戶進行自然輕松的多輪對話,并可隨時打斷,來解決找餐館、找加油站、找附近的景點、導航、聽音樂等駕駛中經常遇到的需求。

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圖片來自:出門問問

MindStore: 目前產品的發展狀況如何?

問問魔鏡發布會在 11 月 22 日舉辦,截止 12 月 7 日,已經眾籌了 479 萬。

截止 11 月 22 日出門問問的智能手表 Ticwatch? 發布會,我們已有用戶達 18 萬,累計銷售 2.4 億人民幣。目前還在增長。今年 11 月,我們推出了 Ticwatch 2 NFC 內置 NFC(近場通信)芯片,是首款通過銀聯? BCTC(銀行卡檢測中心)認證的智能手表。

目前,Ticwatch 2 NFC 已正式上線京東眾籌,截止 12 月 7 日眾籌也已超過 166 萬。

 

MindStore: 問問車載項目是什么時候發起的?當時為什么會有做系列產品的想法?

我們思考車載的場景其實已經有非常長的時間了。而且很早就開始嘗試 人工智能語音交互在車載領域的落地。早在 2014,我們就推出了 “ 開車問問 ” Beta 版,已經開始解放車主們的雙手,并不斷優化。現在,我們可以說,我們已經把自己的 AI 技術,通過產品踏實落地到 “可穿戴” 及 “車載” 場景里了。

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圖片來自:出門問問

MindStore: 為什么當時會思考車載的場景呢?這個想法是怎么產生?這個跟后來的系列產品的開發有什么關聯嗎?

車載場景是我們產品落地的重要場景,因為車載適合人工智能交互。

出門問問積累了很多 AI 的核心算法,比如語音、手勢,和機器學習的一些技術的積累,有的技術積累的比較成熟了(如語音交互),有的還屬于非常早期的(比如視覺)。

我們最終落地是以 AI 為核心算法,圍繞它做很多交互系統,在用戶會比較多使用交互的可穿戴、車載、家居等場景里,比如我們做 TicWear、TicAuto、TicHome、 TicRobot 等交互系統,來打造智能手表、智能車載、智能家居等一系列的軟硬結合的產品。

最后你可以想象把這些產品串起來,背后用的 AI 算法是同一套,就會有以前 AI 沒有想過的事情可以做了。比如,通過收集這些不同場景的用戶行為,對于同一個用戶,我們可以把相關的數據非常清晰的數字化和串聯起來,就可以做很多智能化的東西,來更好地服務用戶。

 

MindStore: 問問魔鏡正式立項到實際做出來產品中間花了多長時間?其中在什么地方花費的時間和精力是最多的?

實際上問問魔鏡從今年 3 月立項到 12 月 正式量產,一共用了 9 個月。

而且,我們大量的時間是放在了優化用戶體驗上。在今年的 6 月我們啟動了公測申請,從 1 萬個申請當中選出了 200 名車主。這 200 名車主覆蓋了 27 個省市自治區,60 個城市,40 多個汽車品牌,150 多種的車型。

在 5 個月的公測時間里,我們的公測用戶一共幫我們進行了 12 萬公里的路測, 等于是繞地球了三圈。我們的產品和運營團隊,時刻和用戶保持交流,根據他們的反饋在產品上迭代了 20 個版本,不斷的優化用戶體驗 。

 

MindStore: 在產品推進的過程中遇到過什么困難?你們是如何解決的?解決的過程中有沒有給你帶來新靈感?

做硬件的過程中其實是有許多的挑戰的,但我覺得和做手表相比,整體是比較順利的,做車載要特別注意的一件事就是,作為一款專門為車設計的硬件,除了從產品的角度和技術優化的角度有很多特別的考量,在安全的角度,更要特別著重地去注意。

問問魔鏡是以國家車規級 3C 認證來作為標準設計的,這在硬件上也給了我們更高的要求和難度。圍繞這樣的要求,最后我們使用了防爆裂鏡片,V0 級抗阻燃塑膠等材料。同時,為了保證安全,問問魔鏡采用的是膠囊型外觀設計,沒有尖利邊角,解決了安全方面的顧慮。

我們面對的所有困難,其實都是以技術人的心態踏實地去針對具體的細節做好的,這次在做新產品的過程中,我被更加確認的一點經驗是,做產品一定要針對產品的使用場景去不斷優化軟硬件,重視用戶體驗,做良心硬件。

 

MindStore: 可以介紹一下你們的團隊嗎?

目前,出門問問的團隊已經從最初 “做純 AI 算法” 時期的 80 余人發展到近 300 人的包括算法、產品、設計、軟件、硬件、供應鏈、電商、市場、運營、售后、客服等部門的全棧式團隊,擁有了自主研發的語音識別、語義分析、垂直搜索、基于視覺的 ADAS 和機器人 SLAM 等核心技術,我們軟硬結合的產品有智能手表 Ticwatch 、智能后視鏡——問問魔鏡 Ticmirror。

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圖片來自:出門問問團隊

MindStore: 創業期間拿到過投資嗎?分別是在什么階段拿到其的?

至今,出門問問共完成五輪融資,投資方有紅杉真格,SIG,Google 等,目前融資一共累計 7500 萬美元,實際上出門問問也是 Goolge 在中國投資的唯一一家人工智能公司

 

MindStore : 請介紹一下你們的商業模式,以及你們日后發展方向

問問目前的商業模式是針對場景做 2C 的 AI 軟硬結合產品來獲得增長。

出門問問到今天積累了很多人工智能的核心算法,比如語音、手勢和機器學習的一些技術的積累。有的技術已經比較成熟了(如語音交互),有的還處于初級階段(比如視覺)。

我們最終落地的是以人工智能為核心算法,圍繞它做很多交互系統,在用戶使用交互比較多的可穿戴、車載、家居等場景里,做 TicWear、TicAuto、TicHome、 TicRobot 等交互系統,打造智能手表、智能車載、智能家居等一系列軟硬結合的產品。

通過收集不同場景的用戶行為,把相關的數據非常清晰地數字化和串聯起來,就可以做很多智能化產品,來更好地服務用戶。

我希望,未來我們打造的所有帶有 AI 基因的 “新硬件”,均可以使用智能手表作為他們的中控平臺,希望在未來,人們可以通過問問手表 Ticwatch 來控制智能汽車、智能家居、機器人等 AI 原生態設備。打造具有極強的開放性以及包容性的 AI 產業鏈。

 

注:本文數據不作投資參考;部分圖片由嘉賓提供

dibu

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