NLP領域公司大多成立在2015年、2016年左右，正逢AI熱潮，入局并不算晚，但目前的融資大多還停留在A輪或者B輪，而同時期的語音、計算機視覺公司們卻已經在紛紛沖刺上市。

2019年初，全球創投研究機構CBInsights發布了32家全球AI獨角獸公司名單，其中美國有17家，中國有10家，商湯科技、云從、云知聲、寒武紀等紛紛上榜。

經過政策、資本的快速助推，計算機視覺領域、語音領域紛紛跑出多個獨角獸，而作為“皇冠上的明珠”的NLP領域卻難見獨角獸的影子。

眾多的NLP領域公司大多成立在2015年、2016年左右，正逢AI熱潮，入局并不算晚，但目前的融資大多還停留在A輪或者B輪，而語音、計算機視覺公司們已經在紛紛沖刺上市。

8月5日AI語音公司云知聲對CV智識證實，正在接受科創板上市輔導；8月25日晚，計算機視覺公司曠視科技向港交所遞交IPO招股書。

AI主要包含兩個層面，一個是認知智能，一個是感知智能。比如語音識別、計算機視覺屬于感知智能的層面，而 NLP 則屬于認知智能層面。

為何NLP公司們跑的最慢？當前的落地應用到底發展到了什么程度？CV智識帶著這樣的疑惑與業內人士聊了聊目前的現狀。

缺乏相對獨立且足夠大的場景

“NLP缺少相對獨立且足夠大的場景”，深度好奇創始人呂正東告訴CV智識，“它往往會變成一個引擎或者一個特定功能上的服務，這個的確制約了它的市場。”

所謂相對獨立且足夠大的落地場景，就像安防市場之于整個計算機視覺領域。

據中商產業研究院發布的《2018-2023年中國安防行業市場前景及投資機會研究報告》數據統計顯示，我國安防行業市場規模從2012年的3240億元增長到2017年的5960億元，年均復合增長率達13%左右。

千億需求驅動商業發展，技術突破加上場景自然結合，獨角獸自然就容易脫穎而出。

反觀NLP，眾所周知，特別純粹的應用就是機器翻譯，眾多行業公司產品也扎堆而生。

2016年底，科大訊飛推出曉譯翻譯機，直到2019年5月，訊飛翻譯機更新至3.0；搜狗的旅行翻譯寶在2018年1月正式亮相，9月又推出了搜狗翻譯寶Pro；獵豹移動在2018年7月發布了小豹AI翻譯棒。

出境旅游的語言溝通的確是很多游客的最大瓶頸，游客對智能翻譯機的需求也的確存在，“只是用戶的身上已經存在了智能手機、智能手表等不同的智能硬件，對于用戶來說，真的愿意僅僅為了滿足單一的翻譯需求再增加一個硬件嗎？”一位NLP領域產品經理對CV智識表示。

為了一個簡單的需求，用戶需要付出的價格并不便宜：小豹AI翻譯棒售價229元，搜狗翻譯寶Pro售價2299元，訊飛翻譯機3.0售價3499元。

這與用戶一直以來習慣的免費在線翻譯服務正好相反。

從互聯網時代的百度在線翻譯、谷歌翻譯等產品來看，日常翻譯已經成為了一個帶有天然的平臺性或者免費服務性質的業務。

且根據中商產業研究院發布的《2018-2023年中國翻譯機行業市場前景研究報告》預計我國翻譯機市場規模將從2016年的396億增長到2020年的561億元，遠沒有安防和身份驗證市場那么大。

除了市場本身有待驗證之外，有業內人士對CV智識表示，“翻譯機是一個強技術驅動的產品，并不是語音和翻譯的簡單串聯，語言具有復雜多意性的特征，很難實現標準化和一致性。”

去年4月10日，騰訊翻譯君在實時翻譯過程中，不僅沒有翻譯成很通順的中文，而且出現了幾乎占滿了幾乎一整頁的“for”。

騰訊翻譯君在之后承認，包括神經網絡機器翻譯在內的深度學習算法，目前在原理上還有一定不確定性，在特定的情況下有一定的概率引發翻譯偏差。

“語音翻譯中的語音本身也有自己的技術，它并不是為了后面的翻譯專門準備的，因此它在很多時候有自己的優化目標，但這個優化目標有可能在某些方面和翻譯不一致，因此在兩者結合過程中也需要技術上的再次突破。”

“想打造好的NLP技術非常難。NLP不是一個單一的學科，里面其實會牽扯到深度學習，認知領域，情感模型等等。而且語言的場景太復雜了，就拿中文來說，同一句話放在不同的場景里會有完全不同的解讀。”竹間智能創始人兼CEO簡仁賢也對CV智識坦言。

智能助手：如何平衡技術與隱私？

“近年來NLP、語音、視覺有融合發展的趨勢”，有業內人士對CV智識表示。

除了純粹的機器翻譯場景之外，NLP與其他AI技術融合落地的智能助手以及智能客服成為了重要的落地場景。

2014年亞馬遜Echo首次登場，2016、2017年蘋果Homepod、谷歌Home、微軟Invoke陸續“進場”，智能助手成為各家智能音箱的最大賣點。

隨后國內傳統硬件廠商和互聯網廠商更是爭相入局“圈地”，包括小米、阿里巴巴、聯想、京東等，相繼推出自己的智能音箱。

奧維云網（AVC）全渠道推總數據顯示，2019年上半年，中國智能音箱市場在售機型數達到86個，銷量為1556萬臺。除了智能音箱之外，智能助手也成為智能手機的標配。

小愛同學智能語音助手賦予小米手機多項智能化功能；OPPO在今年最新推出的ColorOS 6上也加入了語音助手Breeno；2016 年 11 月，伴隨著華為旗艦機型 Mate 9 的發布，華為智能助手正式推出；vivo也從 X21手機開始，在系統中加入智能助手Jovi。

市場研究公司Strategy Analytics報告顯示，到今年年底共有47.7%的智能手機將會搭載AI智能語音助手，到了2023年，全球有超過90%的智能手機將會搭載全新的語音助手。

在這場如火如荼的爭奪中，無論是巨頭還是創業公司紛紛進入，創業公司大多選擇解決方案提供商的方式與巨頭合作。但不少業內人士表示，這大概率只會成為巨頭的游戲。

“智能助手通常會受到它所搭載的設備和系統制約，硬件和系統商擁有比創業公司更高更多的權限。并且很多巨頭已經組建自己的技術團隊，它們還擁有海量的數據以及實驗場景。”呂正東表示。

“智能助手整個模式和技術都已經已經比較白菜化了，手機上的這種對話其實除了語音之外，其他的東西都很難做出非常深的技術了，就是要靠數據積累起來，落地比較多的場景。”有業內人士表示。更何況，以當前NLP技術發展來看，很難讓智能助手真的“智能”。

我們經常會遇到答非所問的“智障”表現，比如，你問“美國總統是誰？”智能助手會說“特朗普”，但當你問它“美國總統是特朗普嗎？”它就說“不知道。”

除此之外，智能助手還被人詬病的一個問題在于：隱私。

今年7月，據《衛報》報道，蘋果的一名承包商稱，為了提升Siri的產品能力，蘋果會雇傭外部承包商審聽錄音，其中包括了Siri在意外被激活時收錄的私密對話，例如醫療信息、毒品交易和其它信息。

之后蘋果公司發表了一份官方聲明稱，只有不到1%的Siri響應會被分析以改善服務。

蘋果Siri并不是第一個因偷聽嫌疑而被“討伐”的對象。

之前，來自谷歌雇傭的人工監聽團隊的爆料人向比利時荷蘭語國家廣播電視臺(VRT)提供的1000條對話錄音顯示，有153條都是在Google Assistant被意外喚醒的情況下錄制的。

面對頻頻發生的隱私泄露事件，用戶開始擔憂智能設備的隱私問題。據MusicWatch的一項調查顯示，約有一半（48%）的受訪者表示他們擔心與智能音箱相關的隱私問題。物聯網的發展，信息的邊界被無限擴大，但當隱私問題引起爭議時，顯然很多廠商并未做好準備。

智能客服：閉環能力大于單點突破

人工客服為主體的階段，大部分機構采取人海戰術提供“7*24小時”的咨詢服務，成本高、效率低。

互聯網時代，大量搭載標準化功能模板的APP、網頁端客服產品也并未解決產品體驗問題。

隨著深度學習等前沿算法被引入到NLP領域，智能客服逐漸開始替代人工客服。

千億市場，資本紛紛用錢投票。根據前瞻產業研究院數據，截止2018年5月28日，國內包括智能云客服以及客服機器人在內的公司共計69家，累計融資額35.16億元。

從類型上來看，有從PaaS云通訊延伸到SaaS客服的公司，比如環信、容聯七陌；有互聯網巨頭旗下的智能客服業務部門，比如網易七魚、騰訊企點；也有單純的云客服公司，比如Udesk、快商通；也有客服機器人公司，比如云問、追一科技等。

智能客服的客戶多為傳統行業，業務相對復雜，在NLP技術開始從服務場景、交互方式等重構客服市場時，也不得不面對究竟是以項目制還是標準化軟件產品為主的選擇。

前者客戶接受度高，但需要占用大量人力成本而且難以規模化復制，后者人力成本低可實現規模化復制。

追一科技創始人兼CEO吳悅對CV智識表示，項目制源于兩個方面：

一層是商業模式因素，目前傳統行業的大公司基本還是希望項目制結算，這個是現狀，但長期看，訂閱的模式也會逐漸增加。

另外一層是產品化能力不足的原因，中國的企業軟件的基礎比較薄弱。

過去20年，IT行業的資源都投入到了互聯網行業，直到最近幾年，資本和人力才逐步投入到企業軟件領域。

他表示，企業軟件產品化能力和人才沉淀還需要一點時間，當AI產品化程度足夠高的時候，項目制形式的規模化和毛利也不會是問題。追一科技現在既做深度定制，也做標準化產品輸出，通過銀行、保險、券商、能源、地產、汽車的頭部客戶合作，形成標桿效應，不斷積累經驗、數據，逐漸打磨出標準化產品。

曉多AI客服創始人江嶺曾在接受小飯桌采訪時表示，更偏愛SaaS模式，“做傳統大企業客戶本地化部署項目周期太長，成本比較高，業務增長也比較緩慢，更重要的是得不到數據反饋來形成閉環，因此我們沒有選擇這個方向。”簡仁賢也表示，“定制化雖然是需求上的變革，但在制作層面平臺化肯定不可避免。”

在這樣的思路下，竹間研發了Bot Factory?平臺，能夠讓客戶們可以自己快速根據場景去做定制化。

與消費互聯網不同的是，智能客服市場是一個長跑賽道，“如果你希望比別人跑得快的話，那首先是數據的積累，不管是死數據還是活數據的積累，模型其實很多時候是拿數據堆起來的；第二是模式要跟上，包括怎么把智能客服產品去交給客戶，需要怎么去維護等。”呂正東表示。

One more thing

無論是智能助手還是智能客服，在交互的過程中，總會發現除了任務問答之外，還會有閑聊功能。

“拆解機器人的技術，你會發現，當你一個問題或一句話過去，它會做一個分發，很多時候它會分發到閑聊這個模塊上，啟動閑聊功能。”

竹間智能高級AI研究員趙景彥曾分享過一個數據：機器人上線了以后大概是60%在做閑聊，40%在做一些正規的業務問答。有些公司就將這部分的閑聊功能拆解出來單獨做成一個產品，比如微軟推出的小冰。

小冰是一個基于EQ的對話機器人，誕生于2014年，由微軟（亞洲）互聯網工程院打造。8月15日，微軟剛剛發布了第七代小冰。

但開放域聊天技術本身要比任務驅動的技術更為復雜，“目前整體的NLP技術就像深度學習出來之前的計算機視覺技術所處的階段”，呂正東對CV智識表示。

在當前眾多智能助手尚且顯得“智障”的現實下，閑聊的效果可想而知。

還有業內人士表示，“這并不是一個剛需產品，意義不大。”對于當前的NLP應用來說，缺乏相對獨立且足夠大的場景加上技術相對后發是硬傷，但正因為NLP領域尚待突破，寒武紀副總裁劉道福曾表示，這個領域復制之前平臺創業的方式，即從學術到商業的路線的可能性仍在。