创业第三年，竹间智能预计2018年实现年盈亏平衡
2016年开始的国内人工智能创业热，已经进入“元年”之后的第三年，不少领域已经完成了“技术——产品——商业化”三步走模式的验证，需要进入商业落地规模化扩展阶段。
基于NLP技术发展起来的对话机器人行业就是如此。
竹间智能是36氪持续关注、报道的一家该领域的初创公司，成立于2016年，此前主要在对话机器人相关技术的研发。从36氪了解到的情况来看，竹间智能主要有两条产品线。一条是类脑对话机器人，包含了客服机器人、导购机器人、金融机器人、营销机器人、个人助理、品牌IP机器人等；一条是多模态情感识别系统，包括情绪识别分析系统、人脸表情识别系统、印象分析系统、广告效果分析系统、呼叫中心质检系统、课堂情绪分析系统等。
创业的第三年，竹间智能强调落地了。CEO简仁贤告诉36氪，商业落地规模化会是公司2018年的重点，预计2018年能够实现盈亏平衡；2018年的重点方向有三部分：① 开放平台Bot Factory2.0建设，推出基于此的标准化和定制化行业解决方案，② 以私有云+SaaS的模式，落地虚拟客户服务助理、虚拟个人助理、虚拟企业助理业务，③ 拓展对话机器人在金融、电商+零售、教育、政务等领域的应用。
智能硬件、智能客服是当前国内对话机器人最主要的应用场景，前者用户基数大，后者有可能产生营收。这也是竹间主打的市场。
概括来说，竹间智能的主要分为三部分，包括文本分析、客户助理、个人助理，目前三部分在营收中的占比约各占1/3；服务产品包括，智能客服机器人、导购机器人、服务机器人大脑、情感智能分析等。
根据官方信息，智能硬件方面，2017年下半年竹间智能与优必选达成了合作，优必选Gruz使用了竹间服务机器人交互大脑；2017年10月与长虹电视达成合作，推出了植入竹间智能相关技术的电视；智能客服方面，2017年9月与唯品会合作达成了合作，推出了智能客服唯小宝；2017年与兴业证券达成合作，推出了智慧证券助理小兴。此外，竹间智能还与科沃斯、国内一家直播平台达成了相关合作。
要将技术商业化落地，必须要帮客户提升效率或者降低成本。竹间智能官方表示，目前竹间的智能客服机器人，平均对话拦截率超过80%（主要基于三个合作案例，目前最大的合作案例每天对话量在百万级以上），平均为企业节省人力超过75%，为客户创造的价值是传统机器人客服（关键词+模板+下拉菜单式）的100倍；竹间的导购机器人，可以将用户与企业的导购咨询活跃度平均提升200%；竹间服务机器人大脑已经落地数千台机器人，主要在商场、汽车4S 店等线下零售场所应用，平均每天完成几万次业务咨询与导购服务；竹间的情感智能，将用户满意度平均提升30%，投诉率降低60%。
收费方面，目前基于Bot Factory的开发和定制化并存，收费依据项目各部相同，目前主要采用包年的服务费，团队希望未来两年有可能按照授权收费，如CPS的收费方式。Bot Factory是相对标准化的SaaS服务，目前相对较少，团队预计明年可能会占到全部订单的1/2，客户主要来自教育、企业助手、硬件IOT（服务机器人+音响）、法律等行业。
在智能客服领域竞争相对激烈，潜在的竞品也包括了追一、三角兽、蓦然认知、爱因互动等。竹间智能认为，这方面公司的优势在于行业经验，目前竹间的团队中有来自微软、SAP、雅虎等知名互联网公司的高管，此前有To B 领域的经验；同时，行业的多家公司主要以智能客服为主，竹间的产品更为丰富和全面，对于有多业务诉求的公司来说更有吸引力。
目前，竹间智能此前组建了177人团队，技术研发团队在100人左右，预计今年年底有可能会拓展到200人左右，主要新增商务、运营人员。
当前国内的大部分初创公司，多是从技术出发，希望切入应用市场，帮助企业提升效率，或者降低成本。这意味着国内的初创公司基本需要完成“技术——产品——商业化”三步转化。2016年开始的国内人工智能创业热，已经进入“元年”之后的第三年，大多数公初创公司基本已经完成了技术创新、产品研发，并进行了商业化落地尝试。
国内对话机器人领域的创业多是开始于2016年，国内这一时间段出现的公司包括了追一、三角兽、蓦然认知、竹间智能、爱因互动、助理来也等。截至目前，各家基本已经完成了知识挖掘（主要从非结构化的对话数据中挖掘结构化的知识）、任务型对话（通过交互去理解和澄清用户需求，完成用户的任务）、自动问答（基于领域知识和深度学习技术，实现对用户问题的理解和自动回复）、用户画像（利用语义分析技术，从非结构化的自然交互数据中提取出对企业、对用户有价值的信息）、个性化推荐等技术研发。
商业化是当前这一赛道上多家公司的重点，泛智能客服类（智能客服、企业助理、导购机器人等）、IOT（智能音响、智能电视、机器人、智能硬件等）是最主要的应用落地方向。当前，IOT类的应用，被认为是有成为下一代搜索技术的战略意义，同时可以带来实际用户数据，行业普遍希望未来可以通过后端服务进行分成，但短期内可能还很难产生实际的营收。
泛智能客服类应用方向，是不少公司当前收入的主要来源，包括金融、运营商、汽车、母婴、教育等付费能力强、对话需求的领域已经产生了客户需求，并与业内技术领先的公司进行付费试点合作，在售前咨询环节试点机器替代人工。这些合作当前多以定制的方式进行，头部客户是行业重点争夺的对象，是未来提升BD效率的重要助推力，将更多的技术、工程模块尽可能标准化是未来提升商业化效率的一个关键。
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