推出語義開發工具，知麻機器人助力企業快速打造人機對話系統

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語音交互，顧名思義就是一種用語言完成的交互方式。自上世紀70年代開始，便有了大規模的語音識別研究，迄今已有40多年。這種交互方式，在智能化時代，有了更多用武之地，比如智能家居、智能汽車、智能電視、機器人、VR等多個方面。

作者｜小豬

編輯｜陳光

微信公眾號ID｜Xtecher

不可否認，近年來，語音交互技術有了很大的進展，但依舊沒有全方位普及，其使用廣泛度跟人們投入的時間和精力並不成正比。究其原因，一方面是大家一般從底層開始搭建系統，重複別人做過的研究，研發進展速度緩慢；另一方面是由於通用語義識別系統無法滿足細分領域的實際需求，未做到「因地制宜」，導致通用型系統語音識別率低，用戶體驗差。

知麻機器人CEO邢獻傑在很早就意識到了這種局限性，並希望自己能改變這種現狀。

知麻機器人項目啟動於2016年6月，是一個人機對話系統和語義開發平台，提供語義開發工具，用戶無需掌握自然語言知識，只需要通過圖形化配置方式，就能開發適合自己場景的語義識別系統。

邢獻傑告訴Xtecher，語音交互主要涉及了四個方面的內容：第一是前端硬體技術，主要是聲學處理；第二是語音識別；第三是語義識別，就是通過某種方式，讓機器理解語言本身的含義；第四是內容集成，也就是支撐平台。知麻機器人在前兩個領域採用了與科大訊飛等廠家合作的方式，主要聚焦完成後兩方面的工作。

目前知麻機器人主要有兩款產品：ZhiMa OS與ZhiMa Framework。其中ZhiMa OS是人機對話系統，以PaaS為服務模式，能夠接入智能硬體，讓智能硬體具備人機對話能力，利用內置模塊，通過自然語言完成多種場景功能，比如閑聊、播放音樂、搜索新聞、交通導航等。ZhiMa Framework則是一個提供語義理解、智能問答、對話管理等服務的語義開發工具，可以讓企業結合自己的內容和服務開發垂直場景人機對話應用。

至於如何解決識別準確率低以及開發過程重複度高的問題，邢獻傑告訴Xtecher，ZhiMa OS主要通過深度學習、語義開發組件、語義開發框架等技術，解決識別準確率低的問題。

ZhiMa OS在語義識別領域主要實現了三個功能：首先是對語言中的意圖目的、關鍵參數的理解；其次是智能問答領域的突破，機器學習是核心，如果一個問題回答得不正確，它會推薦幾個相關的問題，並記住客戶的選擇，去學慣用戶的行為，並且用戶在持續使用識別系統的過程中，知麻機器人通過研究用戶的行為不斷優化自己的演算法，就像阿爾法狗一樣，持續不斷地去自動學習，不斷提高語義理解準確率；最後是任務驅動對話功能，知麻機器人可以一次完成多輪對話，能夠結合上下文去做語義理解，跟用戶交流起來更加自然順暢，不會有單輪對話那樣一問一答的生硬感。

ZhiMa OS在語音交互領域，如同一個技能商店，目前已經可以提供150多種技能，所有技能都支持多輪對話，包括聊天、聽歌、問天氣等。企業可以選擇直接將ZhiMa OS集成到自己的產品中，不用進行二次開發。這些技能大部分都是針對垂直細分場景開發出來的，針對性更強。如果這些技能都不能滿足要求，那就需要重新開發一套適合自己的系統，這時就要用到ZhiMa Framework了。

ZhiMa Framework是一個語義開發工具，屬於語義定製開發平台，提供語義開發SDK（軟體開發工具包）及API（應用程序編程介面），所有用戶都可以在它基礎上，免費運用它已有的框架與模塊，再接入自己實際需要的資料庫，按需配置，簡單開發，就可以為自己量身訂做一套語音服務系統。如果按照以前一切從頭開始的搭建方法，完成一套基本的語音系統，至少需要一百天左右，而通過ZhiMa Framework，或許可以在一兩天內完成。

邢獻傑告訴Xtecher，所有調用ZhiMa Framework開發程序的廠家，都可以將自己開發的產品在ZhiMa OS的技能商店中發布出來。當被詢問大家是否樂意發布自己的成果時，邢獻傑解釋道，某種程度上ZhiMa OS的技能商店跟微信的作用很類似，商家開發的程序就像微信公眾號文章，大家藉助這個推廣平台，去讓別人了解自己的產品。如果自己的產品被別人採用，還可以獲得部分收益。

知麻機器人自2016 年8月第一版上線以來，在沒有推廣的情況下已經合作200多家企業用戶，其中約70%是硬體公司，包括智能機器人、智能汽車、智能電視，另有30%屬於銀行和金融企業，比如中國平安。邢獻傑透露，在技術不斷迭代完善的情況下，公司計劃在6月以後啟動大面積的商業推廣。

據介紹，知麻機器人平台的語義識別需要在線完成，目前企業可以免費接入平台，每天API 調用次數不得超過一定次數的上限，額外的調用次數需要付費，支持以包月或包年的形式購買。

今年年初，知麻機器人完成天使輪融資，資金主要用於研發及產品推廣。

公司團隊共有十多名成員，CEO邢獻傑畢業於南京大學計算機專業，曾於2010年在IBM Waston項目中進行問答型智能機器人的研發，並在2012-2015年間創立過快說語音助手，其他成員多來自IBM、亞信、中興、東軟等國內外知名IT公司。

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封面來源：網路 排版：陳光 校對：米琪、待定

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