「出门问问」用 AI 改造后视镜,车联网的未来是人工智能?

MindTalk

2016-12-13 15:30

本文来自爱范儿旗下创业社区 MindStore 的 “MindTalk 线场” 栏目。如果希望参与到 MindStore 栏目报道,或者有相关项目推荐,请将产品提交到 MindStore.io。

人物背景:

李志飞,美国约翰霍普金大学博士毕业,如今是「出门问问」的创始人和 CEO。

曾经在 Google 从事机器翻译的研究和开发工作 ,在那其间,开发了谷歌的手机离线翻译系统。他做过的开源系统 JOSHUA 至今还在被很多人使用。

以下是访谈内容:

MindStore: 你正在做的产品是什么?相比同类产品,有什么特点?

我们 11 月刚刚发布了问问魔镜和 Ticwatch 2 NFC。

这里主要讲一讲问问魔镜,问问魔镜 Ticmirror 是出门问问最新项目之一。是我们的人工智能技术在手表场景之后,在车载场景的软硬结合新产品。

我一直认为,可穿戴、车载和家居是三个最适合人工智能技术落地的场景,这次的问问魔镜,就是一款专门针对车载而研发的新品,我们希望用最小的改装让用户的爱车升级。

出门问问在智能语音交互上具有很大的优势,这次我们更是在原有的技术上全面升级,让语音交互可以实现无手无屏,针对车载场景,我们主要做了三个方面的优化升级。

第一是一说而就,语音快词:用户不仅可以 “热词+命令” 一句话完成从指令到执行的过程,在地图内甚至毋需说出 “你好问问” 的热词,可以直接说 “查看全程”、“ 3D 模式” 等语音快词,直达相关功能。

第二,纯语音交互,不需要手势和屏幕的辅助:基于驾驶场景的语音交互场景,让用户可以完全依靠语音来进行相关查询。

第三,随时打断:在问问魔镜 Ticmirror 播放音乐等有声内容以及播放 TTS 语音播报的时候,用户可以随时打断播放,而进行新的语音指令,无需等待,想说就说。

我们希望问问魔镜像真正的驾驶助手一样, 与用户进行自然轻松的多轮对话,并可随时打断,来解决找餐馆、找加油站、找附近的景点、导航、听音乐等驾驶中经常遇到的需求。

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图片来自:出门问问

MindStore: 目前产品的发展状况如何?

问问魔镜发布会在 11 月 22 日举办,截止 12 月 7 日,已经众筹了 479 万。

截止 11 月 22 日出门问问的智能手表 Ticwatch  发布会,我们已有用户达 18 万,累计销售 2.4 亿人民币。目前还在增长。今年 11 月,我们推出了 Ticwatch 2 NFC 内置 NFC(近场通信)芯片,是首款通过银联  BCTC(银行卡检测中心)认证的智能手表。

目前,Ticwatch 2 NFC 已正式上线京东众筹,截止 12 月 7 日众筹也已超过 166 万。

 

MindStore: 问问车载项目是什么时候发起的?当时为什么会有做系列产品的想法?

我们思考车载的场景其实已经有非常长的时间了。而且很早就开始尝试 人工智能语音交互在车载领域的落地。早在 2014,我们就推出了 “ 开车问问 ” Beta 版,已经开始解放车主们的双手,并不断优化。现在,我们可以说,我们已经把自己的 AI 技术,通过产品踏实落地到 “可穿戴” 及 “车载” 场景里了。

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图片来自:出门问问

MindStore: 为什么当时会思考车载的场景呢?这个想法是怎么产生?这个跟后来的系列产品的开发有什么关联吗?

车载场景是我们产品落地的重要场景,因为车载适合人工智能交互。

出门问问积累了很多 AI 的核心算法,比如语音、手势,和机器学习的一些技术的积累,有的技术积累的比较成熟了(如语音交互),有的还属于非常早期的(比如视觉)。

我们最终落地是以 AI 为核心算法,围绕它做很多交互系统,在用户会比较多使用交互的可穿戴、车载、家居等场景里,比如我们做 TicWear、TicAuto、TicHome、 TicRobot 等交互系统,来打造智能手表、智能车载、智能家居等一系列的软硬结合的产品。

最后你可以想象把这些产品串起来,背后用的 AI 算法是同一套,就会有以前 AI 没有想过的事情可以做了。比如,通过收集这些不同场景的用户行为,对于同一个用户,我们可以把相关的数据非常清晰的数字化和串联起来,就可以做很多智能化的东西,来更好地服务用户。

 

MindStore: 问问魔镜正式立项到实际做出来产品中间花了多长时间?其中在什么地方花费的时间和精力是最多的?

实际上问问魔镜从今年 3 月立项到 12 月 正式量产,一共用了 9 个月。

而且,我们大量的时间是放在了优化用户体验上。在今年的 6 月我们启动了公测申请,从 1 万个申请当中选出了 200 名车主。这 200 名车主覆盖了 27 个省市自治区,60 个城市,40 多个汽车品牌,150 多种的车型。

在 5 个月的公测时间里,我们的公测用户一共帮我们进行了 12 万公里的路测, 等于是绕地球了三圈。我们的产品和运营团队,时刻和用户保持交流,根据他们的反馈在产品上迭代了 20 个版本,不断的优化用户体验 。

 

MindStore: 在产品推进的过程中遇到过什么困难?你们是如何解决的?解决的过程中有没有给你带来新灵感?

做硬件的过程中其实是有许多的挑战的,但我觉得和做手表相比,整体是比较顺利的,做车载要特别注意的一件事就是,作为一款专门为车设计的硬件,除了从产品的角度和技术优化的角度有很多特别的考量,在安全的角度,更要特别着重地去注意。

问问魔镜是以国家车规级 3C 认证来作为标准设计的,这在硬件上也给了我们更高的要求和难度。围绕这样的要求,最后我们使用了防爆裂镜片,V0 级抗阻燃塑胶等材料。同时,为了保证安全,问问魔镜采用的是胶囊型外观设计,没有尖利边角,解决了安全方面的顾虑。

我们面对的所有困难,其实都是以技术人的心态踏实地去针对具体的细节做好的,这次在做新产品的过程中,我被更加确认的一点经验是,做产品一定要针对产品的使用场景去不断优化软硬件,重视用户体验,做良心硬件。

 

MindStore: 可以介绍一下你们的团队吗?

目前,出门问问的团队已经从最初 “做纯 AI 算法” 时期的 80 余人发展到近 300 人的包括算法、产品、设计、软件、硬件、供应链、电商、市场、运营、售后、客服等部门的全栈式团队,拥有了自主研发的语音识别、语义分析、垂直搜索、基于视觉的 ADAS 和机器人 SLAM 等核心技术,我们软硬结合的产品有智能手表 Ticwatch 、智能后视镜——问问魔镜 Ticmirror。

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图片来自:出门问问团队

MindStore: 创业期间拿到过投资吗?分别是在什么阶段拿到其的?

至今,出门问问共完成五轮融资,投资方有红杉真格,SIG,Google 等,目前融资一共累计 7500 万美元,实际上出门问问也是 Goolge 在中国投资的唯一一家人工智能公司

 

MindStore : 请介绍一下你们的商业模式,以及你们日后发展方向

问问目前的商业模式是针对场景做 2C 的 AI 软硬结合产品来获得增长。

出门问问到今天积累了很多人工智能的核心算法,比如语音、手势和机器学习的一些技术的积累。有的技术已经比较成熟了(如语音交互),有的还处于初级阶段(比如视觉)。

我们最终落地的是以人工智能为核心算法,围绕它做很多交互系统,在用户使用交互比较多的可穿戴、车载、家居等场景里,做 TicWear、TicAuto、TicHome、 TicRobot 等交互系统,打造智能手表、智能车载、智能家居等一系列软硬结合的产品。

通过收集不同场景的用户行为,把相关的数据非常清晰地数字化和串联起来,就可以做很多智能化产品,来更好地服务用户。

我希望,未来我们打造的所有带有 AI 基因的 “新硬件”,均可以使用智能手表作为他们的中控平台,希望在未来,人们可以通过问问手表 Ticwatch 来控制智能汽车、智能家居、机器人等 AI 原生态设备。打造具有极强的开放性以及包容性的 AI 产业链。

 

注:本文数据不作投资参考;部分图片由嘉宾提供

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