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人人都可以DIY的機器人平臺

Bot Factory2020具備三大特點：預訓練意圖輕松打造個人助理、企業助手、業務助理；百項內置技能實現開盒即用；聊天場景快速構建。

0代碼創建一個機器人，上線后，機器人通過自學習持續提升回答準確率，并且擁有簡易維護的特點。升級了英文語義模型后，在Bot Factory？2020上可以創建英文機器人，甚至可以通過英文進行外呼。

以業務目標驅動對話場景，構建可迭代的對話場景。

用NLP的方式解決語音場景下轉寫不準確、吞音丟字等糾錯難點。同時升級了對話行為分類、對話信息抽取，精準意圖識別等多項理解技術。優化了細顆粒度的模型，包括業務上下文、長句多意圖的理解和的不同領域的情緒識別。

場景和業務數據打通，知識自動更新。

覆蓋金融、智能終端、醫療醫藥、智慧教育、互聯網、傳統六大行業，領域模塊快速啟動，實現機器人的自學習。

既可服務于企業，又可以服務消費者

在B端，Bot Factory2020已預訓練了近千個各行業領域的意圖，以及大量的語義解析模型和行業知識模版，實現短周期內快速投入上線，節省人力和時間。對于部分需要定制化服務的企業，在機器學習自動化平臺上，意圖模型、語義解析模型、問答模型都可以進行二次開發，也可以引進新的模型，讓定制化更簡單，更符合企業需求。解決傳統對話機器人維護困難、缺乏有效自學習的問題。

To C端，Bot Factory2020上有已經開發的百項技能，在很多IoT語音助手上都可以訪問到這些技能。同時，竹間還提供技能開發平臺，廣大開發者可以在平臺上打造技能，也可以快速地上架到各大開發者平臺，實現AI能力與價值創造的平衡。竹間也在和汽車主機廠合作，打造個性化的車載助理，研究有前瞻性的場景。

三種驅動 三種部署

Bot Factory2020 對主要的三個引擎都做了重要的升級，并且做到了QA＋知識＋任務的一體化用戶體驗。

QA驅動

解決了冷啟動的問題，通過歷史日志數據學習＋行業預訓練模型，讓對話機器人的創建數據成本非常低，通過對話的批量測試，保證上線后對話機器人問答的準確率。

知識驅動

通過數據與語義解耦，知識實體可以不斷新增，而不影響機器人的對問題理解。

非結構化文檔，通過識別、解析、提取、構建的自動化流程轉成知識圖譜，并可以被搜索、推理。

任務驅動

人機對話應秉持連續順暢的原則，竹間對話機器人不僅支持單個任務內上下文的連續，也支持任務場景之間上下文的連續性。

任務機器人不能用簡單的關鍵詞來抽取，所以竹間的對話機器人在語義上解決了分類、抽取、推薦等技術難點。無需寫代碼，通過拖拽式的workflow，即可構建任務場景，并可無縫集成語音電話。

任務引擎的工具經過迭代和項目驗證，保證了友好的搭建場景的界面的同時，也支持開發級別的代碼集成，兼顧了普通運營人員和專業開發者的使用體驗。所有接入都可以以API形式接入，友好、豐富的API，支持生態開發。

靈活的部署方式，保證企業可根據自身的需求進行選擇。Bot Factory2020支持公有云、私有云以及混合部署，公有云的優勢在于無需硬件成本，按需開通，并保證低延遲、高并發的對話請求，適合中小企業選擇。

私有云則適合大型企業，采用高可用架構，支持QPS X N的性能擴展，保證安全與監控，包括虛擬化。

共建AI生態圈

除了新產品和新升級，在此次發布會中，竹間智能還推出了“ AI合伙人”計劃。通過招募AI代理合伙人、AI區域合伙人、AI戰略合伙人建立竹間智能的合作生態。竹間將為未來的“ AI合伙人”提供商務、培訓、服務和市場活動上的支持，讓更多人成為“新基建“的受益者。

竹間智能堅持以自然語言處理技術發展為核心，從產品生態到業務生態不斷打磨。都說NLP難出獨角獸，的確這是一場比拼技術和耐力的賽道，只有堅持，才能迎來對話機器人的高光未來。