浙氪首发 | 深度好奇，凭借深度智能竞争力获数千万元Pre-A轮融资

   不可否认，深度学习、符号智能等人工智能技术本身就是令人眼花缭乱的，但孤立地或浅层次地利用，其潜能也很有限。

文丨左键

编辑丨杨转转

36氪浙江获悉，自然语言处理（NLP）公司“深度好奇”于2019年年底获得1500万元Pre-A轮融资，投资方为天堂硅谷，主要用于加速产品开发以及市场开拓。

深度好奇创立于2016年，专注于自然语言理解和认知智能的研发和落地，他们将深度学习和符号智能结合，为公安领域构建情报分析和案件研判的平台，是全球第一家成功研发出基于神经符号智能的商用化系统并实现场景落地的公司。

“在公安业务模块中，情报分析、侦破线索发现和案件串并分析是接案办案的起点，深度好奇的技术正好可以满足这项刚需。”

天堂硅谷合伙人王伟告诉36氪浙江，天堂硅谷正大力打造公共安全数据智能产业链，投资了包括明略科技、中奥科技、烽火、擎盾等知名业务公司，对深度好奇也是打造产业链的一部分。

深度+好奇=？

AI热潮，始于2015年。

彼时，无处不在的Siri、小度等语音交互软件成为大家对NLP的最直观印象。你只要一开口，一串复杂的代码就会被激活，使“她”能理解你的话语，搜索你想要的信息，并将信息转化成你听得懂的文字。

这门结合机器学习、人工智能和允许我们与类人机器对话的技术，使得访问信息变得更加容易，逐步改变我们获取信息的方式，成为商业智能应用的巨大分支。

根据Tractica的最新研究，自然语言处理已成为是人工智能市场增长的关键引擎，在17个行业已经有44个独立用例。到2025年，全球在NLP软件、硬件和服务支出将达到433亿美元。

深度好奇入局并不算晚，专注于NLP技术的核心和难点，即自然语言理解（NLU），通过挖掘深度语义理解来实现商业产出。

深度好奇创始人兼CTO吕正东博士

“深度好奇是由‘深度’和‘好奇’两部分组成，我们最初的创立团队都拥有强烈的好奇心，这不光是在技术维度，我们当时也好奇在商务落地上，深度好奇会有多大的空间。而深度，指的是深度学习。”深度好奇创始人兼CTO吕正东博士说。

他曾任职于微软亚洲研究院、华为诺亚方舟实验室，是国际上将深度学习应用NLP的先锋学者之一。大公司实验室的特点是研究范围广而泛，鲜少专注于某一细分垂直领域。在做了N件“小事”之后，吕正东希望能集合力量去做一件“大事”。

深度好奇从法律发端，目前主要在公安领域进行应用。

“一开始选择做法律智能，是因为法律领域的文本较多，也相对比较严谨、拥有足够的复杂度。这刚好符合深度好奇的要走的高技术壁垒与领域深度结合的路线。而转投公安，则是市场的召唤。”

吕正东发现，公安领域拥有足够大的市场容量、丰富的生态环境、大规模的资金投入以及大量的文本信息这四大特点，是技术与商业“完美”结合的试验田。

信息颗粒度决定技术壁垒高度 

不可否认，深度学习、符号智能等人工智能技术本身就是令人眼花缭乱的，但孤立地或浅层次地利用，其潜能也很有限。

“想要最大程度发挥技术，需要与行业深度结合。”

吕正东告诉36氪浙江，深度好奇的第一款产品“案情图谱”就落地在公安领域，可以根据不同形式的复杂文本，包括案情信息、报案人询问笔录、勘查报告、摄像头录影记录等文件，推演出一套较为完整的案情语义图谱，实现信息的串联和比对，提供串并案推荐和警情预警等决策辅助。

深思语义智能平台界面

“自然语言本身存在灵活性、长距离依赖等特点，即前一句话的信息可能对后三句都起作用。

其次，自然语言的理解应与业务逻辑结合，同一个案件，在公安与法律范畴下，需要的解析内容并不相同，这涉及到自然语言处理的逻辑与范式。

不过最为困难的是，我们在做解析时，需要时刻与世界知识接轨。”

针对第三点吕正东举例，一个杀人案件在进入公安系统内前，会有一个基本的事实描述，包括凶案发生在某小区某房间，凶案工具是一把刀等。

但到了侦破过程，警方需要更加细颗粒度的描述，比如是在某房间的沙发上还是角落里、刀是水果刀还是美工刀。这涉及到对世界的理解，具体到各种复杂手段、物品分类等。

将这类问题归集起来，整个自然语言理解的复杂程度、困难程度以及微妙程度都提高了很多。

不过也正是这些细颗粒度事实的不断补充，使得该图谱变得越来越完整清晰。以案情语义图谱为起点，深度好奇将各种其他源头的信息融合进来，形成“全息“的案件相关知识图谱，在其上进行多种信息的联合推理，从而给出预测与行动建议等。

智能研判平台

“毫不夸张地说，警方在用了我们的系统后，某些环节的效率可以提高几百倍。”

吕正东回忆，在过去为公安处理某个交通肇事案时，警方在肇事车辆内发现了某件特定物品并录入到系统之中。系统解析后提示，类似物品在几个月前的一次临近地区的抢劫案件中被用于人为制造交通事故，原本并不相关的案件就此串联。

“如果按照旧有系统或人工排查，耗费的时间会非常长，且对警察办案经验有非常高的要求。”

不过即使是拥有近乎“完美”的知识图谱，该系统还是会犯错，会偶尔忽视重要信息，做出不准确的判定。

“该系统的定位并不是代替警方侦破案件，而是通过处理一个个案情研判中局部问题，为警察的决策提供辅助。”

吕正东表示，在未来，随着系统接入和处理越来越多种类的信息，向“老警察”学习越来越多的办案逻辑和套路，深度好奇的系统在研判中的辅助作用将愈发强大。

目前，深度好奇70%的资金都投入在技术研发上。研发团队30人左右，拥有人工智能、系统开发、终端业务等专业背景。

纵深技术，横扩市场

“深度好奇的技术，在短期内很难被追赶。”

CEO李祥生表示，以吕正东博士为首构建的技术壁垒在公安市场具有明显的领先性与稀缺性。其中刑侦、网安等条线涉及大量的知识图谱和文本解析，也从需求方拉动了深度好奇的技术提升与变革。

但稀缺，也同时意味着市场的认知度需要提升。市场教育成为深度好奇落地商业场景的必要步骤之一。

在初期开拓市场时，深度好奇经常会遇到同一个问题“与其他公司相比，你们的竞争优势是什么？”

彼时，公安领域几乎没有类似的深度应用产品，无法通稿横向比较来展示深度好奇的优势。为了说服客户，往往需要现场展示技术、系统，并根据客户需求作专业化定制。

与唐山市局合作

“唐山市局、上海青浦分局等地区是我们较早打开的市场，此后我们将与浙江、山西、广东等省市展开合作，涵盖情报、刑侦、缉毒、反恐等领域。”

这样点状的分布合作，在李祥生看来有两个好处，一是地域性覆盖，二是专业度打通。地域性上，公安内部互通，比如与唐山市局合作，可在华北地区形成区域辐射，利于深度好奇拓展周边市场。专业度上，使用深度好奇技术产品的公安部门越多，由于内部网络互通，能达成的效果也越好。

除了与公安部门合作，深度好奇也在尝试拓展应用边界，包括金融、安防等领域，为商业应用带来多种可能。

公司内部讨论会

李祥生透露，今年深度好奇计划与银行、保险公司等进行战略合作。至于安防建设，它与公安有很强的联系，市场前景同样广阔。

“从概念上看，安防属于社会综合治理的关键部分，涉及各个方面的数据融合、系统融合、技术深化，是国家长期持续投入的一大方向。现在国家大力倡导新基建，当5G、人工智能等基础建设构建好后，属于上层建筑的数据治理也将到达舞台中央。”

李祥生推测，三年内整个国家的数据处理、分析水平将会有很大提升，而深度好奇所要做的就是把握东风，抢占市场先机。

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