AI读心技术：巨头布局与VC狂热投资

AI 读心技术：巨头布局与创企融资热潮

在 AI 技术的讨论中，AI 被赋予了两种角色：高效助手或潜在的「机器军团」。无论是敌是友，AI 不仅需要完成任务，还需要具备「读心」的能力。这正是今年 AI 领域的焦点之一。PitchBook 的企业 Saas 新兴技术研究报告中，「情感 AI」成为一大亮点。它通过情感计算和人工智能技术，试图理解人类的情感，实现更人性化的互动。

情感 AI 的主要技术包括面部表情分析、声音分析、文本分析和生理信号监测。这些技术通过摄像头、计算机视觉、深度学习、声纹识别、自然语言处理和可穿戴设备，帮助机器更好地理解人类的情感状态。

情感 AI 的前身是情感分析技术，主要通过文本互动进行分析。有了 AI 的加持，情感 AI 整合了视觉和音频等多种输入方式，承诺提供更加精准和完整的情感分析。

VC 撒钱，创企获巨额融资

情感 AI 的潜力吸引了众多投资者的关注。一些专注于这个领域的初创公司，如 Uniphore 和 MorphCast，已经获得了大量投资。Uniphore 自 2008 年起就致力于为企业提供自动化对话解决方案，开发了 U-Self Serve、U-Assist、U-Capture 和 U-Analyze 等产品线，帮助客户通过语音、文本、视觉和情感 AI 技术进行更加个性化和情感丰富的互动。Uniphore 的技术不仅让机器理解语言，还能捕捉和解读隐藏在语气、表情背后的情感，提升了企业的用户满意度和客服表现。Uniphore 至今已完成超 6.2 亿美元融资，最近一轮由 NEA 领投，估值达到了 25 亿美元。

Hume AI 推出了世界上第一个能够共情的语音 AI，由前 Google 科学家 Alan Cowen 创立。Hume 开发了对话式语音 API - EVI，结合了大型语言模型和同理心算法，能够深入理解和解析人类的情感状态。Hume 的共情大型语言模型 (eLLM) 能够根据上下文和用户的情绪表达调整其使用的词语和语调，在多个场景中为用户带来更加自然和真实的体验。Hume AI 在今年 3 月完成了由 EQT Ventures 领投的 5000 万美元 B 轮融资。

Entropik 通过 Decode 功能，融合了情感 AI、行为 AI、生成 AI 和预测 AI 综合力量，能够更好了解消费者的行为和偏好，提供更个性化的营销建议。Entropik 在 2023 年 2 月完成了 2500 万美元的 B 轮融资。

巨头参与，一片混战

科技巨头也在情感 AI 领域有所布局。Microsoft Azure 的情感 API 能够通过分析面部表情和情绪，识别图片和视频中的多种情绪；IBM Watson 的自然语言理解 API 可以处理大量文本数据，识别出背后的情感倾向；Google Cloud AI 的 Cloud Vision API 拥有强大的图像分析功能，能够快速识别图片中的情绪表达；AWS 的 Rekognition 能够检测情绪、识别面部特征并追踪表情变化，成为完整的社媒分析或情感 AI 驱动的营销应用。

一些初创公司在情感 AI 领域的研发速度甚至超过了科技巨头。比如 Inflection AI 被微软看中，微软在为其投下了 13 亿美元后，向其联合创立者 Mustafa Suleyman 抛出橄榄枝，Suleyman 连带 70 多位员工转投微软。Inflection AI 随后重整旗鼓，继续在其核心产品 Pi 上发力。Pi 是一款能够理解并回应用户情感的个人助手，通过分析语音、文字等输入感知情绪，在对话中展现出同理心。

发展之路，关注和质疑并存

情感 AI 寄托着我们对更加人性化互动方式的期许，但也伴随着关注和质疑。首先，情感 AI 是否真的能够准确解读人类的情感？人类的情感本质上是模糊和主观的，单纯依赖机器来模拟人类的面部表情、体态和语调来理解情感，存在一定的局限性。其次，严格的法规监管也是一大挑战，比如欧盟的 AI 法案禁止在教育等领域使用计算机视觉情感检测系统，美国伊利诺伊等州也有法律禁止在未获许可的情况下进行生物识别数据的收集。数据隐私和保护也是一个重要问题，情感 AI 通常应用于对数据隐私要求严格的领域。最后，不同文化地域的人与人之间进行交流和情绪解读都是难题，对 AI 来说更是考验，情感 AI 在处理种族、性别和性别认同偏见时，也可能面临不小的困难。

情感 AI 承诺着减少人力的高效和读人心的体贴，但它是否能够真的成为人类互动中的万能解决方案，还是会成为和 Siri 大同小异的智能助手，在需要真正情感理解的任务中表现平平？或许在未来，AI 的「读心术」将会颠覆人机甚至是人类互动，但至少在现在，真正理解和回应人类情感，或许还是更需要人的参与和审慎。