打造陪伴式的「AI 健康顧問」，「北冥星眸」完成數千萬元Pre-A輪融資

36氪獲悉，人機交互解決方案公司北冥星眸於近日完成數千萬元 Pre - A 輪融資融資，由三江控股集團領投。

在傳統的就診流程中，醫生對於病人具體信息的了解是及其耗時，又往往不夠全面的。大量的問詢時間會造成醫療資源的浪費，而病人忽視或者難以表述的需求可能會影響診斷的準確性和有效性，甚至造成病情延誤。

北冥星眸在自主研發的邏輯仿生架構基礎上，打造了陪伴式的「 AI 健康顧問」產品。AI 健康顧問用情感陪伴的方式，搜集病人的身體情況，家庭病史，生活習慣等信息，幫助醫生做出更好的診斷決策。

根據公司的創始人，CEO錢小一介紹，AI 健康顧問的「大腦」是基於邏輯仿生架構搭建的 MTS (Main Thinking System) 系統，這個系統可以通過面部識別和語義識別分析用戶的情緒和遇到的問題，並與資料庫中用戶的背景信息進行比對，從而基於用戶特點和場景做出更人性化的回答。

MTS 系統架構示意圖

在健康領域，也有一些較為成熟的聊天機器人產品，比如我們之前報道過的Curai、康夫子等。與它們相比，AI 健康顧問主要具有以下優點：

主動引導話題，更為精準地識別用戶意圖。聊天機器人不了解用戶的背景信息，無法引導談話，錯失大量能夠形成感情陪伴和商業價值的交流場景，而 AI 健康顧問可以基於用戶標籤較為準確地判斷語境和用戶意圖，這一點在慢病管理上體現的較為充分。

對於數據的依賴性弱。市場上的聊天機器人普遍採用基於概率的 AI 系統，而 AI 健康顧問採用基於神經網路的 AI 系統。其對數據量的依賴性低主要有兩方面原因，一是冷啟動階段所需的數據量很少，就能實現較好的用戶體驗；二是符號系統的數據積累過程可以高效的場景化、標籤化，可以有效地降低數字泡沫。

人工智慧能否輔助門診醫生進行問診？誠然，相比於質量參差不齊的門診醫生，人工智慧可以提供非常標準化的診斷，基於海量數據和深度學習得出的結果可以更好地實現精準醫療。但是現有的人機交互系統的效率還比較低，對疾病的描述也很難被量化為精確的數值，AI 健康助手的深入應用還需要經過一段時間的窗口期。

錢小一認為，在目前中國醫療資源不足的背景下，AI 健康顧問會首先成為分級醫療最底層的環節，即病人先通過 AI 醫療顧問進行初步診斷和諮詢，再對接到互聯網醫生或線下醫院。

目前，北冥星眸已經和三江集團共建了三江北冥平台，用於 AI 健康顧問的研發。到今年年底，初步產品會以 APP 的形式進入江浙滬地區的 30-40 家連鎖藥房，為用戶提供用藥提醒、飲食建議、日常問詢、突發情況反饋、病情跟蹤等服務。

公司的盈利模式是通過免費提供的健康服務和情感陪伴獲取用戶信任，積累用戶處境、偏好、需求等信息，做精準的產品或服務推送，從而收取廣告費用。另外，公司也會以 AI 健康助手為核心幫助中小連鎖藥房激活沉寂會員，增強線下黏性，收取一定的服務費用。

目前，北冥星眸共有 50 人團隊，其中研發人員占 70 %。CEO 錢小一是邏輯仿生架構的早期探索者，著有《思維工程導論》，CTO 陳亮來自 Oracle，主持過 Royal KPN 數據中心架構設計。

關於未來的發展，錢小一表示，基於三江集團在醫療數據、互聯網醫院搭建及運營幾方面的優勢資源，AI 健康助手將會迅速下沉收割用戶，預計將在未來兩年內完成數千萬的用戶積累。長期來看，AI 健康助手會進入更多的藥房和社區門診，打造健康場景中不同平台間流量互換的閉環生態。

如何維持用戶黏性是用戶擴張背後值得思考的問題。單純的聊天創造的黏性是非常有限的。這一點是 AI 健康助手運營上的主要風險點。

除了在健康領域深耕以外，北冥星眸還在持續探索其他的潛在應用場景，比如泛娛樂領域的 AI 交互遊戲以及零售領域的「購物助手」等。

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