36氪首发 | 打造陪伴式的「 AI 健康顾问」，「北冥星眸」完成数千万元Pre-A轮融资

36氪获悉，人机交互解决方案公司北冥星眸于近日完成数千万元 Pre - A 轮融资融资，由三江控股集团领投。

在传统的就诊流程中，医生对于病人具体信息的了解是及其耗时，又往往不够全面的。大量的问询时间会造成医疗资源的浪费，而病人忽视或者难以表述的需求可能会影响诊断的准确性和有效性，甚至造成病情延误。

北冥星眸在自主研发的逻辑仿生架构基础上，打造了陪伴式的「 AI 健康顾问」产品。AI 健康顾问用情感陪伴的方式，搜集病人的身体情况，家庭病史，生活习惯等信息，帮助医生做出更好的诊断决策。

根据公司的创始人，CEO钱小一介绍，AI 健康顾问的“大脑”是基于逻辑仿生架构搭建的 MTS (Main Thinking System) 系统，这个系统可以通过面部识别和语义识别分析用户的情绪和遇到的问题，并与数据库中用户的背景信息进行比对，从而基于用户特点和场景做出更人性化的回答。

MTS 系统架构示意图

在健康领域，也有一些较为成熟的聊天机器人产品，比如我们之前报道过的 Curai、康夫子等。与它们相比，AI 健康顾问主要具有以下优点：

• 主动引导话题，更为精准地识别用户意图。聊天机器人不了解用户的背景信息，无法引导谈话，错失大量能够形成感情陪伴和商业价值的交流场景，而 AI 健康顾问可以基于用户标签较为准确地判断语境和用户意图，这一点在慢病管理上体现的较为充分。

• 对于数据的依赖性弱。市场上的聊天机器人普遍采用基于概率的 AI 系统，而 AI 健康顾问采用基于神经网络的 AI 系统。其对数据量的依赖性低主要有两方面原因，一是冷启动阶段所需的数据量很少，就能实现较好的用户体验；二是符号系统的数据积累过程可以高效的场景化、标签化，可以有效地降低数字泡沫。

人工智能能否辅助门诊医生进行问诊？诚然，相比于质量参差不齐的门诊医生，人工智能可以提供非常标准化的诊断，基于海量数据和深度学习得出的结果可以更好地实现精准医疗。但是现有的人机交互系统的效率还比较低，对疾病的描述也很难被量化为精确的数值，AI 健康助手的深入应用还需要经过一段时间的窗口期。

钱小一认为，在目前中国医疗资源不足的背景下，AI 健康顾问会首先成为分级医疗最底层的环节，即病人先通过 AI 医疗顾问进行初步诊断和咨询，再对接到互联网医生或线下医院。

目前，北冥星眸已经和三江集团共建了三江北冥平台，用于 AI 健康顾问的研发。到今年年底，初步产品会以 APP 的形式进入江浙沪地区的 30-40 家连锁药房，为用户提供用药提醒、饮食建议、日常问询、突发情况反馈、病情跟踪等服务。

公司的盈利模式是通过免费提供的健康服务和情感陪伴获取用户信任，积累用户处境、偏好、需求等信息，做精准的产品或服务推送，从而收取广告费用。另外，公司也会以 AI 健康助手为核心帮助中小连锁药房激活沉寂会员，增强线下黏性，收取一定的服务费用。

目前，北冥星眸共有 50 人团队，其中研发人员占 70 %。CEO 钱小一是逻辑仿生架构的早期探索者，著有《思维工程导论》，CTO 陈亮来自 Oracle，主持过 Royal KPN 数据中心架构设计。

关于未来的发展，钱小一表示，基于三江集团在医疗数据、互联网医院搭建及运营几方面的优势资源，AI 健康助手将会迅速下沉收割用户，预计将在未来两年内完成数千万的用户积累。长期来看，AI 健康助手会进入更多的药房和社区门诊，打造健康场景中不同平台间流量互换的闭环生态。

如何维持用户黏性是用户扩张背后值得思考的问题。单纯的聊天创造的黏性是非常有限的。这一点是 AI 健康助手运营上的主要风险点。

除了在健康领域深耕以外，北冥星眸还在持续探索其他的潜在应用场景，比如泛娱乐领域的 AI 交互游戏以及零售领域的“购物助手”等。

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我是乐文，36氪超人学院创始成员，关注教育，文娱，智能硬件。超人学院结束后，我将会去清华读书，并持续从事早期投资相关工作。

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