汽車光有語音指令真的out了 看他們對理解車主語義下的功夫

兩年前，鄭偉賣掉了一輛車。從開始尋找買家到交易結束，他花了整整一個月的時間。有太多不清楚的情況，他周圍的每個人都給出了不同的建議。“這段經歷讓他親身經歷了汽車場景中C端知識的嚴重孤島化，有很多普通人不理解的問題，但實際上有可數據化的答案。他開始考慮，如果用自然語義進行梳理，進行數據算法推理，進入語音交互入口，那將是一個巨大的市場。為此，去年2月，他創立了品智能源，專注于人工智能的自然語義在汽車垂直領域的具體應用。經過一年半的努力，品智能源基于知識圖自然語義分析的AutoAI平臺已基本建成，并為國內知名汽車主機廠和車聯網服務等B端平臺提供了語音人機交互產品開發。未來，品智能源還將以此為載體，開拓汽車機器人、4S店客服機器人等硬件產品。車主們經常問的問題，難道沒有辦法輕易解決嗎？在騰訊任職期間，鄭偉結識了許多中小企業家。一個年輕人創建了一個市場比較系統：他們每天早上去城市的各個農貿市場，將當天的菜價更新到系統中。用戶在購買蔬菜時可以根據系統提供的價格進行比價和議價。類似的企業家有很多， “鄭偉意識到，創業的需求和靈感就在他身邊，不一定要追求一個他不了解的行業，也不一定要重新創造生活中不存在的東西。他的創業想法就在此時萌芽。2015年，鄭偉加入中馳車服，擔任首席營銷官，負責集團B2C業務線的開發。不久之后，他和他的同事聯盟見證了020家汽車維修平臺在耗盡數億資金后破產。他和同事分析了原因：汽車后市場客戶頻率低、單價高，依靠燒錢補貼獲取用戶不是長久之計。要想真正留住用戶，必須找到一個高頻入口，無論是內容還是服務。此外，他們還發現了一個新情況：身邊突然出現了大量的車輛問答微信公眾號。這些公眾號主要通過人工問答的方式，為用戶解答一些關于車輛使用的問題。當車輛發生故障時，許多人選擇在現場維修前在網上搜索具體原因，但往往會得到奇怪的答案。這些官方賬號應運而生。而且這些答案是相對標準化的。在他們看來，如果在積累大量數據的基礎上，通過人工智能進行整理和應用，可以更方便地解決車主的問題。基于自然語義分析核心，根據需求定制各種聊天機器人，并將其應用于各種場景。這個項目的核心在鄭偉的腦海中浮現出來。至于具體的使用形式，車主最明顯的痛點之一就是想在開車時解放雙手？語音交互是最合適的訪問方法。意識到機會后，鄭偉于去年2月創立了品智能源，全身心投入到產品開發中。對數據進行整理，建立一個業內未見的高級知識圖譜項目。在項目的早期階段，團隊使用Magic模式創建產品形式：將前端聊天機器人連接到后端人類客戶服務，在機器人和用戶對話后，可以將用戶連接到維修和保險等第三方服務。但他們很快就拒絕了這種模式。由于Magic模式基于智能助手的形式，高頻和規劃是輔助工具產品的特點，而低頻汽車行業除了維修和保險之外，幾乎沒有其他服務的規劃。早些時候獲得的數千萬數據告訴鄭偉，車主最關心的內容是汽車故障領域，該領域“占整體數據的50%”。團隊很快將把知識圖核心的構建切入點轉移到汽車故障領域。其中有許多非結構化數據，很難標準化匹配和導出……

配件SKU的經驗描述。該團隊將對獲得的數千萬數據進行拆分和注釋，建立規則算法和推理，構建專業知識圖譜。2015年8月，基于自然語言分析和機器學習，品智能源的人工智能核心AutoAI基本完成。團隊開始尋找產品在汽車垂直領域的具體場景應用。同月，他們獲得了1000萬元人民幣的天使輪投資。首先，一個演示應用程序“尚道”將于10月推出。它采用了Bot聊天機器人的形式。機器人“小刀”可以通過語音多輪對話為車主提供汽車使用的應急解決方案、常見故障修復方法以及其他汽車故障服務。與此同時，該團隊還推出了一款支持微信問答的產品——上一個問題。自推出以來，該應用已有5萬用戶，但鄭偉并未積極推廣該應用。在他看來，在目前人工智能的技術條件下，純C端產品無法滿足用戶的高標準體驗。目前，尚道應用程序作為B端定制產品的演示架構，并提供了AutoAI與用戶之間的互動門戶。應用程序積累的用戶問答數據可以更好地反饋到AutoAi的底層進行機器學習，使其變得越來越智能。今年第二季度，汽車AI與汽車主機廠和車聯網服務提供商的合作迅速開啟。目前，其合作主要集中在汽車領域的自然語義，為B端提供人機交互產品。此外，該平臺還與一家共享經濟新能源商務車公司達成合作，該公司計劃利用品智能源的技術核心來構建他們的車機交互系統。一家大型機器人制造商還將與品智能源合作開發汽車語義SDK，為4S店和汽修店提供銷售、接待、休息區等方面的智能機器人產品。此外，品智能源正在為C端開發一款汽車機器人。該產品可以作為虛擬助手放置在車內，作為數據源，增強用戶粘性。這款機器人除了搭載了汽車AI的語義系統外，還將是一款用于消費者升級的功能性產品，預計將通過線上渠道和線下4S店進行銷售。未來，品智能源將繼續以汽車AI為核心，完善其在汽車專業領域知識的知識圖譜建設，為B端做更深入的數據定制挖掘和增值服務。同時，在C端場景下，它將做更多的功能開發來提高用戶體驗，并以自然語言的產品化模式打破汽車領域B端和C端之間的知識孤島和互動鴻溝。

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