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        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!

          2年前,鄭瑋賣過一次車。從開始尋找買家到最后成交,他花了整整一個月時間。“有太多不清楚的情況,身邊每個人給出的建議都不一樣。”

          這次經(jīng)歷讓他切身體會到汽車場景下,C端知識孤島化嚴重,大量普通人不了解的問題,其實存在可數(shù)據(jù)化的答案。他開始考慮,如果用自然語義的方式將其梳理,進行數(shù)據(jù)算法推理,并從語音交互入口切入,將是很大一塊市場。

          為此,去年2月,他創(chuàng)立品智能量,專注人工智能的自然語義在汽車垂直領(lǐng)域的具體應(yīng)用。 一年半努力之后,品智能量基于知識圖譜自然語義分析的AutoAI平臺已經(jīng)基本架構(gòu)完成,并為國內(nèi)知名汽車主機廠和車聯(lián)網(wǎng)服務(wù)等B端平臺提供語音人機交互產(chǎn)品開發(fā)。未來品智能量也將以此為載體,打通車載機器人、4S店客服機器人等硬件產(chǎn)品入口。

          沒有辦法方便解決車主們經(jīng)常冒出來的疑問嗎?

          在騰訊任職期間,鄭瑋接觸了很多中小創(chuàng)業(yè)者。 有個小伙子做了一款菜場比價系統(tǒng):他們每天早早跑到城市的各個農(nóng)貿(mào)市場,將當(dāng)天的菜價更新到系統(tǒng)中。用戶買菜時可根據(jù)系統(tǒng)給出的價格來比價還價。“還有很多類似的創(chuàng)業(yè)者。”

          這使鄭瑋意識到,創(chuàng)業(yè)的需求和靈感就在身邊,不是非要追求一個自己不了解的行業(yè),或者重新創(chuàng)造一個生活中沒有的東西。他的創(chuàng)業(yè)念頭就此萌發(fā)。

          2015年,鄭瑋進入中馳車福任CMO,負責(zé)集團旗下B2C業(yè)務(wù)線的開展。不久之后,他和同事們目睹了一批020養(yǎng)車平臺在燒光幾億資金后無奈倒閉。

          他和同事分析其中原因:汽車后市場低頻、高客單價,靠燒錢補貼來獲取用戶不是長久之計。想真正留住用戶,必須找到一個高頻入口,或是內(nèi)容,或是服務(wù)。

          此外,他們還發(fā)現(xiàn)了一個新情況:身邊突然出現(xiàn)了大量車輛問答類微信公眾號。 這些公眾號主要通過人工答疑的方式為用戶解答關(guān)于車輛使用過程中的一些問題。當(dāng)車輛出現(xiàn)故障時,很多人在實地維修前會選擇上網(wǎng)搜索具體原因,但常常得到千奇百怪的答案。這些公眾號便應(yīng)運而生。

          而這些答案相對標(biāo)準化。在他們看來, 如果基于大量數(shù)據(jù)的積累,通過人工智能的方式將其梳理應(yīng)用,可以更方便地解決車主的問題。

          以一個自然語義分析核心為基礎(chǔ),根據(jù)需求定制出多種Chatbot(聊天機器人),并將其應(yīng)用在各種場景。 項目核心就這樣浮現(xiàn)在鄭瑋腦海中,至于具體使用形式,車主的最明顯的痛點之一不就是開車的時候希望解放雙手嗎?語音交互是最恰當(dāng)?shù)慕尤敕绞搅恕R庾R到其中的機會后,去年2月,鄭瑋創(chuàng)立品智能量,全心投入到產(chǎn)品研發(fā)上來。

          梳理數(shù)據(jù),建立一個行業(yè)未見過的先進的知識圖譜

          項目啟動初期,團隊采用Magic模式(私人助理模式)來打造產(chǎn)品形態(tài): 將前端的Chatbot連接后臺人工客服,機器人與用戶對話后,可以為用戶連接到修理、保險等第三方服務(wù)。

          但他們很快便否定了這個模式。 因為,Magic模式要基于智能助理形態(tài),高頻和計劃性是助理工具產(chǎn)品的特點,而低頻的汽車行業(yè)除了保養(yǎng)和保險外,其他服務(wù)幾乎都沒有任何計劃性。

          之前獲取的千萬數(shù)據(jù)告訴鄭瑋,車主最關(guān)心的內(nèi)容在汽車故障方面,“占到整體數(shù)據(jù)的50%。”團隊隨即將知識圖譜核心的構(gòu)建入口轉(zhuǎn)到汽車故障板塊方面。

          而這其中非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)眾多,配件SKU的匹配、經(jīng)驗描述等各個方面很難標(biāo)準化。團隊將獲取到的千萬數(shù)據(jù)拆分標(biāo)注,建立規(guī)則算法和推理,構(gòu)建專業(yè)的知識圖譜。

          2015年8月,在自然語言分析和機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)上,品智能量的人工智能核心AutoAI基本完成。團隊開始在汽車垂直領(lǐng)域?qū)ふ耶a(chǎn)品的具體場景應(yīng)用。同月,他們獲得1000萬元天使輪投資。

          首先,一款demo化App“上道”在10月上線。它采用Bot聊天機器人的形態(tài)。 機器人“小道”可通過語音多輪對話的方式為車主提供用車應(yīng)急解決辦法、常見故障維修方法等汽車故障類服務(wù)。同時,團隊還推出了配套的微信問答類產(chǎn)品——上道題。

          從上線至今,App已有5萬用戶,但鄭瑋沒有對App做任何主動推廣。在他看來,在現(xiàn)有人工智能的技術(shù)條件下,單純的C端產(chǎn)品無法滿足用戶的高標(biāo)準體驗。

          現(xiàn)階段,上道App一是充當(dāng)B端定制化產(chǎn)品的demo架構(gòu),二是為AutoAI和用戶之間提供交互入口。App積累的用戶問答數(shù)據(jù),可以更好地反饋給AutoAi底層進行機器學(xué)習(xí),使其越來越智能。

          今年二季度,AutoAi與汽車主機廠及車聯(lián)網(wǎng)服務(wù)商之間的合作迅速打開局面。就目前而言,其合作方式主要以汽車專業(yè)領(lǐng)域自然語義為核心,為B端提供人機交互產(chǎn)品。

          另外,平臺與一家共享經(jīng)濟新能源商務(wù)車公司達成合作,對方打算采用品智能量的技術(shù)核心,搭建他們的車機交互系統(tǒng)。一家大型機器人廠商也將與品智能量合作開發(fā)汽車語義SDK,為4S店、汽修廠提供銷售、接待、休息區(qū)等方面的智能機器人產(chǎn)品。

          此外,品智能量正在研發(fā)一款針對C端的車載機器人。 產(chǎn)品可以放在車內(nèi),充當(dāng)虛擬助手,可起到做數(shù)據(jù)來源和增強用戶粘性的作用。這個機器人除了搭載AutoAi的語義系統(tǒng)外,還將會是一款消費升級的功能化產(chǎn)品,預(yù)計通過線上渠道以及線下4S店的方式售賣。

          未來,品智能量將繼續(xù)以AutoAi為核心,完善其在汽車專業(yè)領(lǐng)域知識圖譜的構(gòu)建,并針對B端做更深度的數(shù)據(jù)定制化挖掘和增值服務(wù),同時在C端場景中,做更多提升用戶體驗的功能開發(fā),用自然語義的產(chǎn)品化模式,打破汽車領(lǐng)域B端與C端之間的知識孤島和交互鴻溝。

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