汽车光有语音指令真的out了 看他们对理解车主语义下的功夫

两年前，郑伟卖掉了一辆车。从开始寻找买家到交易结束，他花了整整一个月的时间。有太多不清楚的情况，他周围的每个人都给出了不同的建议。“这段经历让他亲身经历了汽车场景中C端知识的严重孤岛化，有很多普通人不理解的问题，但实际上有可数据化的答案。他开始考虑，如果用自然语义进行梳理，进行数据算法推理，进入语音交互入口，那将是一个巨大的市场。为此，去年2月，他创立了品智能源，专注于人工智能的自然语义在汽车垂直领域的具体应用。经过一年半的努力，品智能源基于知识图自然语义分析的AutoAI平台已基本建成，并为国内知名汽车主机厂和车联网服务等B端平台提供了语音人机交互产品开发。未来，品智能源还将以此为载体，开拓汽车机器人、4S店客服机器人等硬件产品。车主们经常问的问题，难道没有办法轻易解决吗？在腾讯任职期间，郑伟结识了许多中小企业家。一个年轻人创建了一个市场比较系统：他们每天早上去城市的各个农贸市场，将当天的菜价更新到系统中。用户在购买蔬菜时可以根据系统提供的价格进行比价和议价。类似的企业家有很多， “郑伟意识到，创业的需求和灵感就在他身边，不一定要追求一个他不了解的行业，也不一定要重新创造生活中不存在的东西。他的创业想法就在此时萌芽。2015年，郑伟加入中驰车服，担任首席营销官，负责集团B2C业务线的开发。不久之后，他和他的同事联盟见证了020家汽车维修平台在耗尽数亿资金后破产。他和同事分析了原因：汽车后市场客户频率低、单价高，依靠烧钱补贴获取用户不是长久之计。要想真正留住用户，必须找到一个高频入口，无论是内容还是服务。此外，他们还发现了一个新情况：身边突然出现了大量的车辆问答微信公众号。这些公众号主要通过人工问答的方式，为用户解答一些关于车辆使用的问题。当车辆发生故障时，许多人选择在现场维修前在网上搜索具体原因，但往往会得到奇怪的答案。这些官方账号应运而生。而且这些答案是相对标准化的。在他们看来，如果在积累大量数据的基础上，通过人工智能进行整理和应用，可以更方便地解决车主的问题。基于自然语义分析核心，根据需求定制各种聊天机器人，并将其应用于各种场景。这个项目的核心在郑伟的脑海中浮现出来。至于具体的使用形式，车主最明显的痛点之一就是想在开车时解放双手？语音交互是最合适的访问方法。意识到机会后，郑伟于去年2月创立了品智能源，全身心投入到产品开发中。对数据进行整理，建立一个业内未见的高级知识图谱项目。在项目的早期阶段，团队使用Magic模式创建产品形式：将前端聊天机器人连接到后端人类客户服务，在机器人和用户对话后，可以将用户连接到维修和保险等第三方服务。但他们很快就拒绝了这种模式。由于Magic模式基于智能助手的形式，高频和规划是辅助工具产品的特点，而低频汽车行业除了维修和保险之外，几乎没有其他服务的规划。早些时候获得的数千万数据告诉郑伟，车主最关心的内容是汽车故障领域，该领域“占整体数据的50%”。团队很快将把知识图核心的构建切入点转移到汽车故障领域。其中有许多非结构化数据，很难标准化匹配和导出……

配件SKU的经验描述。该团队将对获得的数千万数据进行拆分和注释，建立规则算法和推理，构建专业知识图谱。2015年8月，基于自然语言分析和机器学习，品智能源的人工智能核心AutoAI基本完成。团队开始寻找产品在汽车垂直领域的具体场景应用。同月，他们获得了1000万元人民币的天使轮投资。首先，一个演示应用程序“尚道”将于10月推出。它采用了Bot聊天机器人的形式。机器人“小刀”可以通过语音多轮对话为车主提供汽车使用的应急解决方案、常见故障修复方法以及其他汽车故障服务。与此同时，该团队还推出了一款支持微信问答的产品——上一个问题。自推出以来，该应用已有5万用户，但郑伟并未积极推广该应用。在他看来，在目前人工智能的技术条件下，纯C端产品无法满足用户的高标准体验。目前，尚道应用程序作为B端定制产品的演示架构，并提供了AutoAI与用户之间的互动门户。应用程序积累的用户问答数据可以更好地反馈到AutoAi的底层进行机器学习，使其变得越来越智能。今年第二季度，汽车AI与汽车主机厂和车联网服务提供商的合作迅速开启。目前，其合作主要集中在汽车领域的自然语义，为B端提供人机交互产品。此外，该平台还与一家共享经济新能源商务车公司达成合作，该公司计划利用品智能源的技术核心来构建他们的车机交互系统。一家大型机器人制造商还将与品智能源合作开发汽车语义SDK，为4S店和汽修店提供销售、接待、休息区等方面的智能机器人产品。此外，品智能源正在为C端开发一款汽车机器人。该产品可以作为虚拟助手放置在车内，作为数据源，增强用户粘性。这款机器人除了搭载了汽车AI的语义系统外，还将是一款用于消费者升级的功能性产品，预计将通过线上渠道和线下4S店进行销售。未来，品智能源将继续以汽车AI为核心，完善其在汽车专业领域知识的知识图谱建设，为B端做更深入的数据定制挖掘和增值服务。同时，在C端场景下，它将做更多的功能开发来提高用户体验，并以自然语言的产品化模式打破汽车领域B端和C端之间的知识孤岛和互动鸿沟。

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