“听”AWS如何助首汽约车实现智能出行
来源：计算机世界
“打车难、服务差。”在网约车普及之前，经常搭乘出租车的人几乎都曾有过这样的体会。而网约车的出现，解决了打车难的问题，用信息技术提升了司机和乘客的连接效率。
在首汽约车CEO魏东看来，这是网约车1.0时代做的事情。在这个基础上，需要配套的是对于驾驶员服务的管理。“现在几大网约车平台上每天都有上千万单的网约车交易，难点是驾驶员如何能给每一单客人都提供标准化的服务。”
网约车行业进入2.0时代
魏东直言，遵守网约车新政，可以让行业中的车、人和交易实现标准化，但是只实现这些并不能代表企业的竞争力。“在网约车1.0时代，首汽约车就解决了供需匹配、管理能力升级和乘客体验升级等问题，但是只做到了‘升级’，还不够聪明和优秀。”
魏东进一步指出：“作为网约车行业的从业者，我们应该如何获得消费者的信任、如何提供走心的服务，取决于企业的智能化能力。这是网约车2.0时代应该实现的，也是首汽约车正在努力的方向。”
据了解，2017年，首汽约车就提出了要在交易过程中对驾驶员的行为进行管理，并让车联网团队开始研发，希望通过机器来管理驾驶员的行为。但是后来，首汽约车发现，这些是很难实现标准化的，尤其是驾驶员从业者接受的教育、培训水平不一，路上遇到特殊天气、特殊事件时处理方式不一，能否做到合理的情绪控制也不一。
2018年，首汽约车决定通过视觉识别能力、语音识别能力等技术手段，去管理驾驶员不规范、不自律的行为，如抽烟、开车时打电话等等。“驾驶员也是这些技术能力的受益者，他们不会再因为这些不规范的行为产生不必要的乘客投诉或交通事故。”魏东谈到。
与此同时，首汽约车也在思考，如何给乘客带来更多元的车内体验，让乘客在车里的时间不再无聊，而是变得更有趣、更丰富。于是首汽约车引入了语音技术与乘客互动，希望以后还能引入AI光影技术，“给乘客营造一种更加立体的虚幻空间，通过海量娱乐内容让乘客觉得更好玩、更有趣。”
“首汽约车的目标是实现产业定位。”魏东表示，“出行行业正在从1.0走向2.0，在2.0时代，我们要打造移动的生活、在路上的生活。当汽车这个载体变成一个载人机器人的时候，我们的运营理念和运营方法也要变化。出行不再是物理位移，而是移动生活空间。”
联合AWS打造智能语音解决方案
对于首汽约车这样一个从传统出租车公司转型升级成的服务型平台来说，打造理想的智慧交通是个不小的挑战，需要拥抱大量技术，进行大量运算和数据处理。魏东告诉记者，数据一方面是来自首汽约车自有的平台数据、交易数据；一方面是基于对用户理解的用户标签化数据；此外，还有公共数据，如道路数据、天气数据、社会和政府数据等等。
“如何把这些数据都纳入到一个计算里，涉及到很多技巧和管理能力，这是全行业都面临的挑战。但我们非常高兴能够拥抱AWS，AWS在这方面已经做了很多事情。”魏东补充到，“AI是管理的抓手和工具，可以减少人工的复杂性。目前国内普遍采用行程录音来辅助安全监控和用户问题投诉处理，但是这些语音解决方案常常因为录音质量问题难以达到实际目的。而在网约车行业中，AI可以进行安全监控、简单的冲突识别、辱骂识别、退单识别等等。对于AI无法判断的语音，首汽约车会再安排人工校验，这样一方面可以减少司机的压力，另一方面也是希望给乘客满意的答复。”
于是，让AI应用到具体场景里，就有了首汽约车与AWS联合开发的、基于AWS机器学习服务Amazon SageMaker和Amazon Transcribe的出行行业首个定制智能语音解决方案。基于该解决方案，首汽约车可以高效地将行程录音进行音频降噪、导航音分离、提取司乘对话内容，并将语音转成文字，从而通过场景化的关键词识别、分析、触发安全预警，实现对行程的实时安全监控，进一步夯实出行安全基础。此外，该解决方案还可以用于辅助乘客投诉处理，帮助首汽约车进一步提升服务效率，降低运营成本。
首汽约车CEO魏东（右）与AWS大中华区产品部总经理顾凡
据首汽约车副总裁闫磊介绍，依托AWS的机器学习服务，首汽约车在短短4个月内就完成了该智能语音解决方案的开发和上线。
AWS数据实验室和解决方案研发中心在深入了解行程录音的特点及技术需求后，开发了语音降噪和导航音分离算法，并利用Amazon SageMaker机器学习服务进行模型训练、部署和调优，实现模型的快速迭代。Amazon SageMaker机器学习服务极大降低了首汽约车采用机器学习的门槛。通过这一全托管的服务，首汽约车的数据科学家和算法工程师只需要专注数据和业务逻辑，无需运营和管理复杂的机器学习系统。
此外，首汽约车还通过Amazon Transcribe人工智能语音服务将行程录音自动转化为文字，从而实现通过场景化的关键词识别分析触发安全预警，结合后台安全监控人员的人工判断，实现实时的行程安全监控。在用户问题投诉处理方面，客服人员可以综合利用文字和语音信息，及时准确地进行判别，提高工作效率。
闫磊告诉记者，通过使用智能语音解决方案，首汽约车实现客服人工审核工作量降低35%，客服人工听音审核时长缩短20%，并保证智能客诉处理准确率达90%以上，有效改善了司乘体验及满意度、提高了企业运营效率，同时，通过智能判责替代人工，还可以有效的降低成本。
AWS为出行行业赋能
“首汽约车是成功应用机器学习技术的企业之一。”AWS大中华区产品部总经理顾凡表示，“当下，我们正处于机器学习的黄金时代。全球各个行业、各种规模的企业和机构，都在快速应用机器学习技术进行数字化转型和创新。全球大部分云上机器学习工作负载都在AWS上进行，我们也将利用AWS的云技术持续赋能客户。”
顾凡告诉记者，AWS一直强调的为客户赋能体现在两个方面：一方面是授人以鱼，SageMaker就是授人以渔的最佳体现，AWS把SageMaker给到客户，让客户的数据科学家、工程师学会怎么使用SageMaker。“之后即使AWS的人走了，客户也能够把这个生产力保持下去。”
另一方面，AWS团队起到了把客户“扶上马，再送一程”的作用。在与首汽约车合作的每一个阶段，AWS的团队，包括方案架构师、技术专家、实验室、专业服务团队，都会在适合的时候加入，用AWS的专家资源帮助工程最快落地，证明这件事情在业务端的可行性。
而大到出行行业，从新能源汽车到自动驾驶再到车联网，从产品设计与创新、制造与供应链、销售和市场营销，AWS都可以为客户赋能，可以利用云的弹性、高效、算力和机器学习进行模型训练和部署、实现快速迭代，利用上下游共享的大数据让供需两端实现更好的平衡，甚至在云上进行精准营销、提升客户体验。
“整个出行行业的提升不是一个人或一个公司能够解决的，而是需要一个生态系统，包括OEM厂商、供应商、出行服务提供商和汽车科技四类企业。”顾凡强调，未来随着自动驾驶成为主流，会有更多汽车科技公司和出行服务提供商加入到这个生态系统中，这样整个生态系统才能联动起来，而数据也会在之间流动，带来更好的一致性架构和体验。
强强互补，共筑智能出行
谈到此次与首汽约车的合作时，顾凡表示，双方的合作是强强互补。AWS负责把技术内功练好，把机器学习的平台、框架、算力、存储、分析做好，帮助首汽约车的数据科学家、算法工程师，把提升效率的生产工具做到最精，同时提供一个工程团队，把客户扶上马再送一程。而首汽约车的优势是直面客户提供服务，能够拿到一手的客户反馈，积累了大量数据，同时又有创新性的场景和客户体验。“此次两家一起进行出行行业的创新，不会是终点，仅仅是一个开始，因为未来想象的场景会非常多。”
据闫磊透露，首汽约车和AWS未来将进一步丰富智能判责场景，如针对网约车服务中可能出现的司乘矛盾、行驶路线问题等，通过语音智能识别后用作判定的依据。此外，首汽约车还计划，在未来将智能语音解决方案打造成行业通用解决方案，可以为其它网约车平台、传统出租车企业和货运企业提供服务，助推整个出行行业的智能化发展。
魏东也表示，未来双方可以聚焦在乘客和司机的双边体验上，把技术运用好，实现企业增值，并共同创造一种社会价值，用技术改造我们的生活，让出行更加美好。