首汽约车与AWS共谱智能出行新篇章

石菲

你是否有过这样的经历？在打车的时候系统分配的司机离你并不近，等它“姗姗来迟”的时候，空驶车辆已经从你身边驶过好几辆了。这就是网约车管理的供需不匹配。

2019年网约车市场交易规模已经超过3千亿，尽管受到疫情影响，2020年年初和年中市场有所回落，目前也已经回到疫情前的市场规模。

首汽约车C E O魏东表示，目前网约车的智能管理已经可以做到供需匹配、智能管理和乘客体验的提升。未来的智能管理将实现更精细的供需平衡调整。比如有用户叫车时，希望会根据周围司机的数量、位置、到达目的地的路径是否拥堵等因素进行综合抉择。详细分析哪辆车离得最近？哪辆车过来的路径最畅通？哪些司机留在原地会获得更多的成单机会？

魏东认为未来汽车将会成为移动的机器人，而出行将变为移动生活空间。

为让出行领域更加智能，2020年10月29日，首汽约车与亚马逊云服务（AWS）联合发布了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，提取清晰的司乘对话内容，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，实现实时行程安全监控，进一步夯实出行安全基础。此外，这一解决方案还可用于辅助客诉处理，帮助首汽约车进一步提升服务效率，降低运营成本。首汽约车还计划将其打造为行业通用解决方案，服务于其它网约车平台、传统出租车企业和货运企业，构建交通出行领域的智能解决方案，助推行业发展。

目前，国内普遍采用行程录音辅助安全监控，以及用户问题投诉处理。然而，现有的语音解决方案常常因为录音质量问题难以达到实际目的。为进一步提升司乘体验和服务效率，并降低成本，首汽约车决定利用人工智能和机器学习技术，打造一个智能语音解决方案来有效排除噪音、音乐、导航音等干扰项，并将语音快速准确地转换成文字。

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机器学习服务极大地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，让实时的行程安全监控从可能变成现实。在应用这一智能语音解决方案时，其对用户数据保留全部所有权，可以随时决定数据的存储及访问权，并确保所有访问行为的合规。

AWS大中华区产品部总经理顾凡还在会上分享了在Gartner发布的《2020 年云上 AI 开发者服务魔力象限》中AWS 被评为领导者的先进经验。顾凡表示这得益于亚马逊自己在产品推荐、智能仓储、语音助手、无人超市等方面的人工智能深入应用。还有最重要的一点，就是Amazon SageMaker机器学习服务是一个非常好的工具，能够帮助用户快速上手人工智能应用，起到“授人以渔”的功效。

顾凡透露，AWS在交通出行行业助力行业创新有很多成功应用。比如WeRide（文远知行）在自动驾驶模型训练中应用了Amazon SageMaker后将原来1-2周的训练时间缩短为了12小时。奥迪公司应用Amazon SageMaker后用户互动提升66%，在线会话提升10%。丰田公司智能中心应用了Amazon SageMaker后做到了7*24小時保障车辆健康。