行至當下，前沿技術與垂直行業(yè)的結合，一定是云計算和人工智能的絕對命運，任何浮在表層的技術，已經不再吃香了。 

10月29日，出行行業(yè)首個定制智能語音解決方案，正式上線。 

聯(lián)合發(fā)布的雙方分別是亞馬遜云服務（AWS）和首汽約車：一個是全球云計算領域的老大，一個是目前國內網約車領域的頭部品牌。 

這兩種元素的碰撞與結合，總會有一些新鮮的玩法迸發(fā)出來。 

初看到這個合作，我第一時間會想到，基于AWS機器學習服務Amazon SageMaker和Amazon Transcribe開發(fā)出來的這套方案，到底能干嘛？ 

據雷鋒網了解，基于該解決方案，首汽約車可以高效地將行程錄音進行音頻降噪、導航音分離，提取清晰的司乘對話內容，并將語音轉成文字，從而通過場景化的關鍵詞識別分析觸發(fā)安全預警，實現實時行程安全監(jiān)控。 

此外，這一解決方案還可用于輔助客訴處理，幫助首汽約車提升服務效率，降低運營成本。 

首汽約車還計劃將其打造為行業(yè)通用解決方案，服務于其它網約車平臺、傳統(tǒng)出租車企業(yè)和貨運企業(yè)，構建交通出行領域的智能解決方案，整體對外。

這套方案是如何形成的？ 

AWS大中華區(qū)產品部總經理顧凡提到，AWS數據實驗室和解決方案研發(fā)中心在深入了解行程錄音的特點及技術需求后，開發(fā)了語音降噪和導航音分離算法，并利用Amazon SageMaker機器學習服務進行模型訓練、部署和調優(yōu)，實現模型的快速迭代。 

他表示，AWS和首汽約車兩邊的團隊是在短短4個月內就完成了智能語音解決方案的開發(fā)和上線的。 

左為AWS大中華區(qū)產品部總經理顧凡，右為首汽約車CEO魏東

“首先要攻克兩個算法模型，一個是導航音分離，一個是降噪，這兩個模型是市面上找不到的。那怎么辦呢？大家一起。首汽約車這邊有行業(yè)專家，AWS有算法專家，我們是一個團隊，雙方來攻克模型問題?！?nbsp;

而這樣做的基底在于，Amazon SageMaker可以做從模型構建到訓練，到調優(yōu)、部署，都可以在一個集成的環(huán)境中完成。

Amazon SageMaker像一個方便使用的工具箱，讓開發(fā)人員和數據科學家把精力別浪費在重復性的工作上（即無需運營和管理復雜的機器學習系統(tǒng)），集中精力解決算法問題，專注數據和業(yè)務邏輯。 

的確，云計算和AI解決的是一個資源復用的問題，拉低了企業(yè)使用先進技術的門檻。 

在網約車行業(yè)，司乘安全是重中之重。這套方案又是如何增加行程中的安全性？ 

據介紹，首汽約車通過Amazon Transcribe人工智能語音服務將行程錄音自動轉化為文字，從而實現通過場景化的關鍵詞識別分析觸發(fā)安全預警，結合后臺安全監(jiān)控人員的人工判斷，這樣就讓實時的行程安全監(jiān)控從可能變成現實。 

另外，在應用這一智能語音解決方案時，其對用戶數據保留全部所有權，可以隨時決定數據的存儲及訪問權，并確保所有訪問行為的合規(guī)。 

這套方案已經在使用中，也取得了一定的效果。 

數據顯示，通過使用智能語音解決方案，首汽約車實現客服人工審核工作量降低35%，客服人工聽音審核時長縮短20%，并保證智能客訴處理準確率達90%以上，有效改善了司乘體驗及滿意度、提高企業(yè)運營效率，同時，通過智能判責替代人工，還可以有效的降低成本。 

可以說，“降本”、“增效”、“提升用戶體驗”，在這套方案里都有不同程度地實現。 

顧凡表示，當下，全球大部分云上機器學習工作負載都在AWS上進行，而AWS要做的，第一個是“授人以漁”，第二是“扶上馬再送一程”。

他認為，客戶對行業(yè)的洞察一定是最可寶貴的，AWS與這些行業(yè)客戶配合的模式就是用技術去賦能有想法、有數據的客戶，真正把它給實現出來。也許有很多場景需要啃硬骨頭，但是一旦解決，對各方都是提升。 （雷鋒網雷鋒網）

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