華為云知識計算助力汽車行業專家經驗傳承，實現業務快速賦能

　　【太平洋汽車網 行情頻道】近年，以NLP、知識圖譜、對話系統為代表的認知智能技術逐步開始深入企業應用，根據華為云的實踐，AI一旦進入核心生產系統將帶來平均18%以上的盈利和效率提升。深入企業核心生產系統勢必需要AI與行業知識的結合。如何推動AI進入核心業務系統，將AI技術與行業知識進行深度融合，已經成為目前亟待解決的難點問題。

  11月15日，來自華為云語音語義創新Lab的盧棟才博士在2020年全國知識圖譜和語義計算大會(CCKS)上發表了《基于知識圖譜的對話系統以及行業應用實踐》演講。闡述了基于華為云知識計算解決方案構建智能對話系統的方法以及在汽車行業中的應用實踐。分享了在探索行業知識與AI結合過程中被驗證行之有效的新路徑。

  盧棟才博士表示傳統基于QA的問答系統，具有結構簡單、冷啟動快速的優點。但是行業應用場景往往很復雜，使用QA對問答會有大量的知識冗余，維護成本非常高，而且QA對問答無法推理和回答復雜問題。

  而面對復雜的行業應用場景，知識計算則可以通過一系列AI技術對行業知識進行抽取、表達、協同大量數據進行計算，進而產生出更為精準的模型，更適合完成對復雜問題的理解和回答，是實現行業知識與AI結合的有效路徑。

  華為云知識計算解決方案是業界首個全生命周期知識計算解決方案，通過華為云知識計算解決方案構建的知識計算平臺可以完成行業知識的獲取，行業知識的建模，行業知識的管理。知識計算平臺中的智能問答系統將神經網絡和規則模板相結合，通過自然語言交互，即可準確理解使用者的問詢意圖，鎖定問題，將原本分散在專家腦中、各種書籍，各種介質中的多模態知識精準推送到使用者眼前，實現業務的快速賦能。

  以汽車行業的銷售場景為例，以往，當新車上市時，銷售人員首先需要學習新車知識。如果遇到客戶打來電話咨詢疑難問題，銷售人員會先在腦海中回憶歷史培訓，如果想不起來就要搜索培訓教程，如果教程里面沒有寫，就要去打電話去咨詢分散在不同部門的專家。整個知識獲取的過程存在繁瑣、分散、緩慢、復雜等諸多不便。當新型汽車不斷推出時，這個問題就被不斷地放大。同樣的情況還出現在設計、生產、維修等多個環節。如果有一個智能對話平臺可以快速將新車知識精準推送到銷售人員眼前，讓客戶時刻感受到專家級服務，將顯著提升銷售效率。

  一汽的知識計算平臺以數據中臺和“紅旗智云”混合云平臺為底座，引入華為云知識計算解決方案。平臺提供從知識獲取、知識沉淀、知識應用的一站式知識服務閉環，平臺將專業知識結構化，數據化，并基于專業性，基于人員角色將知識關系化，實現知識標準化、共享化和智能化。在知識應用方面，實現從過去的“人找知識”，變為現在的“知識找人”，助力員工快速成長為領域專家，推動企業的知識化轉型。借助這個平臺，中國一汽設計了一款“維修智庫”手機應用，解決車輛維修過程中，新技師經驗不足、故障分析效率低、維修周期長、用戶體驗差等問題。通過提取維修手冊、維修記錄、維修案例和專家經驗，構建售后維修知識圖譜，提供“故障問診”和“知識搜索”功能。維修技師使用這個APP，通過語音交互描述故障現象，即可智能推薦維修方案，查看相關零件的拆裝圖紙等關鍵信息。應用上線后，一次性修復率提升了4%，用戶維修等待時間平均下降了23%，提升了用戶體驗;同時廠家支持介入率降低了30%，技師培養周期縮短了30%，降本增效成果顯著。

  隨著人工智能逐漸進入核心生產系統，必將帶來行業生產力的變革和突破，知識計算提供了實現行業知識與AI結合的全新路徑，知識計算將突破當下的 AI 認知瓶頸，全方位賦能企業，提高產業智能化程度，真正實現萬物智能。