Nuance首席技術(shù)官Vlad Sejnoha
隨著汽車行業(yè)的不斷發(fā)展演變，我們不斷談到個性化、情境化、人工智能等話題，Nuance將不斷展示在這些領(lǐng)域的創(chuàng)新。相信大家都關(guān)注到兩篇討論了具有自我意識的汽車和未來智能汽車手冊的微信，Nuance利用在人工智能方面的領(lǐng)先技術(shù)，以感知情境化的方式運用各方面的知識，從而打造更加智能的駕駛體驗。以下是最新發(fā)布的個性化和情境化白皮書，我們將再深入探討人工智能如何賦予內(nèi)容域強大的力量。
在與導航系統(tǒng)或應(yīng)用程序進行交互時，現(xiàn)代汽車的駕駛員常常需要做出復雜的決定。以停車為例。駕駛員的停車請求由自然語言理解（NLU）支持，系統(tǒng)會自主尋找并顯示周圍所有可用的停車選項。但最終需要駕駛員做出選擇。
在一系列可用的停車選項中做出選擇并與系統(tǒng)進行交互會大幅增加駕駛員的認知負荷。這不僅會影響駕駛安全。事實上未經(jīng)篩選的選項列表還會導致決策不當：駕駛員的關(guān)鍵要求，例如價格便宜或室內(nèi)停車，可能根本不會被考慮進去。
這時候就要用到人工智能（AI）技術(shù)。憑借情境化和個性化——兩項相關(guān)的人工智能技術(shù)——駕駛員選擇起來將更加容易：
- 個性化意味著系統(tǒng)學習個人用戶的特定好惡和偏好，并運用這些知識做出符合駕駛員需求的智能推薦。
- 情境化意味著系統(tǒng)對當前的狀況和環(huán)境結(jié)合一般常識進行考慮，這常常會影響到最終的選擇。
通過結(jié)合使用，這兩種技術(shù)能夠提供更加相關(guān)的結(jié)果，幫助駕駛員以更快的速度做出更好的決定，從而大幅改善用戶體驗，提升駕駛安全性。在下文中，將對個性化和情境化這兩個術(shù)語進行更加詳細的解釋。
個性化
給予用戶想要的——在他們提出請求之前
憑借個性化，系統(tǒng)能夠?qū)W習個人用戶的特定個性和偏好。Nuance的個性化方法從用戶的語音請求入手，因為語音常常包含個人偏好的直接陳述，通過語音能夠很好了解到用戶的好惡。
Nuance運用了最先進的人工智能技術(shù)：在機器學習的基礎(chǔ)上，這些語音對話被用來創(chuàng)建用戶的好惡模型。通過這種方式，用戶在以下方面的偏好將會納入考慮：
–價格：用戶在面對多個選項時是不是通常選擇廉價選項？–距離：
- 用戶是不是希望找到距離實際目的地比較近的停車選項？
- 用戶是不是希望盡量少繞道行駛？
–無障礙設(shè)施：用戶是否需要無障礙設(shè)施？
–安全性：用戶是不是經(jīng)常選擇安全選項，例如有人值守的停車場或代客泊車服務(wù)？
–支付方式：用戶是傾向于現(xiàn)金付款還是信用卡付款？
–評級：用戶是不是青睞高質(zhì)量選項？
–美食：用戶喜歡什么類型的食物？
–品牌：用戶喜歡什么樣的品牌，如快餐店，咖啡店，還是超市？
正如前面提到的那樣，通過語音請求能夠直接學習到這些偏好。因此，OEM廠商無需進行專門的集成工作。對于用戶來說，這意味著以更快的速度做出更好的決定。這能夠大幅提升用戶滿意度和駕駛安全性。
滿足億萬駕駛員的需要
（未完待續(xù)）
