2020年10月29日，首汽约车与亚马逊云服务（AWS）举行了一次联合发布会，首汽约车使用AWS的Amazon SageMaker和Amazon Transcribe（语音转文字）打造了出行领域定制的智能语音系统，提升了首汽约车的客户使用体验，具体而言是提升客服处理问题的效率。
据了解，在首汽约车的平台上，每天要处理大量投诉电话，新的智能语音系统能识别司机和乘客的语音，将语音转换为文字，供客服人员核实投诉内容并作出回应，而且还可以优先处理问题严重的投诉，可以更细致了解反馈的问题。
这是一种此前在行业内没有的解决方案，可以说是填补了出行领域的一项空白。
出行行业首个定制智能语音解决方案的由来
发布会上，首汽约车CEO魏东介绍了此次合作需求的由来，以及为什么选择AWS。
首汽约车作为大型网约车平台，平台客服每天会接到大量投诉电话，大概有一半来自司机，一半来自乘客，乘客投诉司机推单，司机投诉乘客找不着。面对投诉，平台方需要先核实投诉内容才能做出合理的处理，而每一个投诉电话其实都需要一套流程来处理，而且要承诺在24小时内给出答复。
比如，乘客投诉司机推单，客服接到投诉后需要先记录下来，然后，客服与司机联系，如果司机正在接单，那么会与车队长联系，车队长也参与调查，核实情况后，客服再与乘客联系，如果有必要，平台会给司机惩罚。
可以看到，一个投诉可能需要客服打六到七个电话，有许多信息都需要车队长和司机和客服反复确认，过程还是比较麻烦的。
如果司机骚扰乘客，比如骂了脏话，或者说了别的骚扰性的话语，最直接的核实方式就是放录音，比较高级的操作是用人工智能识别录音里的关键词，只要录音出现了某些关键词就发起处罚，对于部分人工智能无法判断的，则再通过人工来校验，最终给乘客一个满意的答复。
不过，录音本身也很复杂，比如，可能会有方言的问题，可能有各种杂音的问题，录音本身的处理其实挑战还是很大的，为此，首汽约车与AWS合作，基于AWS机器学习服务Amazon SageMaker和Amazon Transcribe开发了出行行业首个定制智能语音解决方案。
AWS的专家与首汽约车的技术人员合作，优化了降噪的算法、使用了Amazon Transcribe语音转文字的服务，不仅可以屏蔽掉各种常见的噪音，还能分离出打车系统以及导航提示音，而且，对于全国各地方言的识别能力也大大提升，从而把录音转化为文字来解决客服遇到的挑战，对紧急投诉处理更及时，对普通投诉的处理速度更快、更准、更高效。
首汽约车副总裁闫磊介绍说，现在语音转文字的准确率非常高，语音文字后极大地提高了客服工作效率，原来需要客服整段听录音，而现在结合文字只需要听关键的部分即可。初步测算，首汽约车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%，客诉处理准确率达90%以上，这个比例还是非常高的。
为什么是AWS？
首汽约车CEO魏东表示，之所以选择与AWS进行技术合作，是因为首汽约车要有所为，有所不为。技术不是首汽约车擅长的事情，首汽约车关注的焦点在于提高乘客和司机体验上，相信可以利用技术来改造生活，让出行体验变得更美好。
首汽约车非常看重与AWS的技术合作，对于开发的这套定制智能语音解决方案也是寄予厚望，认为它可以让司机具备外语交互能力，迎接2022年冬奥会造访中国的大量外宾，它还可以让首汽约车在更多地区开展业务。
首汽约车还在做许多技术方案探索，魏东还表示，如果将来和AWS的合作进行的再深入，或许可以解决一些司机心理方面存在的问题，这将有助于提前预防和控制司机的过激行为。在过程中，首汽约车会把各种需求给到AWS。
首汽约车副总裁闫磊也表示，“之所以选择AWS，是因为AWS不但提供服务支持，而且会跟我们讨论场景，讨论整个行业的解决方案，能比较全面地跟我们一起来构建解决方案，这是我们非常需要的。而现在得到的结果也非常好，我们会跟AWS去长期合作。
此次合作只是开始，未来还将有更多合作点。比如还将合作探索做语音处理，也就是说会实时地听车内的声音，如果通过语义识别发现了问题，客服能立马介入，比如车内发生了冲突，或者其他危险行为，希望能在事情发生的时候就识别到并进行控制，这样不仅能够改善提高安全性，也能降低运营成本。
“定制”——AWS行业实践的新阶段
AWS与首汽约车合作开发的首个定制智能语音解决方案，是AWS赋能行业的一个缩影，而其中“定制”两个字，能凸显出AWS在行业实践上的深入程度，这套系统行业内没有现成的方案，这是一套很有针对性的方案，可以说是填补了一项空白。
在以前，笔者主要看到AWS的机器学习有两方面能力，一个是以云来交付的机器学习配套服务——Amazon Sagemaker，它能提高机器学习训练效率的服务，能大大缩短训练周期；另一个是亚马逊电商等多少年来在AI领域积累的能力，主要指沉淀的算法能力。而今天，在与首汽约车的合作中，还应该意识到AWS其实还有行业落地的定制化实践能力，能跟客户一起挖场景。
AWS大中华区产品部总经理顾凡介绍说，在与首汽约车的合作中，首汽约车有场景，有愿景，也有数据，而AWS有技术，AWS能帮助首汽约车用更少的人、更少的成本去快速试错，快速验证人工智能是否能够帮助提升客服效率，提升客户体验。
在AWS看来，人工智能机器学习不是一种高端的技术，而是一种已经在许多行业落地的能力，AWS在全球已经服务了上万家客户，有大企业也有许多小企业，他们机器学习的工作负载正运行在AWS上。
顾凡介绍了许多中国的行业案例，比如，医疗行业里，益体康利用AWS的机器学习服务快速构建了智能远程心电平台的AI训练和推理场景；在教育行业，叽里呱啦使用 Amazon Polly 和 Amazon EC2 P3 实例，依托 AWS 机器学习服务快速地构建具有逼真语音体验的在线学习平台；在工业智能领域，天和荣采用了开箱即用的 Amazon Rekognition，短时间内就为即视通平台增加了人形侦测、人脸识别等能力；在游戏行业，行者AI利用Amazon SageMaker开发了游戏内容过滤服务，对不恰当内容的识别率超过96%，此外，行者AI还利用AWS云服务开发了AI对战机器人、AI情绪控制、AI自动测试、游戏数据平台等产品，帮助游戏企业改善运营，提高效益。
顾凡特别介绍了AWS对于汽车制造以及交通行业的理解，AWS的机器学习对于自动驾驶模型的训练有价值，比如，文远知行利用AWS计算、存储、大数据分析等服务快速构建起了自动驾驶训练系统；在供应链管理场景中，大众汽车采用AWS的物联网、机器学习、分析和计算等一系列服务构建了工业云，构建了一个重塑汽车制造、供应链和物流的数字化生产平台。对于市场销售和市场营销方面，AWS支撑了丰田的移动服务平台（MSPF），帮助丰田工程师收集和管理丰田网联汽车的数据，将这些数据应用于车辆设计和开发、汽车共享、拼车、车辆租赁等服务，甚至可以主动推送车辆维护通知和驾驶行为保险等新的服务。
而此次与首汽约车的技术合作，则是AWS在交通出行方面的探索。
网约车1.0向2.0的转变
首汽约车CEO魏东在发布会上谈到了网约车行业的发展，认为当前正处于网约车1.0时代的末尾和2.0时代的早期。1.0时代做好了连接的问题，重点是提升车辆和乘客的匹配效率，提供标准化的服务，而2.0时代的重点是探索智能化的道路，提供走心的服务，赢得消费者的信任。
所谓智能化，魏东首先提到了网约车平台的智能调度，智能调度主要是指，对历史数据分析后，能告诉哪些司机去哪个目的可以接单，让乘客更早上车，提升打车的效率和使用体验。
另一个重要的方面是用机器，用智能化的能力来管理司机的行为，包括用AI视觉识别和语音识别的能力来管理司机的行为，比如抽烟、打电话的行为，减少投诉，减少不必要的交通事故，提升满意度。
魏东对于智能交通的未来也非常期待，智能交通可以根据人的使用习惯，同时根据路况智能地规划路线，这需要智能导航技术，也依赖于自动驾驶汽车的发展，但归根结底，核心都需要大量拥抱数据，需要大量运算，需要与AWS这样的技术服务的支持。
