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在中國做快遞員是一件很辛苦也很幸福的事。因為他們的背後有人為他們操心工作中遇到的所有問題。每每遇到什麼問題，只要找到「它「就總能有解決方案。
打包太慢了，沒問題我們給你造機器人幫你自動揀貨打包。運送找不到路了？沒問題我們給你搞專業的軟件幫助你導航。如今，又有快遞員抱怨每天打上百個電話太花時間了，答案依然是：沒問題，我們給你搞一個私人的語音智能助理幫你打電話！
這一搞，居然引得全球的行業內專家都稱讚其技術實力。許多專家都表示其語音智能助理的實力已經超越了科技界巨頭Google
這家公司不是別人，正是一直以來堅持用科技改變物流行業的：菜鳥
通過菜鳥的語音AI助手，計算機將變身快遞員，給消費者打電話，詢問消費者需要將包裹放在什麼地方，自動完成派前電聯。
人類的日常對話中很多時候並不能直截了當的表達含義。百分之八十以上都是沒有意義的內容。而語音助手的設計思路往往需要針對某一特殊場景的某一特殊行為。這就造成了很多時候機器聽不懂人話，無法對於人們的日常用語做出正確的反饋。
與此同時，中國不同省份迥異的口音和說話習慣。也讓人工智能語音助手的工作難上加難。設想，如果每次使用語音智能助手都需要「字正腔圓」的使用普通話才行，這樣的人工助手或許不僅會對快遞員的工作沒有幫助，甚至還會拖後腿
在本月2號的(NIP)神經信息處理大會上,菜鳥通過一段30秒的通話展示了新一代人工智能語音助手的實力。在這段通話中，菜鳥語音助手順利解決了多個日常通話中常見的問題。包括對話中斷，智能理解隱含意圖和對話主題的切換。
在電話模擬的場景中，消費者有一份早餐要送到一個指定的地址，但是消費者表示自己不在。人工智能AI順利的理解到了消費者無法收到這份快遞，直接詢問是否想換一個簽收地址。在得到確認之後順利的將系統中的派送地址更新。
這些元素在人與人之間的對話中非常普遍，但是想要教會機器理解並做出正確的反應卻需要花費一番功夫。在這短短的30秒中，包含了多方言重口音語音識別、全雙工語音交互、場景化人聲合成、智能語音流式響應、上下文語義識別、主動對話引擎、多通會話記憶、以及推薦預測能力等。
想要剛智能語音助手真正智能起來，這些功能缺一不可。與此同時，也需要大量的經驗來訓練這些程序使其變得聰明起來
菜鳥的最大優勢就是其其平台上擁有的海量數據信息。每一天，全中國都有數億的包裹在流轉著，每一個包裹都有著特殊的場景和需求。智能語音助手將學習這些案例並將其程序進一步完善。可以說你下單的每一份包裹，都在讓菜鳥的程序變得更聰明。
高效的智能語音助手，讓國內的主流快遞公司紛紛開始大規模使用這一新技術。在全部採用了語音助手之後，全國200萬快遞員每天都將節省出16萬小時的通話時間。從而大大的減輕了快遞員的工作負擔。
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