网约车自诞生之日起就备受关注。
一方面，它是科技创新与人们生活的完美结合，给我们带来了难得的便利；另一方面，其安全问题也不容忽视。
为其找到一个既实现便利又保证安全的解决方案，就成为业界一直在努力的方向。
最近，首汽约车在亚马逊云服务（AWS）的帮助下，利用机器学习开发出业界首个定制智能语音解决方案，并将其用于网约车的客服方面，成为出行领域的“智慧耳朵”。
这也许不能解决所有问题，但无疑是迈出了重要一步。
首汽约车CEO魏东介绍说，尽管受到了疫情的冲击，国内网约车市场的中长期发展势头仍然良好，预计2021年的交易总额将达到3679亿元。
当下正处于网约车市场的变革期，也就是从1.0时代到2.0时代的过渡。
魏东认为，在过去的1.0时代，网约车企业的价值是建立司机与乘客之间的连接。大家都在致力于提升连接效率，因此不断地挖掘交易引擎、地图引擎、定价引擎，目的是让车更快地找到人，提供标准化的服务。
而在未来的2.0时代，网约车则应该是为乘客打造移动的生活方式，实现公共运输服务的智能化升级。这就从供需匹配变革、智能管理升级、乘客体验升级等多个方面入手，通过智能技术来提升交通出行的体验。
魏东介绍说，首汽约车正在与AWS合作，以AI来赋能交通出行行业，实现云端、司机端、乘客端的智能化。
他说，AI应用在出行服务方面非常重要。视频语音数据是首汽约车提升服务质量的抓手，其处理离不开AI能力的实现。AI还可以替代人工或辅助人工，在公司业务规模增长的同时，提高管理效率，节约成本。未来，则可以通过AI从复杂海量的网约车数据中，挖掘有价值的信息，以帮助企业提升业务水平，提升行业竞争力。
回到本文开头提到的场景。
为保证司机和乘客双方面的安全，如今的网约车平台都要求对出行过程进行录音，在进行实时安全监控的同时，也能够为后续用户问题投诉提供处理依据。
然而，问题并没有这么简单。
海量的录音文件，如果通过人工进行处理，效率极低。当遇到客户投诉时，要从录音中找出需要的内容，是个很大的工作量，不仅效率低下，而且会给乘客带来不好的服务体验。
这正是首汽约车要与AWS合作来解决的问题。
双方基于AWS机器学习服务Amazon SageMaker和Amazon Transcribe，打造出一个智能语音解决方案来有效排除噪音、音乐、导航音等干扰项，并将语音快速准确地转换成文字。
魏东说，选择与AWS合作，不仅是因为AWS能够提供领先的AI服务，而且AWS在前期就与客户一起进行探讨，找到合适的场景，并提出相应的解决方案。
经过前期的分析讨论，最终双方决定从导航音分离、噪音抑制这两个模型入手，对行程录音进行快速处理，并且准确转换成文字。而Amazon SageMaker则可以缩短开发时间，减少数据科学家和算法工程师的精力浪费。
首汽约车CEO 魏东
据AWS大中华区产品部总经理顾凡介绍，借助Amazon SageMaker机器学习服务，双方在短短4个月内就完成了智能语音解决方案的开发和上线。客户无需运营和管理复杂的机器学习系统，极大地降低了首汽约车采用机器学习的门槛。
他表示，我们正处于机器学习的黄金时代。全球各个行业、各种规模的企业和机构，都在快速应用机器学习技术进行数字化转型和创新。当下，全球大部分云上机器学习工作负载都在AWS上进行。在首汽约车这样的机器学习项目中，客户提供行业洞察和数据积累，而AWS则是以技术见长的赋能者，双方一起针对特定场景来打造解决方案。
除了Amazon SageMaker，首汽约车还通过Amazon Transcribe人工智能语音服务将行程录音自动转化为文字，从而实现通过场景化的关键词识别分析触发安全预警，结合后台安全监控人员的人工判断，让实时的行程安全监控从可能变成现实。
在应用这一智能语音解决方案时，用户对数据保留全部所有权，可以随时决定数据的存储及访问权，并确保所有访问行为的合规。
这一智能语音解决方案上线后，首汽约车实现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%，并保证智能客诉处理准确率达90%以上，有效改善了司乘体验及满意度、提高企业运营效率，同时，通过智能判责替代人工，还可以有效的降低成本。
AWS大中华区产品部总经理 顾凡
首汽约车正计划将这一智能语音解决方案打造为行业通用解决方案，服务于其它网约车平台、传统出租车企业和货运企业。魏东介绍说，具体的商业模式还在探讨过程中。
未来，首汽约车也将和AWS进一步合作，丰富智能判责场景，如针对网约车服务中可能出现的司乘矛盾、行驶路线问题等，通过语音智能识别后用作判定的依据。
