吳大軍

摘要：近年來，多用途充電設(shè)施投資建設(shè)快速穩(wěn)步增長，充電設(shè)施和充電服務(wù)對很多新能源車主來說是新事物，存在大量的業(yè)務(wù)咨詢和操作咨詢需求。目前，大多數(shù)充電站是無人值守充電站，車主用戶在現(xiàn)場遇到充電相關(guān)問題時，主要通過拔打客服電話獲取咨詢輔助，其中的技術(shù)問題需由客服人員派單給技術(shù)支持人員來解答，這就導(dǎo)致在現(xiàn)有的服務(wù)方式下，用戶等待時間長、客服及運(yùn)維工作量比較大且效率較低。本文以此為出發(fā)點(diǎn)，對智能問答的充電站智能交互終端進(jìn)行研究，以推動充電服務(wù)知識體系構(gòu)建，充電智能問答交互服務(wù)應(yīng)用構(gòu)建，以及加快智能交互終端研制及試點(diǎn)應(yīng)用。

Abstract： In recent years， investment and construction of multi-purpose charging facilities has grown rapidly and steadily. Charging facilities and charging services are new to many new energy vehicle owners， and there is a large demand for business consulting and operation consulting. At present， most charging stations are unattended charging stations. When car owners encounter charging-related problems at the scene， they mainly get help by calling customer service telephones. The technical problems need to be dispatched by customer service staff to technical support staff to answer. This leads to the long service waiting time， large customer service and operation and maintenance workload and low efficiency in the existing service methods. This paper uses this as a starting point to study the intelligent interactive terminal of charging station for intelligent question answering， to promote the construction of charging service knowledge system， the construction of charging intelligent question answering interactive service application， and to accelerate the development and pilot application of intelligent interactive terminal.

關(guān)鍵詞：智能問答;充電站;智能交互終端

0? 引言

科學(xué)技術(shù)的發(fā)展為傳統(tǒng)充電站的智能化升級提供了技術(shù)支持，基于傳統(tǒng)充電站服務(wù)效率低、成本高等特點(diǎn)，通過語音交互、自然語言處理、智能問答和虛擬人等技術(shù)，可以構(gòu)建充電智能問答泛在電力物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)。開發(fā)充電站現(xiàn)場安裝泛在電力物聯(lián)網(wǎng)終端，用AI技術(shù)替代人工客服，可以解決用戶在現(xiàn)場享受充電服務(wù)體驗(yàn)時遇到的常規(guī)問題;同時，基于智能虛擬人技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)用戶特征感知和識別，實(shí)現(xiàn)真正意義上的無人值守和智能化服務(wù)。

1? 智能問答技術(shù)發(fā)展概述

智能問答系統(tǒng)已經(jīng)有70多年的發(fā)展歷史。早期的智能問答系統(tǒng)大多針對特定的領(lǐng)域而設(shè)計，并且數(shù)據(jù)量也很有限，不容易進(jìn)行擴(kuò)展，例如：Baseball和 Lunar，這些誕生在20世紀(jì)五六十年代的智能問答系統(tǒng)通常只接受特定形式的自然語言問句，而且可以供智能問答系統(tǒng)進(jìn)行訓(xùn)練的數(shù)據(jù)也很少，所以無法進(jìn)行基于大數(shù)據(jù)的開放領(lǐng)域的問答從而未被廣泛使用。在20世紀(jì)九十年代末期，由于互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，大量可供訓(xùn)練的問答對在網(wǎng)上可以被搜集和找到，在此階段，人們主要利用信息檢索或淺層語義理解技術(shù)去從大量候選集中尋找答案，從而構(gòu)建智能問答系統(tǒng)，故檢索式問答技術(shù)取得了巨大發(fā)展。一直以來阻礙智能問答系統(tǒng)向前發(fā)展的兩個最主要因素是缺乏高質(zhì)量的數(shù)據(jù)和強(qiáng)大的自然語言處理技術(shù)。然而伴隨基于用戶協(xié)同生成內(nèi)容的維基百科、百度百科等計算機(jī)應(yīng)用以及統(tǒng)計機(jī)器學(xué)習(xí)方法的發(fā)展，以上兩個問題得以有效解決，致使智能問答系統(tǒng)取得到廣泛應(yīng)用，標(biāo)志著智能問答技術(shù)正在走向成熟。

2? 智能問答充電站智能交互終端研究意義

通過對充電服務(wù)問題進(jìn)行分析可以發(fā)現(xiàn)，用戶經(jīng)常遇到的問題很多都是業(yè)務(wù)咨詢、操作咨詢等一般性問題，這些問題大部分可以通過基于AI技術(shù)的智能問答系統(tǒng)來處理，從而對客戶服務(wù)起到分流作用，緩解客服和運(yùn)維團(tuán)隊(duì)工作壓力?，F(xiàn)階段投建的充電站大部分為無人值守站點(diǎn)，當(dāng)前的信息系統(tǒng)目前暫未實(shí)現(xiàn)對用戶特征的深度分析，借助大數(shù)據(jù)技術(shù)和智能虛擬人技術(shù)，可以感知用戶的性別、年齡等基本身份信息，進(jìn)而進(jìn)行用戶畫像，以在智能交互終端上為不同類型用戶提供問題處理、定向促銷、廣告分發(fā)等精準(zhǔn)營銷和信息推送服務(wù)，創(chuàng)造更多附加價值。

3? 智能問答充電站智能交互終端技術(shù)分析

3.1 基于信息檢索的方法? 從字面意思就可以看出，它具備傳統(tǒng)信息檢索技術(shù)特點(diǎn)，可以通過分詞、命名實(shí)體識別等算法來解讀問句，從而得出中間關(guān)鍵詞集合，進(jìn)一步得到實(shí)體，然后再從資源庫里進(jìn)行有效檢索。這種方法的劣勢在于只要與之相關(guān)的答案，即使包含一個詞甚至一個字都被囊括進(jìn)檢索范圍，查詢效率會比較低。

3.2 基于語義分析的方法? 仿照自然人之間的交互方式，對問題依據(jù)NLP語義理解模型亦或者是特定語言規(guī)則來進(jìn)行解讀，進(jìn)而形成一個語義表達(dá)式，然后再據(jù)此來準(zhǔn)確地描述意圖，接下來再將其快速地轉(zhuǎn)換成數(shù)據(jù)庫或者是其他查詢語言。應(yīng)用比較普遍的方式是運(yùn)用組合范疇語法（CCG），即其中最關(guān)鍵的在于詞匯，可以運(yùn)用自然語言處理去做映射得到詞匯，進(jìn)而使用語法規(guī)則將詞匯進(jìn)行語義上的組合，從而得出語義表達(dá)式。有鑒于此，可以看出，這一方法適用面比較窄小，難以將其運(yùn)用于很多場景。

3.3 基于深度學(xué)習(xí)的方法? 近些年來，深度學(xué)習(xí)，特別是Alpha Go出現(xiàn)后，又掀起了新一輪熱潮。近幾年波及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并在NLP領(lǐng)域得到了比較好的應(yīng)用成果。它主要用來做語言的表示，這樣就可以做到將語言表示擴(kuò)展到問答里面，就是前面的每一個關(guān)鍵任務(wù)，比如在做語言的語義解析的時候，在做問題和答案的匹配、生成的時候，都可以用得到。簡單來說，就是對用戶的輸入進(jìn)行解析，對答案檢索查詢環(huán)節(jié)進(jìn)行優(yōu)化，這是目前運(yùn)用得較多的一種方法。另一種使用方式，是運(yùn)用深度學(xué)習(xí)去做端到端的自動問答，將問題和答案均使用復(fù)雜的特征向量進(jìn)行描述，然后用深度學(xué)習(xí)來計算問題和答案之間的相似度，最終給出答案。要實(shí)現(xiàn)端到端的自動問答，有一個前提就是需要有大規(guī)模的語料。

4? 智能問答充電站智能交互終端技術(shù)體系建設(shè)

為提升新能源車主用戶現(xiàn)場充電服務(wù)體驗(yàn)、提高充電服務(wù)客服響應(yīng)效率、降低人工客服工作量，智能問答充電站智能交互終端采用語音交互、自然語言處理、智能問答、虛擬人等技術(shù)，相關(guān)技術(shù)體系主要包括充電服務(wù)知識體系、充電智能問答交互服務(wù)應(yīng)用體系等。

4.1 充電服務(wù)知識體系構(gòu)建? ①知識批量導(dǎo)入。收集充電服務(wù)業(yè)務(wù)信息，將信息轉(zhuǎn)化為知識條目，并整理到導(dǎo)入模板并批量導(dǎo)入。該技術(shù)手段摒棄了傳統(tǒng)語法模型，采用自然語言方式添加知識，以批量導(dǎo)入方式減少知識詞條錄入的工作量。②常見問題引導(dǎo)。根據(jù)自身需要，配置常見問題引導(dǎo)，在用戶咨詢時直接給出相應(yīng)的問題引導(dǎo)，這樣用戶通過自主點(diǎn)擊即可以獲取想要的答案。③相似問題關(guān)聯(lián)。針對用戶提出的問題，智能交互終端不僅會將問題答案回復(fù)給用戶，同時會為訪客推送該問題的關(guān)聯(lián)問題，方便引導(dǎo)用戶通過多輪交互最終得到答案，解決遇到的問題。④未知問題智能學(xué)習(xí)。將無法命中答案的問法定義為未知問題，可以自行配置是否將未知問題添加到新問題或者忽略。⑤深度學(xué)習(xí)與智能優(yōu)化。應(yīng)用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，智能交互終端自主學(xué)習(xí)用戶問題、自動判斷重復(fù)性問題，并進(jìn)行知識體系自動更新維護(hù)。另外，可以設(shè)置智能交互終端在特定時間對知識體系自動優(yōu)化，對長時間未學(xué)習(xí)的問題進(jìn)行自動學(xué)習(xí)。⑥復(fù)雜協(xié)同服務(wù)應(yīng)對。為了應(yīng)對復(fù)雜服務(wù)模式，可以為不同業(yè)務(wù)、不同渠道的用戶配置不同的智能交互終端，每個智能交互終端有自己獨(dú)立的知識體系，并且會話自動應(yīng)答。通過為不同業(yè)務(wù)領(lǐng)域分配不同智能交互終端，能夠有效解決易混淆問題的回復(fù)，進(jìn)而為用戶提供針對性服務(wù)。⑦公共及專屬知識體系。以解決問題為導(dǎo)向，將知識分為公共、專屬形式來進(jìn)行知識管理：不同知識體系共享，降低知識體系維護(hù)成本;專屬知識體系隔離，為用戶提供針對性服務(wù);多知識體系互通，知識遷移更簡單。

4.2 充電智能問答交互服務(wù)應(yīng)用體系構(gòu)建? ①7×24小時在線。智能交互終端永不離線，用戶可以隨時享受智能咨詢服務(wù)，支撐多點(diǎn)服務(wù)并發(fā)，保證用戶對話速度。②寒暄交互。智能交互終端內(nèi)置豐富的寒暄詞庫，讓智能交互終端充滿感情色彩，快速拉近用戶距離，提升服務(wù)質(zhì)量。③用戶意圖快速預(yù)判?；谟脩舢嬒?、行業(yè)知識構(gòu)建以及精準(zhǔn)的語義分析，讓機(jī)器人迅速了解用戶并準(zhǔn)確理解用戶意圖，為后續(xù)的會話交互提供支撐。

4.3 聊天記錄同步? 用戶建立新的會話后，可以看到用戶曾經(jīng)的聊天記錄，從而幫助用戶更好地定位問題，減少信息斷層。

4.4 用戶信息全面獲取? 全面抓取分析用戶的行為數(shù)據(jù)（會話記錄、賬號信息等），讓智能交互終端第一時間了解用戶。

5? 智能問答充電站智能交互終端的可靠性、安全性與可維護(hù)性分析

5.1 性能與可靠性? 系統(tǒng)支持并發(fā)操作用戶數(shù)量為100。終端用戶交互式訪問系統(tǒng)的登陸界面的響應(yīng)時間目標(biāo)小于等于0.6秒。終端用戶事務(wù)處理的響應(yīng)時間目標(biāo)是小于等于4秒。

5.2 安全性? 對服務(wù)器上所有用戶行為都要進(jìn)行安全審計，并將系統(tǒng)內(nèi)重要的安全相關(guān)事件記錄下來，如重要用戶行為、系統(tǒng)資源的異常使用以及重要系統(tǒng)命令的使用等。詳細(xì)記錄安全事件，包括時間、類型、主體、客體、結(jié)果等內(nèi)容。詳加分析安全審計記錄，并提供特定事件實(shí)時告警服務(wù)。

5.3 可維護(hù)性? 完善面向服務(wù)的軟件架構(gòu)（SOA），引入XML等主流標(biāo)準(zhǔn)與規(guī)范，支持B/S架構(gòu)和移動端訪問架構(gòu)。支持各種主流服務(wù)器、操作系統(tǒng)以及數(shù)據(jù)庫，實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)存儲。具有較好的靈活性、開放性、擴(kuò)展性以及靈活的配置能力，可以對公司組織架構(gòu)、業(yè)務(wù)變化做出快速反映。

6? 智能問答充電站智能交互終端技術(shù)難點(diǎn)

6.1 智能問答技術(shù)? 作為本項(xiàng)目需要解決的核心問題，智能回答需要攻克的主要技術(shù)難題在于如何快速并準(zhǔn)確地解決用戶提出的問題，除此之外，還在于系統(tǒng)智能化程度，換句話說，就是它如何能夠準(zhǔn)確分析出用戶查詢語句所要達(dá)到的目的，并在用戶輸入查詢語句存在錯誤時也能及時給予準(zhǔn)確地解讀，最終幫助用戶完成查詢。

6.2 虛擬人技術(shù)? 虛擬人是實(shí)現(xiàn)智能問答的輸入和輸出。當(dāng)用戶提出咨詢問題時，虛擬人采集語音并轉(zhuǎn)化為文本，并通過攝像頭感知用戶特征，實(shí)現(xiàn)情感計算，支撐虛擬人交互過程中的動作和表情動畫合成。同時基于智能問答的問題答案，虛擬人需要配合問答語義，實(shí)現(xiàn)虛擬客戶擬人化交互。因此，虛擬人的視覺感知、情感表達(dá)、擬人化執(zhí)行，是本項(xiàng)目的另一個關(guān)鍵和難點(diǎn)。

7? 總結(jié)

綜上所述，智能問答充電站的推廣應(yīng)用是未來智能城市建設(shè)的必然趨勢，基于傳統(tǒng)人工問答服務(wù)中存在的各種問題，通過完善智能問答充電站智能交互終端技術(shù)體系，結(jié)合大數(shù)據(jù)、人工智能、虛擬現(xiàn)實(shí)等技術(shù)的應(yīng)用，可以實(shí)現(xiàn)真正意義上的智能服務(wù)，提高充電站問答服務(wù)效率與用戶使用體驗(yàn)，有效降低充電站運(yùn)營成本。

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