政务智能体业务挑战
城市运行状态复杂多变,精细化感知难度高 城市事件来源渠道多样,通过人工处理的方式效率低下,缺少精细化的自动感知和多模态分析能力,难以实现对城市运行状态的全域感知和快速联动 城市信息分布广泛,亟需进行统一的知识汇聚 各级委办单位之间存在着海量的知识和信息,传统烟囱化的ICT建设难以建立有效的知识汇聚体系,导致政务知识在跨委办单位协同中的价值和效用无法充分发挥 城市服务流程繁杂,亟需智能化手段改进效率 城市服务事项繁琐,复杂的办理和审批流程给人工处置带来极大挑战,需通过统一入口智能引导和业务流程 自动化 变革提升服务的质量和体验 城市场景定制化要求高,能力难以适配和演进 不同委办单位间的业务场景存在显著差异,对于AI能力的定制化和跨场景适配有较高要求,需要相关能力能够根据场景变化快速 迁移 适配并且持续演进
实时语音识别功能特性
文本时间戳 为音频转换结果生成特定的时间戳,从而通过搜索文本即可快速找到对应的原始音频片段 智能断句 通过提取上下文相关语义特征,并结合语音特征,智能划分断句及添加标点符号,提升输出文本的可阅读性 中英文混合识别 支持在中文句子识别中可夹带英文字母、数字等,从而实现中、英文以及数字的混合识别 语言支持 支持中文普通话,含带方言口音的普通话识别 即时输出识别结果 连续识别语音流内容,即时输出结果,并可根据上下文语言模型自动校正 自动静音检测 对输入语音流进行静音检测,识别效率和准确率更高
内容审核-视频视频内容审核
视频 内容审核 为各类视频平台提供视频中涉黄、涉恐、涉暴内容自动审核,有效遏制风险与释放审核人力,提升效率 优势 多模态审核 支持同时对视频字幕、声音与画面多维度智能核查 准确率高 采用深度卷积神经网络与海量训练数据,模型识别准确率高 识别速度快 实时对视频进行审核,快速识别视频违规项 建议搭配使用: 对象存储服务 OBS
视频指纹视频查重
视频查重 建立独立的 视频指纹 库,将查询视频与该库中的视频指纹进行快速比对,实时召回重复视频或重复片段。防止媒资库中内容重复存储,提高媒资存储效率。减少内容分发和个性化推荐结果中相同或相似视频过多出现现象,提升用户体验 优势 准确率高 基于视频指纹技术,准确识别视频相似度 支持大规模指纹库 优化向量检索,支持大规模指纹库快速比对 场景广泛 支持媒资视频、金融/教育/综艺等领域视频、短视频等多种视频类型 建议搭配使用: 对象存储 服务 OBS
交通智能体方案架构
交通智能体 方案架构 通过采集、融合多源数据,构建完整的业务平台,提供从“感知-认知-诊断-优化-评价”的端到端产品能力,形成全息呈现、AI控制、丰富仿真等多维特性,同时满足多种客户建设诉求 架构优势 数十种数据融合 支持电警、卡口、雷达、信号机等设备数据,地图、浮动车、导航、天气等互联网数据,停车场、公交等数据,可扩展支持运营商OD等数据,多源数据通过行业底座融合计算形成目标主题数据 灵活部署架构 根据客户条件、建设目标、实施阶段等差异,提供单云、混合云和云边协同的灵活部署能力 完整的交通治理 解决方案 提供从数据接入、数据处理、数据应用、算法训练/推理、大屏展示、仿真等完整的解决方案实施能力,将客户对复杂系统的部署和使用门槛降到最低 架构开放,生态伙伴灵活接入 支持路网侧各类伙伴数据接入,提供数据底座标准开放接口、开放算法仓等多层次、多类别的生态开放能力,满足不同客户本地差异化诉求、现有组网利旧、存量合作伙伴能力互补等,并提供业务应用层灵活扩展能力
智能语音助手产品优势
量身定制 满足企业客户特定业务需求,量身定做智能 对话机器人 前沿技术 使用业界领先的自然语言算法,理解大量领域知识数据,并自动生成相关对话或文本 专家团队 拥有众多有经验的人工智能算法专家和架构师,通过算法和工程解决问题的能力突出 语音交互 打通语音交互能力,一个接口搞定 语音识别 和对话能力 敏捷构建 敏捷构建 知识图谱 ,首先实现最小功能集使用场景,再不断更新迭代 图形化界面 提供图形化界面,实现知识图谱可视化,让用户可查询,可编辑,易理解
智能话务机器人产品优势
算法领先 使用领先的自然语言算法,精准理解用户意图,抽取槽位关键信息,让对话更智能 稳定可靠 能够处理语义的不确定性,用户也可自助添加语料适配更多死角场景 简单易用 提供简单易用的操作界面和API接口,不需要下载SDK或购买服务器,支持跨平台调用 自助服务 用户可以通过 对话机器人服务 提供的界面,添加多个意图,定义多个槽位,添加更多语料,并一键重新训练和部署对话机器人 完善的对话管理 对话机器人引擎具备完善的对话管理能力,支持多轮对话,跟踪状态,策略选择,并支持对话生成 快速调试 提供快速调试功能,在添加语料或重新训练模型之后,可以方便地重新验证更改效果
视频标签视频搜索
视频搜索 基于对视频的场景分类、人物识别、语音识别、 文字识别 等分析,形成层次化的分类标签,支撑准确高效的视频搜索,提升搜索体验 优势 多维度识别 综合图像、语音、文字、人脸等信息,标签识别更加准确 识别准确 采用标签排序学习算法与卷积神经网络算法,标签识别准确度高 标签可定制 只需提供少量视频与对应标签,便可以按需定制标签类别、层次体系 建议搭配使用:对象存储服务 OBS
交通智能体解决方案场景
区域信控优化 通过掌握城市交通历史通行规律,并实时感知机动车、非机动车、行人交通情况,采用AI 图引擎 技术、路口自适应训练算法、干线协调算法、场景化子区优化策略算法等,实现点-线-面信号配时优化,提升交通效率,保障通行 区域联动优化:从单路口信号灯控制、干线协调优化,到区域内多个相邻路口协同优化,覆盖点-线-面,实现区域内通行能力全局最优 精细化时段划分:基于早晚高峰和平峰期不同时间段交通特点划分时段,提供差异化信号配时,7*24小时全天候运行 智能实时信控:AI智能实时信控,分钟级自动优化和下发信号配时方案,全面兼容主流交通信号控制系统 配时持续优化:提供仿真平台,不断训练-优化-仿真,持续迭代优化配时拥堵诊断分析 基于多源数据融合,构建出长期的完整的道路健康档案,通过指标、时间特征、控制信息和人、车、非机动车的出行路线,从时间、空间和时空配给等多种维度量化分析诊断出拥堵成因 降本增效:AI辅助人工发现道路拥堵成因,降低现场人工勘测工作量,提升治堵效率 科学诊断:全息数据+AI算法+行业专家经验,给出科学全面的定量诊断,不再单一依赖人工经验交通事件检测 基于人工智能的交通事件检测,可以自动识别交通异常事件,引导交通出行,缓解突发性拥堵 信控联动,快速闭环:对诊断出的交通异常事件,触发信号灯AI自动优化以疏导交通,并实时告警 实时检测,秒级上报:基于视频实时检测交通异常事件,秒级上报告警,更快解决突发拥堵交通态势研判 基于对多源数据的融合分析和深度挖掘, 数字化 还原全网交通道路实际状况,并识别常发拥堵路口、路段和干线。同时基于交通历史规律,结合天气、假日情况,精确预测交通未来状况,支撑出行信息诱导发布 路况实时查看:实时掌握全市宏观交通状态,中观区域路况,微观洞察交通瓶颈路口 拥堵路口排名:快速识别常发交通拥堵路口、路段和干线 交通流量预测:以事实数据说话,提供短时、明日及未来一周的流量预测,辅助缓堵治理交通组织优化 结合城市路网通行规律,工作日、非工作日、早晚高峰和平峰期不同时段的交通通行规律,给出道路组织优化措施建议 在线科学优化建议:通过AI信号优化辅助,提供可变车道、潮汐车道、相位优化等优化建议 线下优化手段多样:截流控制、速度控制、车道分配、右转渠化、掉头前移等
交通智能体业务挑战
数据未有效融合,精度差 交管、交委、互联网多源数据各自孤岛,无法有效融合。交通数据缺乏精准感知,无法支撑实时自动预警和精细化分析诊断 问题识别诊断靠人工,效率低 问题识别依赖大量人工投入,发现不及时,分析不彻底。问题解决依赖专家经验,无法规模复制和扩展 全局优化弱,应急处理慢 缺乏区域协同、时空结合的全局交通优化能力。依赖人工操作,缺乏自动化智能化实时应急处理和协调能力 前端路口缺乏实时处理业务能力 前端路口缺乏数据智能分析和突发状况实时处理业务能力。依赖全量数据网络回传,数据中心集中式处理,无法应对高时效性的场景需求
一句话识别产品特性
效果出众 使用深度学习技术,语音识别准确率高,在业界具有一定的技术优势 稳定可靠 成功应用于各类场景,基于华为等企业客户的长期实践,经受过复杂场景考验 简单易用 提供RESTful规范API接口,并提供服务SDK,方便客户使用与集成;帮助客户减少人力成本,节省业务支出 语音识别 实时将语音转换成文字,一次性上传整个音频,能快速返回识别结果。 语言支持 支持中文普通话、带方言口音的普通话以及方言,方言当前支持四川话、粤语和上海话识别。 多语音格式支持 支持11种输入语音格式,包含ulaw、alaw、pcm、mpx、wav等
智能对话质检产品满足各类企业客服场景需求
离线质检 为呼叫中心提供全面,可靠的质检服务。结合语音识别和 自然语言处理 技术,对海量录音数据进行批量的智能化分析 优势 全量自动分析 全量自动分析所有客服对话,无需人工抽查;并可以结合语音识别,对海量录音数据进行智能化分析 “客户第一”设计理念 基于“客户满意度第一“的设计理念,鉴别客户满意度,识别客户投诉,挖掘高价值客户反馈,提升质检效率坐席实时质检 在坐席和客户通话过程中,提供实时质检功能,辅助坐席判断客户情绪,提醒坐席注意礼仪和用词等 优势 第一时间发现问题 迅速发现坐席人员的服务和客户期望之间的差距,并及时提醒坐席人员 和现有系统无缝对接 提供全面丰富的API接口,可以和现有客服坐席的工作界面做无缝集成用户需求挖掘 基于坐席和客户的对话,定位不同类型客户的近期需求热点,为企业分析客户舆情,为商业决策提供数据支撑。 优势 自定义客户画像 通过配置对应规则,可以区分不同类型客户,定位其需求点。 多属性舆情分析 对客户需求进行多维度的分析,让用户需求挖掘更全面。
智能对话质检产品核心优势
全量质检 全量自动分析所有客服对话,解放人力,有效避免人工抽检可能带来的漏检、错检和盲检 灵活接入 支持灵活对接各类呼叫中心,可自动化、周期性的执行质检任务 智能规则配置 提供各类语音语义质检规则,包括上下文语义分析、语速监测、客户情绪分析等多种规则 高准确率 基于呼叫中心场景,定制优化了智能质检语音语义模型,准确率更高 客户画像 基于质检内容,用户可自定义客户画像,精准挖掘业务舆情,为企业决策提供数据支撑 质检统计报告 提供多维度的质检统计报告,及时识别用户投诉,提升问题发现能力,挖掘高价值信息
数据治理中心业务挑战
数据治理 的挑战 缺乏企业数据体系标准和数据规范定义的方法论,数据语言不统一 ; 缺乏面向普通业务人员的高效、准确的数据搜索工具,数据找不到; 缺乏技术元数据与业务元数据的关联,数据读不懂; 缺乏数据的质量管控和评估手段,数据不可信。 数据运营的挑战 数据运营效率低,业务环境的快速变化带来大量多样化的数据分析报表需求,因为缺乏高效的数据运营工具平台,数据开发周期长、效率低,不能满足业务运营决策人员的诉求。 数据运营成本高,数据未服务化,导致数据拷贝多、数据口径不一致,同时数据重复开发,造成资源浪费 数据创新的挑战 企业内部存在大量数据孤岛,导致数据不共享、不流通,无法实现跨领域的数据分析与数据创新。 数据的应用还停留在数据分析报表阶段,缺乏基于数据反哺业务推动业务创新的解决方案。
云搜索服务功能描述
兼容Elasticsearch原生接口 兼容 开源 Elasticsearch软件原生接口,完美支持Beats、Kibana等周边生态 接入多种数据源 无缝对接Ftp / Obs / Hbase / Kafka等多种数据源,仅需简单配置,无需编程 一键化操作 一键申请集群、一键扩容、一键重启,从小规模测试到大规模上线,所有主要操作都是一键可达 灵活词库管理 支持自定义词库与拼音分词,支持词库热更新,无需重启,配置即生效 自定义快照策略 支持用户触发以及定时触发的快照备份能力,支持恢复到本集群以及其他集群的能力,随时恢复误删数据或者迁移数据到新的搜索集群
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