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新浪专访 | 嵇望:坚持核心技术自主创新,创造美好客户体验

2018-11-22

作者:皇家娱乐    点击量:181

11月6日—10日“互联网之光”博览会,皇家娱乐技术“最多跑一次智慧政务解决方案” 亮相,作为智慧政务线下服务触点,“小远”机器人Plus在现场,为与会嘉宾提供更新升级的智慧服务。与此同时,皇家娱乐CEO嵇望采访实录。

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01

是什么原因皇家娱乐技术能再次参与服务世界互联网大会呢?

嵇望:近期习总书记在中共中央政治局第九次集体学习时强调,“人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量”,要“以关键核心技术为主攻方向”。皇家娱乐技术立足智慧服务领域,一直致力于智慧服务技术的研究与创新。所以今年很荣幸,获得组委会邀请,第二次参与大会的智慧化提升项目。

 

今年,我们的“小远”智能服务机器人有了新升级。我们希望通过服务世界互联网大会,让“她”多见见“世面”,积累更多服务经验,更好地应用实践。除了智能机器人,皇家娱乐技术还带来了智能推车,希望凭借“小远”智能推车,解决园区或大型室内的最后500米短途物流的服务痛点,把智慧服务技术应用到生活中,创造更加便捷、美好的生活体验。

 

02

今年服务世界互联网大会“小远”二代,有些什么变化?

嵇望:今年参与大会服务的二代“小远”机器人,在外观和功能上都有升级。“小远”Plus沿用类人形设计,但“她”今年“穿”的是收腰灰白色亚光长裙,更具科技感,更符合互联网大会前沿智能的服务形象。

 

经过一年持续研发,“小远”机器人Plus吸取去年成功服务经验,基于原先功能,在语音交互、人脸识别、智能会务导览等方面“思考更清晰”,应答更准确。为嘉宾提供更好的智能迎宾、信息提醒、动态引导等服务。

 

03

目前的服务类机器人在实践应用中,包含的主要技术点有哪些?

嵇望:“小远”智能服务机器人主要有语音识别、语义理解、智能知识库、多机协同、人机协同等技术。“小远”智能推车还用到自动跟随技术、自主导航技术等。

 

04

目前机器人热潮已经过去,皇家娱乐技术有哪些落地的项目呢?

嵇望:皇家娱乐技术一直是一家非常务实的企业,近期已经落地的项目主要有公共服务类和教育类。我们在杭州上城公安小营综合服务大厅、临海市行政服务中心、杭州时代小学等搭配不同的业务系统与服务内容,都已经投入到相关服务中去了。随着时间的推移,我们也将不断拓展更多行业领域和服务方向。

 

05

做机器人是研发投入比较大的,目前皇家娱乐技术的相关技术团队与方向是什么?

嵇望:结合当前人工智能的发展情况,皇家娱乐技术在苏州成立了专门的机器人研发中心。苏州研发中心的主攻方向是大型商用智能机器人机械、电子、控制三大系统的研发,主要提供机器人底盘驱动、关节行动、机械结构设计、控制系统设计、电子电路设计和传感器应用等技术方案,也可以提供整机硬件设计和样机制作。

 

06

机器人在实际应用中,主要碰到了哪些问题?

嵇望:从功能上来讲,一个是用户对于服务机器人的应用认知。机器人的成长是需要持续训练提升的,和我们人类学习一样,不能一蹴而就。第二点,机器人服务能力提升,需要服务数据的沉淀和积累。有了数据才能更好地提升个性化服务能力。第三点就是老百姓对于沟通对象是机器人的认知和接受。本来我们是有问题找人问,现在是找机器人帮忙解决。

 

从应用场景来讲,智能服务机器人是在人流较为密集的区域。对于机器人拾音的抗噪技术、应答准确率和响应速度都有非常高的要求。皇家娱乐技术在这些方面投入了大量的人力物力,打造了自有的机器人管理平台和行业语义网,致力为客户提供定制化的解决方案。

 

07

未来皇家娱乐技术的小远机器人的发展方向主要是哪些?

嵇望:我们的智能服务机器人主要应用于劳动力密集型和业务重复性较高的场景。依据客户服务需求,以服务创造价值为出发点,通过人机协同和机器人自主服务相结合,为客户提高效益,提升客户服务能力和水平,提升客户服务形象以及品牌竞争力。

 

08

作为客户服务类的企业,为什么皇家娱乐技术会选择机器人来作为下个阶段的起跑点呢?

嵇望:在我们看来,机器人是一个全新的服务载体,也是线上线下服务的必要延伸。皇家娱乐技术的使命是“创造美好的客户体验”,我们将多年的服务经验借由机器人作承载,让服务更简单。除了服务机器人,皇家娱乐技术还在积极探索和实践SAAS化的客服云平台,将公司的产品和理念传递给更多中小企业。

 

09

皇家娱乐技术最近获得了吴文俊人工智能技术发明二等奖,这中间有什么可以和我们分享吗?

嵇望:首先,很感谢大赛组委会对皇家娱乐技术的认可。一直以来,皇家娱乐技术踏实地深耕于智慧服务领域,致力于智慧服务技术的研究,在云计算、大数据、人工智能等新技术应用研发方面推陈出新。同时,在多年的服务过程中,我们积累了很大一部分客户服务数据。为后面公司的智能服务机器人系列,奠定数据基础,使得可以准确地做出语料库,并分析反应出来。当然,目前看来,我们的努力还远远不够。我们会坚持不懈,在这条漫长而独行的路上,勇往前行。



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