Nuance首席技术官Vlad Sejnoha
随着汽车行业的不断发展演变，我们不断谈到个性化、情境化、人工智能等话题，Nuance将不断展示在这些领域的创新。相信大家都关注到两篇讨论了具有自我意识的汽车和未来智能汽车手册的微信，Nuance利用在人工智能方面的领先技术，以感知情境化的方式运用各方面的知识，从而打造更加智能的驾驶体验。以下是最新发布的个性化和情境化白皮书，我们将再深入探讨人工智能如何赋予内容域强大的力量。
在与导航系统或应用程序进行交互时，现代汽车的驾驶员常常需要做出复杂的决定。以停车为例。驾驶员的停车请求由自然语言理解（NLU）支持，系统会自主寻找并显示周围所有可用的停车选项。但最终需要驾驶员做出选择。
在一系列可用的停车选项中做出选择并与系统进行交互会大幅增加驾驶员的认知负荷。这不仅会影响驾驶安全。事实上未经筛选的选项列表还会导致决策不当：驾驶员的关键要求，例如价格便宜或室内停车，可能根本不会被考虑进去。
这时候就要用到人工智能（AI）技术。凭借情境化和个性化——两项相关的人工智能技术——驾驶员选择起来将更加容易：
- 个性化意味着系统学习个人用户的特定好恶和偏好，并运用这些知识做出符合驾驶员需求的智能推荐。
- 情境化意味着系统对当前的状况和环境结合一般常识进行考虑，这常常会影响到最终的选择。
通过结合使用，这两种技术能够提供更加相关的结果，帮助驾驶员以更快的速度做出更好的决定，从而大幅改善用户体验，提升驾驶安全性。在下文中，将对个性化和情境化这两个术语进行更加详细的解释。
个性化
给予用户想要的——在他们提出请求之前
凭借个性化，系统能够学习个人用户的特定个性和偏好。Nuance的个性化方法从用户的语音请求入手，因为语音常常包含个人偏好的直接陈述，通过语音能够很好了解到用户的好恶。
Nuance运用了最先进的人工智能技术：在机器学习的基础上，这些语音对话被用来创建用户的好恶模型。通过这种方式，用户在以下方面的偏好将会纳入考虑：
–价格：用户在面对多个选项时是不是通常选择廉价选项？–距离：
- 用户是不是希望找到距离实际目的地比较近的停车选项？
- 用户是不是希望尽量少绕道行驶？
–无障碍设施：用户是否需要无障碍设施？
–安全性：用户是不是经常选择安全选项，例如有人值守的停车场或代客泊车服务？
–支付方式：用户是倾向于现金付款还是信用卡付款？
–评级：用户是不是青睐高质量选项？
–美食：用户喜欢什么类型的食物？
–品牌：用户喜欢什么样的品牌，如快餐店，咖啡店，还是超市？
正如前面提到的那样，通过语音请求能够直接学习到这些偏好。因此，OEM厂商无需进行专门的集成工作。对于用户来说，这意味着以更快的速度做出更好的决定。这能够大幅提升用户满意度和驾驶安全性。
满足亿万驾驶员的需要
（未完待续）
