随着人口聚集、城市化发展，铁路、机场、地铁等公共交通设施的负荷量也快速增加，尤其在节假日等出行高峰期，往往会出现排队拥堵的情况。以春运为例，仅全国铁路发送旅客就从2016年的3.25亿人次增长到2020年的4.13亿人次，五年间增长近1亿人次。人头攒动的车站背后，是公共交通承受的巨大吞吐压力。
在人流密集、流量巨大的公共出行场景中，如何保障乘客出行效率，缓解工作人员压力，一直是相关机构重视的问题。联网购票、身份证验票等自助服务缓解了一部分压力，如今，随着公共交通智能助手的出现，自助服务获得了进一步智能化升级。
智能助手补足人工服务，改善自助出行体验
智慧交通的概念由来已久，以往人们总关注如何基于大数据进行高效率的交通调度。事实上，为用户提供高效引导与帮助，一样是提升运转效率和用户体验的重要手段。
以铁路交通为例，很多乘客在出差或旅游到陌生城市时，常有问询需求：或是想找母婴室、洗手间等公共设施，或是想了解时刻表和站点信息，或是想知道如何进行行李托运或中转。此时乘客要么横穿整个候车大厅寻找问询台，要么去售票窗口排长队等候，不仅乘客体验不佳，工作人员也长期承受着高强度的工作压力。
自助售票机的出现分流了一部分工作，但仍然只能完成机械性工作，不足以为乘客提供智能化的引导服务，遇上相对复杂的问题，乘客依然只能寻求工作人员帮助。基于STA和NLP技术的智能助手，让无需人工值守的“智能化自助服务”真正成为可能。
NLP(Natural Language Processing)让智能助手具备语音交互功能，用户只需要用语言描述问题，智能助手就能理解并从资料库或网络中检索出对应建议。
STA(Speech-to-Animation)则是智能图形技术的一种。该技术由相芯科技自主研发，将 学习神经网络和计算机图形学结合，让计算机能够理解语音的内容并精细驱动虚拟形象的口唇动作、面部表情、肢体姿态，从而赋予智能助手亲切真实的虚拟形象，在互动时增强乘客信任感，也能更好进行引导与服务。
由此，结合了两种技术的智能助手成为了人工窗口的重要补充。乘客可以在其引导下从容购票，也可以查询站务信息或者站内设施，高度智能化和即时语音交互让智能助手可以从容解决大部分问题。
很多乘客都有过这样令人抓狂的体验：在人工窗口排队购票，前面有人因为对目的地缺乏了解与计划，和工作人员掰扯许久。旁边的队尾已经排到了队首，自己这队却迟迟未动，相比之下格外让人心焦。
智能助手的存在正好解决了这类问题，用高度智能化的自助服务来替代人工服务，既把人工窗口留给真正有特殊需要的乘客，“占用”智能助手的乘客也不用担心受到他人指摘。车站里仍然人流密集，但智能助手的出现如同缓冲剂，在乘客体验上抚平了庞大系统运转的毛躁感。在复杂的公共交通系统中，哪怕只是在单一环节上提升效率，最终为整个系统带来的价值提升也难以估量。
智慧交通再升级，推“智能自助”常态化
未来，人口向中心城市聚集正成为大趋势。目前全国已经有17个城市城区人口超过300万大关，其中广州的城区常住人口更高达1315.42万人。
为服务迅速增加的城区常住人口，像“机场+火车站+地铁”这样的超大型综合交通枢纽也会越来越多，内部庞大，结构复杂，能够灵活分布、24小时提供引导服务的智能助手也将成为更多乘客的“指路明灯”。
在公共交通中，智能助手除了提升用户体验，减轻工作人员压力，还在特殊时期具备特殊价值。随着疫情防控常态化，旨在减少人员聚集、减少人工介入的无人值守自助服务场景会越来越多，甚至成为生活中的常态。在车站这类人员密集场所，促使乘客改变窗口排队和问询台集聚的行为模式尤其重要。
基于STA和NLP技术的智能助手，具备可视化虚拟形象和即时语音交互，能够为用户提供堪比真人服务的智能引导，减少人工介入的同时，也降低了自助服务的应用门槛，让智能自助服务逐渐常态化，从而减少人群聚集拥堵的发生。
就这个角度而言，智能助手的应用场景远不止是铁路、机场等交通设施，在图书馆、博物馆、政务大厅等公共场所，智能助手也有极大应用空间。事实上，相芯科技也确实基于STA技术，为多个不同行业定制了智能助手解决方案，让“智能化自助服务”从概念变为现实。
STA是相芯科技(FaceUnity)自主研发的技术。这是一家专注于智能图形技术的创新与应用的科创企业，致力于将好莱坞电影级的特效技术在消费级应用中的普及。
相芯科技的研发团队由业内重量级科学家领衔，在3D图形、计算机视觉、VR/AR领域拥有20余年研发经验，技术成果广泛应用于短视频、直播、社交、游戏、智能家居、教育、广告营销、新零售、医疗、公共服务等大量领域。
随着时代进步与技术发展，人们在出行中考虑的重点，已经不再是如何抵达，而是如何在保证高效率和优质体验的同时抵达。基于大数据的行车调度是智慧交通的重要部分，但用户乘车前的体验也同样重要，越灵活、智能的自助化服务，越能为乘客带来优质体验，这就是智能助手存在的价值与意义。
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