機器人開門送快遞?來源:經濟日報“雙11”剛過，消費者又開啟了期待快遞上門的幸福心情今年有點特别——如果你的快遞由圓通、中通、申通、天天、韻達這5家派送，收件前你可能會接到一個詢問快遞如何簽收的電話，而打這通電話的“小姐姐”，其實是個機器人——她就是菜鳥開發的語音助手，今天小編就來說說關于機器人開門送快遞?下面更多詳細答案一起來看看吧!

機器人開門送快遞

來源:經濟日報

“雙11”剛過，消費者又開啟了期待快遞上門的幸福心情。今年有點特别——如果你的快遞由圓通、中通、申通、天天、韻達這5家派送，收件前你可能會接到一個詢問快遞如何簽收的電話，而打這通電話的“小姐姐”，其實是個機器人——她就是菜鳥開發的語音助手

目前，菜鳥人工智能語音助手已正式投入使用，它可以幫助快遞員在派件過程中自動與消費者通話，還聽得懂消費者的語言甚至方言，能夠識别消費者選擇的包裹送達地點，并将結果實時反饋到快遞員手機端。

這個語音助手會問“喂，還在嗎”，還能查詢另一個快遞哪天送到

經濟日報記者聽到了一段菜鳥語音助手跟消費者的真實對話：

“您好，我是菜鳥語音助手，您有一個……”

“你好。”

“你好，我是菜鳥語音助手。你有一個上午送到文一西路588号的中通快遞，方便簽收嗎？”

“你哪位？”

“我是菜鳥語音助手，你有一個上午送到文一西路588号的中通快遞，方便簽收嗎？”

“送的什麼東西呀？”

“物流單上顯示是文件。要麼您留一個地址，我轉告快遞員為您安排？”

“幫我放物業吧，算了，還是放門口吧。”

“是送到門口，是嗎？”

從語音的情況看，這個機器人已經相當成熟。幾次被打斷，她都能準确作出反應，還能根據消費者的問題，立即查詢物流單上的信息。值得一提的是，在消費者猶豫是放物業還是放門口時，她能明确知道最後的決定是放門口。有意思的是，當消費者在對話中停頓的時間太長，她還會問“喂，還在嗎？”對話中，還時不時使用“要麼”這樣的語氣詞。

如果不是事先了解，記者完全沒有意識到這是一個機器人在說話。那位愉快地說“謝謝，再見”的消費者顯然也沒有察覺到，剛剛這位打電話喊自己收快遞的“美女”，竟然隻是個語言程序。

今年“雙11”之前，全國已有圓通、中通、申通、天天、韻達5家快遞公司啟用菜鳥智能語音機器人，自動完成“派前電聯”，基本滿足了網購發貨的主要需求。“雙11”期間，這個機器人“小姐姐”每天将幫快遞員撥打100多萬個電話。

此外，由于系統本身布置在雲端，與菜鳥網絡裡的快遞信息相連，語音助手還能做很多快遞員一般做不到的事情，比如說，查詢明天有沒有快遞送到，是哪家快遞公司的。

記者聽到的這段語音裡，消費者也提出自己還有一個中通快遞的包裹，詢問當天是否會派件。語音助手查詢後，告訴消費者預計明天派件。如果是快遞員，他們手中的操作端就隻能顯示當天接收的任務，無法提供第二天的快件信息。而且，如果這個快遞不是中通的，快遞員更無從了解。但對于語音助手來說，隻要這個快遞綁定了消費者信息，不管哪家快遞，菜鳥網絡都能查詢到，方便消費者安排接收時間。

快遞員一天要打200多個電話，消費者還經常不接電話

研發這款快遞語音機器人的是一位“90後”小姑娘方美婷。她是菜鳥網絡做智能産品的運營專家，日常工作就是用技術服務快遞公司和快遞員，提升消費體驗。

說起開發這個機器人的初衷，方美婷有個不那麼愉快的小故事。方美婷進入菜鳥網絡科技有限公司後，認識的第一個快遞員叫老林，40多歲，為人和善、直爽。他送了五六年快遞，與周邊居民打成了一片。

在小區裡，方美婷看到不少住戶和老林熱情地打招呼，甚至還給他塞些時興水果，關系融洽。但兩年後，她卻聽到老林因打架被開除的消息。方美婷詢問網點負責人才得知，有一次老林給消費者送快件，提前打電話，消費者沒接，老林就把快件放到了自提櫃，結果被消費者投訴。老林有點想不通，補送上門時，雙方就吵了起來，還動了手。

“老林一天送200多個包裹，每個包裹都需要提前溝通：有的不讓放快遞櫃，一定要送上門；有的送上門，家裡卻沒人簽收；還有的電話打不通，等到聯系上，快遞員已經去其他小區了，還得再跑回來。”方美婷理解老林的難處，也想幫助消費者更方便地接收快遞。

她和同事進行了大量走訪，發現像老林這樣心有餘而力不足的快遞員不在少數。在四川的一個網點，快遞員抱怨說，自己一天要打200多個電話，永遠處于通話中，一聽到電話響就有點煩躁。在杭州的網點，一名年輕的快遞員說，自己送件很快，與消費者溝通也不錯，但因為打電話花了太多時間，也會耽誤送快件，一個月也要吃上幾單投訴。

據國家郵政局統計，今年前三季度，全國完成快遞業務量347億件，日均近1.3億件。這些包裹通過200多萬名快遞員送達消費者。以日均工作12小時計算，每位快遞員平均11分鐘就要送出一個包裹。而在中東部的各大城市，留給快遞員平均送一個包裹的時間甚至不到5分鐘，往往隻能一邊騎車一邊打電話溝通派件時間，不方便又存在危險。而且，随着單量劇增，快遞員給每位消費者的服務時間顯著減少，導緻服務質量難以得到保證。

方美婷和同事們決定，訓練一款機器人，用人工智能幫快遞員打電話。菜鳥認為這個機器人使用場景廣泛，有望幫助全國200多萬名快遞員改進工作方式，提高消費者的消費體驗，阿裡巴巴的多個技術團隊很快都參與進來——他們使用語音識别、全雙工語音交互、對話引擎、基礎類人能力等人工智能技術，在2018年初打造出了這款聲音甜美的智能語音助手。

機器人開口第一句話應該怎麼說、如何停頓，都經過“專業培訓”

随着人工智能技術的發展，語音識别已經不是難事，主流企業的語音識别準确率都能達到97%以上，而語義識别、語音對話也基本實現了情感語音，幾乎聽不出是人還是機器。

但是，通用的語音識别、語義識别、語音對話技術，要落實到一個個快遞接收場景裡，還是要經過大量訓練。

“剛開始機器人撥通消費者電話後，會先來一段自我介紹，消費者則是習慣性地第一時間說‘喂’，或者‘你好’。”方美婷舉例說：“對方一說話，機器人就會被打斷，需要重新再說一遍。如果多次被打斷，機器人就會陷入死循環，不斷重新開始。”

為解決這個問題，方美婷和同事們一遍遍聽語音，不斷訓練這個機器人開口第一句話應該怎麼說、如何停頓、被打斷後如何作出反應、停多久之後再說話——這些細節都需要一一與人類的對話習慣進行匹配。平日裡，她和同事們還經常去快遞公司和網點走訪，甚至在快遞網點親手搬運快遞，了解快遞員的工作細節。因為問的問題太多，她還曾被快遞網點當成公司派來的“卧底調查員”。

經過大半年訓練，這個語音機器人目前識别準确率達到97%，而且能準确使用各種語氣詞對話，成了快遞員聯系消費者的好幫手。在選用語音助手功能的5家快遞公司，快遞員在網點用把槍掃描包裹、領取任務時，機器人在後台就開始自動撥打對應的消費者電話，完成“派前電聯”，并将消費者反饋的收件方式推送到快遞員手持終端。包裹是送上門還是放到自提櫃，是放在門口暖氣箱裡還是樓下老大爺處，快遞員從網點出門時就一目了然。

現在，方美婷和同事們還在繼續訓練機器人，優化體驗。他們正設法讓機器人的反應更像當地快遞員，比如成都市民喜歡把快件放在自提櫃，廣東消費者有給快遞員小費的習慣。這些地域特點都需要讓機器人的智能識别更加多樣化，理解各種方言，還要根據特定區域消費者習慣，做定制化的溝通服務。

方美婷正在頭疼的一個問題也與地域有關。“以前菜鳥語音助手撥打電話時，消費者手機上顯示的是華南某地的号碼，不少消費者都拒接。我們分析可能與當地電信詐騙案件多發有關。後來改為華東某地的号碼後，接聽率大幅上升。”方美婷說，但迄今，在華南一些地方，菜鳥智能語音助手的接聽率仍比其他地區低，“廣東人似乎特别不喜歡接聽座機電話，我們也在使用技術分析，希望找到解決方案”。

所以，下一次您接到座機電話時，不妨拿起來聽一聽，沒準兒就是機器小姐姐喊你取快遞呢。（記者 佘 穎）

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