ເຄື່ອງເຟີນີເຈີເມືອງສະຫຼາດທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI

ເຄື່ອງເຟີນີເຈີສາທາລະນະສາມາດສະແດງເວລາລົດເມສົດ, ອັບເດດຂໍ້ຄວາມດິຈິຕອນ, ແລະຕອບສະຫນອງກົດລະບຽບເຊັນເຊີພື້ນຖານ. ຄໍາຖາມທີ່ຍາກກວ່າແມ່ນເມື່ອ AI ຕົວຈິງເຮັດໃຫ້ລະບົບເຫຼົ່ານີ້ມີປະໂຫຍດຫຼາຍ. AI ເຟີນິເຈີເມືອງສະຫຼາດ ກາຍເປັນສິ່ງທີ່ມີຄຸນຄ່າຫຼາຍຂຶ້ນເມື່ອບຸກຄົນ, ກ້ອງຖ່າຍຮູບ, ຫຼືເຊັນເຊີສະຫນອງວັດສະດຸປ້ອນທີ່ຕ້ອງການການຕີຄວາມຫມາຍກ່ອນທີ່ລະບົບຈະຕອບສະຫນອງ - ການຮ້ອງຂໍທິດທາງ, ການປ່ຽນແປງການໄຫຼຂອງຜູ້ໂດຍສານ, ຫຼືສັນຍານການເຮັດວຽກທີ່ຜິດປົກກະຕິ. ຄວາມແຕກຕ່າງນີ້ເປັນເລື່ອງສຳຄັນເມື່ອບັນດາເມືອງສຳຫຼວດ AI ສຳລັບການເຄື່ອນໄຫວ ແລະການບໍລິການສາທາລະນະ. ຜູ້​ອ່ານ​ສາ​ມາດ​ນໍາ​ໃຊ້​ການ​ປ້ອນ​ຂໍ້​ມູນ​→​ການ​ຕີ​ລາ​ຄາ​> ການ​ຕອບ​ສະ​ຫນອງ​→​ການ​ທົດ​ສອບ​ຄຸນ​ຄ່າ​ເພື່ອ​ຕັດ​ສິນ​ທີ່​ ເຟີນິເຈີຖະໜົນທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI ເພີ່ມມູນຄ່າໃນການປະຕິບັດ.

 

ເມື່ອໃດທີ່ເຄື່ອງເຟີນີເຈີຖະຫນົນທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ຕົວຈິງຕ້ອງການ AI?

ບໍ່ແມ່ນທຸກໆຄຸນສົມບັດ 'smart' ແມ່ນຄຸນສົມບັດ AI

ຄຳ ວ່າ 'smart' ມັກຖືກໃຊ້ກັບເກືອບທຸກອຸປະກອນຕາມຖະຫນົນທີ່ມີຟັງຊັນດິຈິຕອນ. ນັ້ນເຮັດໃຫ້ມັນງ່າຍທີ່ຈະສັບສົນການເຊື່ອມຕໍ່, ອັດຕະໂນມັດ, ແລະ AI. ທີ່ພັກອາໄສທີ່ໄດ້ຮັບເວລາລົດເມສົດແມ່ນເຊື່ອມຕໍ່. ແສງໄຟທີ່ເປີດຫຼັງຈາກເຊັນເຊີກວດພົບຄວາມມືດແມ່ນອັດຕະໂນມັດ. ໜ້າຈໍທີ່ດາວໂຫຼດການແຈ້ງເຕືອນສາທາລະນະໃໝ່ຈາກລະບົບສູນກາງອາດມີທັງເຊື່ອມຕໍ່ ແລະອັດຕະໂນມັດ, ແຕ່ບໍ່ມີການກະທຳໃດໆທີ່ຕ້ອງໃຊ້ AI.

AI ກາຍເປັນຄວາມກ່ຽວຂ້ອງຫຼາຍຂຶ້ນເມື່ອລະບົບຕ້ອງຕີຄວາມຫມາຍບາງຢ່າງກ່ອນທີ່ຈະເລືອກຄໍາຕອບ. ແທນທີ່ຈະປະຕິບັດຕາມພຽງແຕ່ຄໍາແນະນໍາຄົງທີ່, ມັນສາມາດເຮັດວຽກກັບການປ້ອນຂໍ້ມູນແລະກໍານົດວ່າຜົນຜະລິດໃດເປັນປະໂຫຍດກວ່າສໍາລັບວຽກງານ. ຄວາມແຕກຕ່າງນັ້ນເປັນເລື່ອງສຳຄັນສຳລັບບັນດາໂຄງການໃນເມືອງ ເພາະວ່າມັນໃຫ້ຄວາມສົນໃຈກັບສິ່ງທີ່ເທັກໂນໂລຢີຕົວຈິງເຮັດ.

ຈຸດບໍ່ແມ່ນວ່າ AI ຈະດີກວ່າສະເຫມີ. ລະບົບທີ່ງ່າຍດາຍມັກຈະດໍາເນີນການງ່າຍຂຶ້ນເມື່ອວຽກງານຕົວມັນເອງແມ່ນງ່າຍດາຍ.

ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍການຖາມວ່າເຄື່ອງເຟີນີເຈີໄດ້ຮັບຫຍັງ

ກ່ອນທີ່ຈະເລືອກເຕັກໂນໂລຢີ, ເບິ່ງການປ້ອນຂໍ້ມູນ. ເຄື່ອງເຟີນີເຈີສາທາລະນະອາດຈະໄດ້ຮັບຂໍ້ມູນໂດຍກົງຈາກປະຊາຊົນໂດຍຜ່ານການເວົ້າຫຼືການກະທໍາຂອງຫນ້າຈໍສໍາຜັດ. ເຊັນເຊີ ແລະກ້ອງຖ່າຍຮູບສາມາດສະໜອງຂໍ້ມູນກ່ຽວກັບການເຄື່ອນໄຫວ ຫຼືການເຄື່ອນໄຫວຢູ່ອ້ອມອຸປະກອນ. ລະບົບເມືອງອາດຈະສະຫນອງຂໍ້ມູນເສັ້ນທາງ, ຂໍ້ມູນສະຖານທີ່, ການປັບປຸງການບໍລິການ, ຫຼືສະຖານະການອຸປະກອນ.

ວັດສະດຸປ້ອນເຫຼົ່ານັ້ນມີຄວາມຕ້ອງການທີ່ແຕກຕ່າງກັນ. ເວລາມາຮອດສົດແມ່ນມີໂຄງສ້າງຢູ່ກ່ອນແລ້ວ ແລະພ້ອມທີ່ຈະສະແດງ. ຄຳຖາມທີ່ເວົ້າ ເຊັ່ນ: 'ຂ້ອຍຈະໄປຮອດຫ້ອງສະໝຸດໄດ້ແນວໃດໂດຍບໍ່ໃຊ້ຂັ້ນໄດ?' ແມ່ນມີໂຄງສ້າງໜ້ອຍລົງ. ການປ້ອນຂໍ້ມູນທີສອງອາດຈະຕ້ອງການໃຫ້ລະບົບກໍານົດຈຸດຫມາຍປາຍທາງ, ເຂົ້າໃຈຄວາມຕ້ອງການເຂົ້າເຖິງ, ແລະເຊື່ອມຕໍ່ທັງສອງຂໍ້ມູນກັບຂໍ້ມູນເສັ້ນທາງທີ່ມີຢູ່ກ່ອນທີ່ຈະນໍາສະເຫນີຄໍາຕອບ.

ນີ້ແມ່ນບ່ອນທີ່ເຄື່ອງເຟີນີເຈີຖະຫນົນທີ່ໃຊ້ AI ເລີ່ມຕົ້ນແຕກຕ່າງຈາກການສະແດງເຊື່ອມຕໍ່ແບບປົກກະຕິ. ມູນຄ່າເພີ່ມແມ່ນມາຈາກຂັ້ນຕອນການຕີຄວາມຫມາຍ, ບໍ່ແມ່ນມາຈາກການເຊື່ອມຕໍ່ໂດຍຕົວມັນເອງ.

ໃຊ້ການທົດສອບງ່າຍດາຍຫນຶ່ງ: ລະບົບຈໍາເປັນຕ້ອງເຮັດວຽກອອກບໍ?

ທີມງານຈັດຊື້ບໍ່ຈໍາເປັນຕ້ອງເຂົ້າໃຈສະຖາປັດຕະຍະກໍາແບບຈໍາລອງເພື່ອເຮັດໃຫ້ການຕັດສິນທໍາອິດທີ່ເປັນປະໂຫຍດ. ເຂົາເຈົ້າສາມາດຖາມວ່າເຟີນີເຈີໄດ້ຮັບຂໍ້ມູນທີ່ບອກແລ້ວວ່າຈະເຮັດແນວໃດ.

'ສະແດງລົດເມຖັດໄປໃນຫົກນາທີ' ສາມາດຈັດການໄດ້ໂດຍຟີດຂໍ້ມູນ. 'ເປີດໄຟເມື່ອມັນມືດ' ສາມາດຈັດການໄດ້ໂດຍກົດລະບຽບຂອງເຊັນເຊີ. 'ຊອກຫາເສັ້ນທາງທີ່ເຫມາະສົມກັບ City Hall ສໍາລັບຜູ້ທີ່ບໍ່ສາມາດໃຊ້ຂັ້ນໄດໄດ້' ຕ້ອງການວຽກຫຼາຍເພາະວ່າຄໍາຮ້ອງຂໍປະກອບມີຫຼາຍຄໍາທີ່ມີຄວາມຫມາຍ.

ຖ້າກົດລະບຽບຄົງທີ່ຈັດການກັບວຽກງານຢ່າງຊັດເຈນ, ການເພີ່ມ AI ພຽງແຕ່ອາດຈະເພີ່ມຄ່າໃຊ້ຈ່າຍແລະຄວາມຊັບຊ້ອນ. ໃນເວລາທີ່ການປ້ອນຂໍ້ມູນທໍາອິດຕ້ອງໄດ້ຮັບການເຂົ້າໃຈ, ປຽບທຽບ, ຫຼືການຈັດປະເພດ, AI ມີເຫດຜົນປະຕິບັດຫຼາຍທີ່ຈະມີ.

 

AI ປ່ຽນການປ້ອນຂໍ້ມູນດິບໃຫ້ເປັນສິ່ງທີ່ເປັນປະໂຫຍດ

ຄໍາຖາມກາຍເປັນຄໍາຮ້ອງຂໍຂໍ້ມູນຂ່າວສານທີ່ລະບົບສາມາດປະຕິບັດໄດ້

ພິຈາລະນາຜູ້ໂດຍສານທີ່ຢືນຢູ່ຕໍ່ໜ້າ ທີ່ພັກອາໄສລົດເມອັດສະລິຍະ AI . ບຸກຄົນນັ້ນຖາມວ່າ, 'ເສັ້ນທາງໃດນໍາຂ້ອຍໄປໃກ້ທີ່ສຸດກັບຫໍພິພິທະພັນ?' ການປາກເວົ້າແມ່ນການປ້ອນຂໍ້ມູນ, ແຕ່ສຽງຂອງມັນເອງບໍ່ເປັນປະໂຫຍດສໍາລັບນັກທ່ອງທ່ຽວ. ທໍາອິດລະບົບຕ້ອງໄດ້ເຮັດວຽກອອກສິ່ງທີ່ຄົນຮ້ອງຂໍ, ກໍານົດຈຸດຫມາຍປາຍທາງ, ເຊື່ອມຕໍ່ຄໍາຮ້ອງຂໍນັ້ນກັບຂໍ້ມູນທີ່ມີຢູ່ໃນມັນ, ແລະຫຼັງຈາກນັ້ນຕອບຄໍາຕອບ.

ຄໍາຕອບສາມາດປາກົດເປັນຂໍ້ຄວາມ, ຮູບພາບເສັ້ນທາງ, ຫຼືຄໍາເວົ້າ. Text-to-speech, ມັກຈະຫຍໍ້ເປັນ TTS, ພຽງແຕ່ປ່ຽນຂໍ້ມູນທີ່ຂຽນເປັນສຽງເວົ້າ. ນີ້ສາມາດເຮັດໃຫ້ການໂຕ້ຕອບສາທາລະນະງ່າຍຕໍ່ການໃຊ້ໃນເວລາທີ່ຜູ້ໃດຜູ້ຫນຶ່ງມັກການຊີ້ນໍາດ້ວຍສຽງຫຼືບໍ່ຕ້ອງການຄົ້ນຫາຜ່ານຫນ້າຈໍເມນູຫຼາຍ.

ຕົວຢ່າງຜະລິດຕະພັນທີ່ແທ້ຈິງຊ່ວຍສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າວິທີການປ້ອນຂໍ້ມູນແລະການຕອບໂຕ້ຫຼາຍວິທີສາມາດອາໄສຢູ່ໃນອຸປະກອນດຽວ. Shanghai Zemso Urban Furniture Technology Co., Ltd. ປະສົມປະສານການວິເຄາະຮູບພາບ, TTS, ສະຖິຕິການໄຫຼຂອງຜູ້ໂດຍສານ, Q&A ດິຈິຕອນ, ການໂຕ້ຕອບຂອງຫນ້າຈໍສໍາຜັດ, ແລະການໂຕ້ຕອບສຽງເຂົ້າໄປໃນທີ່ພັກອາໄສລົດເມອັດສະລິຍະ ZEMSO-HCT-0001. ບົດຮຽນທີ່ເປັນປະໂຫຍດບໍ່ແມ່ນຈໍານວນຂອງລັກສະນະ. ມັນແມ່ນການເວົ້າ, ການສໍາພັດ, ຮູບພາບ, ແລະຂໍ້ມູນການເຄື່ອນໄຫວສາມາດເຂົ້າໄປໃນ fixture ສາທາລະນະດຽວກັນແຕ່ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີຮູບແບບທີ່ແຕກຕ່າງກັນຂອງການປຸງແຕ່ງກ່ອນທີ່ມັນຈະຜະລິດຜົນໄດ້ຮັບທີ່ເປັນປະໂຫຍດ.

ຮູບພາບ ແລະຈຳນວນຜູ້ໂດຍສານຕ້ອງການບໍລິບົດກ່ອນທີ່ພວກມັນຈະເປັນປະໂຫຍດ

ເຫດຜົນດຽວກັນໃຊ້ໄດ້ໃນເວລາທີ່ການປ້ອນຂໍ້ມູນມາຈາກສິ່ງອ້ອມຂ້າງແທນທີ່ຈະເປັນບຸກຄົນ. ກ້ອງຖ່າຍຮູບຫຼືເຊັນເຊີສາມາດບັນທຶກກິດຈະກໍາຢູ່ໃກ້ກັບທີ່ພັກອາໄສ, ແຕ່ການລວບລວມຮູບພາບແມ່ນບໍ່ຄືກັນກັບຄວາມເຂົ້າໃຈກ່ຽວກັບສິ່ງທີ່ເກີດຂື້ນໃນມັນ. ຈຳນວນຜູ້ໂດຍສານດິບຍັງມີມູນຄ່າຈຳກັດຈົນກວ່າຈະຖືກວາງໄວ້ໃນບໍລິບົດ.

ຕົວຢ່າງ, ຜູ້ປະກອບການອາດຈະຈໍາເປັນຕ້ອງຮູ້ວ່າກິດຈະກໍາຢູ່ໃນສະຖານທີ່ໃດຫນຶ່ງແມ່ນປົກກະຕິສໍາລັບເວລາຂອງມື້ນັ້ນຫຼືວ່າການປ່ຽນແປງທີ່ຊັດເຈນກໍາລັງເກີດຂຶ້ນ. ການວິເຄາະຮູບພາບທີ່ອີງໃສ່ AI ຫຼືການຮັບຮູ້ຮູບແບບອາດຈະຊ່ວຍປ່ຽນຂໍ້ມູນກິດຈະກໍາດິບຈໍານວນຫຼວງຫຼາຍໃຫ້ເປັນສັນຍານທີ່ງ່າຍກວ່າທີ່ພະນັກງານສາມາດທົບທວນຄືນໄດ້. ໃນລະບົບ HCT-0001, ການວິເຄາະຮູບພາບແລະການວິເຄາະການໄຫຼເຂົ້າຂອງຜູ້ໂດຍສານເຮັດວຽກຄຽງຄູ່ກັບຫນ້າທີ່ໂຕ້ຕອບອື່ນໆເພື່ອສະຫນັບສະຫນູນປະເພດຂອງການປຸງແຕ່ງວັດສະດຸປ້ອນນີ້.

ນັ້ນບໍ່ໄດ້ໝາຍຄວາມວ່າ AI ຮູ້ອັດຕະໂນມັດວ່າເປັນຫຍັງການຢຸດຈຶ່ງຄ່ອຍມີເວລາ. ການເພີ່ມຂຶ້ນຂອງຈໍານວນຜູ້ໂດຍສານອາດຈະມາຈາກເຫດການ, ການຂັດຂວາງການບໍລິການ, ສະພາບອາກາດ, ຫຼືສາເຫດອື່ນທີ່ຢູ່ນອກເຟີນີເຈີ. ລະບົບສາມາດຊ່ວຍກໍານົດຮູບແບບ; ປະຊາຊົນຍັງຈໍາເປັນຕ້ອງຕີຄວາມຫມາຍສະຖານະການທີ່ກວ້າງກວ່າແລະຕັດສິນໃຈວ່າການກະທໍາໃດທີ່ມີຄວາມຫມາຍ.

 

ການຕອບສະ ໜອງ AI ທີ່ດີຄວນເຮັດໃຫ້ຂັ້ນຕອນຕໍ່ໄປງ່າຍຂຶ້ນ

ຢູ່ບ່ອນຈອດລົດເມ, ຜົນຜະລິດທີ່ເປັນປະໂຫຍດແມ່ນການຕັດສິນໃຈເດີນທາງທີ່ຊັດເຈນກວ່າ

ສໍາລັບຜູ້ໂດຍສານ, ຜົນຜະລິດທີ່ມີຄຸນຄ່າທີ່ສຸດມັກຈະງ່າຍດາຍ: ຮູ້ວ່າຈະເຮັດແນວໃດຕໍ່ໄປ. ຈິນຕະນາການວ່ານັກທ່ອງທ່ຽວຖາມ, 'ລົດເມໃດນໍາຂ້ອຍໄປພິພິທະພັນ?' ການປ້ອນຂໍ້ມູນແມ່ນຄໍາຖາມທີ່ເປັນພາສາທໍາມະຊາດ. ລະບົບຕີຄວາມໝາຍປາຍທາງ ແລະກວດສອບຂໍ້ມູນການເດີນທາງທີ່ມີໃຫ້ມັນ. ຄໍາຕອບອາດຈະສະແດງເສັ້ນທາງ, ກໍານົດຈຸດຢຸດ, ຫຼືເວົ້າຄໍາແນະນໍາຕໍ່ໄປ.

ນັ້ນແມ່ນການວັດແທກມູນຄ່າທີ່ມີຄວາມຫມາຍຫຼາຍກ່ວາການຖາມວ່າທີ່ພັກອາໄສມີ AI. ຖ້າຜູ້ໃຊ້ເຂົ້າເຖິງຂໍ້ມູນທີ່ພວກເຂົາຕ້ອງການດ້ວຍຂັ້ນຕອນຫນ້ອຍ, ການໂຕ້ຕອບໄດ້ຖືກປັບປຸງ. ວິທີການດຽວກັນສາມາດສະຫນັບສະຫນູນຄໍາຖາມກ່ຽວກັບການໂອນ, ການຢຸດຢູ່ໃກ້ໆ, ແຈ້ງການການບໍລິການ, ຫຼືເສັ້ນທາງທີ່ສາມາດເຂົ້າເຖິງໄດ້ໃນເວລາທີ່ຂໍ້ມູນທີ່ຈໍາເປັນ.

AI ບໍ່ຄວນໄດ້ຮັບສິນເຊື່ອດ້ວຍຜົນປະໂຫຍດທີ່ມັນບໍ່ໄດ້ສ້າງໂດຍກົງ. ທີ່ພັກອາໄສການສົນທະນາບໍ່ໄດ້ເຮັດໃຫ້ລົດເມມາຮອດໄວກວ່ານີ້. ມັນບໍ່ໄດ້ກໍາຈັດຄວາມແອອັດຂອງການຈະລາຈອນ. ວຽກຂອງມັນແຄບກວ່າ: ຫຼຸດຜ່ອນຄວາມພະຍາຍາມລະຫວ່າງການມີຄໍາຖາມກ່ຽວກັບການເດີນທາງແລະການໄດ້ຮັບຂໍ້ມູນທີ່ຊ່ວຍໃນການຕັດສິນໃຈຕໍ່ໄປ.

ປ້າຍດິຈິຕອນສາມາດຕອບແທນການອອກອາກາດເທົ່ານັ້ນ

ຫນ້າຈໍກາງແຈ້ງແບບດັ້ງເດີມສ່ວນໃຫຍ່ແມ່ນເຄື່ອງມືການສື່ສານທາງດຽວ. ພວກເຂົາສາມາດສະແດງແຜນທີ່, ແຈ້ງການສາທາລະນະ, ການເຕືອນໄພ, ຕາຕະລາງ, ການໂຄສະນາ, ຫຼືອາຫານສົດ. ການຈັດການເນື້ອຫາຫ່າງໄກສອກຫຼີກເຮັດໃຫ້ຫນ້າຈໍເຫຼົ່ານັ້ນດໍາເນີນການງ່າຍຂຶ້ນ, ແຕ່ການເຜີຍແຜ່ຫ່າງໄກສອກຫຼີກບໍ່ແມ່ນສິ່ງດຽວກັນກັບ AI.

ປ້າຍໂຄສະນາດິຈິຕອນ AI ສໍາລັບຕົວເມືອງອັດສະລິຍະ ຈະເພີ່ມມູນຄ່າໃນເວລາທີ່ຈໍສະແດງຜົນຕ້ອງຕອບສະຫນອງຕໍ່ການຮ້ອງຂໍແທນທີ່ຈະພຽງແຕ່ອອກອາກາດເນື້ອຫາທີ່ກໍານົດໄວ້ກ່ອນ. ຜູ້ເຂົ້າຊົມອາດຈະຖາມຫາເສັ້ນທາງ, ຄົ້ນຫາຈຸດຫມາຍປາຍທາງ, ຫຼືຮ້ອງຂໍຂໍ້ມູນທີ່ຈະຝັງຢູ່ໃນຫຼາຍລະດັບເມນູ.

BS-0005 ຂອງ Shanghai ZEMSO ປະສົມປະສານການວາງແຜນເສັ້ນທາງ, ການວິເຄາະຮູບພາບ, TTS, ການວິເຄາະການໄຫຼຂອງຜູ້ໂດຍສານ, ການໂຕ້ຕອບຂອງຫນ້າຈໍສໍາຜັດ, ແລະ Q&A ທີ່ອີງໃສ່ສຽງ. ການຈັດການເນື້ອຫາຄລາວ, ການເຜີຍແຜ່ທາງໄກ, ການຕິດຕາມ, ແລະການປັບປຸງຊອບແວ OTA ປະກອບເປັນຊັ້ນການຈັດການແຍກຕ່າງຫາກ. ກຸ່ມທໍາອິດປະກອບມີຫນ້າທີ່ການຕີຄວາມຫມາຍສາມາດສໍາຄັນ. ກຸ່ມທີສອງສ່ວນໃຫຍ່ແມ່ນກ່ຽວຂ້ອງກັບການເຊື່ອມຕໍ່ແລະການດໍາເນີນການຂອງລະບົບ.

ການຮັກສາຊັ້ນຂໍ້ມູນເຫຼົ່ານັ້ນແຍກກັນເຮັດໃຫ້ຂໍ້ມູນສະເພາະທີ່ຊັດເຈນຂຶ້ນ. ຫຼັງຈາກນັ້ນ, ເມືອງສາມາດຕັດສິນໃຈວ່າຫນ້າທີ່ໃດຕ້ອງການ AI ແລະສາມາດຮັກສາການບໍລິການດິຈິຕອນແບບງ່າຍດາຍ, ຄາດເດົາໄດ້.

kiosk ແບບໂຕ້ຕອບສາມາດໃຫ້ການຊ່ວຍເຫຼືອໄດ້ໂດຍບໍ່ຕ້ອງເຮັດໃຫ້ທຸກວຽກສົນທະນາ

kiosk ເມືອງອັດສະລິຍະແບບໂຕ້ຕອບປະຕິບັດຕາມຫຼັກການດຽວກັນໃນຮູບແບບທີ່ແຕກຕ່າງກັນ. kiosk ໃນສູນກາງການຂົນສົ່ງ, ສວນສາທາລະນະ, ພົນລະເມືອງ, ຫຼືພື້ນທີ່ບໍລິການສາທາລະນະອາດຈະຊ່ວຍໃຫ້ປະຊາຊົນຊອກຫາເສັ້ນທາງຫຼືຂໍ້ມູນທ້ອງຖິ່ນພື້ນຖານ. ບາງຄໍາຮ້ອງຂໍແມ່ນງ່າຍດາຍພຽງພໍສໍາລັບປຸ່ມຂະຫນາດໃຫຍ່, ແຜນທີ່ຈະແຈ້ງ, ຫຼືເມນູສັ້ນ.

ການໂຕ້ຕອບທາງສຽງຈະກາຍເປັນປະໂຫຍດຫຼາຍຂຶ້ນເມື່ອຄໍາຮ້ອງຂໍບໍ່ເຫມາະສົມກັບທາງເລືອກຄົງທີ່ເຫຼົ່ານັ້ນ. ນັກທ່ອງທ່ຽວອາດຈະຖາມວ່າຈະຊອກຫາບໍລິການໃດນຶ່ງ ຫຼືອະທິບາຍຈຸດໝາຍປາຍທາງເປັນພາສາປະຈໍາວັນ ແທນທີ່ຈະຮູ້ໝວດໝູ່ເມນູທີ່ເປັນທາງການຂອງມັນ.

ZEMSO-FWT-0002 ລວມຕົວຊ່ວຍສຽງ AI ກັບການຕິດຕາມໄລຍະໄກຈາກແອັບຯ ແລະຟັງຊັນການຄວບຄຸມອັດສະລິຍະອື່ນໆ. ການປະສົມປະສານນັ້ນສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າ AI ແລະການຄວບຄຸມທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ແບບທໍາມະດາສາມາດຢູ່ຄຽງຂ້າງກັນໄດ້ແນວໃດ. ການເພີ່ມອິນເຕີເຟດ AI ບໍ່ໄດ້ຫມາຍຄວາມວ່າທຸກຟັງຊັນພາຍໃນ kiosk ຄວນກາຍເປັນການສົນທະນາ. ການໂຕ້ຕອບທີ່ງ່າຍດາຍທີ່ສຸດຄວນຈະຍັງຈັດການກັບວຽກງານທີ່ງ່າຍດາຍທີ່ສຸດ.

 

ການປ້ອນຂໍ້ມູນເພື່ອຕອບສະໜອງແບບດຽວກັນສາມາດຊ່ວຍທີມເມືອງໄດ້

ຮູບແບບການໄຫຼຂອງຜູ້ໂດຍສານສາມາດສະຫນັບສະຫນູນການຕັດສິນໃຈປະຕິບັດງານທີ່ດີກວ່າ

ປະຕິສໍາພັນສາທາລະນະແມ່ນພຽງແຕ່ຂ້າງຫນຶ່ງຂອງເຟີນີເຈີ AI smart city. ຮູບແບບການປ້ອນຂໍ້ມູນ ແລະ ການຕອບສະໜອງແບບດຽວກັນສາມາດຊ່ວຍໃຫ້ຜູ້ຮັບຜິດຊອບໃນການຄຸ້ມຄອງສະຖານທີ່ສາທາລະນະ.

ສົມມຸດວ່າການເຄື່ອນໄຫວຂອງຜູ້ໂດຍສານມີການປ່ຽນແປງຢ່າງຫຼວງຫຼາຍໃນສະຖານທີ່ໃດຫນຶ່ງ. ເຊັນເຊີຫຼືລະບົບຮູບພາບສະຫນອງການປ້ອນຂໍ້ມູນ. ການວິເຄາະອາດຈະກໍານົດຮູບແບບໃນໄລຍະເວລາຫຼືປຽບທຽບກິດຈະກໍາໃນປະຈຸບັນກັບການນໍາໃຊ້ປົກກະຕິ. ພະນັກງານຫຼັງຈາກນັ້ນໄດ້ຮັບສັນຍານທີ່ເປັນປະໂຫຍດຫຼາຍກ່ວາກະແສການນັບດິບ.

ຂໍ້ມູນນັ້ນສາມາດສະຫນັບສະຫນູນການຕັດສິນໃຈກ່ຽວກັບບ່ອນທີ່ຂໍ້ມູນການບໍລິການຄວນຈະຖືກຈັດໃສ່, ໃນເວລາທີ່ພະນັກງານອາດຈະຕ້ອງການການທົບທວນຄືນ, ວິທີການພື້ນທີ່ສາທາລະນະຖືກນໍາໃຊ້, ຫຼືສະຖານທີ່ໃດສົມຄວນໄດ້ຮັບຄວາມສົນໃຈຢ່າງໃກ້ຊິດ. ຄໍາສໍາຄັນແມ່ນ 'ສະຫນັບສະຫນູນ.' AI ສາມາດຊ່ວຍຈັດລະບຽບຫຼັກຖານ, ແຕ່ມັນບໍ່ຮູ້ອັດຕະໂນມັດສາເຫດຂອງການປ່ຽນແປງຫຼືຕັດສິນໃຈວ່າການຕອບສະຫນອງນະໂຍບາຍສາທາລະນະທີ່ຖືກຕ້ອງ.

ຂໍ້ມູນເພີ່ມເຕີມແມ່ນບໍ່ດີກວ່າສະເຫມີ. ເປົ້າໝາຍຄວນຈະເປັນຂໍ້ມູນທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ກັບການຕັດສິນໃຈທີ່ຜູ້ໃດຜູ້ໜຶ່ງຮັບຜິດຊອບຕົວຈິງ. ການປະເມີນຜົນຄວນສຸມໃສ່ວ່າລະບົບປະຕິບັດໄດ້ດີສໍາລັບຜູ້ໃຊ້ທີ່ຕັ້ງໃຈ, ຈຸດປະສົງ, ແລະສະພາບແວດລ້ອມການດໍາເນີນງານທີ່ແທ້ຈິງ.

ການຕິດຕາມອຸປະກອນສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າເປັນຫຍັງ AI ແລະການເຊື່ອມຕໍ່ຄວນຢູ່ແຍກຕ່າງຫາກ

ການບໍາລຸງຮັກສາສະຫນອງການທົດສອບທີ່ເປັນປະໂຫຍດອີກອັນຫນຶ່ງ. ປ້າຍທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ສາມາດລາຍງານວ່າໜ້າຈໍອອບລາຍຢູ່. ຕົວຄວບຄຸມສາມາດປ່ຽນຮູບແບບການໃຊ້ງານໄດ້ຖ້າການເຊື່ອມຕໍ່ກາງລົ້ມເຫລວ. ຊອບແວສາມາດໄດ້ຮັບການປັບປຸງຈາກໄລຍະໄກ. ເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນຫນ້າທີ່ທີ່ມີຄຸນຄ່າ, ແຕ່ການໂທຫາພວກເຂົາທັງຫມົດ AI ເຮັດໃຫ້ມັນຍາກທີ່ຈະເຂົ້າໃຈສິ່ງທີ່ລະບົບຕ້ອງການແທ້ໆ.

ປ້າຍໂຄສະນາດິຈິຕອນກາງແຈ້ງຂອງ GG-0009 ຂອງ Shanghai ZEMSO ປະສົມປະສານການຈັດການສູນກາງ, ການຍົກລະດັບໄລຍະໄກ OTA, ການວາງແຜນເສັ້ນທາງ, ການໂຕ້ຕອບແບບເປີດ, ຫນ້າຈໍສໍາຜັດແລະການໂຕ້ຕອບສຽງ, ພ້ອມກັບຟັງຊັນ AI ເຊັ່ນ: ການວິເຄາະຮູບພາບ, TTS, ແລະການວິເຄາະການໄຫຼຂອງຜູ້ໂດຍສານ. ເມືອງທີ່ທົບທວນລະບົບປະເພດນີ້ສາມາດແຍກລັກສະນະການຈັດການອອກຈາກຫນ້າທີ່ຕີຄວາມຫມາຍຂໍ້ມູນທີ່ມີໂຄງສ້າງຫນ້ອຍ.

AI ອາດຈະເປັນປະໂຫຍດເມື່ອສັນຍານປະຕິບັດງານຈໍານວນຫຼາຍຕ້ອງໄດ້ຮັບການປຽບທຽບແລະຮູບແບບທີ່ຜິດປົກກະຕິຕ້ອງໄດ້ຮັບການທຸງສໍາລັບພະນັກງານ. ນັ້ນແຕກຕ່າງຈາກການອ້າງວ່າການແຈ້ງເຕືອນຫ່າງໄກສອກຫຼີກແມ່ນການຮັກສາການຄາດເດົາ. ການຄາດຄະເນທີ່ເຊື່ອຖືໄດ້ແມ່ນຂຶ້ນກັບຂໍ້ມູນປະຫວັດສາດທີ່ເຫມາະສົມ, ການທົດສອບ, ແລະຫຼັກຖານວ່າລະບົບປະຕິບັດໄດ້ດີພາຍໃຕ້ສະພາບການປະຕິບັດຕົວຈິງ.

 

ສະຫຼຸບ

ເຄື່ອງເຟີນີເຈີເມືອງສະຫຼາດ AI ມີປະໂຫຍດສູງສຸດເມື່ອມັນປ່ຽນຄຳຖາມ, ການເຄື່ອນໄຫວຂອງຜູ້ໂດຍສານ, ຮູບພາບ ຫຼືຂໍ້ມູນລະບົບເຂົ້າໃນການຕອບສະໜອງທີ່ຄົນສາມາດປະຕິບັດໄດ້. ດັ່ງນັ້ນ, ຄຸນຄ່າຂອງເຟີນີເຈີຖະໜົນທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI ຄວນຕິດພັນກັບຄວາມຕ້ອງການສາທາລະນະທີ່ຈະແຈ້ງ, ເຊັ່ນ: ການແນະນຳເສັ້ນທາງທີ່ງ່າຍຂຶ້ນ, ເຂົ້າເຖິງຂໍ້ມູນໄດ້ໄວຂຶ້ນ, ຫຼືການຮັບຮູ້ການໃຊ້ງານທີ່ດີຂຶ້ນ.

Shanghai Zemso Urban Furniture Technology Co., Ltd. ນໍາໃຊ້ວິທີການນີ້ໃນທົ່ວທີ່ພັກອາໄສລົດເມອັດສະລິຍະ, ປ້າຍດິຈິຕອນ, ແລະຕູ້ແບບໂຕ້ຕອບ, ປະສົມປະສານການໂຕ້ຕອບ AI ກັບຫນ້າທີ່ການຄຸ້ມຄອງທີ່ເຊື່ອມຕໍ່. ເຄື່ອງມືເຫຼົ່ານີ້ສາມາດຊ່ວຍໃຫ້ຕົວເມືອງປັບປຸງການບໍລິການຂໍ້ມູນຂ່າວສານສາທາລະນະໃນຂະນະທີ່ການຮັກສາເຕັກໂນໂລຢີສຸມໃສ່ວຽກງານປະຕິບັດ.