解读百度智能对话平台UNIT 7.0，5年7次迭代，3大引擎构建全新对话式AI( 四 ) 智东西（公众号：zhidxcom）作者

基于百度知识中台构建的面向对话场景的UNIT知识引擎，可以大幅地提升知识生产、组织和应用的效率，帮助企业客户自动化形成文档、FAQ、知识图谱，甚至是多模态的知识内容。

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例如，人工采编一篇平均长度3万字的文档，需要大约3个小时，知识引擎的自动化FAQ挖掘，能将其缩短到2个小时左右，简化企业运作过程中的人工处理工作，提升审核效率。
3、洞察引擎：挖掘企业“沉睡”数据
上文提到，很多企业客户的挑战在于沉淀数据的有效利用，以对话为核心的数据往往每天都会产生大量数据，但企业传统的运营流程往往会忽略对话过程中产生的关键信息。
“很多信息都是沉睡的，洞察引擎就是帮助企业挖掘运营管理，提质增效。 ”刘倩说。
洞察引擎可以帮助企业分流人工的问题，从短期、长期视角来挖掘对话数据里的数据，帮助企业进行决策。

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在营销场景下，百度的数据显示，洞察引擎帮助企业挖掘、推荐优秀话术，使得单通电话的通话时长增加1.62倍。
4、语音对话：一个识别模型复用多个场景
智能对话应用中最核心的技术之一是语音技术，包括语音识别和语音合成。
首先，百度实现了流式端到端建模，百度智能云语音技术部杰出研发架构师康永国说：“客户在使用过程中并不是把整句话听完后再进行识别，而是需要流式、动态的识别。 ”因此，百度建立了流式、多级、阶段的识别模型，也就是SMLTA 。与第一代相比，全新的SMLTA2在多个识别场景下的识别效果不会受影响，企业客户可以用一个模型训练多个不同场景。
值得一提的是，方言识别一直是语音识别的一个难点，百度也对不同地区的客户解决方案进行了优化，例如，百度使用同一模型，为联通提供了31个省的10010智能客服，大大提高了其部署效率。
事实上，百度面向企业的智能对话平台只是其AI赋能企业的开始，以云智一体为核心，百度将围绕着平台赋能、场景赋能、人才赋能展开企业AI赋能，进一步发挥AI在企业中的应用价值。
结语：助力企业应用迈入“智能对话+”时代视频客服、来电秘书、智能助手……越来越多的基于智能对话的应用广泛应用到了金融、能源、交通等多个行业，智能对话不断深入各行各业，不过要实现AI在各行业的全面落地与普及还需要产品进一步成熟，以及AI人才的培养，让AI真正在企业智能化升级中发挥作用。
随着用户需求迭代以及企业智能升级意识觉醒，客户服务智能化将进入业务价值发掘的新阶段，如何进一步促进AI普惠，让更多企业迈入“智能对话+”时代，正是百度智能对话平台未来将继续探索的方向。