天猫精灵|洛神达摩齐亮相，易立竞式提问遭遇“最强”对手( 二 )

第二个问题，自主学习能力，怎么证明？达摩AI语义是行业首个具备T+X自学习能力的AI语义，所谓成长，是通过大规模预训练模型和持续学习平台加持，使系统的语音识别能力获得迭代式的成长。

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想要体现学习能力，关键在于知识掌握的深度和广度，在现今家庭中，各类智能音箱早已普及，它们能够识别简单的语音指令，也能将语音指令转化为对于物联网家用电器的具体操作，这让越来越多的家庭习惯用直观的语音问答来获取资讯和下达指令，就像大家常用的“天猫精灵”。但在汽车领域。语音助手的功能其实还停留于“指令”受限于“沟通”，并不够智能和多面。

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达摩AI语义恰恰就引入了“天猫精灵”的生态，能完全满足用户的各种日常需求，比如“讲笑话，读新闻，查天气，知识问答等”，按需推送好吃的好看的好玩的好学的，不可谓不实用。

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既然说到学得快，不得不提的还有系统“算法”，其实“算法”早就悄悄的深入了我们生活的每个角落，我们也一定体验过“算法”所带来的便捷。比如“高德地图”，每当一个地方塞车时，信息会由车主会反馈给云端，一方面为自动为乘客规划新的路线，而另一方面拥堵信息会被记录下来并反馈给系统进行分析和发布，从而做出报备，下次在同样的地理位置，同样的时间段，将可能发生的情况共享给所有车主，再比如“美团外卖”的算法，当一个骑手找到了A-B点间的捷径而缩短了外卖送达时间过后，系统会自动收集，分析，判断，从而缩短A-B点原定送达规定时间，让所有外卖骑手都走两点间最快的线路，使外卖能够更快的送到消费者手中。由此可见，所谓“算法”其实就是高频内容和需求共性的体现。

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而达摩AI语义的学习能力就在于，通过客户主/被动上传到云端的数据自主标注和训练自身，提升自己的语义识别内容的深度和广度，最终让成熟的“算法”雨露均沾，让每一位车主都能体验到系统不断进化带来的便利。达摩AI语义甚至还有一个专属的学习系统，通过系统24小时的不间断运行，将重要的被反复提及的问题优先学习，并公布学习进展与结果。试想一下一个如果身边有一个不停学习的“学霸”，其认知能力和知识水平可以达到多么可怕的高度。
如果有车主提出过一个指令，达摩AI语义没有听懂，换了一种说法后，系统能够识别了，这时达摩AI语义就会将你的两种说法都记录下来，以后不管怎么说，系统都能够快速识别和执行，当然，我们也遇到过不管怎么说，系统都识别不了的情况，这时候被反复提及的问题就是可以看做学习中的“重要知识点”，这样的知识点则会被系统抓取到云端进行学习，如果这一问题提出频率够高，还会被系统调高优先级学习，直到问题最终得以解决并反馈给客户。
得益于“达摩院”强大的知识储备和技术能力，达摩AI语义的学习范围非常广，大到人文，地理，音乐方面的知识，小到语音控制时一个指令不同车主的不同表达方式，都可以进行学习进化，这便是学得好学得快了。易立竞：如果我们结伴出行，达摩AI语义能够做什么？（会的多）