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( 三 ) 智东西（公众号：zhidxcom）作者

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2021年，百度和浦发银行共同启动了以智能技术和支持管理技术为核心的统一协同办公平台新“call浦”平台。
值得一提的是，上海疫情期间，依托新“call浦”平台，浦发银行全行平均每天约4.2万人在线协同办公，每天召开约1.2万场内外部视频会议。
同样，银行的理财经理是用户办理业务场景下的重要角色，为此，浦发银行和百度合作打造了业内首个数字培训师，上海浦东发展银行总行信息科技部创新实验室副处长张琛说：“通过AI培训的理财经理，比未通过培训的销售人员在开单率和销售额这两个指标上得到有效提升。 ”
3、汽车、城市领域：降低人工成本，挖掘数据价值
企业智能化升级加快，车企越来越关注客户服务质量，同时面临工单量大、投诉预警处理慢、人工成本高、大量潜在需求未被挖掘等挑战。
基于上述问题， UNIT7.0推出面向汽车行业的客户支撑VOC解决方案。百度智能云智能客服产品业务负责人侯浩说：“依托百度智能对话平台，客户可以从对话记录工单信息中自动挖掘信息，通过标签进行分析，进而从中可以抽取和归类问题，识别线索风险等。 ”

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除此之外，在更为广泛的城市管理领域，便民热线对接听的快速、及时，回复准确以及回访追踪提出了更高要求， UNIT7.0推出智能公众服务热线解决方案，客户可以在服务接入环节提供辅助坐席的智能辅助和数字人形象。
我们可以看到，企业智能化升级是无法逆转的浪潮，如何最大程度发挥智能对话平台的应用价值是百度和企业客户的共同愿景。
三、升级跨模态对话引擎，构建3大AI赋能模型智能对话实际上是人机协同、人机交互的核心产品之一，在辅助人完成一些任务的基础上，进一步提升以人为中心的智能交互能力。
从2017年发布UNIT1.0至今，百度智能对话平台围绕着多元的对话任务类型、对话理解和生成的核心算法效果、低成本的训练工具、闭环运营工具等不断迭代。
相比前几代， UNIT7.0在产品形态和技术上实现了跨越。
1、跨模态对话引擎：构建业界首个大规模对话语料
UNIT7.0中，百度智能对话平台从全链路升级为跨模态对话引擎，支持语音、文字、图片、视频等多媒体输入，让机器人综合理解对话内容。
百度智能云自然语言处理部主任研发架构师孙叔琦解释道，跨模态技术的难点在于多种模态特征如何进行有效结合。百度构建了业界首个大规模跨模态对话语料，结合百度PLATO大模型和预训练的图文匹配模型，实现端到端的跨模态对话训练。

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举个例子来说，某个视频中某一设备红灯突然亮起，智能对话平台就可以通过视频数据进行识别监测，迅速理解该设备已产生故障，并依托企业现有产品和智能推理计算，进一步推荐处理策略，并且在这一过程中减少外部环境的干扰。
值得一提的是，他谈到， PLATO-XL在对话体验的知识性、逻辑性和对话体验上相比同类模型都有显著提升，其中PLATO在逻辑、情感、连贯性等体验要素上可以很好地契合拟人对话的体验诉求。
2、知识引擎：动态更新企业多类型知识
刘倩说：“企业的产品在持续更新换代，服务内容和标准也在演进，对于知识的有效利用和动态更新就更加重要了。 ”