百度大腦AI交互設計:讓B端智能化體驗升級

7月3日-4日,「Baidu Create 2019」百度AI開發者大會在北京國家會議中心隆重舉行,大會聚焦產業智能化,向業界展示了百度最新的技術進展和落地實踐。在此次大會的百度AI交互設計論壇上,百度人工智能交互設計院院長、百度設計體驗委員會主席關岱松與其設計團隊共同向外界展示了百度人工智能交互設計院基於深度學習的人因工程,以及百度AI交互設計在無人駕駛、智能硬件、百度大腦、機械人、AR、VR等方面協同發展的實踐,併發布多項最新AI交互設計成果,不僅包含全新升級的小度交互設計系統,更有AI交互設計助力產業智能化的最新探索。同時,三款基於百度自然情感交互系統NIRO開發的軟硬一體化創新機械人也在現場首次亮相。

現場,百度AIG用戶界面設計師分享了百度大腦設計團隊這一年在To B領域的AI設計成果,藉助百度大腦的技術與能力,百度設計如何運用模塊化、可視化設計的思路,結合辦公、零售、機場調度等實際應用場景,去解決企業效率以及人群體驗的痛點,幫助更多傳統產業走向智能化,真正有效幫助企業提高運營效率、降低成本。

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以下為演講實錄:

大家上午好,我來自百度大腦團隊,今天,我想與大家分享一下,這一年我們在To B領域的AI設計成果。

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由消費升級和技術創新帶來的產業智能化,讓To B領域得到迅猛發展。但是仍然有大量的領域,智能化程度不高,它造成了企業成本的持續增加以及低效能。我們希望通過努力,以更好的交互方式和設計創新,去拉近AI技術和領域之間的距離,通過設計跨越鴻溝,更有效的推動企業智能化落地。

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設計的價值,就是希望將這些複雜難懂的學科和技術,轉變為更直接更有效的方式,扎到實際應用場景中,解決實際問題。

首先,是模塊化設計理念。那什麼是模塊化設計呢?就是將產品的某些要素組合在一起,構成一個具有特定功能的子系統,將這個子系統作為通用性的模塊與其他產品要素進行多種組合,構成新的系統,產生多種不同功能或相同功能、不同性能的系列產品。

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簡單說,它的精髓就是組合化、通用化和標準化。生活中最典型的例子就是積木,它運用的就是模塊化設計原理。

比如,大家都很熟悉的典型場景——辦公。在這個場景下其實存在着很多的剛需,深深地影響着人們的工作與生活。

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例如簽到、通行。企業最常用的就是安裝:門禁刷卡機、指紋掃描機、人臉識別機。

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通過大量報告的比對,我們可以明顯的看出:無論是從配置的擴展程度、同一時間下單個請求的響應速度、設備在人雙手被佔用的情況下通行所呈現的易用性、耗材的節約程度上,人臉識別設備具備了更好的優勢。

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基於人臉識別技術,我們在下半年即將與百度AI交互設計院共同協作,發佈全新產品:人臉核准智能終端——NIRO-Key。它除了具備人臉識別的各項優勢,設備自身的性能也很強大。同時它還有一個更大的優勢:硬件軟件層的模塊化。

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硬件結構方面,我們全部處理為結構可調節、可拆卸。這樣能夠更加容易的和其他設備進行組合。模塊化的處理方式,它可以適用到各種辦公場景中。而且軟件系統可以定製,並支持多個賬戶同時在一台設備中使用。

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我們讓這部人臉智能終端,具有了強大的組合能力和通用能力,以高效、更易用的交互方式,綜合提升了辦公體驗。

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當然,好的智能化體驗不僅影響着我們的工作效率,它也在改變着我們的消費方式,甚至生活方式。新零售這三個字,是這幾年聽到的最頻繁的詞彙之一。雖然它們都叫零售,不過卻有很大的不同。但不可否認的是,由於零售變革產生全新的結算方式,確實為用戶帶來了全新的消費體驗。

2019年,我們即將推出了百度第一家智慧零售體驗店。真正實現讓你拿了就走,不用排隊,自動結賬。

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我們優化了用戶從進門到離店的整個購物體驗流程,尤其是結算環節的交互方式及效率。通過設計,我們為用戶構建了一個全程無打擾、高效愉悅的購物體驗。

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對於商家而言,零售商家的形態千差萬別,它可能是售貨機,也可能是便利店,它可能小到2平米,也可能大到上百平米。

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但是再多變,它也逃不開這三類剛需:結算、載貨、安防。因為任何一個店鋪,都需要貨架去擺放商品,都需要能結賬,都需要有安防和工作人員,保證店內安全和基本運營。

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通過設計,我們將結算、載貨、安防打造成了一系列模塊化智能終端,並按照店鋪大小提供各類分佈方案。

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智能化的庫存管理、智能化的商品結算、智能化的安防布局,全部通過模塊化的手段實現,極大的提升了商家的運營效率、場地安全,並節省人力。我們希望通過設計去釋放更大的價值,來推動零售行業的體驗升級。

百度人工智能零售體驗店:https://v.qq.com/x/page/p0896z4hqb7.html

如果說辦公、零售場景的體驗提升,直接影響着我們每一個人,那麼接下來在出行特殊領域的體驗提升,則直接影響着一個行業。

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有一類比較獨特人群——機場調度員。

他們具有非常特殊的職業特點:

1、需要通過大腦記憶大量複雜的飛機和機位信息,記憶負擔特別重

2、他們每做一個決策,都要保證絕對的精準和有效,壓力特別大

3、要頻繁的應對航班帶來的緊急變化,以及長時間的高強度運轉。

這是一個非常辛苦的特殊職業。所以我們希望通過設計和AI技術的共同作用,能為這類職業人群帶來更好的工作體驗。

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首先,要改變信息輸出方式:原本要通過人從記憶中調取,直接改為信息可視化。讓工作人員一目了然的掌握整個機位情況,大幅降低了他們的記憶難度和決策難度,更快更直接的作出執行。

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其次,要優化操作平台的色彩系統:在不改變色彩定義的情況下,科學調整飽和度、明度。我們根據設計心理學以及人因,通過顏色亮度對喚醒度的影響、色相對情感愉悅度的影響、色彩飽和度對情緒的影響,量化出一套全新的色彩體系,在不改變調度員工作習慣和認知的情況下,有效的降低視覺疲勞和穩定情緒並達到合理的情緒喚醒。

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通過AI技術和可視化的共同作用,幫助調度員更加直觀、精準、穩定、有效的作出決策,帶來的最直接的影響,就是機位衝突率的降低。我們以深圳寶安國際機場為例,通過智能化體驗升級,機位衝突率由原先的3.2%,直接降為零。錯誤率的降低以及分配航班間隔時間的大幅縮減,將帶來機場機位使用率綜合提升17.65%。

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機位使用率綜合提升17.65%,是什麼概念呢?相當於機場提升年吞吐量794.25萬。而這背後可能是大量的商業增長。

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我們希望通過設計帶來更好的體驗,不僅僅是協助工作人員做出精準、正確的判斷,還能夠綜合提升機場的安全指數、運營效率以及對旅客的保障。

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To B領域產業智能化的潛力,遠不止我們所見。我們既要引領行業標準,更要因企業而變;既要具備通用能力,更要足夠的靈活;既要應對綜合的效率提升,更要扎到實際應用場景中解決問題。

我們相信,隨着人工智能在To B領域的高速發展和廣泛應用,在AI技術與設計的共同推動下,會讓更多硬件設備變的智能、讓場景變的智能、讓服務變的智能。

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段落

明年,我們希望通過不斷的持續創新,可以解決更多行業問題,幫助更多傳統產業走向智能化。謝謝大家!


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