Solution Advantage
拥有亿级规模数字战场要素数据,覆盖世界各个国家的武器装备。
结合多种问答模型(FAQ问答、知识图谱问答、阅读理解问答)和多种推理技术(图推理、深度学习推理、逻辑推理),提供高效的问题答案生成和组织能力。
基于当前态势数据和计划,识别和推理态势的演变,生成告警、实时预警和具有一定置信度的未来态势图。
运用知识图谱、多智能体强化学习等人工智能技术,基于特定领域知识自动生成建议,提供置信度评估及优缺点分析。
基于使用和运营过程中反馈的数据实现自动化运维。根据问题的来源,采用适当的技术进行丰富,并闭环回馈到系统,实现特定领域的自动化运维。
Product Function
输入支持语音唤醒、语音识别、文本输入、点击操作,输出支持语音合成回复、文字回复、图片回复、视频回复、多媒体回复
使用深度学习算法结合上下文支持识别用户的实际意图需求,完成特定任务或提供某个问题的答案
支持用户进行多任务切换,满足紧急任务插队处理后继续前任务处理的需求
支持基于知识图谱(KBQA)、阅读理解(MRC)、问答对库(FAQ)等三类主流问答引擎,并融合生成答案
统一管理各种格式的知识,包括知识图谱、FAQ、文档、语音、图片、视频
记录用户提问、交互记录,建立重点用户画像,对用户进行个性化专属推荐
Solution Effectiveness
通过移动平板设备、PC电脑、单兵设备、机器人设备等产品形态,智能虚拟参谋支持作战人员了解武器装备效能,进行多种量化体系的装备科研论证;帮助情报分析人员及时了解国外军事动向及获取军事行动情报信息线索;帮助各级指挥官实时了解战场全局态势情况,监控作战行动、识别战场危机并进行主动建议,提供最优战术策略选择,把握战场发展动向;帮助首长和决策人员掌握和监控智慧军营的战备、军事训练、政治工作、后勤保障、装备管理等业务系统实时状态,提供辅助决策。
Customer Case
某陆军部队
国防
最近几年开始,不少的新型武器装备接连输送到部队中。在形势下,部队的装备结构出现了很明显的转变,逐渐表现出显著的电子化、信息化的特点,所以,与武器装备相关的维修保障工作也必须紧跟脚步,以更好地解决装备维修保障的需求
1.基于知识图谱、智能问答、硬件机器人,将武器装备保障要素的多模态数据进行存储管理,形成一种无缝的后勤保障系统。实现了对装备型号、体积、质量、故障维修、使用寿命等多指标的并行监测分析。
2.询问装备故障原因时,可通过交互式问答获取装备维修知识,找到故障的具体位置,提升了基于检索查询效率和故障发现效率,为维护保障提供决策依据,保证了装备保障的针对性和保障效率,降低了保障成本。