高速公路特情處理云客服應用研究

王文光

招商華軟信息有限公司 廣東 廣州 510663

1 背景分析

目前除了MTC入口自助發卡外，收費站收費車道均需配人員進行值守，每條車道平均需要配置4班人員，執行3班倒，平均配置3~4名收費人員，其他人員還有收費班長、督導、行政等相關人員，隨著人口紅利的流失，用工成本的日益上漲，收費人員薪資已經成為路段運營主要支出之一。

傳統收費站設備并未與云端行業SaaS服務形成雙向互動，尚未形成監控、管理和回控的運營模式，對現場無法做到實時可知可控。

目前對于現場的各類收費異常處理仍只采用人工處理模式，一般通過電話讓監控大廳人員紙質登記特情信息和指導現場，效率低下[1]。

隨著大數據技術的發展，AI技術的成熟，社會各行各業不斷融入新技術和智能元素，如何結合新興技術，建設一套智慧管理、智慧服務的高速公路新型服務體系，降低收費站運營成本，提升收費服務效率，為交通服務提質增效成為越來越多路段客戶關注的內容。

2 主要內容

為了進一步提升高速公路收費站通行效率，降本增效，行業內也做了相關的思考、討論和創新，例如瘦車道收費系統、MTC智能收費等。因此高速公路特情處理云客服應運而生，云客服為智能收費機器人（邊緣設備）提供了以特情處理、人工呼叫、遠程運維、人效管理、查詢與監控、報表呈現為代表的云端服務能力，綜合了車輛結構化、車型識別的AI技術，運維可視化和邊緣節點管理的AIOps遠程運維技術，基于數據倉庫的大數據分析處理技術，人機對話的音視頻理解技術，以領導、特情處理人員、維修人員和系統管理員等不同視角關注機器人客服服務的不同維度，為機器人收費業務的可靠、安全運營提供了云端服務保障能力[2]。

3 總體設計

3.1 設計思路

特情處理云客服主要的業務職責是實現車道特情的云端處理能力。當車道產生特情事件后，智能收費機器人將事件發送到云端和現場的智能終端，云端客服系統根據各個路段、收費站配備的客服人員進行派單，每個座席可以處理多個車道的特情，根據配置可以同時處理多起特情。圍繞特情處理能力，通過語義理解和自助對話，增強車主與智能收費機器人交互能力，應用圖片、視頻對講讓云端客服了解現場情況并能做出初步特情處理，通過車輛結構化、車型識別等AI能力，為特情場景識別車牌、車型等信息，為云端客服人員做出合理判斷保駕護航，通過機器人監控能遠程感知機器人工作狀態并能進行遠程控制和干預，云端客服人員處理的事件可查詢、可度量，通過不同維度的報表和人效管理功能，為路段運營人員和領導提供較強的監管能力。通過邊緣設備管理能力，提供了智能收費機器人注冊、參數管理、容器管理和遠程升級等功能，增強對云端客服的設備保障能力[3]。

3.2 架構設計

特情處理云客服架構如圖1所示（見文末）。

圖1 特情云客服技術架構圖

3.3 部署架構

特情處理云客服系統部署架構如圖2所示（見文末）。

圖2 特情云客服部署架構圖

4 總體功能

系統功能架構如圖3所示（見文末）。

圖3 系統功能架構圖

5 實施效果

特情處理云客服系統配合邊緣設備如智能機器人和車道手持智能終端構建了完整的收費和特請處理業務能力，已經在全國十幾個地區推廣落地了，在一定程度上解決了降本增效的運營痛點，提升了云端對車道軟件和設備的控制能力，符合行業發展的趨勢，獲得了路段業主和省中心的大力支持。

6 結束語

在取消全國高速公路省界收費站和費顯點亮工程之后，業界對行業的發展趨勢做了大量的探索和嘗試，如何進一步降本增效，讓車道設備和軟件在云端可控、可管理、可監測，不斷提高端和邊緣側的信息化水平，向著瘦終端方向突破，業務邏輯盡可能放在云端集中管理和升級，這是一個待解決的行業痛點。

特情處理云客服通過視頻、圖片、人機交互、AI輔助進一步將車道現場需要處理的工作遷移到云端，利用云端的集約化處理，效率高成本低，一位云端客服人員可以同時監管和處理幾十個車道的特情，大大節約了車道的人員配備要求，車道的無人化、少人化意味著我們可以通過技術的不斷演化，讓終端更簡單，云端更智能，向著全自由流、信用通行又邁進了一步。