基于模糊綜合評(píng)價(jià)法的AIoT語(yǔ)音軟件開(kāi)發(fā)技能評(píng)價(jià)研究

張恒 阮華英

摘要：文章首先分析了智能語(yǔ)音與傳統(tǒng)實(shí)體產(chǎn)業(yè)加速融合發(fā)展的背景下，AIoT語(yǔ)音軟件項(xiàng)目群管理對(duì)軟件團(tuán)隊(duì)復(fù)合開(kāi)發(fā)技能定量評(píng)價(jià)的需求；然后借鑒工作分解結(jié)構(gòu)法，對(duì)AIoT語(yǔ)音軟件工程的功能類與功能點(diǎn)及技能需求進(jìn)行梳理、歸納；最后在前人技能評(píng)價(jià)成果基礎(chǔ)上，以優(yōu)化項(xiàng)目交付能力為導(dǎo)向，選擇評(píng)價(jià)指標(biāo)并構(gòu)建評(píng)價(jià)體系。基于模糊綜合評(píng)價(jià)法，對(duì)團(tuán)隊(duì)內(nèi)軟件工程師所掌握的各軟件開(kāi)發(fā)技能熟練度進(jìn)行刻畫與定量評(píng)價(jià)，其結(jié)果具有參考意義，可為考慮柔性技能的軟件項(xiàng)目群人力資源調(diào)配提供支撐。

關(guān)鍵詞：模糊綜合評(píng)價(jià)；AIoT語(yǔ)音軟件；技能評(píng)價(jià)

中圖分類號(hào)：F272.92;C931.2? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

0 引言

AI語(yǔ)音作為AI領(lǐng)域中相對(duì)成熟的落地技術(shù)之一，在語(yǔ)音交互市場(chǎng)需求加速上漲與國(guó)家政策的強(qiáng)力扶持下，正加速在垂直行業(yè)的布局與滲透。隨著家電、汽車等產(chǎn)品逐漸完成聯(lián)網(wǎng)化，智能化將是這些產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新與銷售驅(qū)動(dòng)力之一，而人機(jī)對(duì)話則是關(guān)鍵的智能化入口，如華南某頭部家電M集團(tuán)將AI語(yǔ)音交互升級(jí)為家電端的戰(zhàn)略發(fā)展方向。據(jù)中國(guó)語(yǔ)音產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟統(tǒng)計(jì)，2021年全球AI語(yǔ)音產(chǎn)業(yè)規(guī)模約為263.8億美元，其中中國(guó)市場(chǎng)規(guī)模達(dá)到288億元，同比增長(zhǎng)32.8%［1］。為應(yīng)對(duì)業(yè)內(nèi)玩家間的激烈競(jìng)爭(zhēng)，搶落地、趕交付、多項(xiàng)目并行也成為AIoT（人工智能物聯(lián)網(wǎng)，AI+IoT）語(yǔ)音軟件開(kāi)發(fā)常態(tài)。在比拼硬件、軟件、算法的性能、指標(biāo)背后，是企業(yè)的軟件人力資源厚度作為強(qiáng)有力的交付保障。而在ToB的商業(yè)合作中，軟件工程師除了負(fù)責(zé)研發(fā)，還需要肩負(fù)對(duì)外的技術(shù)支撐以及內(nèi)部矩陣式虛擬組織里的橫向協(xié)調(diào)，故對(duì)軟件工程師技能的評(píng)價(jià)，既要關(guān)注其“硬指標(biāo)”，又要兼顧其“軟指標(biāo)”；AIoT語(yǔ)音軟件作為一種高度定制化的知識(shí)型產(chǎn)品，與普通的工業(yè)產(chǎn)品依靠機(jī)械的重復(fù)工作不同，其研發(fā)與落地主要依賴于軟件工程師的腦力勞動(dòng)與柔性技能發(fā)揮；眾多項(xiàng)目管理工作的實(shí)操經(jīng)驗(yàn)顯示，知識(shí)型員工的復(fù)合型技能在軟件項(xiàng)目的成敗中扮演著關(guān)鍵角色。因此，因地制宜地對(duì)軟件工程師開(kāi)發(fā)技能進(jìn)行合理綜合評(píng)價(jià)，既能基于人崗匹配度優(yōu)化項(xiàng)目群人力資源調(diào)配，提升對(duì)外交付能力與客戶滿意度，又能幫助人力資源部門識(shí)別團(tuán)隊(duì)成員在技能上的不足，制定個(gè)性化的培訓(xùn)與職業(yè)發(fā)展計(jì)劃，還有助于管理層識(shí)別與規(guī)劃戰(zhàn)略技能。

1 軟件技能需求

1.1 AIoT語(yǔ)音交互系統(tǒng)

典型的AIoT語(yǔ)音交互系統(tǒng)包括本地端與云端。其中本地端由AI語(yǔ)音芯片（系統(tǒng)）、無(wú)線聯(lián)網(wǎng)芯片（系統(tǒng)）組成，負(fù)責(zé)使用麥克風(fēng)陣列對(duì)人聲與環(huán)境聲的采集，經(jīng)過(guò)降噪、波束成形等前端處理后，進(jìn)行關(guān)鍵熱詞檢測(cè)，并接入語(yǔ)音云、IoT設(shè)備云，實(shí)現(xiàn)基于離在線識(shí)別、語(yǔ)義理解、對(duì)話管理等關(guān)鍵技術(shù)的人機(jī)語(yǔ)音交互；最后負(fù)責(zé)與傳統(tǒng)家電設(shè)備通信，根據(jù)對(duì)話產(chǎn)生的設(shè)備控制信令，完成指令下發(fā)與設(shè)備狀態(tài)同步、提示音播報(bào)等，如圖1所示，本文所提及的軟件開(kāi)發(fā)屬于端側(cè)開(kāi)發(fā)范疇。

1.2 AIoT語(yǔ)音軟件工程分解

借鑒工作分解法，并依據(jù)不同組件、工序間的緊前緊后約束關(guān)系，將AIoT語(yǔ)音軟件工程細(xì)化、排序后歸納出各組件開(kāi)發(fā)依賴的技能集。如表1所示，作為嵌入式軟件的分支，AIoT語(yǔ)音軟件工程依賴的開(kāi)發(fā)技能覆蓋計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)、編譯原理、并行計(jì)算、電子電路設(shè)計(jì)、多種語(yǔ)言的程序開(kāi)發(fā)、端邊云協(xié)作、人機(jī)語(yǔ)音交互、家電控制等細(xì)分領(lǐng)域。其中J1（C語(yǔ)言程序設(shè)計(jì)）、J11（RTOS多任務(wù)環(huán)境軟件開(kāi)發(fā)）作為嵌入式軟件開(kāi)發(fā)必備技能，在表中不具體注明。

2 軟件技能評(píng)價(jià)

2.1 員工技能評(píng)價(jià)現(xiàn)狀

顧琳琳等［2］基于德?tīng)柗品ê蛯哟畏治龇ǎ瑯?gòu)建了一套包含4個(gè)一級(jí)指標(biāo)、18個(gè)二級(jí)指標(biāo)、39個(gè)三級(jí)指標(biāo)的護(hù)理本科生技能評(píng)價(jià)體系，以全面考查學(xué)生職業(yè)素養(yǎng)、溝通能力、操作技能等綜合素質(zhì)的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系；劉銀浩等［3］為改善當(dāng)前員工技能評(píng)價(jià)主觀性與經(jīng)驗(yàn)性的不足，創(chuàng)新提出基于RFID

的生產(chǎn)系統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘，融合生產(chǎn)技能與生產(chǎn)一致性系數(shù)、權(quán)重的服裝生產(chǎn)企業(yè)員工技能評(píng)價(jià)方法與流程；方東輝等［4］為解決師范生師范技能評(píng)價(jià)體系要素復(fù)雜、評(píng)價(jià)難度大的難題，運(yùn)用模糊層次分析法對(duì)影響師范技能評(píng)價(jià)因素進(jìn)行分析，并提出了一種師范技能的考核指標(biāo)體系。高曉明［5］基于改進(jìn)天牛須搜索-支持向量機(jī)算法，構(gòu)建了企業(yè)技能質(zhì)量評(píng)價(jià)模型，并實(shí)證其相對(duì)于SVM模型、層次分析法模型的優(yōu)越性，以提升企業(yè)技能質(zhì)量，促進(jìn)企業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)。當(dāng)前學(xué)者使用異質(zhì)的評(píng)價(jià)指標(biāo)、評(píng)價(jià)方法，在技能評(píng)價(jià)方面取得了一定的研究成果，但鮮有針對(duì)軟件技能尤其是前沿AIoT語(yǔ)音應(yīng)用中的軟件技能的評(píng)價(jià)案例。軟件團(tuán)隊(duì)技能評(píng)價(jià)屬于人力資源考核的一項(xiàng)內(nèi)容，存在一定的模糊性與不確定性，有些指標(biāo)甚至難以量化，因此運(yùn)用模糊綜合評(píng)價(jià)法對(duì)員工技能進(jìn)行評(píng)價(jià)，有利于促進(jìn)人力資源管理的科學(xué)性，并提高效率［6］。

2.2 模糊綜合評(píng)價(jià)過(guò)程

（1）遴選業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)中的AIoT語(yǔ)音項(xiàng)目交付關(guān)注點(diǎn)作為評(píng)價(jià)指標(biāo)，包括交付效率X1、開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)X2以及自主完成度X3。交付效率衡量工程師使用該技能完成開(kāi)發(fā)任務(wù)的時(shí)效情況，包括高效完成、如期完成、逾期等分級(jí)，在搶落地的行業(yè)背景下，逾期閉環(huán)極易引發(fā)項(xiàng)目失敗；開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)包括工程師使用該項(xiàng)技能的時(shí)長(zhǎng)、支撐類似項(xiàng)目與產(chǎn)品的數(shù)量和貢獻(xiàn)比重等，包括豐富、一般、不足等分級(jí)，技能經(jīng)驗(yàn)豐富的員工既熟悉自身研發(fā)流程，又掌握上下游協(xié)作訴求；自主完成度借助工程師需要指導(dǎo)的程度，反映工程師獨(dú)立發(fā)揮技能的水平以及在矩陣式項(xiàng)目組織中作為技術(shù)FO（Function Owner）獨(dú)當(dāng)一面的潛力。綜上，因素集如公式（1）所示。

X=｛X1，X2，X3}（1）

（2）借鑒Likert 5點(diǎn)計(jì)分法，將3個(gè)指標(biāo)分為5個(gè)等級(jí)，如表2所示。

（3）組織軟件技術(shù)總監(jiān)、合作項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)經(jīng)理、嵌入式團(tuán)隊(duì)共10人，對(duì)嵌入式團(tuán)隊(duì)8名工程師、32項(xiàng)技能的3個(gè)指標(biāo)進(jìn)行評(píng)分。對(duì)評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)歸類、統(tǒng)計(jì)得出各員工每項(xiàng)技能的單因素評(píng)價(jià)向量以及評(píng)判矩陣。由于篇幅有限，以員工L的J1技能“C語(yǔ)言程序設(shè)計(jì)”為例，其評(píng)價(jià)矩陣R如公式（2）所示。

R=0.30.30.400

0.20.40.400

00.50.500（2）

（4）邀請(qǐng)AIoT語(yǔ)音產(chǎn)品專家，對(duì)效率、經(jīng)驗(yàn)、獨(dú)立性3個(gè)技能指標(biāo)進(jìn)行重要性定性打分，然后借助SPSS PRO平臺(tái)，采用層次分析法計(jì)算，并選擇方根法計(jì)算權(quán)重。結(jié)果顯示，效率的權(quán)重為58.151%，經(jīng)驗(yàn)的權(quán)重為30.908%，獨(dú)立性的權(quán)重為10.941%，并通過(guò)一致性檢驗(yàn)，同時(shí)進(jìn)一步得到因素X的權(quán)向量W。具體如表3—5所示。

W=0.5820.3090.109（3）

（5）為體現(xiàn)權(quán)數(shù)作用，選取“積-和”模糊合成算子，計(jì)算員工L技能J1的模糊評(píng)價(jià)結(jié)果向量B，其歸一化后取值相當(dāng)。

B=W°R=（0.2360.3520.41100）（4）

（6）結(jié)果表明，員工L技能J1”C語(yǔ)言程序設(shè)計(jì)”等級(jí)為Y1的程度是0.236，等級(jí)為Y2的程度是0.352，等級(jí)Y3的程度是0.411，不可能是等級(jí)Y4、Y5；按照最大隸屬原則，評(píng)價(jià)結(jié)論是：其J1技能等級(jí)為Y3，即經(jīng)驗(yàn)不多，但能夠在適度指導(dǎo)下如期產(chǎn)出達(dá)標(biāo)的軟件功能；與其在團(tuán)隊(duì)內(nèi)的口碑吻合，表明該評(píng)價(jià)模型準(zhǔn)確度高，具有適用性。

（7）循環(huán)執(zhí)行第五與第六2步，直到所有工程師各項(xiàng)技能遍歷計(jì)算完成。分析整個(gè)評(píng)價(jià)過(guò)程以及基于Python3的計(jì)算源程序可以發(fā)現(xiàn)，主要耗時(shí)算子為模糊評(píng)價(jià)向量B的矩陣操作，其時(shí)間復(fù)雜度為O（m·n），與團(tuán)隊(duì)規(guī)模、技能清單長(zhǎng)度或者技能的精細(xì)度正向強(qiáng)相關(guān)。

3 結(jié)語(yǔ)

文章應(yīng)用模糊綜合評(píng)價(jià)法，結(jié)合工作結(jié)構(gòu)分解法與層次分析法，對(duì)AIoT語(yǔ)音軟件團(tuán)隊(duì)的復(fù)合技能進(jìn)行量化評(píng)價(jià)，既有效解決員工技能評(píng)價(jià)所涉及的模糊性與不確定性，提高評(píng)價(jià)結(jié)果的科學(xué)性與實(shí)用度，又為AIoT語(yǔ)音軟件項(xiàng)目群的人力資源調(diào)度提供素材。多技能工的柔性技能調(diào)度是項(xiàng)目群管理領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)與難點(diǎn)，而員工掌握的技能種類與熟練度是其基礎(chǔ)約束條件，后續(xù)在依據(jù)技能熟練度進(jìn)行軟件項(xiàng)目群人力資源調(diào)配的過(guò)程中，對(duì)于需求同一技能的項(xiàng)目工序，可為高優(yōu)先級(jí)的任務(wù)配置熟練度高的工程師，對(duì)于同一熟練度等級(jí)的員工，可依據(jù)隸屬度大小進(jìn)行分配。此外，考慮到所述技能，因工程師的學(xué)習(xí)、遺忘效應(yīng)導(dǎo)致其水平及因素集處于一個(gè)浮動(dòng)的狀態(tài)，在下一步的研究中，應(yīng)將該方法集成于企業(yè)自動(dòng)化數(shù)字系統(tǒng)中，定期、實(shí)時(shí)地對(duì)員工技能水平進(jìn)行評(píng)估，以提升管理效率。

參考文獻(xiàn)

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（編輯 沈 強(qiáng)）

Research on evaluation of AIoT speech software development skills based on fuzzy comprehensive evaluation method

ZHANG? Heng1， RUAN? Huaying2

（1.School of Mechanical Engineering， Guizhou University， Guiyang 550025， China;

2.School of Life Science and Technology， Wuhan Polytechnic University， Wuhan 430023， China）

Abstract：? The article analyzes the demand for quantitative evaluation of composite development skills of software teams in AIoT voice software project management under the background of accelerating the integration and development of intelligent voice and traditional physical industries; Then， drawing on the work breakdown structure method， the functional categories， points， and skill requirements of AIoT voice software engineering are sorted and summarized; Finally， based on the previous skill evaluation results， an evaluation system was constructed with the optimization of project delivery capability as the guide. The proficiency of various software development skills mastered by software engineers in the team was characterized and quantitatively evaluated using the fuzzy comprehensive evaluation method. The results have reference significance and can provide support for human resource allocation in software project groups considering flexible skills.

Key words： fuzzy comprehensive evaluation; AIoT voice software; skill evaluation