一、業(yè)務背景

　　業(yè)務系統(tǒng)界面交互需在多層級菜單間頻繁切換，降低工作效率;質控流程復雜且時效性要求高，手動觸發(fā)容易延誤;實驗數(shù)據(jù)錄入過程繁瑣，操作人員往往一手操作儀器一手記錄數(shù)據(jù)，易導致轉錄錯誤;實驗報告撰寫需要大量專業(yè)術語和標準化描述，手工編寫耗時且易出現(xiàn)格式不規(guī)范問題。

　　隨著語音識別與語義理解技術準確率的持續(xù)提升，構建以自然語言為驅動的業(yè)務系統(tǒng)語音交互范式成為 優(yōu)化人機協(xié)同效率、拓展智能化場景應用的必然選擇。

　　二、基于LLM的智能語音交互方案

　　三維天地推出的基于LLM（大語言模型）的智能語音交互方案，通過AI技術革新檢驗檢測的全流程效率，推動業(yè)務系統(tǒng)的智能化升級。該方案能夠與業(yè)務系統(tǒng)底層數(shù)據(jù)引擎實現(xiàn)無縫對接，采用模塊化設計，能夠與LIMS等多種系統(tǒng)實現(xiàn)平滑集成，構建起一個全面的數(shù)字化生態(tài)系統(tǒng)。它實現(xiàn)了“語音輸入-實時校驗-自動結構化存儲”的閉環(huán)流程，有效解決了手工錄入效率低下、易出錯等問題，從而讓業(yè)務人員擺脫繁瑣的操作，專注于更高價值的工作。

　　三、核心能力

　　協(xié)同多模態(tài)語義理解引擎和動態(tài)對話智能體（Agent），基于LLM的智能語音交互方案支持語音指令驅動的智能獲取、結構化錄入及精準修改。

　　語音識別：根據(jù)用戶輸入的語音進行語義識別，并轉換為操作指令。

　　意圖識別：通過語義理解識別表單修改意圖，實現(xiàn)自然語言處理用戶指令。

　　結構化處理：結構化處理對話內容，適配現(xiàn)有業(yè)務系統(tǒng)的數(shù)據(jù)模型。

　　交互式維護：針對信息采集碎片化場景，模型內置漸進式追問機制，可主動引導用戶補全關鍵字段，實現(xiàn)問詢模式的交互。

　　智能獲?。航Y合語音交互和AI技術獲取表單信息，支持自然語言提問與分析，實現(xiàn)無障礙數(shù)據(jù)采集。

　　四、應用場景

　　1、語音智能“導航”

　　實驗員通過語音命令“進入樣品登記模塊”，系統(tǒng)與基于LLM的智能語音交互方案無縫集成，立即導航至相應頁面，省略了繁瑣的界面點擊操作。實驗進行時，可直接發(fā)出“切換到數(shù)據(jù)分析視圖”的指令，從而實現(xiàn)無縫的工作流程轉換。系統(tǒng)記憶用戶常用的操作路徑，當用戶說出“打開上次的實驗記錄”，系統(tǒng)能智能識別并快速跳轉至目標界面，從而節(jié)省了導航時間。

　　通過語音指令“將當前實驗結果發(fā)送至質檢部門并安排復檢”，即可實現(xiàn)跨多個功能模塊的一站式操作。

　　2、結合語音進行現(xiàn)場質控

　　實驗員發(fā)現(xiàn)異?？芍苯邮褂谜Z音指令“記錄當前批次異常并啟動質控流程” ，語音觸發(fā)質量檢測流程。

　　基于歷史數(shù)據(jù)和當前實驗條件，語音支持數(shù)據(jù)查詢，用戶詢問“此溫度下需要調整哪些質控參數(shù)”，系統(tǒng)即可給出專業(yè)建議。

　　語音支持質控數(shù)據(jù)采集，例如當語音報出“氯離子濃度3.5毫克每升， pH值7.2”等質控數(shù)據(jù)，系統(tǒng)實時識別、校驗并記錄。

　　3、數(shù)據(jù)采集與報告生成

　　用戶可邊觀察實驗現(xiàn)象邊語音敘述“樣品1至10的反應時間分別為3分鐘、4分鐘……” ，系統(tǒng)自動解析為結構 化數(shù)據(jù)并填入對應表格。

　　用戶口述復雜的實驗觀察結果“樣品呈現(xiàn)淺黃色沉淀，加熱后逐漸溶解轉為無色透明溶液” ，可提供定量數(shù)據(jù)和定性描述，系統(tǒng)精準轉錄并保留專業(yè)術語。

　　通過語音命令“記錄當前實驗室環(huán)境參數(shù)”，系統(tǒng)可自動從實驗室傳感器網(wǎng)絡獲取溫濕度等數(shù)據(jù)并關聯(lián)至當前實驗記錄。

　　錄入過程中系統(tǒng)實時檢測異常值，如用戶說“樣品3濃度為5000ppm”，系統(tǒng)立即提示“該值超出正常范圍 （0-1000ppm），請確認”。

　　語音指令提示“使用標準水質報告模板，填入今天的實驗結果”，系統(tǒng)自動選擇適當模板并填充當日數(shù)據(jù)。

　　五、應用價值

　　通過語音指令完成業(yè)務操作，支撐業(yè)務高效運轉，提升業(yè)務效率;

　　通過交互式的信息管理，實現(xiàn)業(yè)務信息的快速錄入、流轉及維護;

　　借助對話式的信息查詢、知識檢索、數(shù)據(jù)分析，支撐業(yè)務決策。

　　六、未來展望

　　1、 跨系統(tǒng)調度：語音指令穿透多個業(yè)務系統(tǒng)，實現(xiàn)端到端流程自動化;

　　2、 多模態(tài)交互升級：豐富多模態(tài)交互方式，提供更自然的人機交互體驗;

　　3、 元宇宙與數(shù)字孿生：虛擬環(huán)境中的AI助手，支持語音控制與交互的沉浸式遠程協(xié)作;

　　4、 群體智能協(xié)同：多智能體（Agent）系統(tǒng)協(xié)同工作，處理復雜業(yè)務場景;

　　5、 持續(xù)學習能力：系統(tǒng)具備自主學習能力，不斷優(yōu)化對話策略與服務質量。

　　對話式AI技術已經從理論概念轉化為實際應用，企業(yè)通過采用基于LLM的智能語音交互方案，能夠釋放出更多的創(chuàng)新潛力。這些方案通過自然語言處理、多模態(tài)交互以及垂直領域的知識增強，助力企業(yè)實現(xiàn)業(yè)務流程的智能化以及業(yè)務交互模式的升級。

　　三維天地借助基于LLM的智能語音交互方案，不僅克服了傳統(tǒng)操作流程的難題，還重新定義了人機協(xié)作的界限，實現(xiàn)了智能導航、現(xiàn)場質控、數(shù)據(jù)采集與報告生成等多場景應用，顯著提升了業(yè)務效率。通過構建從“語音指令→智能決策→業(yè)務執(zhí)行”的全鏈路解決方案，公司將持續(xù)優(yōu)化對話策略與服務質量，形成了對話完成人機協(xié)作的業(yè)務操作范式。

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