全球泳池机器人超级独角兽元鼎智能,用AI客服员工完成复杂售后问题全流程自助闭环

元鼎智能 Aiper 专注于庭院智能产品研发及全球品牌拓展,是无线智能泳池机器人的品类开创者和领导者,近两年全球销量超过200万台,线上亚马逊对应类目下连续几年销量第一,线下累计入驻沃尔玛等知名零售连锁 7000余家,是消费者的首选。元鼎智能研发人员占比 70%,拥有 400 余项专利,获 IEEE 认证等 20 余项国际标准,产品设计斩获 6 项 iF 设计奖与 3 项红点奖。 

作为具身智能领域泳池清洁机器人赛道的绝对领军者和资本青睐的超级独角兽,元鼎智能凭借硬核实力持续领跑全球市场,秉持 “技术普惠、场景深耕与全球化视野”,元鼎智能的领先优势不仅体现在卓越的产品性能上,更凸显于前瞻性的用户服务体验战略布局中,通过全链路服务与可持续设计推动行业向智能化、绿色化进阶,力求为全球消费者带来最佳的产品使用和服务体验。

Aiper Scuba X1 

早在 2023 年,元鼎智能便敏锐捕捉到 AI 技术对服务领域的重塑潜力,选择与 Shulex 展开深度合作,成为首批 Shulex AI 客服 Agent 基石合作伙伴。双方自合作启动以来,稳步推进项目落地,目前已顺利完成两期项目上线,实现全链路、全方位的智能服务升级,提供 24 小时全球无缝响应,共同搭建起稳定高效的智能客服体系,为品牌注入可持续的服务竞争力。

Shulex AI客服员工上线后,全面提升了元鼎智能全球化服务效能:AI 7×24 小时高效承接夏季旺季激增的咨询量,实现了全球不同地区服务体验的一致性,无论用户通过邮件、Livechat 等各种渠道咨询,均能获得符合品牌规范的专业回复。

Aiper 官网Livechat

用 AI 完成了复杂的排故到售后的统一服务流程闭环,大幅提升复杂问题的自主处理能力,减少人工介入。

在产品工单量激增时,Shulex 效能顾问团队的全流程陪跑服务展现出强大支撑力:仅用 3 天就完成专属 Agent 的搭建与部署。AI 客服员工凭借 超 98% 的 AI 处理率高效分流集中咨询压力,在大幅减轻人工客服负担的同时,确保用户获得及时、规范的服务,有力保障咨询高峰期的客户体验。

AI 驱动的售后全流程闭环服务

泳池机器人涉及多种技术细节,客户咨询多样,用户反馈问题时描述往往零散,传统客服需耗费大量时间询问细节、排查原因。

Shulex 搭建了从单轮升级至多轮交互的售后 Agent,并细化出多个子 Agent。这些 Agent 能根据用户咨询来源和问题意图,精准引导用户提供关键信息,快速定位原因,自动推送针对性解决方案,形成了从排故到售后处理的统一流程,大幅提升了复杂问题的自主处理能力。

服务超百家头部跨境电商品牌,凭借对于跨境行业的深刻理解和出色的产品服务履约能力,Shulex 致力于通过“交付效果、量化收益”的透明商业模式,为企业解决客服领域的核心痛点,让 AI 客服员工的价值不仅停留在 “用起来”,更能真正实现 “用得好、出效果”!

项目验收并非终点,而是服务升级的新起点。展望未来,元鼎智能携手 Shulex 将持续深化 AI 服务能力的深度拓展,探索更多业务场景的 AI 化转型。双方的合作将始终沿着 “用户需求为导向” 的路径坚定前行,以更敏锐的洞察捕捉用户期待,以更智能的服务回应全球诉求,让每一位用户都能在与品牌的交互中感受到始终如一的优质体验。

同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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