开云app官方网站入口：借助多模态深度语义理解技术，深思考打造汽车数字座舱“AI大脑”

本文摘要：理想中的智能汽车应当是什么样子？——“不懂用户，有温度”理所当然沦为必备条件之一。在大家的设想中，未来的智能汽车仍然是冷冰冰的机器，而将沦为家、公司外的第三生活空间，需要辨识和解码人类的表情、语言乃至情感，并做出准确对系统。因此，数字座舱旋即沦为众多涉及企业的重点研发方向。 浅思维、未动科技等初创企业，博世、采埃孚等国际Tier1，以及众多车企都是研发大军之一。目前，由于语音交互、手势交互等AI技术的成熟度还过于低，所以大多数企业将中控大屏作为优先落地的部分。

理想中的智能汽车应当是什么样子？——“不懂用户，有温度”理所当然沦为必备条件之一。在大家的设想中，未来的智能汽车仍然是冷冰冰的机器，而将沦为家、公司外的第三生活空间，需要辨识和解码人类的表情、语言乃至情感，并做出准确对系统。因此，数字座舱旋即沦为众多涉及企业的重点研发方向。

浅思维、未动科技等初创企业，博世、采埃孚等国际Tier1，以及众多车企都是研发大军之一。目前，由于语音交互、手势交互等AI技术的成熟度还过于低，所以大多数企业将中控大屏作为优先落地的部分。但实质上，如何使汽车确实解读人，才是最能体现智能汽车未来模样的关键，也是企业接下来必须耕耘与突破的方向。

在嵌入式领域，过去企业专心的都是全然的语音辨识或图像识别方面的工作，但这些技术只逗留在使机器听到或看到层面，无法更加深层次“背诵人”。当下，这种情况正在发生变化。2019世界人工智能大会上，浅思维CEO兼任AI算法科学家杨志明博士在演说中回应，车内的嵌入式于是以从非常简单语音辨识南北深度语义解读，从视觉听力等单一信号辨识南北多模态信息的融合，从非常简单的指令南北智能嵌入式。

换句话说，嵌入式分成两个境界：一是基于人类已收到的指令，机器辨识并已完成工作；二是机器需要在人类收到指令之前，背诵人的心思并预测指令内容，主动已完成工作。两种境界之间，多模态深度语义解读沦为关键。杨志明指出，当前汽车内的多项服务产于在有所不同的应用于中，订立餐厅、订立酒店等操作者十分繁复，语音助手也没构建统一的融合和交互。因此，用户对多模态、一站式智能嵌入式方式的市场需求更加急迫，只有融合了还包括硬件上的HUD、液晶显示屏、中控CID，以及软件上的语音辨识、语义解读、车载信息娱乐系统、ADAS等技术，构成数字座舱AI“大脑”，才能全面而了解解读车内外各种场景，获取更佳的嵌入式服务。

回应，浅思维基于多模态深度语义解读技术，在辨识语音和视觉信号的同时，对多模态信息做到统一的语义解读，建构数字座舱的AI“大脑”，打造出AI交互机器人。行车前期，浅思维数字座舱AI“大脑”可以将AI引擎与RPA（机器人流程自动化）结合，增加用户在非常简单工作上的消耗时间，提高车内嵌入式体验。如AI一旦辨识用户正在下班途中，就能已完成自动主播工作决定、自动预约会议室、会餐地点、机票酒店等服务。明确到订餐场景，该系统能通过机器人自动调用餐厅的预约模块已完成预计，防止中间人工预约有可能产生的误会与困难，构建一站式服务。

行车过程中，浅思维数字座舱AI“大脑”需要构建车路协同、车车协同智能交互。明确而言，浅思维数字座舱AI“大脑”可以动态感官和解读前方路况和周围车辆驾驶不道德。如当前方再次发生交通事故、交通堵塞中央线或周围车辆不存在变道偏向时，AI在感官后可以语音警告用户，减少车祸再次发生概率。

当到达某一地点时，智能交互机器人可以自动辨别下一个目的地类型，如停车场、酒店等场景，随后根据V2X信息为用户展开智能导航系统和引荐。在行车场景外，浅思维数字座舱AI“大脑”还可以将智能家居与车辆信息融合实时。其通过车载系统相连智能家居，可实现对智能家居的远程控制。

同时，可以语音警告用户日程安排，并获取合适建议或决策。不难看出，浅思维数字座舱AI“大脑”将多模态深度语义解读技术跨越用户行车一直。从用户转入车辆，到行经过程中，再行到到达目的地后，浅思维需要持续为用户获取预计、导航系统引荐、危险性警告、智能家居掌控等服务，打造出行车一站式服务闭环，以此减少用户粘性。以上场景十分令人期望，浅思维之所以需要做这一点，是因为浅思维不具备多模态深度语义解读核心技术。

这是浅思维的研发重点，也是其技术壁垒。近日在由中国计算机学会（中国计算机领域最权威学会）、中国中文信息学会（人工智能大自然语义解读最权威学会）和百度公司牵头举行的“2019机器读者解读竞赛”上。经过全球2502个团队长达2个月的白热化竞逐，浅思维人工智能在两项评测指标中均登顶全球榜首，顺利夺回全球冠军。杨志明讲解道，在多模态深度语义解读技术的反对下，浅思维需要通过车身外部传感器360°全景智能感官周围环境，AI预测周围车辆和行人不道德；而通过车内摄像头和语音传感器，浅思维不仅能同时解读视觉、文本、语音多模态非结构化数据的深度语义，还可以构建权利跨域上下文解读和多轮对话交互。

除此之外，浅思维还自律研发多模态深度语义解读专用深度自学处理器，反对多模态深度语义解读技术需要终端上运营，构建浅思维机器人产品在终端边缘计算出来与大规模应用于。近两年，众多国际Tier 1和车企都相继发售数字智能座舱解决方案，业界正在为打造出“更加有温度的汽车”而希望。理论上来说，“温度”构建的关键在于嵌入式，嵌入式的重点则在机器能否在特定场景内确实解读和掌控用户市场需求。

较好的嵌入式需要与用户构成不开口就能构建协同的默契，减少用户信任度，提升用户粘性，增进销量。同济大学汽车学院院长张立军曾回应，在当前车市上行的趋势下，数字智能座舱作为一个产品亮点，需要减少品牌市场推广的可玩性。

而当下，多模态深度语义解读技术沦为全新突破口。当AI需要确实解读人之时，就意味著汽车已完成了从上下班工具到生活空间的华丽改变。

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