AI大模型扎堆上线，你觉得谁能强势出圈？

撰文 / 涂彦平 编辑 / 黄大路 设计 / 赵昊然

ChatGPT在这个春天霸占了中文互联网，普通人面对它多生出兴奋和焦虑交织的复杂情绪，而大公司不甘落后，纷纷宣布自己也在做类似的AI大模型。

继3月16日百度发布文心一言之后，4月7日，阿里云官宣大模型通义千问开始邀请测试。

4月8日，在人工智能大模型技术高峰论坛上，华为云人工智能领域首席科学家田奇分享了盘古大模型的进展及应用。他透露，华为盘古大模型正在推动人工智能开发从“作坊式”到“工业化”升级。

接下来，有多场大模型相关发布会扎堆举办。

4月10日，商汤“日日新SenseNova”大模型体系问世；4月11日，毫末智行自动驾驶生成式大模型DriveGPT雪湖·海若发布；由昆仑万维和奇点智源合作研发的天工大模型35发布在即，并将于4月17日启动邀请测试；5月6日，科大讯飞“1+N认知智能大模型”即将发布……

互联网巨头、人工智能公司、智能硬件公司、自动驾驶公司等各方力量，都积极参与到大模型这一场盛宴中来。

行业监管也迅速出手。4月11日，国家网信办发布通知，就《生成式人工智能服务管理办法（征求意见稿）》面向社会公开征求意见。

根据计算机科学家、自然语言模型专家吴军的说法，ChatGPT背后是一个叫做语言模型的数学模型在发挥作用，这项语言模型技术早在1972年就已经有了，是由他的导师弗莱德里克·贾里尼克(Fred Jelinek)在IBM期间带领团队研发出来的。

只是到了今天，由于算力不断提升，语言模型已经从最初基于概率预测的模型发展到基于Transformer架构的预训练语言模型，并逐步走向大模型的时代。

复旦大学计算机学院教授、MOSS系统负责人邱锡鹏曾这样描述大模型的能力飞跃：“当模型规模较小时，模型的性能和参数大致符合比例定律，即模型的性能提升和参数增长基本呈线性关系。然而，当 GPT-3/ChatGPT 这种千亿级别的大规模模型被提出后，人们发现其可以打破比例定律，实现模型能力质的飞跃。这些能力也被称为大模型的‘涌现能力’（如理解人类指令等）。”

每当有革命性的技术诞生，无一不是由其在具体行业的商用化应用来实质性地推动行业进步。作为连接技术生态和商业生态的桥梁，大模型也将在很多行业应用落地。

只是，这波来势凶猛的大模型热，究竟会催生万物生长改变万千业态，还是继区块链、元宇宙之后又一个看上去很美的泡沫？

无限想象空间？

特斯拉将Transformer大模型引入自动驾驶领域中，拉开了AI大模型在自动驾驶领域应用的开端。大模型在自动驾驶行业的应用将提升系统的感知和决策能力，已经被视为自动驾驶能力提升的核心驱动力。

4月2日，百度正式发布百度自动驾驶云Apollo Cloud20。百度智能驾驶事业群副总裁、智能网联业务总经理高果荣表示，Apollo Cloud20基于大模型实现了自动驾驶数据智能的搜索引擎，大模型的能力积累了自动驾驶数据智能的搜索引擎，从海量数据中能够精准找到自动驾驶面向不同场景的数据。

“在自动驾驶领域，BEV(Bird''s Eye View，鸟瞰视图)是当前主流的技术路线，未来可以朝着多模态、通用智能的方向发展。”商汤科技联合创始人、首席科学家、绝影智能汽车事业群总裁王晓刚表示。

他认为，在通用人工智能时代，输入提示词和多模态内容，就可以生成多模态的数据，更重要的是，可以用自然语言生成对任务的描述，用非常灵活的方式覆盖大量的长尾问题和开放性的任务，甚至是一些主观描述。

王晓刚举了一个例子来说明AI和AGI处理任务的不同。给定一张，判断是否需要减速，AI和AGI的反应有什么不一样呢？

现有的AI系统，会首先做物体检测，然后再物体框里做文字识别，最后做决策。整个过程中每一个模块都是事先定义好的任务。

而在通用人工智能下，给定图像，人们只需要用自然语言去问问题，比如，“这个图标是什么意思？我们应该做什么？”模型本身不会发生变化，它会通过自然语言的方式给出一系列逻辑推理，最后得出结论。比如，它会说，“前面限速30公里/小时”“前面100米是学校区域”“有小孩”“应该小心驾驶”“将车速降到30公里/小时以下”等。

王晓刚还指出，智能驾驶汽车领域有“数据飞轮”的说法，通用人工智能时代则会产生“智慧飞轮”，人和模型之间可以互动，通过人的反馈，模型能更好地理解人需要它展示什么样的能力，而去解锁更多技能。从数据飞轮升级到智慧飞轮，可以实现人机共智。

商汤基于多模态大模型，可做到数据的感知闭环和决策闭环。从前端自动采集高质量的数据，到利用大模型进行自动化的数据标注和产品检测，“能够几百倍地提升模型迭代的效率并降低成本”。

华为云EI服务产品部总裁尤鹏也表示，“整个数据标注是整个自动驾驶领域准确率、效率、成本最高的一部分”，这部分的效率直接影响到自动驾驶算法和驾驶等级的提升。他透露，华为云正在做预训练标注大模型，支撑后续的自动驾驶算法的训练，可能会在几个月后会发布。

除了自动驾驶，很多行业人士相信，智能座舱也将在大模型的赋能下有着质的提升，尤其将为人机交互打开新的大门。

百度集团资深副总裁、智能驾驶事业群组总裁李震宇认为人工智能将重塑汽车空间，人与汽车的关系将会截然不同。“未来，我们相信每辆汽车都会搭载一个数字虚拟人。未来的数字虚拟人不仅可以模拟人的外形，还可以注入灵魂，真正拥有对人类意图的理解……同时也不再是单一以前场景的车机助理的身份，而会转化成全能助理。”

他相信，随着通用人工智能的发展，智能座舱将成为汽车创新的新焦点，将会重塑其空间，届时用户和车企之间的距离将缩短，用户和品牌之间的关系将更为紧密。“拥有自然语言交流能力的智能车可以让车企与用户直接进行一对一的对话。当汽车成为全能助理后，车企将面对用户需求爆发式的增长。”

王晓刚称，在智能座舱板块，通用人工智能可以使基模型具备对空间环境的理解、用户状态的感知、多模态指令解析及多轮逻辑对话、内容生成等一系列能力，进而赋能包括情绪感知、智能助手、基于情感的对话、创意内容生成、个性交互等一系列功能，不断地提升个性化体验，进一步拓展应用场景。

“智能汽车是通用人工智能实现闭环的一个非常好的场景，我们已经有人机共驾。”王晓刚表示，“未来我们希望车和模型之间能够产生更有效的互动，那就完成了从人到车到模型这样一个互动闭环，能够让通用人工智能为我们提供更好的驾乘体验，解锁无限的想象空间。”

只是，消费者距离这种有着“无限的想象空间”的汽车生活还有多远，没有人说得出答案。

希望在于将来

想象是美好的，不过，挑战也随之而来。

“过去我们一年要做大概1000万帧的自动驾驶图像的人工标定，请外包公司进行标定，大概6到8元钱一张，一年的成本接近一个亿。但是当我们使用软件20的大模型通过训练的方式进行自动化标定，效果会非常可怕——过去需要用一年做的事情基本上三个小时就能完成，效率是人的1000倍。”理想汽车创始人、董事长兼CEO李想OK表示，“对于员工来说，他们会感觉用拳头打架遇到了拿枪的。”

他认为，在这样的状况下，如何能够让软件20和现有人才进行融合，为他们提供怎样的全新工作流程、激励机制，如何去选用任用人才，给全行业提出了挑战。

更大的挑战可能还在于中外大模型技术的差距。

3月25日，在2023中国发展高层论坛上，360创始人、董事长兼CEO周鸿祎表示，目前来看，中国大语言模型和GPT-4的差距在两到三年时间，GPT的技术方向已经明确，不存在难以逾越的技术障碍，中国在场景化、工程化、产品化、商业化方面拥有巨大优势，应当坚持长期主义精神，迎头赶上。

4月9日，由中国人工智能学会主办的人工智能大模型技术高峰论坛上，融汇金信CTO李长亮认为，未来做通用大模型的和做场景的分层很清晰，没有中间态。做通用大模型需要大量的算力、数据、人员、资源等，只有有很强技术储备和资源调配能力的大公司才能做，中小创业公司在这条赛道上会很难；在垂直应用上，基于大模型的发展，结合场景的know-how做一些创新应用，则会有无数的企业诞生。

他还认为，中国在大模型这个产业赛道上是很有机会的，因为在中文场景下，我们更懂我们自己的语言，沉淀了大量的中文知识，会迅速追赶并超越。

我们也注意到，计算机科学家、自然语言模型专家吴军在4月3日晚得到的一场直播中则给当下的ChatGPT热泼了盆冷水。他直言ChatGPT在中国被过度炒作了，中国的大部分研究机构是做不了的。

在他看来，ChatGPT的原理很简单，但是在工程上要想做到，其实蛮困难，因为ChatGPT太耗资源，光硬件的成本就要差不多10亿美元，这还没算电钱。ChatGPT训练一次要耗多少电？吴军的说法是，大概是3000辆特斯拉的电动汽车，每辆跑到20万英里，把它跑死，这么大的耗电量，才够训练一次。这是非常花钱的一件事。

他的结论是，ChatGPT不算是一项新的技术革命，带不来什么新机会，最后可能的一个结果就是给几家大的做云计算的公司交钱。

由ChatGPT带起的大模型热，最终会在各行各业开花结果，还是盛名之下其实难副？不妨把这个问题交给时间。

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生物识别是根据人类生理特征(人脸、指纹、虹膜等)和行为特征(姿态、动作、情感等)实现身份认证的技术。常用的生物识别技术主要包括人脸识别、指纹识别、虹膜识别、行为识别以及步态识别。随着生物识别、人工智能等技术的发展，生物识别市场规模稳步增长，2019年全球生物特征识别技术市场规模约为200亿美元。指纹识别因综合性优势市占率最高，占比达58%。2020年新冠肺炎的爆发，促使非接触生物识别市场的需求不断增加，未来，非接触式识别将得以大量应用。

市场规模持续增长

生物识别是根据人类生理特征(人脸、指纹、虹膜等)和行为特征(姿态、动作、情感等)实现身份认证的技术。在进行人体身份认证时，其主要通过计算机与光学、声学、生物传感器和生物统计学原理等高科技手段密切结合，利用人体固有的生理特性和行为特征来进行个人身份的鉴定。目前，常用的生物识别技术主要包括人脸识别、指纹识别、虹膜识别、行为识别以及步态识别。

随着生物识别、人工智能等技术的发展，生物识别市场规模稳步增长，根据信通院数据显示，2019年全球生物特征识别技术市场规模约为200亿美元。

指纹识别因综合性优势市占率最高

分产品来看，生物识别技术市场结构中指纹识别是主要的识别方式，占比达58%，排名第一，人脸识别占比为18%，其次是新兴的虹膜识别占比7%，此外还包括掌纹识别以及声音识别分别占比7%及5%。

对比不同的生物识别技术，指纹识别作为全球生物识别技术中使用最多的技术，其便利性、安全性、识别成本等相对于其他生物识别技术具有综合性的优势，指纹识别具备较高的技术易用性及便利性，在安全方面也可以满足日常使用，设备成本适中，因此被广泛使用;人脸识别的安全性早期受到市场极高的肯定，但是近年来人脸识别频频触雷，也引发了人们对于人脸识别安全性的担忧。虹膜识别以及静脉识别虽然具备较高的安全级别，但是设备实现的成本高且体积较大，不便于日常使用，仅应用在部分安全等级极高的场景，如金库、实验室、档案室等。

分区域来看，在生物识别产业中，北美地区占比最高，达到335%，其次为亚太地区，为238%。美国是全球主要的生物识别市场，中国的生物识别市场在全球来看，占比较低，但是中国作为全球经济发展最快的国家之一，未来生物识别市场规模将会保持快速增长。

非接触式识别将得以大量应用

近年来，生物特征识别产业发展迅速，产业链基本形成，市场规模快速增长。2020年新冠肺炎的爆发，促使非接触生物识别市场的需求不断增加。随着生物识别市场新技术不断涌现落地，生物识别场景趋于多样化，产品服务趋于定制化发展，多模态生物识别技术将得以大量应用，系统安全提升;5G、人工智能、大数据、云计算等技术与生物识别结合引领产业升级，进一步数字化、智能化发展。

更多数据请参考前瞻产业研究院发布的《中国生物识别技术行业市场调研与投资预测分析报告》。

　人工智能是近来研究热点。分别在人工智能界别、角色、赋予人以及制度等方面重点探讨其可能的情感约束作用，以期达到人工智能技术在很好的发展的同时，不至于因为“情感泛滥”而引发一些严重地后果的影响。 以下是我整理的人工智能对生活的影响论文的相关资料，欢迎阅读!

人工智能对生活的影响论文篇一

　摘 要：人工智能是近来研究热点。分别在人工智能界别、角色、赋予人以及制度等方面重点探讨其可能的情感约束作用，以期达到人工智能技术在很好的发展的同时，不至于因为“情感泛滥”而引发一些严重地后果的目的。

　关键词：人工智能 情感 约束

　中图分类号：TP18 文献标识码：A 文章编号：1007-3973(2013)001-085-03

　1引言

　人工智能(Artificial Intelligence，AI)自从20世纪50年代产生，经过长期发展，已经有了长足的进步，并且已经深入到社会生活的诸多领域，如语言处理、智能数据检索系统、视觉系统、自动定理证明、智能计算、问题求解、人工智能程序语言以及自动程序设计等。随着科学技术的不断发展，现在的人工智能已经不再是仅仅具有简单的模仿与逻辑思维能力，人们也越来越期待人工智能能够帮助或者替代人类从事各种复杂的工作，加强人的思维功能、行为功能或是感知功能。这就要求人工智能具有更强的情感识别、情感表达以及情感理解能力。通俗的说，为了使得人工智能对外界的变化适应性更强，需要给它们赋予相应的情感从而能够应对这个难以预测的世界。

　在赋予人工智能“情感”的过程中，面临着许多的问题，有科技层面上的，也有社会学层面的。本文在这里只讨论其中一个比较基本的社会学问题：“人工智能情感约束问题”，即关注于如何约束赋予给人工智能的情感，不至于使其“情感泛滥”。情感指的是一种特殊的思维方式，人工智能具有了情感后的问题是：人工智能的情感是人类赋予的，人工智能自身并不会创造或者控制自己的情感。如果赋予人工智能的情感种类不合理，或者是赋予的情感程度不恰当，都有可能造成“情感泛滥”并导致一些灾难性的后果。例如，当人工智能具有了情感之后，如果人类自身管理不恰当，有可能导致人工智能反过来伤害人类。尽管目前我们只能在一些科幻作品中看到这种情况发生，但谁也不能保证未来有一天会不会真的出现这种悲剧。

　本文第二章对人工智能情感研究进行了概要性回顾，第三章对如何约束人工智能情感进行了尝试性探讨，最后一章对全文进行了总结。

　2人工情感发展情况概述

　随着科学家对人类大脑及精神系统深入的研究，已经愈来愈肯定情感是智能的一部分。人工情感是以人类自然情感理论为基础，结合人工智能、机器人学等学科，对人类情感过程进行建模，以期获得用单纯理性思维难以达到的智能水平和自主性的一种研究方向。目前，研究者的研究方向主要是人工情感建模、自然情感机器识别与表达、人工情感机理等四个方面的内容。其中，尤以人工情感机理的研究困难最大，研究者也最少。

　目前人工情感在很多领域得到了应用和发展，比较典型的是在教育教学、保健护理、家庭助理、服务等行业领域。在教育教学方面比较典型的例子是德国人工智能研究中心发展的三个方案：在虚拟剧场、虚拟市场和对话Agent中引入情感模型和个性特征来帮助开发儿童的想象力及创造力。在保健护理方面比较典型的是家庭保健与护理方向，如Lisetti等人研制的一个用于远程家庭保健的智能情感界面，用多模态情感识别手段来识别病人的情感状态，并输入不同媒体和编码模型进行处理，从而为医生提供关于病人简明而有价值的情感信息以便于进行有效的护理。服务型机器人的典型例子是卡内基梅隆大学发明的一个机器人接待员Valerie。Valerie的面孔形象的出现在一个能够转动方向的移动屏幕上时可以向访问者提供一些天气和方位方面的信息，还可以接电话、解答一些问题;并且Valerie有自己的性格和爱好，情感表达较为丰富。当然这些只是人工情感应用领域中的几个典型的例子，人工智能情感的潜力仍然是巨大的。

　尽管关于人工情感的研究已经取得了一定的成果，给我们带来了很多惊喜和利益，但由于情绪表现出的无限纷繁以及它与行为之间的复杂联系，人们对它的运行机理了解的还不成熟，以致使得目前人工情感的研究仍面临着诸如评价标准、情感道德约束等多方面问题。所以必须清楚的认识到我们目前对于人工情感的计算乃至控制机制并没有一个成熟的体系。

　3对人工智能的情感约束

　正如上文所述，如果放任人工智能“情感泛滥”，很有可能会造成严重的后果。为了使人工智能技术更好的发展，使智能与情感恰到好处的结合起来，我们有必要思考如何对赋予人工智能情感进行引导或者约束。

　31根据级别赋予情感

　可以根据人工智能级别来赋予其情感，如低级别人工智能不赋予情感、高级别人工智能赋予其适当的情感。众所周知，人工智能是一门交叉科学科，要正确认识和掌握人工智能的相关技术的人至少必须同时懂得计算机学、心理学和哲学。首先需要树立这样的一个观点：人工智能的起点不是计算机学而是人的智能本身，也就是说技术不是最重要的，在这之前必须得先解决思想问题。而人工智能由于这方面没有一个严格的或是量度上的控制而容易出现问题。从哲学的角度来说，量变最终会导致质变。现在是科学技术飞速发展的时代，不能排除这个量变导致质变时代的人工智能机器人的到来，而到那个时候后果则不堪设想。因此，在现阶段我们就应该对人工智能的情感赋予程度进行一个约束。

　根据维纳的反馈理论，人工智能可以被分成高低两个层次。低层次的是智能型的人工智能，主要具备适应环境和自我优化的能力。高层次的是情感型的人工智能，它的输入过程主要是模仿人的感觉方式，输出过程则是模仿人的反应情绪。据此我们可分别将机器人分为一般用途机器人和高级用途机器人两种。一般用途机器人是指不具有情感，只具有一般编程能力和操作功能的机器人。那么对于一般用途的机器人我们完全可以严格的用程序去控制它的行为而没必要去给他赋予情感。而对于高级层面的情感机器人来说，我们就适当的赋予一些情感。但即使是这样一部分高层次的情感机器人，在赋予人工情感仍然需要考虑到可能会带来的某些潜在的危害，要慎之又慎。　32根据角色赋予情感

　同样也可以根据人工智能机器人角色的不同选择性的赋予其不同类型的情感。人类与机器合作起来比任何一方单独工作都更为强大。正因为如此，人类就要善于与人工智能机器合作，充分发挥人机合作的最大优势。由于计算机硬件、无线网络与蜂窝数据网络的高速发展，目前的这个时代是人工智能发展的极佳时期，使人工智能机器人处理许多以前无法完成的任务，并使一些全新的应用不再禁锢于研究实验室，可以在公共渠道上为所有人服务，人机合作也将成为一种大的趋势，而他们会以不同的角色与我们进行合作。或作为工具、顾问、工人、宠物、伴侣亦或是其他角色。总之，我们应该和这些机器建立一种合作互助的关系，然后共同完任务。这当然是一种很理想的状态，要做到这样，首先需要我们人类转变自身现有的思维模式：这些机器不再是一种工具，而是平等的服务提供人。

　举例来说，当机器人照顾老人或是小孩的时候，我们应该赋予它更多的正面情绪，而不要去赋予负面情绪，否则如果机器人的负向情绪被激发了，对于这些老人或者小孩来说危险性是极大的;但是，如果机器人是作为看门的保安，我们对这种角色的机器人就可以适当的赋予一些负向的情绪，那么对于那些不按规则的来访者或是小偷就有一定的威慑力。总之，在我们赋予这些智能机器人情感前必须要周到的考虑这些情感的程度和种类，不要没有顾忌的想当然的去赋予，而是按分工、作用赋予限制性的情感约束，达到安全的目的。

　33对赋予人进行约束

　对人工智能情感赋予者进行约束，提高赋予者的自身素质，并定期考核，并为每一被赋予情感的人工智能制定责任人。

　纵观人工智能技术发展史，我们可以发现很多的事故都是因为人为因素导致的。比如，首起机器人杀人案：1978年9月的一天，在日本广岛，一台机器人正在切割钢板，突然电脑系统出现故障，机器人伸出巨臂，把一名工人活生生地送到钢刀下，切成肉片。

　另外，某些研究者也许会因为利益的诱惑，而将人工智能运用在不正当领域，或者人工智能技术落入犯罪分子的手中，被他们用来进行反对人类和危害社会的犯罪活动。也就是用于所谓的“智能犯罪”。任何新技术的最大危险莫过于人类对它失去控制，或者是它落入那些企图利用新技术反对人类的人的手中。

　因此为了减少这些由于人而导致的悲剧，我们需要对这些研究者本身进行约束。比如通过相应的培训或是定期的思想政治教育、或是理论知识的学习并制定定期的考核制度来保证这些专家自身的素质，又或者加强对人工智能事故的追究机制，发生问题能立即查询到事故方等等，通过这样一系列强有力的硬性指标达到减少由于人为因素导致悲剧的目的。

　34制定相应的规章制度来管理人工智能情感的发展

　目前世界上并未出台任何一项通用的法律来规范人工智能的发展。不过在1939 年，出生在俄国的美籍作家阿西莫夫在他的小说中描绘了工程师们在设计和制造机器人时通过加入保险除恶装置使机器人有效地被主人控制的情景。这就从技术上提出了预防机器人犯罪的思路。几年后， 他又为这种技术装置提出了伦理学准则的道德三律：(1)机器人不得伤害人类，或看到人类受到伤害而袖手旁观;(2)在不违反第一定律的前提下，机器人必须绝对服从人类给与的任何命令;(3)在不违反第一定律和第二定律的前提下，机器人必须尽力保护自己。这一“机器人道德三律”表现了一种在道德忧思的基础上，对如何解决人工智能中有害人类因素所提出的道德原则，虽然得到很多人的指责，但其首创性还是得到公认的。尽管这个定律只是小说家提出来的，但是也代表了很多人的心声，也是值得借鉴的。

　那么对于人工智能情感的约束呢显然，更加没有相应的法律法规来规范。那么，我们就只能在赋予人工智能情感的道理上更加的小心翼翼。比如，我们可以制定一些应急方案来防止可能导致的某些后果，也即出现了问题如何及时的处理之。另外我们在操作和管理上应更加慎重的去对待。也希望随着科学技术的发展，能够在不久的将来出台一部相应的规章制度来规范人工智能情感的管理，使之更加精确化、合理化。

　4结束语

　人工智能的情感研究目的就是探索利用情感在生物体中所扮演的一些角色、发展技术和方法来增强计算机或机器人的自治性、适应能力和社会交互的能力。但是现阶段对这方面的研究虽然在技术上可能已经很成熟，但是人工智能情感毕竟是模拟人的情感，是个很复杂的过程，本文尝试性的在人工智能发展中可能遇到的问题进行了有益的探讨。但是不可否认仍然有很长的道路要走，但是对于人工智能的发展劲头我们不可否认，将来“百分百情感机器人”的问世也许是迟早的事情。

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6月21日,理想汽车2022夏季发布会圆满举行,现场正式发布了为家庭打造的全球智能旗舰SUV——理想L9。

从理想ONE到全新理想L9,思必驰与理想汽车一路同行,携手赋予了“理想同学”智能语音交互能力,为用户带来更便捷的驾乘体验。

五屏交互,全家出游的理想之选

发布会上,此前已官方剧透几拨的理想L9终于正式与大家见面。作为理想汽车推出的第二款车型,理想L9为旗舰级全尺寸SUV,六座超大空间,全车座椅配备电动调节和座椅加热,前两排独立座椅拥有座椅通风和SPA级十点按摩,满足家庭多人出行需求。动力方面,理想L9采用旗舰级底盘控制系统与增程电动系统,标配空气悬架,百公里加速53秒,CLTC综合续航1315公里,无惧里程焦虑。

智能方面,亮点满满。理想L9车内拥有6颗麦克风和3DToF传感器,配合理想汽车自研的以深度学习为基础的多模态三维空间交互技术,沿用了思必驰的语音技术服务,提供交互能力支持,在车内实现以人类最自然的方式进行交互,开创三维空间交互的全新时代。

同时,理想L9开创了五屏三维空间交互的全新时代,把智能车的视听和娱乐体验提升到一个全新的高度。位于方向盘上方的安全驾驶交互屏,车辆中控屏、副驾娱乐屏、后舱娱乐屏则采用了三个157英寸车规级3K OLED屏,旗舰级音响系统的21个扬声器和734全景声音响布局,配合二排的4D沉浸式影音系统,将提供身临其境的视听娱乐体验。

此外,由两颗高通骁龙8155芯片及24GB内存和256GB高速存储组成的超强计算平台,为理想L9智能座舱AI、软件和娱乐提供了强大的算力支持。而且,理想L9还搭载全新的

标配理想AD Max智能驾驶系统,配备128线激光雷达、6颗800万像素摄像头和5颗200万像素摄像头,让全家出行更安全。

携手同行,持续升级的自由对话

伴随着汽车智能化快速发展,智能座舱不断升级,语音交互成为最为便捷自然的互动方式。作为智能电动汽车品牌的佼佼者,理想汽车也一直致力于为用户提供极致的交互体验,加持思必驰AI对话交互技术,“理想同学”说起话来也自然流畅。

2021年9月,理想ONE迎来OTA22版本的升级,受到广大车主的关注。全新的“理想同学”智商、情商达到双高,依托思必驰对话式AI底层技术,车主可以通过语音完成更多的车控操作,例如调节氛围灯的亮度,打开车窗的程度。双方联合开发的可见即可说功能,实现20秒内可连续对话、看见什么说什么,为车主带来了更自由对话体验。

在此后的 OTA 30版本中,“理想同学”又进一步优化了自由对话功能。同时,理想汽车还创新性提出了自由对话的两个层面:指令自由和对话自由。通过全车车控控制和可见即可说实现的指令自由,与依靠连续对话、想说就说、无效文本拒识和四音区对话等多种技术的结合实现的对话自由,让“理想同学”朝着类人交互方向更进一步。

本次,理想L9通过多模态融合实现的三维空间交互,使“理想同学”不仅能“耳听八方”,还能“眼观六路”。再度携手思必驰,聚焦在全家人、跨屏幕的语音交互体验的持续提升上。打造出的“理想同学”,除了其本地语义性能的提升,响应速度提升了300ms,在弱网环境下,也仍能开展流畅的对话;新增影视点播功能,增加服务专家模块,并打造了全车可见即可说能力,随时拥有最新的服务体验;全车车控的语音指令更加丰富,车内全场景智联轻松出行。

随着车载语音助手的日益普及,深耕语音交互技术的当局者们,不仅要持续深挖语音识别、语义理解、语音合成等底层关键技术,更要拓展AI技术在垂直场景下的应用。

思必驰围绕生态和内容为智能座舱提供全场景交互的深度融合。未来,也将继续深化全双工技术,融合多模态交互、情感交互等技术,与合作伙伴一起共探智能交互发展,为广大车主带来更便捷、更安全、更有温度的语音交互体验。

@2019

1、多模态智能化交互，人机耦合与人机协作，多相阵拾音与噪音消除。

2、100+内置服装与场景随时切换，自助式快速3D人脸重建，动作、表情、语音内容、感知深度匹配。

3、快速前端实时渲染，后端视频流实时展示，实时全场景声音视觉与触屏交互。

硅基AI数字人是硅基智能运用自主研发的AI语音交互技术，依托对商业化落地应用的深刻理解和创新能力，全新打造的硅基生命体。硅基AI数字人是人工智能与生产力结合的新物种，致力于知识的快速创作和传递，加速人类的边界在硅基世界中的拓展。

扩展资料

硅基AI数字人通过语音克隆、语音交互、3D建模、表情和动作驱动等先进技术，创造仿真人形象和声音的硅基劳动力，以丰富生动的展现形式，复刻碳基生命体，并让其在硅基世界衍生更多职能和智能，提供涵盖各行业的咨询、营销、客服、娱乐等服务。

硅基智能联合南京银行重磅推出的AI数字员工男生“楠楠”和女生“晶晶”，整合人物形象模拟、人物声音克隆、自然语言处理、知识图谱解析等众多世界领先的人工智能技术，搭载手机应用程序呈现出的可视化数字人，随时随地与真人进行贴近现实情景的情感沟通和有效互动。

开创了“AI数字人”商业化智能交互的先河，并在此后迅速落地应用到其他各大金融机构中，实现提升客户服务体验的同时，降低企业运营成本。

硅基智能-硅语数字人

综述：总体还行。

小爱翻译除了常规的同声传译、拍照翻译、查单词等功能，据说已经发售的MIX4有全面升级的AI字幕功能、通话翻译等实用功能。AI字幕功能就是将手机内外部声音实时翻译成中英字幕，据悉华为手机也有相同的功能，不过稳定性不是很好。总体来说国产手机小爱翻译还是不错的。

简介：

小爱同学是小米旗下的人工智能语音交互引擎，智联万物的AI虚拟助理。搭载在小米手机、小米AI音箱、小米电视等众多小米生态链设备中，在个人移动、智能家庭、智能穿戴、智能办公、儿童娱乐、智能出行、智慧酒店、智慧学习共八大类场景中使用。

2020年11月，在小米开发者大会上，小爱同学50正式发布，小爱同学从语音助手升级为智能生活助手，并带来五大AI场景能力升级：全场景智能协同、对话式主动智能、定制化情感声音、多模态融合交互、智慧学习好助手。