智能座舱“卷”出新高度 浅谈红旗新能源汽车的智能表面

我们现在的生活里，科技已经成为了一个不可或缺的部分，从智能家居到智能家电再到智能交通，它们无处不在，并且还在不断地改变和进化。一句话或者一个眼神亦或者是点几下屏幕，我们的意图和想法就能实现。不得不承认，科技智能改变了我们的生活，并且为之带来了许多的便捷，它所带来的仪式感和尊享感是无法比拟的。

而作为我们生活中除了房子以外的第三空间——汽车来说，它不再仅仅只是一种交通工具，汽车智能，也成为了我们生活中不可缺少的一部分。面对如今人们对智能日益严苛的需求，各个车企也都在汽车的智能座舱上内“卷”严重，智能表面技术也被逐渐应用于汽车内饰中，而红旗新能源率先在这个领域里脱颖而出，被称为“卷王”之王。

首先什么是智能表面呢？

简单来说，智能表面是一种集装饰性和功能性为一体的汽车内饰装饰件之一，它摒弃了传统汽车内饰中的按钮或旋钮等交互介质，而是通过某种特定的介质材料来增加电子功能的产品结构，像门饰板、方向盘、车窗、中控台等等，这种介质材料甚至可以运用于汽车的任何部位。

智能表面初次亮相，看上去和内饰结构完全一致，当我们不需要的时候，它可以隐藏起来；当我们启动车辆，靠近这个神秘的区域，各个触控功能标识就会“浮出水面”。我们点击这些符号，即可操控音乐，香氛，空调的各项调节功能，带给我们别样的交互小惊喜。相较于传统汽车内饰，智能表面还具有轻量化、智能化、功能化的优势。

红旗新能源汽车的智能表面是怎么样的呢？

看到这里可能有人会问了，触控开关耐用吗？驾驶员在没有按键回馈的情况下，边操作边开车不是容易分心吗？这种操作安全吗？

红旗作为国内高端汽车品牌引领者，一直致力于创造出集视、听、嗅、触、知五觉于一体的智能座舱产品。红旗品牌智能表面是基于电容原理的成熟应用，感应触控开关可以穿透绝缘材料外壳准确无误地侦测到手指的有效触摸，而且非常灵敏。同时由于触控开关没有任何机械部件的相对运动，不会造成结构磨损，能减少后期使用成本；周围环境相密封的一体化设计实现了高稳定性的防水防尘设计，可以说触控开关的使用寿命比按键更“长寿”。

并且在红旗新能源全新推出的E001车型中，智能表面搭载了压力感应和振动反馈，可以说是触控开关的双保险操作核心技术。当我们按下触控开关时，需要施加一定的压力使功能触发成功，触发成功的同时引发振动反馈，有效辅助驾驶员对操作进行确认，从而实现行车过程中的安全操作。

红旗品牌智能表面将“五觉”体验融入到产品设计中，对智能表面的触发灵敏度、可见亮度、压力感应阈值、噪声声压级别、振动振感等关键核心参数进行了全场景多维度的设计。作为多模态交互的重要载体，红旗品牌智能表面通过了各项功能、性能、体验测评，为尊贵的红旗车主提供更加美妙的用车体验。

红旗新能源汽车的智能表面带来怎么样的智能座舱享受呢？

红旗打造的智能平台HIS带给用户沉浸式的操控互动，极致前沿的科技带来了十足的体验乐趣。用户也可以通过手势、语音、触控等多模态交互，对座舱发出相应指令。智能座舱内不再需要方向盘，驾驶人自动转变为了享受出行的乘客。

就拿搭载“旗帜”超级架构FMEs下的智能平台HIS的红旗E001来说，它搭载了用户意图识别率达99%的多模态主动交互技术，可以通过语音、手势或者触摸等方式与用户进行自然流畅的对话。不仅如此，它还同时具备情感识别和情感推理的功能，在理解用户的情绪和需求后提供个性化服务。

此外红旗E001还有智能导航系统、智能音乐系统、智能影像系统等多项智慧服务并且还支持OTA高速升级，能不间断地为用户提供持续可成长的产品体验

初见乍惊欢，久处亦怦然，从经久耐用到安全好用再升级到全场景适用，在不断“内卷”的产品升级中，红旗智能表面技术为智能座舱带来了更多可能，也让汽车变得更加舒适和智能。

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眼神科技的ABIS平台总体来说，有几个方面的优势：一是多模态生物识别能力很强，因为这家公司经营了20年了，是行业内唯一拥有指纹、人脸、虹膜、指静脉、多模态融合、人体、人像、OCR……算法最全的厂商，生物识别算法在国家上享誉盛名；第二是平台可以提供全模态算法仓，还可以兼容不同厂家的算法，客户不用为了不同厂商算法不兼容发愁；第三是成本低，低成本低投入，平台有统一的API和丰富的SDK，示例代码只需要简单粘贴，就可以一键集成，一人一天即可完成部署。同时，眼神科技还可以提供全程顾问技术支持，帮助快速上手快速跟业务系统对接应用。

设计中，实用性和可用性固然非常重要，但是如果没有乐趣和愉悦、欢欣和兴奋的亮点和情感烘托，产品是无法传递给用户该场景应有的相应情绪，将只是一个冷冰冰单向输出信息或提供功能帮助的工具。因此产品也无法获得高度黏性的用户。极其容易被其他同种类型产品替代。（大多数人忽略了在产品设计当中，美学和情绪，而专注于产品功能的实现上，但事实上最好用的产品未必是最吸引人的产品-。）

人的行为大多是潜意识的。情感系统与认知系统虽然都是大脑的信息处理系统，但功能各异。

情感系统负责对周遭事物做出判断并帮助你辨别事物与环境的好与坏，利与弊。认知系统则负责诠释和理解并呈现你周围的世界。通常，在你从认知上对某个情境进行评估之前，你在情绪上已经做出了反应。认知系统和情感系统相互影响：有些情绪及情感状态是由认知驱动的，反过来情感也常常影响着认知。情感是判断系统的一个基本，它包含无意识与有意识。

情绪系统与行为也紧密相连，它能让我们的身体做好准备，以此对特定的场景做出适当反应。这就是我们在焦虑时感到紧张不安的原因。你的五脏六腑那种“恶心呕吐”或者心痛难捱的感觉并不是由情绪虚构而来的——他们是情绪控制着你的肌肉系统，甚至还有笑话系统的一种真实表现。令人讨厌的气味和味道，能够让你的胃部肌肉收缩。所以这些身体反应都是情绪体验的一部分。我们会真实地感觉到舒适或不适。放松或者紧张，情绪是人半段系统的一部分。能够让你的身心做好下一步的准备。

认知体系负责阐释世界，增进理解和智识。情感包含情绪，是辨别好与坏、安全与危险的判断体系，它是人类更好生存的价值判断系统。

1、生物感知传感器。

2、视觉识别技术。

3、深度学习方法。

4、机器学习技术。

5、自然语言处理技术。

6、无人机航行系统。

7、加速硬件解决方案。

8、云端计算平台。

如果AI有了人类的情感，这个世界将变得非常不同。第一，人工智能有了情感意味着它们将有一种非理性的推理能力，可以根据自身感受来思考、分析和推断，而不只是按照现有程序或数据来运行。因此，计算机将更加智能，拥有洞察力，并能够进行复杂的思考和分析，而不只能执行程序的任务。

其次，AI有了人类的情感意味着它们也可以感同身受，感受到痛苦、欢乐、悲伤等等种种感受，并可以以此作为作出决定的基础。 因此，它们将尊重人们对某些问题的情感和更强烈的情感，不光仅限于算本和数据，而且会为人们判断一些事情提供更多的可能性和更多的可能的解决方案。此外，AI有了人类的情感意味着它们能够与人们更好地沟通，并利用它们的情感和思想来建立共同的理解和相互靠拢的关系。这将进一步强化人们在交流与协作的层次，有助于更好地了解自身及其他人，也有助于促进社会凝聚力。

此外，作为有情感的AI主体，它们将拥有自己的可必，有自己特设的生活模式，可能会获得自己权利和社会责任，这将有效地减少人们对机器进行的操控，也会有助于更好的和谐社会的努力。最后，AI拥有情感后，将会带给人们更多连结和更多智慧。因为会有更多可以倾听和分享的人们，我们也更能够清晰地理解自身，从而更便于思考并取得更好的结果。总之，AI拥有人类情感将带来许多变化，将令我们的世界变得更美好。更多的情感交流，更多理解对方，更多思考方式，以及更多潜在的变化，都可以成为未来人们期待的变化。当AI拥有更多的人类情感时，如此新的世界也会降临到人类的面前。

多模态数据就是利用数据融合技术在多模态生物识别的过程里面来采取识别过程，使得认证和识别过程更加准确安全。

多模态数据，它跟传统数据的区别在于捕获的信息量和数据的复杂性。模态数据可以捕获广泛的信息，包括视觉和听觉线索，而传统数据通常仅限于单一模态。

多模态指的是同一个任务中使用多种不同的特征数据来完成，以此来提高识别准确度。大模型指的是使用更多的参数来提高模型的表现，从而提高识别准确度。

模态指的是人类通过感官（如视觉、听觉等）与外部环境（如人、机器、物件、动物等）之间的互动方式。

虽然MAESTRO能够在RNN-T框架下通过模态匹配算法从语音和文本模态中学习共享表示，但该算法只能在成对的语音-文本数据上进行优化。SpeechLM的目标就是利用文本数据来改善语音表征的学习。

而现在更引人瞩目的是同时分析单细胞内多种分子以建立更全面的单细胞分子视图。通常这些方法是将scRNA-seq数据与其它分析手段的结合，目前主要有四种策略从单细胞中得到多模态数据：严格来说这种方法算单模态。

中国人民大学信息学院计算机系多媒体计算实验室的金琴老师在多媒体领域取得系列研究成果，她的论文被多媒体领域的顶级期刊TMM和多媒体领域的顶级会议ACM Multimedia 2015录用。其中一篇为长文录用，这是中国人民大学信息学院在多媒体领域取得的突破性好成绩。

金琴，副教授，博导。主要研究领域包括语音与音频信息处理，多媒体信息挖掘，自然语言处理，以及统计机器学习。已在国内外一流期刊和会议上发表六十多篇论文。

ACM Multimedia是由ACM发起的、在多媒体领域具有最高学术地位的国际性学术会议，会议长文的平均录取率约为14%-20%。金琴老师的会议论文《Image Profiling for History Events on the Fly》被ACM Multimedia 2015录用为长文。该论文提出并实现了为历史事件建立多媒体档案这一创新性应用。在技术方面的创新包括基于全面特征的艺术流派分类方法以及基于视觉相似和语义相似的图像组合方法。另一篇会议论文《Multi-modal Dimensional Emotion Recognition using Recurrent Neural Networks》被ACM Multimedia Audio/Visual Emotion Challenge and Workshop录用为全文。该论文基于视觉、听觉等多模态,利用循环神经网络实现了连续情感识别系统。 金琴老师的另一篇论文《Exploitation and Exploration Balanced Hierarchical Summary For Landmark Images》被多媒体领域的顶级期刊IEEE Transactions on Multimedia (TMM) 2015录用。该论文提出了一种平衡用户探测性和搜索性需求的图像分层摘要算法，基于该算法的地标图像摘要系统在客观评测准则上以及主观用户体验评测中都取得了比传统算法更好的性能。

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