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”

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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”

理想中的智能汽车应该是什么样子?

——“懂用户,有温度”理应成为必备条件之一。

在大家的设想中,未来的智能汽车不再是冷冰冰的机器,而将成为家、公司外的第三生活空间,能够识别和解码人类的表情、语言乃至情感,并作出正确反馈。

因此,数字座舱随即成为众多相关企业的重点研发方向。深思考、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技术的成熟度还不够高,所以大多数企业将中控大屏作为优先落地的部分。但实际上,如何使汽车真正理解人,才是最能体现智能汽车未来模样的关键,也是企业接下来需要深耕与突破的方向。

在人机交互领域,过去企业专注的都是单纯的语音识别或图像识别方面的工作,但这些技术只停留在使机器听见或看见层面,无法更深层次“读懂人”。当下,这种情况正在发生变化。

2019世界 人工智能 大会上,深思考CEO兼AI算法科学家杨志明博士在演讲中表示,车内的人机交互正从简单语音识别走向深度语义理解,从视觉听觉等单一信号识别走向多模态信息的融合,从简单的指令走向智能人机交互。

换句话说,人机交互分为两个境界:一是基于人类已发出的指令,机器识别并完成工作;二是机器能够在人类发出指令之前,读懂人的心思并预测指令内容,主动完成工作。两种境界之间,多模态深度语义理解成为关键。

杨志明认为,当前汽车内的多项服务分布在不同的应用中,订餐厅、订酒店等操作十分繁琐,语音助手也没有实现统一的融合和交互。因此,用户对多模态、一站式智能人机交互方式的需求更为迫切,只有融合了包括硬件上的HUD、液晶显示屏、中控CID,以及软件上的语音识别、语义理解、车载信息娱乐系统、ADAS等技术,形成数字座舱AI“大脑”,才能全面而深入理解车内外各种场景,提供更好的人机交互服务。

对此,深思考基于多模态深度语义理解技术,在识别语音和视觉信号的同时,对多模态信息做统一的语义理解,构建数字座舱的AI“大脑”,打造AI交互机器人。

行车前期,深思考数字座舱AI“大脑”可以将AI引擎与RPA(机器人流程自动化)相结合,减少用户在简单工作上的消耗时间,提升车内人机交互体验。如AI一旦识别用户正在上班途中,就能完成自动播报工作安排、自动预订会议室、会餐地点、机票酒店等服务。具体到订餐场景,该系统能通过机器人自动调用餐厅的预订接口完成预定,避免中间人工预订可能产生的误解与麻烦,实现一站式服务。

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”

行车过程中,深思考数字座舱AI“大脑”能够实现车路协同、车车协同智能交互。具体而言,深思考数字座舱AI“大脑”可以实时感知和理解前方路况和周围车辆驾驶行为。如当前方发生交通事故、拥堵缓行或周围车辆存在变道倾向时,AI在感知后可以语音提醒用户,降低意外发生概率。

当抵达某一地点时,智能交互机器人可以自动判断下一个目的地类型,如停车场、酒店等场景,随后根据V2X信息为用户进行智能导航和推荐。

在行车场景外,深思考数字座舱AI“大脑”还可以将智能家居与车辆信息融合同步。其通过车载系统连接智能家居,可实现对智能家居的远程控制。同时,可以语音提醒用户日程安排,并提供适合建议或决策。

不难看出,深思考数字座舱AI“大脑”将多模态深度语义理解技术贯穿用户行车始终。从用户进入车辆,到行驶过程中,再到抵达目的地后,深思考能够持续为用户提供预定、导航推荐、危险提醒、智能家居控制等服务,打造行车一站式服务闭环,以此增加用户粘性。

以上场景非常令人期待,深思考之所以能够做到这一点,是因为深思考具备多模态深度语义理解核心技术。这是深思考的研发重点,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(人工智能自然语义理解最权威学会)和百度公司联合举办的“2019机器阅读理解竞赛”上。经过全球2502个团队长达2个月的激烈角逐,深思考人工智能在两项评测指标中均登顶全球榜首,成功夺取全球冠军。

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”

杨志明介绍道,在多模态深度语义理解技术的支持下,深思考能够通过车身外部传感器360°全景智能感知周围环境,AI预测周围车辆和行人行为;而通过车内摄像头和语音传感器,深思考不仅能同时理解视觉、文本、语音多模态非结构化数据的深度语义,还可以实现自由跨域上下文理解和多轮对话交互。

除此之外,深思考还自主研发多模态深度语义理解专用深度学习处理器,支持多模态深度语义理解技术能够终端上运行,实现深思考机器人产品在终端边缘计算与大规模应用。

近两年,众多国际Tier 1和车企都陆续推出数字智能座舱解决方案,业界正在为打造“更有温度的汽车”而努力。理论上来说,“温度”实现的关键在于人机交互,人机交互的重点则在机器能否在特定场景内真正理解和掌握用户需求。

良好的人机交互能够与用户形成不开口就能实现协同的默契,增加用户信任度,提高用户粘性,促进销量。同济大学汽车学院院长张立军曾表示,在当前车市下行的趋势下,数字智能座舱作为一个产品亮点,能够降低品牌市场推广的难度。

而当下,多模态深度语义理解技术成为全新突破口。当AI能够真正理解人之时,就意味着汽车完成了从出行工具到生活空间的华丽转变。


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”

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