近日,GTIC 2018全球智能汽車供應鏈創(chuàng)新峰會在重慶召開。會上,深思考人工智能發(fā)布了智能汽車“深義”系列智慧車載語義理解機器人(iDeepWise.ai bot 4.0),受到業(yè)內專家及汽車廠家廣泛關注。
今年以來,頻發(fā)的汽車安全事件引起了社會的廣泛關注,而隨著智能汽車功能的百花齊放,汽車座艙已成為人機交互的中樞,面對傳統(tǒng)觸屏式車載助手,由于交通路況復雜,用戶往往反應不及,從而帶來駕駛風險。智能汽車功能豐富化的同時也令用戶對各種出行工具的使用變得繁瑣,但應用場景的無法自由切換又使得交互體驗直線下降。
隨著人工智能和車聯網技術的發(fā)展,一個更安全、更智能的出行時代正在到來。當前汽車人機交互方式正處于變革的前夕,用戶對智能化、個性化、人性化的交互訴求劇增,如何最大化提高用戶在智能座艙內的交互體驗已成為用戶當前最為關注的一大熱點。
“除了確保安全底線的低頻交互的自動駕駛(輔助駕駛)技術之外,人與車之間需要更舒適更自然更緊密交互的語義交互的需求。”
作為“多模態(tài)深度語義理解”與人機交互的技術引領者,深思考人工智能結合自身多年的技術壁壘,從人工智能的技術角度出發(fā),將多模態(tài)深度語義理解落地于提升車內人機交互的體驗。之所以叫做“多模態(tài)深度語義理解”,是因為深思考的技術不僅可以實現對自然語言的語義理解,還能對車輛行駛環(huán)境的視覺圖像語義進行理解,乃至接入更多信息,包括GPS定位、對車內環(huán)境做出反饋。
簡單來講,當“深義”系列智慧車載語義理解機器人(iDeepWise.ai bot 4.0)與駕乘人員交互時,能夠結合車內外場景的理解,更加主動、更加智能地發(fā)現、滿足人們的需求。車內人員與其交互更像是在與人聊天,而不是傳統(tǒng)的對車輛下命令的模式。
車外-多目視覺模組
基于“多模態(tài)深度語義理解技術”,深思考將計算機視覺深度語義理解技術賦能車外模組,對汽車的360°環(huán)視影像進行拼合,再對圖像進行識別分析,使其具備智能感知、實時識別和場景理解等車外感知理解能力,通過對圖像的語義理解來服務車輛與駕駛者的人機交互。
在駕駛安全方面,多目視覺模組可以理解前后車的加減速、超車及變道等意向,另外它還可以理解在遠方300米范圍內是否有行人穿越人行道。而在駕駛舒適性方面,多目視覺模組可針對當前的時間、天氣、周圍街景、道路擁堵等進行深度理解,從而與用戶保持實時的貼心服務。
車內-深度語義理解與人機交互模組
深思考將自身行業(yè)第一的核心技術優(yōu)勢融合于車內-深度語義理解與人機交互模組,讓用戶感覺有一個貼心的汽車出行助手時刻陪伴在身邊。深思考憑借“多模態(tài)深度語義理解技術”的核心優(yōu)勢,讓車內模組擁有多輪跨域上下文理解、場景理解與提醒等能力,為用戶提供“懂你”的個性化交互,從而大大提升用戶在車內的交互體驗。
除此之外,車內-深度語義理解與人機交互模組還可為用戶提供外呼自助服務,通過集成各種商業(yè)服務大數據,可以讓用戶一站式完成餐館預定、酒店預定等外呼服務。另外,出行助手、健康咨詢、休閑娛樂、信息同步等功能也可一言而喻。
內外協(xié)作-開啟人機交互新時代
作為汽車人機交互的中樞大腦,“深義”系列智慧車載語義理解機器人在與用戶的交互中,車內外模組會互相協(xié)作,理解當前車輛所處的場景,從而將交互模式調整為適應當前場景的狀態(tài),為用戶提供最大化的交互體驗升級。
假設現在車輛行駛在風景優(yōu)美的大草原,傳統(tǒng)的車載系統(tǒng)并不會有任何額外的反映,但 “深義”系列智慧車載語義理解機器人則會根據對場景的理解以及此前對用戶的學習,通過車外模組對外界當前場景進行感知并理解,與車內模組交相呼應,從而主動推薦相關個性化內容:“車外,夕陽西下,風景無限好!我來為您放首騰格爾的歌如何?”
在 “深義”系列智慧車載語義理解機器人方案的背后,是深思考這家公司在人工智能領域持續(xù)的、跨界的積累。據了解,深思考人工智能(iDeepWise.AI)的核心團隊由中科院自動化所、軟件所、計算所、微電子所等中科院院所、清華大學一線青年AI科學家與領域頂級專家、營銷專家組成。在剛剛結束的中文語義理解與人機交互領域最高水平賽事 SMP-ECDT上,深思考蟬聯2017、2018兩屆全國冠軍,緊接著在2018世界人工智能創(chuàng)新大賽“人機交互創(chuàng)新應用賽”上再斬冠軍,成為當前中文語義理解與人機交互當之無愧的技術引領者。
據汽車市場應用及合作伙伴反饋,深思考在智能汽車交互產品的用戶滿意度極高,已有多家知名巨頭車商與深思考進行深度洽談合作。目前,深思考已完成近五千萬融資,即將完成A+輪近億融資。未來,深思考將繼續(xù)深耕“多模態(tài)深度語義理解技術”,為智能汽車的交互變革提供更大的推進。
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