多模態(tài)大語言模型技術(shù)及應(yīng)用標準領(lǐng)航研究報告1期，面臨著從傳統(tǒng)汽車制造到智能化、網(wǎng)聯(lián)化轉(zhuǎn)型的巨大挑戰(zhàn)。AI技術(shù)在智能汽車相關(guān)領(lǐng)域的突破為中國汽車產(chǎn)業(yè)提供了巨大的發(fā)展先對智能座艙的現(xiàn)狀進行了分析，基于此進行了進行了發(fā)展趨勢和技術(shù)路線的討論；最后進行了23何子豪、賈龍、李天然、蘇鵬飛、王路寶、范4第一章智能座艙AI技術(shù)應(yīng)用現(xiàn)狀 51.1智能座艙AI技術(shù)應(yīng)用場景和效果分析 51.2智能座艙AI技術(shù)應(yīng)用的問題和難點 91.3智能座艙AI技術(shù)應(yīng)用相關(guān)標準分析 11第二章智能座艙AI技術(shù)應(yīng)用場景與技術(shù)路線探索 2.1智能座艙語音交互場景發(fā)展趨勢與技術(shù)路線 132.2技術(shù)路線分析 2.3挑戰(zhàn)與展望 第三章智能座艙視覺交互場景發(fā)展趨勢與技術(shù)路線 213.1發(fā)展概述 213.2場景應(yīng)用 223.3技術(shù)路線 263.4未來展望 31第四章智能座艙多模交互場景發(fā)展趨勢與技術(shù)路線 334.1發(fā)展概述 334.2場景應(yīng)用 334.3技術(shù)路線 364.4未來展望 38第五章智能座艙大模型應(yīng)用場景與技術(shù)路線探索 405.1大模型應(yīng)用于語音交互場景 425.2大模型應(yīng)用于視覺交互場景 465.3大模型應(yīng)用于多模態(tài)交互場景 475.4大模型應(yīng)用于開放式任務(wù)場景 50第六章智能座艙AI應(yīng)用的關(guān)鍵技術(shù) 6.1智能座艙感知技術(shù) 6.2智能座艙認知技術(shù) 6.3智能座艙表達技術(shù) 第七章智能座艙AI技術(shù)應(yīng)用測試與評價的流程和要求 707.1場景交互評測的流程和要求 7.2內(nèi)容安全評測的流程和要求 5第一章智能座艙AI技術(shù)應(yīng)用現(xiàn)狀領(lǐng)域已經(jīng)歷了數(shù)十年的蓬勃發(fā)展。1970年標志著人工智能的第一個春天，當時隨著第五代計算機的興起，1990年人工智能迎來了第二個黃金時期，其標志性直到2006年，深度學(xué)習(xí)在語音識別領(lǐng)域的顯著突破將人工智能推向了第三成對抗網(wǎng)絡(luò)）、Attention機制和Transformer等人工智能架構(gòu)不斷更新迭代，AlphaGo、Squad等杰出產(chǎn)品也不斷涌現(xiàn)，展現(xiàn)了人工智能技術(shù)的巨大潛力和廣圖1-1人工智能發(fā)展趨勢智能化已成為智能網(wǎng)聯(lián)汽車在電動化之外的另一重要發(fā)展方向，AI在座艙6車載語音交互是指車輛內(nèi)部的交互界面采用語音作為主要的輸入和輸出方圖1-2車載語音交互示例交換和互動的過程。它通常涉及車輛內(nèi)部的各種顯示屏，如中控屏、儀表盤、HUD（抬頭顯示系統(tǒng)）等，以及與之相關(guān)的軟件和界面設(shè)計。座艙視覺交互旨狀態(tài)、導(dǎo)航信息、娛樂內(nèi)容等，從而增強駕乘體相較于通用的撥桿、按鍵、觸屏等被動人機交互方式及車載語音“問答式”7用戶體驗不佳。搭載AI算法模型，在用戶使用中不斷積累數(shù)據(jù)，持續(xù)訓(xùn)練，能饋，提升座艙視覺交互體驗，真正實現(xiàn)千人圖1-3廣汽傳祺超感交互智能座艙用戶在不同場景下的不同使用習(xí)慣，從而賦8圖1-4長城CoffeOS智慧座艙系統(tǒng)開放式任務(wù)指的是通過AI技術(shù)來檢索完成某一任務(wù)需要的信息，并互體驗外，基于先進AI技術(shù)開發(fā)的智能座艙產(chǎn)品還能實現(xiàn)一系列令人其次，行車輔助功能利用AI技術(shù)，為駕駛員提供全方位的安全保障。通過他們再次上車時自動調(diào)整至最佳狀態(tài)，為駕駛9總之，基于AI技術(shù)開發(fā)的智能座艙產(chǎn)品通過實現(xiàn)智能持，如深度學(xué)習(xí)框架、模型訓(xùn)練與推理工具等。這將增加AI大模型在云算力與資源調(diào)度：AI大模型通常需要大量的計算資源，而國產(chǎn)化平臺可能模型更新與維護：端側(cè)設(shè)備的AI大模型需要定期更新和維護，以保證模型AI應(yīng)用于智能座艙，需要本地存儲和上傳大量的個人信息、視頻、語音等在部署AI大模型時，需要確保數(shù)據(jù)的隱私保護。需要建立嚴格的數(shù)據(jù)管理需要在AI大模型部署時考慮用戶隱私和權(quán)限管理。需要建立嚴格的用戶隱私保AI模型通常需要處理各種復(fù)雜和多樣化的場景，因此高質(zhì)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)需AI模型需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)才能達到理想的性能。然而，在實際獲取過程目前人工智能領(lǐng)域相關(guān)標準較多，主要為通用AI技術(shù)相關(guān)標準，但針對車表1-1相關(guān)標準及測試規(guī)程標準名稱發(fā)布單位&類別主要內(nèi)容《面向行業(yè)的大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型技術(shù)和應(yīng)用評估方法第4部分：汽中國信通院；團標聚焦汽車行業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，結(jié)合汽車的研發(fā)、生產(chǎn)、銷售、使用等全過程，形成汽車大模型應(yīng)用成熟度評價方法，便于各方衡量汽車大模型的應(yīng)用能效，助推汽車大模型產(chǎn)品升級優(yōu)化GB_T36464.5-2018信息技術(shù)智能語音交互端全國信息技術(shù)標準化技術(shù)委員會；國標規(guī)范了車載終端智能語音交互系統(tǒng)的術(shù)語和定義、系統(tǒng)框架、要求和測試方法。GB/T41797-2022駕駛員注意力監(jiān)測系統(tǒng)性能要求及試驗方法全國汽車標準化技術(shù)委員會；國標旨在規(guī)范駕駛員注意力監(jiān)測系統(tǒng)的設(shè)計和性能，確保該系統(tǒng)能夠有效地監(jiān)測和評估駕駛員的注意力水平，從而提高道路安全性。標準的制定有助于統(tǒng)一行業(yè)對駕駛員注意力監(jiān)測技術(shù)的要求，推動相關(guān)技術(shù)的健康發(fā)展，并為車輛制造商和系統(tǒng)供應(yīng)商提供明確的指導(dǎo)。汽車智能座艙語音分級與測評方法中國智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新聯(lián)盟旨在建立一套科學(xué)、有效的測評方法，以指導(dǎo)智能座艙語音產(chǎn)品的研發(fā)設(shè)計，（CAICV）；團標為企業(yè)開展智能座艙語音水平測試提供依據(jù)。汽車智能座艙智能水平測試與評價方法國汽（北京）智能網(wǎng)聯(lián)汽車研究院有限公司等機構(gòu)；團標旨在解決現(xiàn)有智能座艙產(chǎn)品與用戶需求之間的不匹配問題，并為汽車智能座艙的智能化水平提供一個統(tǒng)一的測試和評價方法。汽車智能座艙交互體驗測試評價規(guī)程中國汽車工業(yè)協(xié)會；旨在通過不同交互模態(tài)在座艙中執(zhí)行相應(yīng)交互任務(wù)時，評價用戶體驗優(yōu)劣的標準。道路車輛免提通話和語音交互性能要求及試驗方法中國汽車技術(shù)研究中心有限公司；國標旨在探究車載語音交互系統(tǒng)的交互性能表現(xiàn)及用戶體驗。第二章智能座艙AI技術(shù)應(yīng)用場景與技術(shù)路線探索的角色，它不僅改變了傳統(tǒng)的駕駛交互模式，也深駕駛壓力，還增加了駕駛樂趣，讓每一次出動化駕駛場景下，人與車的交互將更加頻繁，語音作為最自然的人機交流方式，l聲學(xué)前端：聲學(xué)前端處理技術(shù)當語音信號被各種淹沒后，從噪聲背景中提取有用的語音信號，抑l語音喚醒：處于音頻流監(jiān)聽狀態(tài)的語音交互系統(tǒng)，在檢測到或事件出現(xiàn)后，切換到命令字識別、連續(xù)語l語音識別：其目標是將人類的語音中的詞匯內(nèi)容轉(zhuǎn)換為計算l語義理解：是針對人類語言的分析理解過程。它是把自然語圖2-1依托算力平臺提升基礎(chǔ)算法效果圖基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語音識別技術(shù)無疑是智能座艙語音交互系統(tǒng)的重要基用戶情緒低落，它可以主動播放一些輕松愉快的Transformer架構(gòu)等，提高語音識別和語義理解的準確率。另一方面，不斷擴充訓(xùn)練數(shù)據(jù)的規(guī)模和多樣性，使系統(tǒng)能夠適應(yīng)各種不同的語圖2-2異構(gòu)計算技術(shù)圖異構(gòu)計算平臺通常包括CPU、GPU、FPGA和專用AI加速器等多種硬件組件，以優(yōu)化特定的計算任務(wù)。AI加速器則專門為深度學(xué)習(xí)算法設(shè)計，能夠在保持高隨著智能座艙和人工智能技術(shù)的發(fā)展和突破，AI視覺交互作為一種新興的像捕捉設(shè)備與深度學(xué)習(xí)算法加強了座艙對駕乘人員行為和環(huán)境的實時理解和預(yù)AI視覺交互技術(shù)起源于早期的車載視頻監(jiān)控系統(tǒng)，主要目的是增強駕駛安隨著深度學(xué)習(xí)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的廣泛應(yīng)用，視覺交互技術(shù)實現(xiàn)了車體驗的多個方面。例如，現(xiàn)代智能座艙可以利用AI視覺技術(shù)理解駕駛員的情未來，隨著機器學(xué)習(xí)技術(shù)的持續(xù)進步和數(shù)據(jù)處理能力的提升，座能座艙的標配。車企為了本身的個性化配置將在AI視覺交互的場景應(yīng)能座艙的交互層次，也大幅提升了車輛的智能安全配置，展示了AI視覺交互技圖3-1人臉認證技術(shù)圖圖3-2疲勞檢測&駕駛行為識別預(yù)警系統(tǒng)圖其他內(nèi)部功能。利用車內(nèi)的3D攝像頭捕捉和解析手勢動作，駕駛員可以不必觸圖3-3手勢識別控制圖視覺AI技術(shù)同樣用于監(jiān)控并糾正駕駛員的危險駕駛行為，如超速行駛、急圖3-4危險駕駛行為識別與反饋圖乘客識別系統(tǒng)使用高級的視覺AI技術(shù)來識別車內(nèi)所有乘客的身份。該系統(tǒng)圖3-5乘客識別系統(tǒng)圖圖3-6遺留物品檢測圖圖3-7唇動識別技術(shù)圖環(huán)境中駕駛具有重要的安全意義，幫助預(yù)防圖3-8實現(xiàn)追蹤技術(shù)圖AI增強的AR-HUD（增強現(xiàn)實顯示）技術(shù)是將先進的人工智能與AR技術(shù)AR-HUD技術(shù)不僅提升了駕駛的安全性，還極大地增強了駕駛的便利性和舒適圖3-9AR-HUD（增強現(xiàn)實顯示）技術(shù)圖內(nèi)外部的視覺信息，實現(xiàn)對車輛內(nèi)部環(huán)境的智圖3-10智能座艙視覺技術(shù)圖通過大量樣本訓(xùn)練好的算法模型對于輸入的圖像進行人臉檢測和關(guān)鍵點檢測。將嘴部和眼部關(guān)鍵位置摳圖出來，根據(jù)基于眨眼行為的EAR和PERCLOS特征,和基于哈欠行為的MAR和FOM特征,判斷是否出現(xiàn)眼睛閉合和打哈欠的狀圖3-11DMS技術(shù)路線圖人臉識別技術(shù)通常分為2D人臉識別和3D人臉識別，2D人臉識別是通過2D人臉識別在很多領(lǐng)域都取得了顯著的成功，但同時也存在弊端，如光照條件的依賴，使用照片等的數(shù)據(jù)欺騙。所以3D人臉識別將成為主流的發(fā)展趨勢，常見的3D成像方案有雙目立體視覺、結(jié)構(gòu)光和TOF相機方案，相比于另外的2個方案，TOF相機更具性價比和易用性，在智能座取、算法識別、比對與驗證等步驟。TOF相機通過發(fā)射紅外脈沖并測量其反射校準和降噪以便于提取更清晰的人臉特征。使用Haar特征或深度學(xué)習(xí)模型在深一空間下對齊。根據(jù)深度信息進行3D人臉建模，從3D模型中提取面部集合結(jié)動走進車輛靠近B柱傳感器，人臉識別系統(tǒng)就可以進行識別是哪位駕駛員要使圖3-12人臉識別技術(shù)路線圖智能座艙手勢識別的技術(shù)是結(jié)合了計算機視覺和人工智能技術(shù)的創(chuàng)新解決法如Haar特征或深度學(xué)習(xí)模型（如CNN）對手部進行檢測，定位關(guān)鍵或右滑的手勢，系統(tǒng)就可以在用戶完成特定的手勢動圖3-13手勢識別技術(shù)路線圖要的交互終端是顯示設(shè)備，對于汽車的顯示設(shè)備通常為儀表和HUAR-HUD技術(shù)是將增強現(xiàn)實信息投影到駕駛員前方視線范圍內(nèi)的系統(tǒng)。按為了更好的實現(xiàn)智能座艙視覺技術(shù)，滿足數(shù)字投影與物駕駛環(huán)境的融合，現(xiàn)實增強信息，遠近景結(jié)合提供更好的融合圖3-14AR-HUD技術(shù)路線圖隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，AI視覺交互場景在智能座艙中的作用日益復(fù)雜的算法。此外，AI技術(shù)正經(jīng)歷技術(shù)變革，大模型的引入進一步增強了座艙未來的攝像頭將支持更高的分辨率和更廣的視角，能夠捕捉更細致的圖像，從2D轉(zhuǎn)向更為精確的3DToF（TimeofFlight）技術(shù)，提供更深層次的空間和運動信息，使得系統(tǒng)更加精確地識別和響應(yīng)車輛周隨著用戶需求的日益膨脹與技術(shù)的進步，未來智未來的視覺AI系統(tǒng)將能夠更精準地識別和解釋駕駛員及乘客基于大數(shù)據(jù)和機器學(xué)習(xí)，未來的AI視覺系統(tǒng)將能夠預(yù)測個人需求并自動提AR技術(shù)將更廣泛地應(yīng)用于智能座艙中，提供更豐富交互體驗。在這種背景下，多模態(tài)交互預(yù)計“多模態(tài)交互”指的是系統(tǒng)通過綜合人類的視覺、聽覺、觸覺等多種感官輸利用多種通信通道進行響應(yīng)，并盡可能地模擬人與人之間自然的交互方式。圖4-1生物體多模態(tài)交互圖前，語音結(jié)合其他模式的多模態(tài)交互形式已成為主流，如長安啟源A07、極越目前車企已實現(xiàn)的多模態(tài)融合包括但不限于語音+唇動識別、語音+面部識+語音識別等。其中語音多模態(tài)交互方式為當下主流，應(yīng)用車型包括上文提到的聽覺融合在智能座艙中通過結(jié)合語音識別與其他感官輸入來增強交互體驗表4-1聽覺融合相關(guān)實例交互模態(tài)功能介紹語音+手勢駕駛員可以同時發(fā)出語音指令和手勢，比如通過伸出食指并指向左右或上方，來控制車窗、天窗或遮陽簾語音+人臉通過方向盤上方的攝像頭識別語音指令的發(fā)出者，自動過濾主駕位的非控制語音，如與其他乘員的對話語音+眼球追蹤通過視線來喚醒語音識別功能，使駕駛員無需物理接觸或明確命令即可激活系統(tǒng)語音+唇動采用紅外光感攝像頭智能識別主駕唇形，結(jié)合唇語讀取和語音特征的雙重識別技術(shù)，極大提升系統(tǒng)的喚醒和識別準確率語音+行為追蹤允許駕駛員在車外通過語音指令“跟隨我”，使卡車能在安全距離內(nèi)自動跟隨，同時使用傳感器和攝像頭技術(shù)避開障礙物圖4-2智能座艙聽覺融合技術(shù)圖表4-2視覺融合相關(guān)實例交互模態(tài)功能介紹人臉識別+眼球追蹤DMS駕駛員監(jiān)控系統(tǒng)集成了人臉識別和眼球追蹤技術(shù)，支持疲勞監(jiān)測和眼球追蹤，實時調(diào)整AR-HUD投影角度人臉識別+心率監(jiān)測通過搭載52個生物傳感器，可以識別駕駛員的表情、聲音、心率、血氧、血壓以及呼吸頻率等指標。從而自動調(diào)節(jié)車內(nèi)的音樂和溫度，以及危險時接管車輛人臉識別+靜脈識別“LeapIn生物鑰匙系統(tǒng)”，結(jié)合了人臉識別和靜脈識別技術(shù)?？蓪崿F(xiàn)車門的快速解鎖和車輛啟動，自動加載個性化的駕駛設(shè)置，如座椅調(diào)整、后視鏡位置及多媒體系統(tǒng)偏好等圖4-3智能座艙視覺融合技術(shù)圖表4-3嗅覺融合相關(guān)實例交互模態(tài)功能介紹香氛+語音通過語音命令喚醒座艙的場景模式，如K歌模式下，香氛系統(tǒng)與音效和氛圍燈聯(lián)動。在醒神模式下，系統(tǒng)自動開啟空調(diào)、香氛、氛圍燈、座椅震動以及動感音樂等多種功能，幫助驅(qū)散駕駛疲勞香氛+人臉系統(tǒng)能夠監(jiān)測到駕駛員的疲勞狀態(tài)，并自動啟動車內(nèi)香氛系統(tǒng)釋放提神醒腦的香氛，如薄荷或檸檬香味，以確保駕駛安全。香氛+語音+人臉能夠通過語音喚醒特定的場景模式，如“醒神潮汐”模式下系統(tǒng)會與DMS（駕駛員監(jiān)控系統(tǒng)）進行聯(lián)動。A柱攝像頭監(jiān)測到駕駛員疲勞時，系統(tǒng)進行語音提醒及釋放醒神香氛。圖4-4智能座艙多模態(tài)融合技術(shù)路線圖與高級數(shù)據(jù)處理。首先，高精度麥克風(fēng)陣列和手勢識別攝像頭的部署至關(guān)重要，過數(shù)據(jù)融合技術(shù)，將語音和手勢數(shù)據(jù)綜合處理，以生成精確的控制指令。例如，駕駛員可以通過語音指令并結(jié)合手勢操作，如通過伸出食指并指向左右或上方，控制車窗、天窗或遮陽簾。實時處理和系統(tǒng)優(yōu)化是確保用戶體驗流暢性的核心，技術(shù)將進一步向多感官協(xié)同與智能化方向發(fā)展，結(jié)合環(huán)境感知和情感識別技術(shù)，集成人臉識別和眼球追蹤技術(shù)，實時監(jiān)測駕駛員的注意力狀態(tài)，并動態(tài)調(diào)整的生物識別和環(huán)境感知技術(shù)，實現(xiàn)更加智能和個性化的交互體驗。隨著AI和傳未來的UI將能夠同時支持多種輸入和輸出模式，提供一致且自然的用戶體驗。例如，增強現(xiàn)實（AR）技術(shù)將與傳統(tǒng)顯示、觸控屏和語音指令更緊密地結(jié)合，表5-1智能座艙大模型應(yīng)用場景語音交互視覺交互多模態(tài)交互開放式任務(wù)行車輔助基于語音信息輔助導(dǎo)航及駕駛決策達的需求推薦出行路徑航功能（途徑點）基于視覺捕捉到的信息輔助導(dǎo)航及駕駛決策信息l道路標志（識別道路管制/施工標志更新導(dǎo)航路線）信息lDMS-OMS-IMS基于多種模態(tài)信音+眼動or環(huán)境信息/語音+車輛狀態(tài)信號）輔助導(dǎo)航及駕駛決策l語音+手勢：手勢指代l語音+眼動：視線指代l語音+車輛狀態(tài)信號主動提醒行程不足以支撐完整過當前電量余量車輛設(shè)置基于語音信息控制車輛設(shè)置l車輛設(shè)置簡單指令項設(shè)置（單域/跨域）任務(wù)基于視覺捕捉到的信息控制車輛設(shè)置信息l天氣（暴曬天氣關(guān)閉遮陽簾）信息l乘客行為（光線暗看書，打開閱讀燈）基于多種模態(tài)信音+眼動or環(huán)境信息/語音+車輛狀態(tài)信號）控制車輛設(shè)置l語音+手勢：手勢指代l語音+眼動：視線指代l語音+車輛狀態(tài)信號自動開啟/關(guān)閉/調(diào)節(jié)車輛設(shè)置l空氣凈化l空調(diào)溫度l屏幕亮度模式l懸架高度服務(wù)支持基于語音信息提供服務(wù)l用車指導(dǎo)l服務(wù)咨詢l故障原因分l事故處理基于視覺捕捉到的信息提供服務(wù)信息l哨兵模式信息（座椅磨損）基于多種模態(tài)信音+眼動or環(huán)境信息/語音+車輛狀態(tài)信號）提供服務(wù)l語音+手勢：手勢指代l語音+眼動：視線指代l語音+車輛狀態(tài)信號推薦或提醒保養(yǎng)/多媒體基于語音信息提供媒體播控推薦音頻/視頻（熱門、最新...)l查詢新聞l語音游戲基于視覺捕捉到的信息提供媒體播控信息l情景捕捉（看到煙花，推薦播放歡快的歌曲）信息l表情識別（播放視頻安撫無聊的兒童）基于多種模態(tài)信音+眼動or環(huán)境信息/語音+車輛狀態(tài)信號）提供媒體播控l語音+手勢：手勢指代l語音+眼動：視線指代l語音+車輛狀態(tài)信號/問答閑聊基于視覺捕捉到的信息回答問題l生活問答l推薦l觀點討論l心情抒發(fā)基于視覺捕捉到的信息回答問題信息（包含建筑物、道路使用者、動植物、行車記錄儀記錄）信息（包括人及物件）基于多種模態(tài)信音+眼動or環(huán)境信息/語音+車輛狀態(tài)信號）回答問題l語音+手勢：手勢指代l語音+眼動：視線指代l語音+車輛狀態(tài)信號/和情感智慧的服務(wù)。以下表格中梳理了當前智能網(wǎng)聯(lián)汽車中的大模型語音交互是指通過將大模型應(yīng)用于智能網(wǎng)聯(lián)汽車音合成等四個方面介紹大模型應(yīng)用于語音交互場景及一些地方方言，多語言識別效果有限。環(huán)境數(shù)據(jù)變化，例如網(wǎng)絡(luò)上新出現(xiàn)的流行語識車內(nèi)指令控制是指通過用戶輸入語音轉(zhuǎn)化后的文本對車內(nèi)一些模塊進行控準確判斷。例如根據(jù)分析出的多個指令，控制車窗的具體打開程度，車門開關(guān)，基于大模型的車內(nèi)指令控制可以通過當前環(huán)境狀態(tài)主動推薦用戶做出某些特定的指令，在用戶進行確認后執(zhí)行該指令。實現(xiàn)車保養(yǎng)以及故障處理等全鏈路用車問題上可以隨時隨地獲取專業(yè)的用車知識和解決方案，提高用車的便利性和安全性，成為樣支持多種語言的語音合成，而不需要為每出行時代加速演進的關(guān)鍵驅(qū)動力。在此基礎(chǔ)上，大模型(LLM)的引入能夠?qū)χ悄躉MS關(guān)注的不僅僅是駕駛員，而是整個車廂內(nèi)所有乘客的安全與舒適。OMS與情緒變化，從而定制化推送信息、調(diào)節(jié)氛能力，模糊問題理解能力，zero-shot零次泛化能力可以更準確地感知和理解用擬人AI智能體，逐漸接近與真人交流的感受。也可以通過形象復(fù)刻，聲音復(fù)刻化的虛擬人形象。例如，參照多模態(tài)AI智能體在電腦游戲中扮演NPC的應(yīng)用方的體驗方式上，從與傳統(tǒng)的人于機器交互的體驗轉(zhuǎn)變?yōu)榕c高度擬人化的虛擬人晰圖像，而Transformer架構(gòu)則用于降低視覺數(shù)據(jù)的維度，生成不同分辨率的的視角看，借助由多模態(tài)大模型塑造的多模態(tài)AI智能體，汽車從自主行動，擬相比傳統(tǒng)AI，大模型具有更強的學(xué)習(xí)能力、推理能力和理解能力，能夠處理更插件與信源擴展和檢索增強生成五個方面分析大模型在開放式任務(wù)中的技術(shù)路“當后排乘客在下午四點后上車時，就開啟后排空調(diào)到25度并播放英語教學(xué)視執(zhí)行對應(yīng)的任務(wù)。這是有別于以往傳統(tǒng)單點功能式交互的開放式任務(wù)。大模型在生成式UI（用戶界面）方面的應(yīng)用，極大地提升了智能座艙的能娛樂系統(tǒng)和其他車載功能的集成更為高效和靈活。生成式UI意味著界面和交互內(nèi)，大模型可以通過動態(tài)注冊機制，自動調(diào)整車載UI的布局和功能綜上所述，利用大模型的生成式UI能力，智能座艙實現(xiàn)了更高的靈活性、檢索增強生成（RAG）是一種根據(jù)用戶的查詢語句搜索信息，并以搜索結(jié)果為AI參考從而生成回答。這項技術(shù)是多數(shù)基于LLM工具的重要組成部分，而多數(shù)的RAG都采用向量相似性作為搜索的技術(shù)。在文檔中復(fù)雜信息的分析時，期關(guān)于私有數(shù)據(jù)集中執(zhí)行發(fā)現(xiàn)時提示詞增強能力的研究之上。通過LLM構(gòu)建知時具備連點成線的跨大型數(shù)據(jù)集的復(fù)雜語義問題推理能力。普通RAG技術(shù)在私第六章智能座艙AI應(yīng)用的關(guān)鍵技術(shù)方式轉(zhuǎn)變。本章將針對智能座艙內(nèi)AI應(yīng)用的關(guān)鍵技術(shù)，從感知、認知、表達三大模型的異構(gòu)部署充分釋放座艙大模型算力，按照研究思路劃分，可以分為傳統(tǒng)信號處理算法聽見了自己的聲音。目前主流的回聲消除方法一般可稱之為自適應(yīng)回聲消除(AcousticEchoCancellation,AEC)，其中自適應(yīng)濾波器將發(fā)揮關(guān)鍵性作用，近端房間內(nèi)通過回聲路徑生成回聲信號r(n)，連同近端于實際回聲信號r(n)，則e(n)中將不包含回聲信號。事實上圖6-1回聲消除（AcousticEchoCancellation，AEC）技術(shù)原理人工智能在回聲消除技術(shù)中的應(yīng)用主要體現(xiàn)在通過深度學(xué)習(xí)算法來提高回輸出至去混響模塊，進行去混響處理，最終圖6-2語音增強系統(tǒng)流程圖入，作為降噪?yún)⒖?。此外，還有基于子空間的方法和基圖6-3語音識別技術(shù)框架圖數(shù)等過程，提取音頻的Fbank特征或者MF換（Short-timeFourierTransform,STFT）生成音頻特征，其中使用較為廣泛所謂語音識別其實就是利用聲學(xué)模型把語音的聲學(xué)特征分類對應(yīng)到音素或圖6-4語音喚醒結(jié)構(gòu)圖量詞匯連續(xù)語音識別(LVCSR)不同的是，語音喚醒不需要將音頻流中的所有內(nèi)容圖像的人臉的區(qū)域位置，并實現(xiàn)人臉位置的幾何統(tǒng)一，圖6-5典型的人臉識別過程圖6-6典型人體動作識別流程語義理解是自然語言理解(NaturalLanguageUnderstanding,NLU)所研究領(lǐng)域圖6-7NLU過程的一般步驟傳統(tǒng)的語義理解算法分為基于詞的語義理解算法和基于主題的語義理解算），的語義理解算法可以分為三大類1）無監(jiān)督語義理解模型2）有監(jiān)督語義有監(jiān)督語義理解模型為了能夠根據(jù)具體場景獲得合適的語義表示向量而被不同的翻譯，如：對話引擎ConversationEngine，或?qū)υ捁芾鞤M（Dialog圖6-8基于規(guī)則的對話引擎基于機器學(xué)習(xí)的對話引擎的最典型方法是將對話過程表示為一個部分可觀了人工智能引擎，與車輛、用戶、環(huán)境、生態(tài)、交通數(shù)據(jù)等深度融合，利用AI技術(shù)從大量異構(gòu)數(shù)據(jù)源中搜索出能回答提問的精圖6-9問答系統(tǒng)架構(gòu)圖其中數(shù)據(jù)源分析模塊負責(zé)從多種復(fù)雜數(shù)據(jù)源中使用知識挖掘技術(shù)提取有用當前流行的大模型的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，更多的還是沿用NLP領(lǐng)域最熱門最有效的架構(gòu)：Transformer結(jié)構(gòu)。相比于傳統(tǒng)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）和長短時記憶網(wǎng)），），性，能夠處理更長的序列，從而在NLP領(lǐng)域中奠定了其作為基礎(chǔ)性與通用性模圖6-10Transformer結(jié)構(gòu)語音合成（SpeechSynthesis），也稱為文本轉(zhuǎn)語音（Text-to增加信息接收的帶寬。語音合成可以分成三個層次1）從文字到語音的合成，圖6-11語音合成系統(tǒng)框架圖方法）；然后通過一個聲碼器（vocoder），再將頻譜轉(zhuǎn)換成音頻。這樣做的原因是，頻譜的粒度是幀級別（framelevel）的，而音頻的粒度是采樣點級別（samplelevel）的；一般情況下，頻譜的一幀對應(yīng)了12.5ms的音頻，在采樣頻率為16kHz的情況下，那么就有200個采樣點，且這200個采樣點的信息是高圖6-12基于統(tǒng)計參數(shù)的語音合成模型SPSS）成為了新一代模型。如圖6-12就是SPSS的流程示意圖。這種方法相比大量的語音數(shù)據(jù)訓(xùn)練，使AI模型可以學(xué)習(xí)并精準模仿人類的語音。耳接收到這些聲波后，通過聽覺系統(tǒng)將其轉(zhuǎn)化為神經(jīng)信號，大腦解碼被正確解碼、處理并轉(zhuǎn)換為模擬信號，從而通過獨立音區(qū)技術(shù)旨在為汽車座艙內(nèi)或特定空間內(nèi)為每位用戶創(chuàng)造更加沉浸式定區(qū)域播放不同的音頻?；诓ㄊ纬桑˙eamforming）原理，結(jié)合數(shù)字信號處SIgnalClassification，MUSIC）陣列鎖住某個方向的聲音，精確識別語音指令發(fā)出NVH性能（包括噪聲（Noise）、振動（Vibration艙領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)之一。針對不同的實際應(yīng)用場景，結(jié)合AI技術(shù)的智能感知和降噪處理是當前降噪研究領(lǐng)域的一個重要方向。廣泛應(yīng)用于多個領(lǐng)域，包括語音合成、實時通信它通過一個專門的模塊（ProsodyCompensation同時保持目標說話人的音色穩(wěn)定。PCM利用預(yù)訓(xùn)練的自動語音識別（ASR）模智能汽車中的飛魚智