课程简介

随着AGI技术和应用的快速发展，更高智能的人机交互、更全面的座舱环境感知和信息处理、更拟人化的情感体验，将为人们带来更加智能化、数字化的驾驶体验。

汽车的智能化是未来发展的一个重要趋势，它从自动驾驶到人工智能，汽车变得越来越智能化。其动力源、驱动方式、驾驶体验和驾驶舱智能化水平也在不断更新和升级。多种多模态智能化交互方式、环境感知和信息娱乐功能，可以做到更加自然地与机器交互和控制。智能座舱作为第三生活空间，数据互联互通能力对智能座舱智能座舱产业也是一项巨大的挑战，实现智能程度更高的人机交互反馈效果，语音、语义理解、体验识别等技术实现都与Ai相结合，制约着智能座舱产业的快速发展。

本次分享将从从工业界的视角，梳理汽车数字座舱在智能交互方向的算法实践，并与参会者一起探索座舱AGI方向的技术研发思考。

课程收益

1.目标

（1）了解数字座舱智能化交互的研究进展；

（2）了解AGI在数字座舱落地的考量因素及实践案例；

（3）了解多模态AGI未来的工作方向 。

2.成功要点

面向AGI的交互架构设计；以情感价值和用户价值为落脚点；metric驱动的研发体系。

3.启示

座舱通用智能的未来必然走向多模态融合和跨模态融合交互，以更懂人懂车懂事为持续驱动力。

受众人群

自然语言处理技术的学习者，对自然语言处理、深度学习算法及其在客服场景应用感兴趣的技术人员。各行业应用中想引入自然语言处理相关技术的知识、运营及数据管理人员，尤其是有使用语义分析技术辅助客服坐席人员进行分析、运营和营销需求的。希望了解自然语言技术如何在客服领域中应用的管理决策者。

课程周期

0.5天/3小时

课程大纲

1.技术架构

（1）多模态交互：算法、链路、关键能力

（2）design for AGI：感知、决策、执行&表达

（3）情感价值和用户价值：Nomi情感体验的算法和架构

（4）metric驱动的研发体系：数据、指标、闭环迭代

2.关键能力

（1）LLM在线架构 & copilot stack

（2）mate的技术架构

（3）懂我引擎

（4）可视化的对话流开发

（5）记人记事