基于人机交互场景分析的Agent架构、智能座舱发展
Matthew Wu 查看讲师
百林哲咨询(北京)有限公司专家团队成员
16年AI+智能汽车方向的工作经验,丰富培训经验
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课程简介

大模型技术发展日新月异,尤其是在自然语言理解和AI生成上有了跨越式的进步。技术发展带来了产品和应用发展的机会。同时,也给各领域的从业者带来了非常大的挑战。智能座舱的发展趋势包括功能集成化、个性化服务、跨界合作与创新等。而智能化水平的体现更侧重于如何提升乘坐体验和车辆的智能化水平。

在智能座舱领域,大模型对传统语音对话将进行深度改造,更自然的理解能力、更有情感的多模感知能力都是目前能深入打造的重点。同时在座舱领域,应该结合车内用户高频使用的场景来给用户带来实实在在能感受到的价值。作为比较传统的车厂,组织和团队上也需要更灵活地主动适应新技术带来的发展,需要采用独立的管理模式来进行推动。

业界对大模型落地智能座舱带来的价值期待很高,但真正落地还是有一些分歧,尤其是传统车厂在落地时面临更大的挑战。选择好具体的落地场景,构建敏捷高效的组织将为此提供助力。

本次分享以吉利智能座舱为例,帮助与会者看到传统组织应对大模型带来变化的人机交互策略,深入分析吉利汽车在大模型落地上的一些细节思考,为热爱终端与人机交互、AI的与会者以借鉴

课程收益

1、帮助学员理解在大模型技术加持下,应该如何选择有价值的场景进行应用落地。

2、帮助学员理解如何权衡旧技术和新技术的使用,以便更好地平衡投入产出。

3、帮助学员理解在大模型技术时代,组织和团队应该如何做出调整,以推动技术产品的更快落地

受众人群

汽车制造行业相关工作人员及其他对智能座舱感兴趣的人员

课程周期

3H

课程大纲

1、传统语音交互的困境

2、大模型带来的变化和挑战

3、大模型使用场景分析

4、大模型落地架构

1)自学习框架

2)中枢Agent架构

3)语音技术增强

5、大模型实现方式分析

6、高效团队迎接大模型挑战

7、QA


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