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数据权力如何尊重用户权利

2025-08-03 09:37:45?作者:?来源:人民日报  责任编辑:黄丽红   我来说两句
百度 现在,鲁家村从原来负债150万到现在集体资产个亿,村民人均收入达到35600元。

习近平总书记强调:“以科技创新为引领、以实体经济为根基,坚持全面推进传统产业转型升级、积极发展新兴产业、超前布局未来产业并举,加快建设现代化产业体系。”

小数增长、进位,进而带来整数的增长,数学运算法则蕴含着聚沙成塔的道理。1至5月,规模以上高技术制造业增加值同比增长9.5%,高于规上工业增加值增速。数据背后是企业加大研发投入,各方提供产学研支持,助力科技创新事业实现整体进步,让中国经济成功“进位”。

本版今起推出“小数点里看创新”系列报道,从一个个细分数据出发,观察高技术制造业创新链和产业链怎样对接,企业如何顺势而为,做好产品,实现自身与行业共成长。

——编  者

177.4%

5月,智能车载设备制造增加值同比增长29.5%;1至4月,智能车载设备制造利润同比增长177.4%。

时间:周一早上7时15分

天气:雨

坐进驾驶位,系好安全带,家住上海市长宁区娄山关路的上班族黄娉娉看了眼时间,赶忙启动车子出发。早高峰、下雨天,送完孩子帅帅还要上班,时间得抓紧点。

“小奇小奇,导航到公司,途经帅帅学校,躲避拥堵,选择最快路线,同时打开英语单词朗读。”一边起步,黄娉娉一边用语音对车机下达指令。

“好的,已为您完成规划,选择最快路线。全程大约需要50分钟,到达第一站学校大约为7时35分。”2秒左右,传出语音回答,车机屏幕的3D视图同步显示。语音结束的同时,英语单词也开始播放。

整个流程全部由车机完成,为黄娉娉省去了用手机自主规划路线的时间。

黄娉娉是名有着10余年驾龄的“老司机”,第一代的智能车机就体验过。不过,过去的车载语音,体验却不怎么好:要是起步时忘开导航,或者途中想换路线,必须重新唤醒语音助手。“唤醒失败时,就得把车停在路边,手动操作;或者冒险一手抓方向盘,一手操作屏幕,十分危险。”黄娉娉笑着说,“不像是人工智能,喊它时没反应,我们自己聊天没叫它,它又挺会‘凑热闹’。”

智能语音交互是智能座舱人机交互系统的重要组成部分,与消费者的使用体验紧密挂钩,也是衡量汽车智能等级的重要指标。

黄娉娉所说的,是不少消费者的共同体验,也是计算机语音识别领域的经典技术难题——“鸡尾酒会问题”,即在多人同时说话的复杂声学环境中,语音识别系统难以准确分离并识别特定说话者的声音。

在汽车行驶过程中,声音环境复杂,除了风噪、胎噪、设备噪声,还有多人同时说话的场景,智能中控设备该不该听?听谁的?作何反应?

思必驰科技股份有限公司是黄娉娉这辆车所搭载的车机语音交互系统的供应商,从10年前开始做智能语音交互。“作为一家企业,我们技术、人才、资源有限。”思必驰董秘龙梦竹介绍,“卓越语音交互是一项多维度的复杂系统,需要企业自身持续进行资源投入、技术攻坚,获取源源不断的科技人才、海量真实场景数据,因此与高校、车企的协同就尤为重要。”

如何在更大范围凝聚创新合力?

去年6月,首批长三角创新联合体成立,整合区域产业链上下游和高校院所等创新资源开展技术攻关,推动科技创新和产业创新深度融合。

“长三角语言计算创新联合体”是首批12个长三角创新联合体之一。该联合体由思必驰牵头,科沃斯机器人、上海交通大学、吉利汽车研究院(宁波)、杭州老板电器等共同组建,其中一个关键课题,就是处理多语言、多任务、多说话人的交互难题,提升人机语音交互的体验感。

“依托创新联合体,成员单位共享科研设施、设备、数据等资源,共同开展技术研发项目,合作攻克关键技术难题,减少重复投资,提高资源利用效率。”龙梦竹介绍。不仅如此,创新联合体还推动企业与高校进行人才联合培养,通过学术交流、实习实训等方式加强人才交流与合作。

针对“鸡尾酒会问题”,攻关小组分工合作,企业和学校牵头研发的成果,得以在车企模拟运用和实际路测。经过大半年的反复测试、优化、升级,攻关小组攻克技术链条中的关键卡点,不断优化分布式麦克风阵列技术、抗噪语音识别引擎以及声纹识别技术,让中控车机即便处于真实复杂驾驶场景中,也能准确判断主驾、副驾和其他乘客的声音,并在与主驾人对话时不受其他乘客的声音干扰,提升识别率和理解率。

仅用语音就能准确控制不同车窗和区域的空间,在播放歌曲的同时进行语音导航,在儿童乘客说出“放首歌”时能准确播放合适的儿歌……得益于创新成果,思必驰智能语音交互技术累计“上车”超1500万辆。语音交互技术的升级还应用在了扫地机器人、油烟机等更广泛的智能家居领域。

今年以来,智能车载设备制造呈现爆发式增长,新能源汽车销量占比提升带动智能座舱需求高涨。在长三角,产业链协同效应显著,已形成覆盖传感器、芯片、操作系统乃至整车制造的完整生态。随着人工智能发展,智能汽车语音交互市场更趋于聚焦多模态交互、场景化主动服务等,人工智能技术应用正走向软硬件相融合的生态,以回应用户对更智能化新体验的追求。

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