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深思考杨志明:人车交互的多模态时代

4月19日,车东西GTIC2019全球智能汽车供应链创新峰会现场,深思考人工智能CEO兼AI算法科学家杨志明发表了题为《多模态深度语义理解,构建数字座舱AI“大脑”》的演讲。

他指出,目前的车载语音系统只能识别语音指令,而不能理解语义,随着科技发展,我们会迎来一个数字化的时代,座舱里包括音频、视频、传感器、V2X等信息都会数字化,而信息统一融合后的的语义识别非常重要,数字化的座舱也将开启人机交互新模式。

基于此,深思考基于端侧多模态深度语义理解的AI芯片打造了AI多模态深度语义理解(NLP/NLU)引擎,能够同时理解其听见和看见的内容以及V2X/V2N等信息,其同时还实现了AI引擎和RPA自动智行的结合、关联意图理解和推荐等功能。

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相关快讯
  • 18年09月20日 17:41
    深思考尚会滨:现场秀车内多模态交互

    智东西GTIC 2018全球智能汽车供应链创新峰会现场快讯,刚刚,深思考人工智能AI解决方案副总裁尚会滨在演讲中分享了多模态语义理解人机交互技术在车载场景的应用。

    他谈道智慧汽车真正的刚需只有一点就是安全,没有安全这个行业没有前景的。而随着今年汽车OS热度急剧上升,改善汽车OS与人交互的体验也在提升,而这正是深思考多模态语义理解落地的地方。深思考在车载人机交互中有两大优势,通过车外多目视觉模组,机器可以实现360度全景智能感知,从而实现对环境的理解;而人机交互模组让机器具备跨域上下文理解与交互的能力,能够快速切换不同话题,进行意图理解。

    来源:智东西
  • 18年03月10日 14:10
    深思考杨志明GTIC首发医疗AI芯片M-DPU

    深思考CEO 杨志明博士在本届会议首次发布医学影像AI处理器 M-DPU和智慧商业AI处理器 B-DPU,其中M-DPU是世界首个医学影像专用AI处理器。

    M-DPU针对先进医学影像算法和深度学习算法进行计算加速,可对复杂大量堆叠的医学影像,例如病理细胞扫描影像,进行精准的快速分割和智能分类,并具有大算力、尺寸小的优势,整合该芯片的AI模组直径仅90mm。基于M-DPU,可以在100秒内分类9万个细胞。B-DPU则主要用于智慧展厅和无人商店等商业场景的智能识别、客户定位与智能商业分析加速。在会上,杨志明博士还介绍了深思考在NLP(人机交互领域)和深度学习算法压缩方面的独特优势。他表示:深思考将通过“AI算法+AI专用芯片”的平台形式,旨在为全国989451家医疗机构的医疗器械嵌入M-DPU,并通过B-DPU助力IoT(物联网)实现万物“智”联,让AI芯片成为智慧医疗与智慧商业的基石。

    来源:智东西
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