模块化驱动的颠覆性技术创新网络演化研究——以智能语音为例

颠覆性技术被认为是后发企业抢占市场先机的利器,构建创新网络成为企业撬动该类创新范式的重要途径。如何把握颠覆性技术创新网络的演化规律与特征?围绕这一关键问题,以模块化为切入视角,以智能语音技术为研究对象,以专利数据为分析手段,构建颠覆性技术创新网络并分析其基本特征与演化规律。结果发现,颠覆性技术创新网络具有密度低、小世界特征不明显等特点;技术模块化解构与组织模块化设计的双重嵌入,有利于颠覆性技术的创新发现、突破及应用;整体网络的弱连接、模块化组织网络内部的强连接以及网络异质性,能提高颠覆性技术创新实现的可能性。

汽车智能语音发展趋势:从被动到主动的交互升级

以智能语音交互方式为切入点,阐述了智能语音整体交互链路,进而分析了汽车的主动交互技术和场景自定义交互技术。最后,对汽车智能语音人性化交互进行展望,提到汽车必将能够跟人们的出行、工作和生活的所有场景互联互通,给用户提供无缝衔接和更贴近个性化的智能交互体验。

汽车智能座舱遗留物品检测

随着汽车产业数字化、智能化发展,智能座舱已成为未来的趋势。本文针对车内遗留物品检测任务开展研究,分析车载场景图像数据特点及其带来的挑战,并且针对这些挑战,提出相应的策略。首先,采用Soft Balance Sampler来处理Intra-Domain imbalance和Inter-Domain imbalance问题。针对训练数据不足、泛化性难的问题,采用gridmask和autoaug来缓解。对于车载场景的小目标检测的挑战,采用Mosaic马赛克增强和Soft-nms来提高对小目标的检测效果。最后,基于anchor-base和anchor-free两类模型进行融合,有效提升了检测效果。

汽车语音交互技术发展趋势综述

汽车网联化和智能化创造了汽车人机交互创新发展的机遇与前景,其中语音交互已经成为人机交互的主要方式。首先,综述了从早期的物理按键到触屏以及发展到现在的语音多模态交互模式等人机交互发展进程,进而分析了国内外语音交互技术研究和应用现状,最后,对语音交互技术发展趋势进行展望,总结出人机交互将围绕从“基本可用”到“好用易用”,从“主副驾交互”到“多乘客交互”,从“被动式执行机器人”到“拟人化贴心助理”,从“车内交互”到“跨场景交互”以及从“语音交互”到“多模态交互融合协同”等趋势发展。