多模態(tài)交互的案例
汽車多模態(tài)交互測試：智能交互的深度驗證
2、多模態(tài)融合一致性
測試場景：同時觸發(fā)語音指令（如 “打開空調(diào)”）與手勢動作（指向空調(diào)出風(fēng)口），驗證設(shè)備是否輸出一致的控制信號，避免指令沖突（沖突率需＜0.5%）。
評估方法：通過日志分析系統(tǒng)記錄多模態(tài)指令的處理時序，計算指令融合成功率（目標(biāo)值≥98%）。
汽車多模態(tài)交互整合了語音、手勢、觸控、眼神等多種交互方式，打破單一交互模式的局限，為用戶提供更自然、便捷的交互體驗。但多種交互方式的融合也帶來了測試的復(fù)雜性，不同模態(tài)之間的協(xié)同、切換以及對用戶意圖的準(zhǔn)確理解，都需要通過嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臏y試來保障。若多模態(tài)交互系統(tǒng)存在缺陷，如語音與手勢指令沖突、不同模態(tài)響應(yīng)延遲不一致，會嚴(yán)重影響用戶體驗，甚至干擾駕駛安全。因此，多模態(tài)交互測試是確保智能座艙交互性能的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。
在汽車智能座艙測試的關(guān)鍵進(jìn)程中，北京沃華慧通測控技術(shù)有限公司展現(xiàn)出了獨特的價值與優(yōu)勢。作為一家專注于測控技術(shù)領(lǐng)域的企業(yè)，沃華慧通在智能座艙測試方面積累了豐富的經(jīng)驗和專業(yè)的技術(shù)能力。其研發(fā)的測試設(shè)備能夠精準(zhǔn)模擬各種復(fù)雜的車載環(huán)境，對智能座艙的多模態(tài)交互系統(tǒng)進(jìn)行全面、深入的測試。
展開 “你不溫柔，我不主動”，人機(jī)關(guān)系究竟要怎么改變呢？
運用到物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備當(dāng)中，今天主要的AI感知模態(tài)有三種：
語音交互，包括語音指令控制、語義理解、多輪對話、NLP、語音精準(zhǔn)識別等領(lǐng)域；
2. 機(jī)器視覺，包括自然物體識別、人臉識別、肢體動作識別等；
3. 傳感器智能，包括AI對熱量、紅外捕捉信號、空間信號的閱讀與理解。
把這三種東西融合在一起，物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備就可以在單純的能聽會說之外，同時還用攝像頭觀察、用傳感器判斷。而比較前沿的多模態(tài)感知研究當(dāng)中，還包括機(jī)器嗅覺，機(jī)器觸覺和情緒理解等內(nèi)容。
我們在等待的下一代物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，很可能訣竅就是把這些模態(tài)給揉在一起，完成從多模態(tài)感知到多模態(tài)交互的體驗。用一句我們十分熟悉的話說，就是要讓機(jī)器身上的五感“生態(tài)化反”……
今天讓人樂觀的多模態(tài)交互型IoT
又能聽，又能看，又有傳感器的設(shè)備，聽上去似乎有點過分樂觀了。但好在綜合了較多采訪與觀察之后，我們發(fā)現(xiàn)今年確實是值得為多模態(tài)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備樂觀一下的時候。
可以看到，很多雙模態(tài)交互，甚至多模態(tài)混合交互的解決方案都在從實驗室里走出來，甚至已經(jīng)可以在我們生活中看到。這些解決方案更重要價值是作為案例，可以讓更多企業(yè)、開發(fā)者和垂直行業(yè)看到多模態(tài)物聯(lián)網(wǎng)的可復(fù)制價值。
舉例來說，離我們最近的多模態(tài)AI交互技術(shù)投射在物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備上，大概就是用機(jī)器視覺技術(shù)進(jìn)行嘴唇識別，來分離語音交互指令。我們可以看到很多實驗室和科技公司，都在嘗試用機(jī)器視覺來讀取說話人的唇語和動作，從而判斷每個聲音指令的來源。
這種技術(shù)已經(jīng)在國內(nèi)被運用到地鐵售票解決方案中，通過機(jī)器視覺來識別買票人，從而在地鐵站的嘈雜環(huán)境中完成語音售票。
另一個我們能看到的例子是空調(diào)。
展開 科大訊飛亮相2025亞洲AI智能眼鏡大會，共筑“視”聽交互新未來
大會上，科大訊飛AI交互研發(fā)總監(jiān)王磊磊發(fā)表了題為《AI驅(qū)動交互革新，共筑‘視’聽新未來》的主題演講，詳細(xì)介紹了公司在智能眼鏡相關(guān)技術(shù)上的進(jìn)展。
科大訊飛AI交互研發(fā)總監(jiān)王磊磊先生發(fā)表演講
展會現(xiàn)場，科大訊飛的AI智能眼鏡方案演示產(chǎn)品憑借多麥克風(fēng)陣列降噪、多模態(tài)交互等核心技術(shù)，吸引了眾多參會者駐足咨詢與體驗，親身感受其帶來的前沿科技魅力。
2025亞洲AI智能眼鏡大會科大訊飛展位現(xiàn)場
科大訊飛AI智能眼鏡方案通過整合多麥陣列降噪技術(shù)、極速語音交互系統(tǒng)、多模態(tài)交互方案及智能體中心架構(gòu)，為傳統(tǒng)眼鏡的智能化升級提供了全面技術(shù)支持。多麥降噪確保通話清晰；極速交互實現(xiàn)毫秒級響應(yīng)，讓指令“瞬間”執(zhí)行；多模交互支持手勢、眼動等自然操作，打破傳統(tǒng)交互邊界；智能體中心則提供場景化功能并支持大模型接入，拓展應(yīng)用無限可能。
其中，多麥陣列降噪方案依托領(lǐng)先的聲學(xué)技術(shù)與降噪算法，能夠精準(zhǔn)分離人聲與環(huán)境噪音，有效解決嘈雜環(huán)境下通話質(zhì)量差、語音識別不準(zhǔn)等痛點。無論是在高速移動、復(fù)雜噪音的場景，還是日常通勤、戶外旅行，都能提供清晰穩(wěn)定的通話、交互與翻譯體驗。
同時，在面對面翻譯場景，該方案還支持佩戴者聲音分離，精準(zhǔn)鎖定說話人聲音，顯著提升翻譯準(zhǔn)確度，確保跨語言溝通流暢無礙。
為進(jìn)一步提升交互體驗，方案通過整合極速語音交互與多模交互技術(shù)，為AI眼鏡賦能全鏈路語音交互能力。極速語音交互優(yōu)化識別模型，確保復(fù)雜環(huán)境下快速準(zhǔn)確響應(yīng)；多模交互融合視頻理解等技術(shù)，支持用戶通過注視對象實現(xiàn)針對性對話，打破傳統(tǒng)交互限制。這些創(chuàng)新技術(shù)讓AI眼鏡真正成為用戶的“第二大腦”，開啟人機(jī)交互的全新范式。
展開 214基于matlab的交互多模算法（IMM）機(jī)動目標(biāo)跟蹤算法 ￥25.5
基于matlab的交互多模算法（IMM）機(jī)動目標(biāo)跟蹤算法，完整的15頁文檔論文。根據(jù)二維空間內(nèi)目標(biāo)作勻速直線運動和勻速圓周運動的特點，在建立目標(biāo)運動模型和觀測模型的基礎(chǔ)上采用基于交互多模算法（IMM）的卡爾曼濾波器對機(jī)動目標(biāo)進(jìn)行跟蹤。仿真結(jié)果表明，該算法不僅能夠?qū)蛩僦本€運動和勻速圓周運動的目標(biāo)進(jìn)行跟蹤，而且在運動模型發(fā)生變化時，濾波誤差也比較小。程序已調(diào)通，可直接運行。
lsdyna mpp for Windows-實現(xiàn)LS-DYNA單機(jī)多核MPP并行計算交互界面軟件 ￥99
看到很多同行疑問如何在獨立版LS-Dyna-MPP求解器中實現(xiàn)并行計算，在此提供大家一個提交并行計算的GUI交互軟件（配合mpi軟件），方便大家實現(xiàn)LS-Dyna-MPP并行求解計算，僅供大家學(xué)習(xí)交流，提升工作效率。
純技術(shù)干貨，dyna-mpi-mpp資料打包在一起，一站式購買安裝即可使用，值得珍藏?fù)碛小?收費內(nèi)容主要包括：
1）lsdyan-mpp軟件下載及安裝，含設(shè)置dyna環(huán)境變量
2）Mpi軟件及環(huán)境變量設(shè)置
3）一款可實現(xiàn)dyna-mpp并行計算的交互軟件
4）各軟件主要的安裝步驟及環(huán)境變量設(shè)置，僅供個人學(xué)習(xí)和實現(xiàn)dyna單臺電腦實現(xiàn)mpp并行計算，切勿商用。
備注：實用資料供愛好學(xué)習(xí)的你，記得關(guān)注并點贊哦。
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展開 有條件自動駕駛落地有效助力--人機(jī)交互與接管
在人工智能與“互聯(lián)網(wǎng)+”大背景下，無論從產(chǎn)品還是產(chǎn)業(yè)鏈角度，智能交互都將是為汽車產(chǎn)業(yè)帶來重大變革的核心技術(shù)之一，隨著車輛運行安全性和舒適性的需求日益提高，整車制造企業(yè)、自動駕駛系統(tǒng)供應(yīng)商都在加速推進(jìn)自動駕駛系統(tǒng)的量產(chǎn)落地，智能網(wǎng)聯(lián)車輛將長期停留在人機(jī)共駕的階段，當(dāng)前應(yīng)同步關(guān)注等方面。
為順應(yīng)智能交互發(fā)展趨勢，需要關(guān)注等對人機(jī)接管的影響，形成智能駕駛新交互體驗。車載智能交互經(jīng)歷了從物理旋鈕/按鍵到數(shù)字觸屏再到語音控制，最后進(jìn)階為多模態(tài)（如手勢控制）的整個控制過程。不管是艙內(nèi)外都已經(jīng)在往更高程度的智能話發(fā)展, 艙外大家要開始考慮L3以上的問題，艙內(nèi)要開始考慮多模態(tài)交互, 都需要更多的數(shù)據(jù)來幫助軟件迭代。
在不同階段各種交互模式分別成為其智駕階段的研發(fā)主題，且他們各自具備各自不同的優(yōu)點。
展開 北航馮林課題組《Lab on a chip》封面文章：基于多模態(tài)聲驅(qū)微氣泡的多功能微對象操控研究
其中，為了提高潛在生物醫(yī)學(xué)應(yīng)用效率或滿足一些涉及到復(fù)雜技術(shù)的應(yīng)用需求，迫切需要在微流控裝置中對微對象實現(xiàn)可控的多功能操控，如運輸、捕獲、旋轉(zhuǎn)等模式。然而，固定的設(shè)計和驅(qū)動模式使其難以在一個單一的設(shè)備有效地實現(xiàn)多功能切換。
近日，北京航空航天大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院仿生與微納研究所馮林副教授等研發(fā)了一種基于聲驅(qū)微氣泡的模態(tài)可切換的多功能微操控系統(tǒng)，該系統(tǒng)能夠在微流控芯片內(nèi)實現(xiàn)可控且高效的微對象運輸、三維旋轉(zhuǎn)和公轉(zhuǎn)等操控模式（圖一）。
圖一基于聲驅(qū)振蕩微氣泡陣列的多模態(tài)操控系統(tǒng)示意圖
通過采用面投影微立體光刻3D打印技術(shù)（nanoArch S140，摩方精密），研究團(tuán)隊設(shè)計制造了一種帶有底面微孔陣列（直徑100μm、深度100μm）的微流控芯片。由于液體存在表面張力，當(dāng)液體通入微流道并流過底面微孔時，可以形成具有近似尺寸的微型氣泡。當(dāng)超聲發(fā)生裝置所形成的超聲信號傳遞到微流道中，可以激勵微型氣泡膜振蕩形成聲微流。
圖二聲驅(qū)微氣泡的理論模態(tài)與有限元仿真結(jié)果
基于所設(shè)計結(jié)構(gòu)內(nèi)氣泡界面的相對靈活性，該裝置可以在僅調(diào)節(jié)驅(qū)動頻率而不改變壓電換能器數(shù)量與氣泡陣列設(shè)計的情況下切換微型氣泡的振蕩模式，進(jìn)而實現(xiàn)對單獨或群體生物樣本的多功能操控（圖三）。由于聲場的驅(qū)動特性，該裝置可以有效操控幾微米到幾百微米的不同生物樣本，包括微顆粒、細(xì)胞、綠眼蟲、螺旋藻等。此外，利用平面外旋轉(zhuǎn)模式的運動特點，研究團(tuán)隊實現(xiàn)了對細(xì)胞樣本的三維重建，從而實現(xiàn)多視角的形態(tài)學(xué)復(fù)現(xiàn)與基本參數(shù)的測量估計。該系統(tǒng)所提出的聲學(xué)操控方式具有多功能性、可控性、高效性以及良好的生物兼容性，在進(jìn)一步促進(jìn)細(xì)胞研究和治療等應(yīng)用層面具有很大潛力。
展開 自動駕駛多模態(tài)傳感器融合的綜述
多模態(tài)融合是感知自動駕駛系統(tǒng)的一項基本任務(wù)，最近引起了許多研究人員的興趣。然而，由于原始數(shù)據(jù)噪聲大、信息利用率低以及多模態(tài)傳感器的無對準(zhǔn)，達(dá)到相當(dāng)好的性能并非易事。
本文對現(xiàn)有的基于多模態(tài)自動駕駛感知任務(wù)方法進(jìn)行了文獻(xiàn)綜述。
分析超過50篇論文，包括攝像頭和激光雷達(dá)，試圖解決目標(biāo)檢測和語義分割任務(wù)。與傳統(tǒng)的融合模型分類方法不同，作者從融合階段的角度，通過更合理的分類法將融合模型分為兩大類，四小類。此外，研究了當(dāng)前的融合方法，就潛在的研究機(jī)會展開討論。
最近，用于自動駕駛感知任務(wù)的多模態(tài)融合方法發(fā)展迅速，其從跨模態(tài)特征表示和更可靠的模態(tài)傳感器，到更復(fù)雜、更穩(wěn)健的多模態(tài)融合深度學(xué)習(xí)模型和技術(shù)。然而，只有少數(shù)文獻(xiàn)綜述集中在多模態(tài)融合方法本身的方法論上，大多數(shù)文獻(xiàn)都遵循傳統(tǒng)規(guī)則，將其分為前融合、深度（特征）融合和后融合三大類，重點關(guān)注深度學(xué)習(xí)模型中融合特征的階段，無論是數(shù)據(jù)級、特征級還是提議級。首先，這種分類法沒有明確定義每個級別的特征表示。其次，它表明，激光雷達(dá)和攝像頭這兩個分支在處理過程中始終是對稱的，模糊了激光雷達(dá)分支中融合提議級特征和攝像頭分支中融合數(shù)據(jù)級特征的情況。綜上所述，傳統(tǒng)的分類法可能是直觀的，但對于總結(jié)最近出現(xiàn)的越來越多的多模態(tài)融合方法來說卻很落后，這使得研究人員無法從系統(tǒng)的角度對其進(jìn)行研究和分析。
如圖是自動駕駛感知任務(wù)的示意圖：
深度學(xué)習(xí)模型僅限于輸入的表示。為了實現(xiàn)該模型，需要在數(shù)據(jù)輸入模型之前，通過一個復(fù)雜的特征提取器對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。
至于圖像分支，大多數(shù)現(xiàn)有方法保持與下游模塊輸入的原始數(shù)據(jù)相同的格式。然而，激光雷達(dá)分支高度依賴于數(shù)據(jù)格式，這種格式強(qiáng)調(diào)不同的特性，并對下游模型設(shè)計產(chǎn)生巨大影響。
展開 自動駕駛多模態(tài)融合感知詳解（研究現(xiàn)狀及挑戰(zhàn)）
來源 | 自動駕駛干貨鋪、智車科技
導(dǎo)讀：多模態(tài)融合是感知自動駕駛系統(tǒng)的重要任務(wù)。本文將詳細(xì)闡述基于多模態(tài)的自動駕駛感知方法。包括LiDAR 和相機(jī)在內(nèi)的解決對象檢測和語義分割任務(wù)。
從融合階段的角度，從數(shù)據(jù)級、特征級、對象級、不對稱融合對現(xiàn)有的方案進(jìn)行分類。此外，本文提出了本領(lǐng)域的挑戰(zhàn)性問題并就潛在的研究機(jī)會進(jìn)行開放式討論。
多模態(tài)融合感知的背景
單模態(tài)數(shù)據(jù)的感知存在固有的缺陷，相機(jī)數(shù)據(jù)主要在前視圖的較低位置捕獲。在更復(fù)雜的場景中，物體可能會被遮擋，給物體檢測和語義分割帶來嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。
此外，受限于機(jī)械結(jié)構(gòu)，激光雷達(dá)在不同距離處具有不同的分辨率，并且容易受到大霧和大雨等極端天氣的影響。
因此LiDAR 和相機(jī)的互補(bǔ)性使得組合感知方面具有更好的性能。感知任務(wù)包括目標(biāo)檢測、語義分割、深度補(bǔ)全和預(yù)測等。我們主要關(guān)注前兩個任務(wù)。
數(shù)據(jù)格式
相機(jī)提供了豐富的紋理信息的RGB圖像。具體來說，對于每個圖像像素為 (u, v)，它有一個多通道特征向量 F(u,v) = {R, G, B, ...}，通常包含相機(jī)捕獲的紅色、藍(lán)色、綠色通道或其他手動設(shè)計的特征作為灰度通道。
然而，由于深度信息有限，單目相機(jī)難以提取，因此在 3D 空間中直接檢測物體相對具有挑戰(zhàn)性。因此，許多方案使用雙目或立體相機(jī)系統(tǒng)通過空間和時間空間來利用附加信息進(jìn)行 3D 對象檢測，例如深度估計、光流等。
激光雷達(dá)使用激光系統(tǒng)掃描環(huán)境并生成點云。一般來說，大多數(shù)激光雷達(dá)的原始數(shù)據(jù)都是四元數(shù)，如(x, y, z, r)，其中r代表每個點的反射率。
不同的紋理導(dǎo)致不同的反射率，然而，點的四元數(shù)表示存在冗余或速度缺陷。
展開 與全球頂尖科技共赴智能時代之約：2026深圳國際人工智能展會
與此同時，沉浸式互動體驗區(qū)將打破科技與大眾的壁壘：戴上外骨骼機(jī)器人感受力量增幅，通過腦機(jī)接口實現(xiàn)“意念控制”仿生手，體驗AI機(jī)械臂現(xiàn)場繪制肖像，甚至能與情感陪伴機(jī)器人進(jìn)行多模態(tài)交互，在觸摸、操控與協(xié)作中，解鎖人機(jī)共生的未來圖景。
展會不止于技術(shù)展示，更搭建起千億級產(chǎn)業(yè)對接橋梁。現(xiàn)場將組織不少于50場“一對一”精準(zhǔn)供需對接會，聯(lián)動攜千億采購意向金的國內(nèi)外主流采購商，助力參展企業(yè)實現(xiàn)技術(shù)從“單點創(chuàng)新”到“場景落地”的跨越。同期舉辦的“AI新質(zhì)生產(chǎn)力峰會”更邀院士專家領(lǐng)銜，聚焦AGI發(fā)展、AI倫理治理等前沿課題，為行業(yè)注入頂尖思想動能；“全球投融資對接平臺”則集結(jié)3000+國內(nèi)外基金機(jī)構(gòu)，為優(yōu)質(zhì)科創(chuàng)企業(yè)搭建資本快車道。
從工業(yè)場景的智能調(diào)度機(jī)器人、農(nóng)業(yè)“空陸協(xié)同”無人裝備，到生活場景的AI大廚、情感陪伴機(jī)器人，再到醫(yī)療領(lǐng)域的康復(fù)外骨骼、AI輔助診斷系統(tǒng)，1000+展品將全面覆蓋千行百業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型路徑。無論是企業(yè)尋找技術(shù)合作伙伴、投資者挖掘優(yōu)質(zhì)項目，還是科技愛好者打卡前沿黑科技，這場跨越春冬兩季的展會都將成為2026年不可錯過的科技坐標(biāo)。
相約深圳國際會展中心，與全球頂尖科技品牌共赴智能時代之約，見證AI與機(jī)器人如何重塑生產(chǎn)生活、定義未來格局。這場兼具技術(shù)高度、產(chǎn)業(yè)深度與體驗溫度的科技盛宴，等你來解鎖無限可能！
展開 賦能智慧隧道施工：工程車輛多模態(tài)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)
近期，在和眾多該類客戶的溝通過程中，我們觀察到了一些被頻繁提到的客戶需求和場景痛點，針對于此，以隧道運輸設(shè)備——MSV膠輪車為例，本文為該類客戶量身定制了一套高性能多模態(tài)數(shù)據(jù)采集方案。
本文將從客戶的實際痛點出發(fā)，詳細(xì)拆解如何在無GPS信號、環(huán)境惡劣的隧道場景中，實現(xiàn)高精度、多傳感器的數(shù)據(jù)融合與采集。
一、 客戶需求與場景痛點
1、復(fù)雜的作業(yè)環(huán)境與對象
本次搭載對象為MSV膠輪車（用于TBM隧道施工物料運輸）。車輛長期運行于狹長、封閉的隧道內(nèi)部，且需要分別在車輛的“前端”和“后端”搭載兩套獨立的感知系統(tǒng)，以滿足雙向行駛的作業(yè)需求。
2、多模態(tài)傳感器融合
為了實現(xiàn)對環(huán)境的全面感知，單車集成了復(fù)雜的傳感器組，包括：
視覺傳感器： 華陽 GMSL2 3M 相機(jī)（前后共4路）
激光雷達(dá)： 主雷達(dá) + 補(bǔ)盲雷達(dá)（前后共6顆）
毫米波雷達(dá)： ARS410（前后共2顆）
定位與姿態(tài)： IMU hwt905-CAN（前后共2顆）
車輛總線： CAN數(shù)據(jù)采集
傳感器布局：
前端布局（左）、后端布局（右）
3、核心痛點：隧道內(nèi)的時空同步
無GPS信號： 隧道內(nèi)無法獲取衛(wèi)星授時（GPS/GNSS），傳統(tǒng)依賴PPS/NMEA的同步方式失效。
高帶寬并發(fā)： 多路激光雷達(dá)與高分辨率相機(jī)的同時接入，對采集系統(tǒng)的帶寬和寫入速度提出了巨大挑戰(zhàn)。
惡劣工況： 隧道施工現(xiàn)場震動大、粉塵多，要求設(shè)備具備極高的工業(yè)級穩(wěn)定性。
二、 解決方案概覽
針對上述挑戰(zhàn)，我們提出了兩套差異化的技術(shù)路線：“極致性能方案（方案一）”與“高性價比方案（方案二）”，以滿足不同研發(fā)階段的需求。
展開 
AI行業(yè)七大趨勢：合成數(shù)據(jù)、多模態(tài)AI崛起
多模態(tài) AI 崛起
多模態(tài) AI 正在打破單一感官的藩籬，使用一個通用 AI 模型科技將多種類型的數(shù)據(jù)所蘊含的語義信息概念化并作出預(yù)測。
在 2021 年初，OpenAI 發(fā)布了可以根據(jù)文本信息生成圖像的 AI 模型 DALL-E。
圖 | AI 根據(jù)文本提示生成牛油果形狀的扶手椅（來源：Open AI）
2022 年 1 月，OpenAI 發(fā)布了升級版 DALLE-2，生成圖像的畫質(zhì)提升了 4 倍。
2022 年 5 月，谷歌推出了圖像生成器 Imagen。據(jù)稱，Imagen 在生成圖像的質(zhì)量以及輸入文本和生成的圖像的一致性方面要優(yōu)于 OpenAI 模型。
今年早些時候，Meta 發(fā)表了一篇名為 “不同視覺模態(tài)都能通吃的雜食者”的論文，其中詳細(xì)介紹了如果對一種 AI 模型進(jìn)行識別 2D 圖像的預(yù)訓(xùn)練，不經(jīng)過額外的模態(tài)訓(xùn)練，該模型也能可以識別視頻或三維圖像中的南瓜。
多模態(tài) AI 正在從實驗室走到實際應(yīng)用。例如，谷歌正在使用多模態(tài) AI 來改進(jìn)搜索體驗。未來，如果用戶上傳了一張登山靴的照片，并附上“我能穿著這雙靴子去富士山徒步旅行嗎?”的文字，搜索引擎將識別上傳的圖像，從文本、圖像和視頻數(shù)據(jù)中挖掘網(wǎng)絡(luò)上關(guān)于富士山的信息，并將這些瑣碎的信息連接起來，提供一個貼切的答案。
多模態(tài) AI 正在走出實驗室，為搜索服務(wù)和內(nèi)容生成等應(yīng)用提供驅(qū)動力。
AI for AI
隨著 AI 技術(shù)應(yīng)用延展，企業(yè)正在尋求徹底改變現(xiàn)有的數(shù)據(jù)管理模式的解決方案，轉(zhuǎn)向“AI 優(yōu)先”策略。
說起來容易做起來難。從采集數(shù)據(jù)、運行數(shù)據(jù)質(zhì)量檢查到開發(fā)模型和監(jiān)測后期生產(chǎn)表現(xiàn)，一個項目從原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)樯a(chǎn)準(zhǔn)備是一個多步驟的過程。
市場上涌現(xiàn)出數(shù)以百計的公司研發(fā)各階段的解決方案。
展開 理論模態(tài)分析之多自由度系統(tǒng)（三）
引入模態(tài)矩陣和模態(tài)坐標(biāo)。
用模態(tài)振型對物理參數(shù)進(jìn)行處理，得出模態(tài)參數(shù)。
歸一化處理。
模態(tài)參數(shù)表達(dá)式。
2 對于結(jié)構(gòu)阻尼和非比例阻尼，同樣存在頻響函數(shù)的概念，但此時的模態(tài)矩陣稱為復(fù)模態(tài)矩陣。
基于梁單元建模的多螺栓連接的轉(zhuǎn)鼓模態(tài)仿真 ￥20
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自動駕駛行業(yè)觀察 | 自動駕駛多模態(tài)融合感知詳解（研究現(xiàn)狀及挑戰(zhàn)）
簡介
多模態(tài)融合是感知自動駕駛系統(tǒng)的重要任務(wù)。本文將詳細(xì)闡述基于多模態(tài)的自動駕駛感知方法。包括LiDAR 和相機(jī)在內(nèi)的解決對象檢測和語義分割任務(wù)。
從融合階段的角度，從數(shù)據(jù)級、特征級、對象級、不對稱融合對現(xiàn)有的方案進(jìn)行分類。此外，本文提出了本領(lǐng)域的挑戰(zhàn)性問題并就潛在的研究機(jī)會進(jìn)行開放式討論。
多模態(tài)融合感知的背景
單模態(tài)數(shù)據(jù)的感知存在固有的缺陷，相機(jī)數(shù)據(jù)主要在前視圖的較低位置捕獲。在更復(fù)雜的場景中，物體可能會被遮擋，給物體檢測和語義分割帶來嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。
此外，受限于機(jī)械結(jié)構(gòu)，激光雷達(dá)在不同距離處具有不同的分辨率，并且容易受到大霧和大雨等極端天氣的影響。
因此LiDAR 和相機(jī)的互補(bǔ)性使得組合感知方面具有更好的性能。感知任務(wù)包括目標(biāo)檢測、語義分割、深度補(bǔ)全和預(yù)測等。我們主要關(guān)注前兩個任務(wù)。
數(shù)據(jù)格式
相機(jī)提供了豐富的紋理信息的RGB圖像。具體來說，對于每個圖像像素為 (u, v)，它有一個多通道特征向量 F(u,v) = {R, G, B, ...}，通常包含相機(jī)捕獲的紅色、藍(lán)色、綠色通道或其他手動設(shè)計的特征作為灰度通道。
然而，由于深度信息有限，單目相機(jī)難以提取，因此在 3D 空間中直接檢測物體相對具有挑戰(zhàn)性。因此，許多方案使用雙目或立體相機(jī)系統(tǒng)通過空間和時間空間來利用附加信息進(jìn)行 3D 對象檢測，例如深度估計、光流等。
激光雷達(dá)使用激光系統(tǒng)掃描環(huán)境并生成點云。一般來說，大多數(shù)激光雷達(dá)的原始數(shù)據(jù)都是四元數(shù)，如(x, y, z, r)，其中r代表每個點的反射率。
不同的紋理導(dǎo)致不同的反射率，然而，點的四元數(shù)表示存在冗余或速度缺陷。因此，許多研究人員嘗試將點云轉(zhuǎn)換為體素或 2D 投影，然后再將其饋送到下游模塊。
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