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多模态大模型引领 商汤绝影亮相WAIC 2024 的智能汽车交互改造 以人为本

·行业率先成功原生多模态大模型的车端部署,商汤绝影端侧8B模型首包提前低至300毫秒以内,推理速度40Tokens/秒,笼罩干流算力平台

·DriveAGI可解释、可交互,多模态让端到端智驾安保可信任

·商汤绝影颁布行业首个车载生成式交互界面「随心界面」FlexInterface

·绝影智能驾驶小巴:WAIC 2024惟一L4智能驾驶接驳小巴,行驶总里程已超300万公里

2024年7月5日,中国上海——2024全球人工智能大会暨人工智能全球控制初级别会议(WAIC 2024)于7月4日-7月7日在上海举办。商汤绝影携多款基于全新颁布的商汤「日日新5.5」原生多模态大模型打造的智能驾驶和智能座舱产品亮相本届WAIC,引领「以人为本」的智能汽车交互改造。

作为减速智能汽车驶入 AGI时代的策略协作同伴,商汤绝影展现了可解释、可交互的智能驾驶大模型DriveAGI,同时还颁布了行业首个车载生成式交互界面 「随心界面」(FlexInterface)、「轻易操控」(AgentFlow)等车载AI Agent运行。此外,商汤绝影智能驾驶小巴也亮相本届WAIC,并成为大会惟一承当接驳义务的L4级别智能驾驶小巴。

7月5日由WAIC 2024战#xad;略协作同伴商汤科技召开的「大爱无疆·向新力」人工智能论坛上,商汤科技颁布国际首个所见即所得模型「日日新5o」,实时流式多模态交互体验对标GPT-4o,展现驳回混合端云协同专家架构的商汤「日日新5.5」大模型的弱小实力。商汤科技联结开创人、首席迷信家、绝影智能汽车事业群总裁王晓刚示意,“原生多模态大模型是关上AGI大门的钥匙,商汤绝影正在激起AGI发明力,推进多模态大模型与智能汽车的深度融合,打造一系列全新的车载智能化产品,减速智能汽车向超级智能体退化,引领一场「以人为本」的智能汽车交互的改革。”

王晓刚在「大爱无疆 ·向新力」论坛分享商汤绝影最新的技术和产品停顿

·「以人为本」,商汤绝影多模态大模型引领智能汽车交互改造

多模态大模型能够将语音、文字、图像、手势、视频等各种模态启动高效且深度地融合 ,提供愈加丰盛且人造的人机交互体验。

过去许多模型解决不同模态消息是先把语音等输入转化为文字 ,文字和图像结合启动剖析,输入反应也是先生成文字,依据文字再生成语音输入,会有少量消息失落和很高的提前。

由「日日新 5.5」体系允许的全新商汤多模态大模型是一种端到端的模型,也就是文字、语音、视频等模态一起输入,模型一致解决后输入相应模态的消息,相较于过去的打算,多模态融合的技术难度是几何倍数的优化。

技术上的高难度是商汤行业上游的原生多模态才干的间接表现。往年 4月颁布的「日日新5.0」是国际首个对标GPT-4 Turbo的国产大模型,「日日新5.5」体系更是片面更新,数学推理、英文才干和指令追随等才干显著增强,交互成果和多项外围目的成功对标GPT-4o。

此前 GPT-4o的颁布为消费者展现了多模态实时交互的模式,让更多人领略多模态感知和交互的魅力,也开局协助监禁多模态大模型的 商业 落地构想空间。

相较于手机 ,智能汽车才是更适宜承载多模态大模型的落地场景。由于智能汽车内外的各种摄像头是常开的,用户可以实时跟汽车经过多模态的模式启动交互。同时,智能汽车的保有量始终参与,能够发生丰盛的终端用户反应和数据消息,让模型始终迭代生长。

这些起因综合展现了一个令人激动的未来智能汽车开展方向 :从智能汽车正在退化为超级智能体,多模态大模型则是这一进程的外围驱能源。

OpenAI等公司相比,商汤绝影是智能汽车的外围供应商,在智能驾驶和智能座舱畛域具有丰盛的量产阅历,将以多模态大模型为外围减速「以人为本」的智能汽车交互改造。

智能汽车的人机交互正在从「以车为中心」向「以人为中心」转型。在这个转型中 ,现阶段用户仍需用文本或语音给智能汽车提供消息和数据以失掉主动式的服务,其余的消息都失落了,尚未真正做到主动服务用户。商汤绝#xad;影正在用多模态大模型打造真·「以人为中心」的智能汽车交互模式,这种交互笼罩了座舱、汽车周边的环境,让无对于“人”的消息不会被漠视,甚至它还打破了空间的限度,成功舱内用户与更宽广的物理和数字全球的联接。

商汤绝影内行业率先成功原生多模态大模型的车端部署

商汤绝影车载端侧 8B多模态模型功能行业上游

车端模型部署才干是智能汽车交互改造无法或缺的技术保证 ,商汤绝影能够以云侧、端云结合、端侧等全栈模式灵敏部署多模态大模型,让商汤原生多模态才干能够极速落地智能汽车。

在本届 WAIC上,商汤绝影内行业率先成功原生多模态大模型的车端部署,并对外展现了在3个不同算力平台上运转2.1B或8B端侧多模态大模型的适配才干。相较于动辄就有几秒钟提前的云上部署打算,商汤绝影车载端侧8B多模态模型可以成功首包提前低至300毫秒以内,推理速度40Tokens/秒,为「以人为本」的智能汽车交互改造保驾护航。

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