阿里巴巴与三个知名车企达成合作,将为其“AI+车”解决方案

简介:

阿里巴巴还会在解决方案中加入声纹识别技术,保证用户的安全。

4月23日消息,阿里巴巴达摩人工智能实验室(AI labs)宣布,已经于戴姆勒(梅赛德斯奔驰品牌)、奥迪、沃尔沃三家汽车行业伙伴达成合作。未来,三家汽车公司具备联网功能车型,都将支持天猫精灵语音助手。

而为了让具备联网功能的汽车与天猫精灵互通,让车内的语音人机交互能力和多种云端生态服务,阿里巴巴还提出了“AI+车”的解决方案。

一年前,梅赛德斯奔驰宣布在之后生产的2016、2017款各级奔驰轿车中接入的语音助手服务Amazon Alexa和Google Hom。用户可以实现载车里用语音远程控制智能家居,或者在家中通过亚马逊的Echo或者Google home对车辆发号施令,提前启动车辆预热。但是,Echo和Google home在中国市场还无法使用。

阿里巴巴与三个知名车企达成合作,将为其“AI+车”解决方案

阿里巴巴这次的“AI+车”方案,将AliGenie(中文人机交流系统)植入到车载系统中,提供语音交互和云端服务。车主在家可以查询车辆的状态,包括门锁、车窗、车辆位置、油量或电池电量,也可以进行引擎、胎压、制动液等安全检查。

同时,AI labs负责人浅雪介绍,“AI+车”方案中还会应用声纹识别技术,将声纹安全技术与车辆控制安全结合,为用户提供更安全便捷的体验。沃尔沃相关负责人则表示,未来将逐步在旗下量产车型上通过软件升级接入天猫精灵语音控制,包括XC90、S90、XC60等。

AI Labs和奔驰的“AI+车”方案预计在今年6和月份上线第一期。和奥迪的合作,预计也将会近期上线。


原文发布时间: 2018-04-23 16:44
本文作者: Lotusun
本文来自云栖社区合作伙伴镁客网,了解相关信息可以关注镁客网。
相关文章
|
8天前
|
人工智能 JSON API
阿里云文档智能 & RAG解决方案:提升AI大模型业务理解与应用
阿里云推出的文档智能 & RAG解决方案,旨在通过先进的文档解析技术和检索增强生成(RAG)方法,显著提升人工智能大模型在业务场景中的应用效果。该方案通过文档智能(Document Mind)技术将非结构化文档内容转换为结构化数据,提取文档的层级树、样式和版面信息,并输出为Markdown和Json格式,为RAG提供语义分块策略。这一过程不仅解决了文档内容解析错误和切块丢失语义信息的问题,还优化了输出LLM友好的Markdown信息。方案的优势在于其多格式支持能力,能够处理包括Office文档、PDF、Html、图片在内的主流文件类型,返回文档的样式、版面信息和层级树结构。
50 2
|
18天前
|
数据采集 人工智能 监控
体验《AI大模型助力客户对话分析》解决方案测评
该方案详细描述了实现AI客服对话分析的实践原理和实施方法,包括数据收集、模型训练、部署及评估等步骤,逻辑清晰。但在OSS配置和模型选择等方面存在一些困惑,需进一步引导。示例代码大部分可直接应用,但特定环境下需调整。总体而言,方案基本能满足实际业务需求,但在处理复杂对话时需进一步优化。
45 6
|
14天前
|
存储 人工智能 弹性计算
基于《文档智能 & RAG让AI大模型更懂业务》解决方案实践体验后的想法
通过实践《文档智能 & RAG让AI大模型更懂业务》实验,掌握了构建强大LLM知识库的方法,处理企业级文档问答需求。部署文档和引导充分,但需增加资源选型指导。文档智能与RAG结合提升了文档利用效率,但在答案质量和内容精确度上有提升空间。解决方案适用于法律文档查阅、技术支持等场景,但需加强数据安全和隐私保护。建议增加基于容量需求的资源配置指导。
67 4
|
15天前
|
人工智能 弹性计算 监控
触手可及,函数计算玩转 AI 大模型解决方案
阿里云推出的“触手可及,函数计算玩转 AI 大模型”解决方案,利用无服务器架构,实现AI大模型的高效部署和弹性伸缩。本文从实践原理、部署体验、优势展现及应用场景等方面全面评估该方案,指出其在快速部署、成本优化和运维简化方面的显著优势,同时也提出在性能监控、资源管理和安全性等方面的改进建议。
46 5
|
15天前
|
人工智能 数据安全/隐私保护 UED
RAG让AI大模型更懂业务解决方案部署使用体验
根据指导文档,部署过程得到了详细步骤说明的支持,包括环境配置、依赖安装及代码示例,确保了部署顺利进行。建议优化知识库问题汇总,增加部署失败案例参考,以提升用户体验。整体解决方案阅读与部署体验良好,有助于大型语言模型在特定业务场景的应用,未来可加强行业适应性和用户隐私保护。
55 5
|
13天前
|
人工智能 分布式计算 数据可视化
大模型私有化部署全攻略:硬件需求、数据隐私、可解释性与维护成本挑战及解决方案详解,附示例代码助你轻松实现企业内部AI应用
【10月更文挑战第23天】随着人工智能技术的发展,企业越来越关注大模型的私有化部署。本文详细探讨了硬件资源需求、数据隐私保护、模型可解释性、模型更新和维护等方面的挑战及解决方案,并提供了示例代码,帮助企业高效、安全地实现大模型的内部部署。
31 1
|
13天前
|
人工智能 分布式计算 数据可视化
大模型私有化部署全攻略:硬件需求、数据隐私、可解释性与维护成本挑战及解决方案详解,附示例代码助你轻松实现企业内部AI应用
【10月更文挑战第23天】随着人工智能技术的发展,大模型在各领域的应用日益广泛。然而,将其私有化部署到企业内部面临诸多挑战,如硬件资源需求高、数据隐私保护、模型可解释性差、更新维护成本高等。本文探讨了这些挑战,并提出了优化硬件配置、数据加密、可视化工具、自动化更新机制等解决方案,帮助企业顺利实现大模型的私有化部署。
35 1
|
14天前
|
人工智能 边缘计算 监控
边缘AI计算技术应用-实训解决方案
《边缘AI计算技术应用-实训解决方案》提供完整的实训体系,面向高校和科研机构的AI人才培养需求。方案包括云原生AI平台、百度AIBOX边缘计算硬件,以及8门计算机视觉实训课程与2门大模型课程。AI平台支持大规模分布式训练、超参数搜索、标注及自动化数据管理等功能,显著提升AI训练与推理效率。硬件涵盖多规格AIBOX服务器,支持多种推理算法及灵活部署。课程涵盖从计算机视觉基础到大模型微调的完整路径,通过真实商业项目实操,帮助学员掌握前沿AI技术和产业应用。
37 2
|
14天前
|
数据采集 人工智能 自然语言处理
《文档智能 & RAG让AI大模型更懂业务》解决方案测评
《文档智能 & RAG让AI大模型更懂业务》解决方案测评
|
17天前
|
人工智能 算法
《文档智能 & RAG让AI大模型更懂业务》解决方案测评
本文总结了对某解决方案的实践体验,包括对实践原理的理解、部署过程中的文档帮助、通过文档智能和检索增强生成(RAG)结合构建的LLM知识库的优势体验,以及解决方案适用的业务场景。总体评价积极,但也指出了文档细节和部署流程上的改进建议。
36 0

热门文章

最新文章

下一篇
无影云桌面