智能语音前行

都忘记了,我真正静下心来下博文,写写自己的总结。这是我在优快云的第一篇文章,简单讲讲我的过去。我是一名从运营推广转型为产品经理,在今年又转型做运营;公司从软通到讯飞,然后到阿里,真的只能说世界在变,你不得不变。就如同在2007年你用诺基亚的砖头去通讯觉得很潮很好用,你现在拿出来不是low不low的问题而是还能不能用的问题了。
对于过去这四年的产品经理生涯做一个简单的总结吧。从做语音通讯产品,到与智能语音结合的语音信箱,四年的产品经理工作让我学到了不单单各种设计工具:PS,axure,Visio等工具的运用。更重要的是让我学到了产品经理的思维,了解到用户心理(从众心理,同理心),产品设计思维“易学,易用,好用”,对任何一个所谓的需求都要先经过5W2H,都清晰了那这个产品雏形可以定了,至于投入和产出其实更多可以从一个运营者的角度思考。因为这篇博文我想可以更多介绍一下,我现在负责的智能语音这块工作,如果对于产品有想要讨论的可以微博私聊,也希望与更多人交流。
智能语音交互相对与现在还是很前沿的一个技术,做智能语音交互基础条件是你要很好的语音识别技术,以及庞大的用户数据和用户语言交互算法技术去支撑,没有这几个技术所谓智能语音技术都只有做到型,而无神。为什么这么说,我觉得可能要解析比较久,我们在以后的每两周一次的博文里面详细讲解。
对于蚂蚁金服的智能语音客服,在阿里的强大技术团队的支持下技术也是毋容置疑的虽然不能说在智能语音的第一,但前三应该没有什么可以质疑。对于需要需要庞大的用户数据,这得益于蚂蚁金服本身数亿的用户。每天的来电量是十万级的,现在已经成为全国最大的来电接入智能语音交互的平台。这就是为什么蚂蚁金服的客服中心会被是智能客服行业的标杆。因为你要做好一个语音交互不单单需要很好的算法,更重要是有相应的数据提供去训练模型,去试错,去完善交互体验。我很荣幸能成为该团队一员,我希望能通过这博客能和做智能语音交互的朋友一起讨论在智能语音交互方面的各方面问题,我也希望通过这个博客分享更多的智能语音潜行。
我的新浪博客:http://blog.sina.com.cn/hwgjj126
我的微信:emcreater(请注明加我理由:探讨智能语音交互)
最后说一句:智能语音潜行,路不好走但风景很美,望大家多多关照指点!
内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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