博⼠毕业于中国科学院声学研究所，有 20 年语⾳处理、⾃然语⾔处理和机器学习的相关⼯作经验。现任蔚来座舱⼈⼯智能研发负责⼈。历任腾讯搜索部⻔语⾳研究员，负责语⾳搜索研发⼯作；任微软 STC 语⾳科学家，负责基于分布式计算平台的超⼤规模语⾳识别模型训练系统，语⾳助⼿Cortana 研发⼯作；任阿⾥巴巴资深算法专家，是达摩院语⾳实验室创始团队成员，负责阿⾥巴巴⾃然对话系统 NUI 核⼼算法研发、平台化、产品化和商业化的⼯作，负责各 AIOT 各种场景下的落地：包括汽⻋、电视领域、⼿机 app 领域（⾼德 /⼿机淘宝 /⽀付宝）等的落地。
讲师介绍
专题演讲嘉宾：高杰
蔚来汽车人工智能研发负责人 & 高级总监
议题介绍
地点：钻石厅 C
所属专题：大模型场景+行业应用落地实践
演讲：大模型在智能座舱中的应用
大模型技术的飞速发展，在自然语言理解领域和多模态建模领域带来了一系列的技术变革，从环境的理解、自然语言理解到对话管理，到用户的交互形态都在剧烈的变化，基于大模型的 Agent 的应用形态在迅速普及。这一切都让整个世界对人机交互的变革带来了新的期待。
本次分享将深入探讨蔚来智能座舱中的人工智能情感伙伴 NOMI，从其实际应用案例出发，详细阐述背后的产品设计理念、技术架构，以及大模型技术与产品结合的实现路径。演讲将特别聚焦于多模态大模型和 Agent 等关键技术，深入解析这些技术如何在产品中得到应用。
演讲提纲：
- 人工智能情感伙伴 NOMI 的设计理念与产品体验
- NOMI的设计理念
- 产品体验案例分析
- 用户反馈与互动实例
- 情感识别与响应机制
- 技术架构的演进
- 前LLM时代的 NOMI 技术架构
- 技术栈与设计选择
- 交互流程与用户体验
- LLM时代的技术革新
- 大模型的集成与优化
- 架构的可扩展性与灵活性
- 前LLM时代的 NOMI 技术架构
- 大模型落地的策略与实践
- 技术与产品的匹配思路
- 情感化助手的深入探讨
- Agent 原生架构设计
- 总结和展望
听众收益：
- 了解先进人机交互系统的设计的真实经验
- 学习大模型落地的真实经验和思考
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