各有关单位:
随着AI大模型的引入,为智能座舱的语音助手带来了质的飞跃,将其从简单的助手升级为更全能的 AI智能管家,智能座舱作为汽车内部的智能化中心,近年来随着技术的进步和消费者需求的提升,已经进入了快速发展期。大模型接入智能座舱将从语音识别及更多智能应用和娱乐功能场景等多个方面赋能,让智能汽车提供更贴近消费者需求的体验服务,将汽车智能化向更高发展层次推进。目前众多车企依托语音识别技术,实现大模型上车,率先从语音助手模块突破,结合大模型技术,实现智能座舱更准确、强大、丰富的语音助手能力。为此北京车联盟科技发展有限公司邀请到资深专家于2025年9月20-21日(周六、日)在上海举办一期“智能座舱AI语音大模型对话系统技术培训班”,希望各有关汽车主机厂,零部件厂家能够积极参与交流,课堂以集中授课,互动研讨及案例学习。现将具体内容说明如下:
培训内容
7.1.2 技术指标
7.1.3 模型模块
7.2 常用模型&开源
7.3 案例展示
7.3.1 痛点问题:专有名词识别
7.3.2 主要解决方案
7.3.3语言模型迭代
7.3.4热词加权
8. 语音识别大模型
8.1 技术原理
8.1.1 概念解释
用途:将语音信号转化为文本或指令的技术
价值:替代键盘/触控,解放双手
8.1.2 技术指标
8.2 常用模型&开源
8.3 案例展示
8.3.1 落地案例:多口音多语种识别
9. 语音合成
9.1 技术原理
9.1.1 概念解释
9.1.2 技术指标
9.1.3 合成系统组成
9.1.4 传统前后端模块
9.1.5 端到端语音合成
9.2 案例展示
9.2.1 落地案例:多人设多风格对话
9.2.2 痛点问题
10. 语义理解
10.1 基本原理
10.1.1 概念解释
10.1.2 技术指标
10.1.3 领域/意图分类
10.1.4 命名实体
10.1.5 拒识
10.2 常用模型&开源
10.3 案例展示
10.3.1 语义泛化痛点
10.3.2 语义误召回痛点
10.3.3 主要解决方案
数据工程
规则热修复
11. 大语言模型车载落地情况
11.1 LLM在车载落地阶段
11.2 LLM对传统语义问题的一些解法
11.2.1 领域分类
11.2.2 多意图
11.2.3 上下文继承
11.3 从大模型到智能体
12. 语音对话系统发展趋势与挑战
12.1 技术进化
12.1.1 端侧全模态大模型
12.1.2 舱驾融合
12.1.3 汽车机器人AIOS
12.2 用户生态融合
12.2.1 生活服务
12.2.2 跨设备互联
12.2.3 交通协同
5、注意事项:
(1)请在开课前将报名表以邮件方式回执给我们,我们将严格按照报名先后顺序安排座位前后。
(2)确认报名成功后会务组将以电话或电子邮件方式通知您并在开课前一周发报到通知。
*如需报名表请添加客服微信领取*

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