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從機械應答到深度交互,移遠通信如何讓機器人“靈魂覺醒”?

移遠通信 ? 2025-05-20 19:04 ? 次閱讀
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你是否還在因機器人的“答非所問”而無奈,為它們的“反應慢半拍”而抓狂?別慌!一場引領機器人實現(xiàn)“靈魂覺醒”的技術革命,正如同暗夜中悄然綻放的繁星,徹底顛覆人們對機器人的傳統(tǒng)認知。


5月20日,移遠通信率先推出了端&云混合大模型機器人大腦解決方案。該方案深度融合AI、大模型、聲源定位等前沿技術,宛如為機器人賦予了“超級大腦”和“敏銳聽覺”,有效彌補了傳統(tǒng)機器人在交互延遲、語義理解等方面的不足,推動人機交互朝著更自然、更精準、更加人性化的方向大步邁進。



端云共舞,鑄就智能交互“超級大腦”


在移遠端&云混合大模型機器人大腦解決方案中,圍繞移遠AI模組及其強大算力,創(chuàng)新性地構建了端側與云端大模型的深度協(xié)同體系,如同給機器人同時裝上了“極速本地處理器”與“云端超級知識庫”。


端側大模型堪稱機器人的“反應加速器”,賦予其毫秒級的響應能力和可靠的離線功能。無論是前進、轉向、原地踏步、站起、蹲下等動作指令,還是企業(yè)專屬領域的專業(yè)問答需求,機器人都能瞬間給出反饋。同時,該方案還支持企業(yè)定制化知識庫的本地部署,即便處于離線狀態(tài),機器人依然可以提供專業(yè)、準確的問答服務,為敏感數(shù)據筑牢安全防線。


云端大模型則化身龐大的“知識寶庫”。在聯(lián)網狀態(tài)下,機器人可無縫接入豆包、DeepSeek等主流大模型以及專業(yè)搜索工具,基于云端海量數(shù)據,提供天氣、新聞、股票等實時信息和百科知識查詢,還支持多輪對話式查詢,精準“讀懂”用戶意圖。在情感交互場景中,機器人就像一位會“思考”的伙伴,既能通過啟發(fā)式對話和用戶進行多輪深入交流,還能自定義角色,帶來個性化陪伴體驗。更厲害的是,云端大模型還能不斷“學習”進化,始終保持前沿能力。


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方案獨創(chuàng)的端云協(xié)同架構,猶如一位運籌帷幄的“指揮官”,通過智能路由機制,巧妙實現(xiàn)智能與可靠的平衡。在此架構下,機器人能夠自動監(jiān)測網絡狀態(tài),將任務智能分配到端側或云端:關鍵指令優(yōu)先在端側快速處理,復雜查詢則自動切換至云端,確保交互既高效又精準。即便網絡環(huán)境波動,端云數(shù)據也能無縫同步、無感切換,配合企業(yè)級加密通信與權限管理,既能讓用戶享受絲滑流暢的交互體驗,又能全方位守護數(shù)據安全。


此外,通過移遠飛鳶物聯(lián)網平臺,用戶可輕松實現(xiàn)對大模型的管理,如用戶管理、數(shù)據分析、故障告警等,讓大模型管理更加便捷、高效。



麥克風陣列拾音,賦予機器人“敏銳聽覺”


多麥克風陣列拾音技術是方案的另一大技術亮點,為機器人打造了一雙“順風耳”。方案采用先進的6麥克風陣列算法,通過空域濾波技術形成定向拾音波束,能有效抑制環(huán)境噪聲,增強聲源方位人聲,在嘈雜環(huán)境中依然能夠精準捕捉聲源。


更值得一提的是,10m拾音距離與360°全向感知范圍,可實現(xiàn)精準聲源定位,讓機器人能夠迅速鎖定聲源方位,實時調整方向面向說話人,真正做到“聞聲而動,有呼必應”。


為進一步強化機器人的“聽覺”能力,該方案集成了前置降噪、回聲消除、波束成型等全鏈路語音處理算法,能夠有效過濾環(huán)境干擾,即使輕聲呼喚,機器人也能迅速“蘇醒”響應。此外,該方案還支持中英文對話、自定義喚醒詞、音色定制等,滿足用戶多樣化需求,讓每一次交互都更具溫度與個性。



多場景綻放,繪就智能生活的多彩畫卷


依托端側與云端大模型的深度協(xié)同,以及精準的聲源定位技術,機器人不再局限于執(zhí)行指令——它們不僅能實現(xiàn)語義理解、動作控制,更能基于本地私有知識庫或者云端海量信息,化身為能理解、會溝通、善思考的“智慧伙伴”,讓智能融入生活的每個角落。


在商業(yè)場景中,商場導購機器人能精準捕捉顧客需求,如私人購物顧問般推薦心儀商品;酒店服務機器人不僅能快速辦理入住,還能化身“本地通”,介紹周邊美食與景點;醫(yī)院導診機器人則憑借專業(yè)知識庫,迅速為患者指引科室路線。


在家庭場景里,教育陪伴機器人成為孩子的“私人教師”,既能輔導功課、陪伴閱讀,又能化身“聊天搭子”,在情感交流中見證成長。


這場智能變革才剛剛拉開序幕,隨著方案的深入應用,機器人正從“工具型”向“伙伴型”加速蛻變。未來,移遠通信將持續(xù)深耕AI與大模型領域,攜手合作伙伴不斷探索機器人的更多應用場景,為行業(yè)發(fā)展注入無限創(chuàng)新活力。


聲明:本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內容侵權或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
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