百度算法是怎么进行全方位升级的

识别方面，百度提出流式多级的截断注意力模型SMLTA,这是国际上首次实现局部注意力建模超越整句的注意力模型，也是国际上首次实现在线语音大规模使用注意力模型。

SMLTA在大幅提升识别速度的同时，也提高了识别准确率。在输入法有效产品相对准确率提升15%,音箱有效产品相对准确率提升20%.合成方面，针对现阶段面临风格迁移、音色模拟和情感拟人的三大挑战，百度推出语音合成技术Meitron,可以将语音中的音色、风格、情感等要素映射到不同的子空间，在使用时，不同要素可以任意组合，灵活的控制合成语音的风格。同时降低语言合成门槛，仅需20句话就可以制作一个人的专属声音。
对于落地应用正在端侧呈现出巨大需求，百度大脑语音团队研发出一款针对远场语音交互打造的芯片--百度芯片。芯片采用"软件定义芯片"的全新设计思路。该芯片采用双核HiFi4架构，2.8M大内存，台积电40nm工艺，在此硬件规格上，100mw左右平均工作功耗，即可支持远场语音交互核心的阵列信号处理和语音唤醒能力。同时，按照车规级标准打造的芯片，可为车载语音交互，以及智能家居等场景带来更大想象力。芯片流片的同时，即实现了量产。
百度视觉技术部、增强现实技术部总监，5G时代，越来越多物理设备将连接到高可靠、低延时的网络空间，这将彻底改变人们与环境及设备的交互方式。本次全新发布视觉语义化平台2.0,正在推进视觉技术由"看清看懂"向"交互"进行升级。视觉语义化平台2.0在交互升级和软硬件结合两大方面实现突破。
交互升级包含一体化人机交互系统和大场景物理世界交互系统。简单而言，一体化人机交互系统是人与机器、虚拟环境的自然交互与融合，该系统适用于实现AR特效的直播、小视频、特效小程序等场景，已应用于百度多款视频App.大场景物理世界交互系统是将视觉定位与AR技术突破性结合，实现大范围的虚拟信息与物理世界的精准叠加，从而建立起AI时代全新的交互系统。

目前，软硬件结合可以满足应用场景更高效的视觉计算，以及更低延时的体验，同时能保护数据隐私。百度视觉方面的软硬件结合主要聚焦于模型压缩平台PaddleSlim、多模态FaceID开发组件以及软硬件一体解决方案AI相机三部分。FaceID覆盖设备量已超1200万台。
视觉语义化平台2.0更新了许多先进的感知技术，也让机器人技术实现新突破。百度三维视觉首席科学家杨睿刚介绍，机器人就是一个智能体，除了感知技术，智能体需要决策和动作相关的技术，实现从环境感知到主动感知。
目前，百度研究的智能体技术主要集中在自动驾驶Apollo、工程机械和服务机器人三大方面。上午主论坛中引人关注的机械臂"茶博士"不仅能说会道，还完成了传统的长嘴壶倒茶工作，其背后依靠的正是服务机器人方案。

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