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　　　　多模态情感感知，让情感识别更加全面准确。通过结合语音、图像等多种感知数据，人工智能可以获得更加精准的情感信息。例如，通过同步分析用户的语音语调与面部表情，机器人能够从多个维度捕捉到情感的细节。这样的信息融合极大地提高了情感识别的准确性和可靠性，为情感反馈提供了更为全面的数据支持。结合多模态感知数据，构建更为复杂的情感模型是当前的研究重点。例如，当用户的面部表情和语音语调一致时，系统可以识别出用户的愉悦情绪；而当面部表情和语音语调呈现愤怒时，系统能够迅速判断用户的情绪变化并应对。

近年来，影视剧屡创收视新高、票房新高，金鸡奖“最佳音乐奖”却出现了空缺情况，令人唏嘘。分析影视音乐难出经典的原因，内因外因都需要重视。一方面，科技的进步为观众提供了便利。不用再徒步十里，也不用串门，更不用怕因为迟到错过重要情节，甚至只要愿意，反复看、加速看、跳着看都能轻易实现。然而就是这样的便利，某种程度上破坏了影视剧与音乐的紧密关系。“跳过片头片尾”使得主题曲、片尾曲沦为附庸，“倍速模式”则让插曲变形为奇怪的声波，随着三倍速模式的开启，部分影视音乐有可能要沦为噪音或累赘。另一方面，影视音乐的创作与制作也在发生着巨变。首先，很多影视剧制作周期短，音乐经费有限，客观上不利于精品的打磨。其次，不少音乐人在综艺节目和多个影视剧之间赶场，精力分散，无法专心创作，只能靠经验吃老本，在固有圈子里打转，鲜有惊艳之处。这也是影视音乐数量骤增、质量却未相应提高的内在原因。

　　　　在大模型等技术的赋能下，无需激光雷达的纯视觉方案开始备受行业青睐，“减配”成为不少车企推广高阶智驾的路线之一。财通证券研报指出，各车企普遍采用端到端大模型等技术，逐步摆脱对高精地图的依赖，实现“全国都能开”的目标，NOA开始从高端车型逐步下探至主流市场。清华大学苏州汽车研究院院长助理戴一凡表示，在BEV＋Trans‐former、占用网络技术（OCC）等先进技术的加持下，纯视觉技术的精准度大大提升，让行业看到了用纯视觉替代激光雷达的可能性。