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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。

多位医生表示，WiNEXCopilot虽然不能替代医生决策，但在检索信息和临床诊疗思路上表现出色。作为目前仅面向医生开放的系统，WiNEXCopilot主要用于病例辅助分析和病历文书生成。吴迪炯特别介绍，这一智慧医疗AI助手还是个“全能战士”，能够融会贯通各个科室的知识信息，给出更全面的诊疗方案，甚至有时能替代MDT（多学科联合会诊）。

　　　　对人工智能（AI）至关重要的大型语言模型（LLM）主要依赖于大规模数据集，但其无法像人类那样有效地从有限信息中进行泛化。而具身智能是一种基于物理实体进行感知和行动的智能系统。它可以通过智能体与环境的交互来获取信息、理解问题、做出决策并执行行动。