在全球人工智能產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)白熱化的背景下，國(guó)內(nèi)AGI技術(shù)產(chǎn)業(yè)化先驅(qū)云知聲憑借持續(xù)的技術(shù)創(chuàng)新與研發(fā)投入，在語(yǔ)音技術(shù)、醫(yī)療大模型、端側(cè)AI、數(shù)字人技術(shù)四大關(guān)鍵賽道取得突破性進(jìn)展。其研發(fā)的“多模態(tài)醫(yī)療垂類大模型”“芯上端側(cè)小模型精煉化”“多模態(tài)情智兼?zhèn)鋽?shù)字人”及“AI語(yǔ)音自由說(shuō)技術(shù)”四項(xiàng)核心成果，均通過(guò)權(quán)威認(rèn)證達(dá)到“國(guó)際領(lǐng)先”水平，彰顯了中國(guó)企業(yè)在人工智能領(lǐng)域的硬核實(shí)力。

醫(yī)療垂類大模型，賦能臨床智能化升級(jí)

“多模態(tài)醫(yī)療垂類大模型”基于通用大模型孵化而成，實(shí)現(xiàn)了醫(yī)學(xué)文本與影像多源異構(gòu)信息的深度融合與統(tǒng)一理解。依托海量醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)構(gòu)建高質(zhì)量訓(xùn)練體系，融合持續(xù)學(xué)習(xí)機(jī)制與知識(shí)檢索增強(qiáng)等先進(jìn)技術(shù)，該模型在臨床場(chǎng)景中展現(xiàn)出強(qiáng)大應(yīng)用能力，可完成病歷生成、報(bào)告質(zhì)控等多項(xiàng)核心任務(wù)。在肝局灶病變檢測(cè)中準(zhǔn)確率突破90%，臨床執(zhí)業(yè)醫(yī)師資格考試成績(jī)大幅超越人類平均分，在多項(xiàng)權(quán)威評(píng)測(cè)中蟬聯(lián)冠軍，為醫(yī)療行業(yè)智能化轉(zhuǎn)型提供了可靠支撐。

端側(cè)與數(shù)字人技術(shù)，突破行業(yè)核心痛點(diǎn)

“芯上端側(cè)小模型精煉化”技術(shù)通過(guò)多路徑優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)了AI模型在端側(cè)芯片的高效穩(wěn)定運(yùn)行。在低功耗、低算力條件下，該技術(shù)將模型資源消耗降低百倍以上，同時(shí)保持優(yōu)異交互效果，有效解決了傳統(tǒng)端側(cè)模型效果差、解碼慢的行業(yè)難題。

“多模態(tài)情智兼?zhèn)鋽?shù)字人”技術(shù)則基于創(chuàng)新設(shè)計(jì)理念，構(gòu)建高真實(shí)感合成模型，實(shí)現(xiàn)視聽(tīng)覺(jué)協(xié)同表達(dá)與跨模態(tài)內(nèi)容生成。其解決了數(shù)字人動(dòng)態(tài)真實(shí)感不足等核心問(wèn)題，打造出情感充沛、行為自然的高保真數(shù)字人，可廣泛應(yīng)用于客服、教育等多個(gè)場(chǎng)景。

全鏈條布局，構(gòu)建AI產(chǎn)業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力

云知聲構(gòu)建了“通用底座-專業(yè)智能體-端側(cè)芯片優(yōu)化-Atlas基礎(chǔ)設(shè)施”四層技術(shù)架構(gòu)，打通“技術(shù)-場(chǎng)景-數(shù)據(jù)”閉環(huán)，為智慧生活、醫(yī)療、保險(xiǎn)、交通等垂直行業(yè)打造專業(yè)級(jí)數(shù)字專家。四項(xiàng)國(guó)際領(lǐng)先技術(shù)的突破，不僅筑牢了企業(yè)底層技術(shù)根基，更打通了從研發(fā)到落地的完整鏈路。

未來(lái)，云知聲將繼續(xù)深化技術(shù)閉環(huán)，推動(dòng)AGI技術(shù)迭代演進(jìn)，加速前沿創(chuàng)新的商業(yè)化落地。通過(guò)拓展技術(shù)邊界與應(yīng)用場(chǎng)景，助力產(chǎn)業(yè)智能化升級(jí)，為中國(guó)在全球人工智能競(jìng)爭(zhēng)中貢獻(xiàn)更多突破性成果，推動(dòng)數(shù)字專家成為各行業(yè)生產(chǎn)力躍遷的關(guān)鍵引擎。

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