复读一年,你攒了7个前女友?

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第187章 人工智能,还是得靠人工嘛

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“灵犀,我今天……其实有点紧张。”

“灵犀”的大眼睛立刻变成了担忧的形状(>﹏<)、

屏幕上甚至还模拟出了两滴冷汗的动画效果。

紧接着,屏幕上显示出一颗正在温暖跳动的爱心,同时,从小车内部播放起一段节奏舒缓的轻音乐。

“安琴主人,别怕,灵犀在陪着你。深呼吸……再深呼吸……你是最棒的!”

这个充满细节的互动,让台下的评委们都眼前一亮,纷纷在评分表上记录着什么。

“‘灵犀’的核心技术,是我们团队自主研发的,基于深度学习的多模态情感识别系统。”

安琴自信地介绍道,“它能通过分析您的语音语调、面部微表情、甚至是您的日常语言习惯,来综合判断您当前的情绪状态,并给予最恰当的反馈。”

“我们坚信,科技,应当拥有温度。‘灵犀’,就是我们为这个日益冰冷的数字时代,献上的一份最温暖的礼物。”

“它的目标用户,是独居的老人、父母不在身边的留守儿童,以及每一个……在钢筋水泥的丛林中,感到孤独的灵魂。”

安琴的演讲结束,她深深地鞠了一躬。

台下,爆发出了雷鸣般的掌声。

后台的任盈盈激动地抓住了李远明的胳膊:“太棒了!安琴学姐说得太好了!”

李远明也松了口气,但神经依然紧绷着。

真正的考验,现在才开始。

鬼知道他们会问什么?

评委提问环节。

一位头发花白的老评委率先发问:“安琴同学,你的演讲很精彩,项目也很有情怀。但我想知道,你们的情感识别模型,在实验室环境下的准确率能达到多少?在处理比如嫉妒、傲慢、讽刺,这类复杂的、非典型的情绪时,它的表现又如何?”

这个问题非常尖锐,直指技术核心的软肋。

但是,诶嘿!

之前和白姐模拟路演的时候正好有这个问题!

安琴把PPT翻到相关的那一页,微笑着说道:“在实验室环境下,针对喜、怒、哀、乐、惊、恐六大基础情绪,我们的识别准确率可以达到92.3%。至于复杂情绪的识别,这确实是目前行业的难点,也是我们下一个阶段的重点攻关方向。目前‘灵犀’能做到初步判别,但还需要更庞大的数据库进行深度学习……”

逻辑清晰,滴水不漏。

老评委满意地点了点头。

接着,一位看起来像是资深投资人的评委推了推金丝眼镜,提问:“项目很好,很有情怀。但是,我更关心商业模式。你们的成本控制如何?未来的盈利点在哪里?光有情怀,可吃不饱饭。”

这个问题,林沐雪的报告里面就有!

还是太全面了。

安琴说道:“我们的商业模式分为To B和To C两端。初期,我们将采用租赁模式,与高端养老社区、月子中心、以及心理咨询机构合作,迅速建立种子用户群和情绪数据库壁垒。成本方面,核心的AI芯片和传感器,我们已经和深城的一家供应商达成了初步的战略合作意向……”

安琴从容不迫地的回答,将林沐雪那份堪称完美的商业蓝图,清晰地展现在所有评委和投资人面前。

场上再次响起一阵赞许的议论声。

眼看提问环节就要结束,最后一个评委忽然放下了手中的资料,饶有兴致地看着台上的“灵犀”,即兴发挥道:“很有趣的小家伙。这样吧,你让它,看看一下我现在的心情?”

这位评委是个面相严肃的中年男人,他全程面无表情,看不出任何喜怒,也不说话,坐在那里一动不动。

全场瞬间安静了下来。

李远明的头皮瞬间一麻。

这个功能,预设程序里根本没有!

让AI去猜测一个“扑克脸”评委的心情,一旦猜错,前面所有的完美表现都会大打折扣!

他看了一眼评委,又看了看舞台上同样有些错愕的安琴,电光火石之间,他的手指在备用控制台的键盘上飞速敲击起来。

他没有让“灵犀”去进行那套复杂的、很可能出错的情感识别运算。

还好联网了。

直接控制小车。

人工智能,人工智能。

没有人工哪有智能?

只见舞台上的“灵犀”小车,并没有立刻回答,而是歪了歪脑袋,大屏幕上的眼睛滴溜溜地转了两圈,最后,屏幕上出现了一个巨大而闪亮的星星眼表情(☆_☆)。

紧接着,它用一种带着XX的电子音,说道:“太严肃了,笑一笑吧。”

“噗——”

“哈哈哈!”

全场先是一愣,随即爆发出雷鸣般的笑声和掌声。

那位严肃的评委也忍不住露出了笑容。

路演,结束。

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比赛结束的当晚,整个团队都陷入了一种焦灼的等待中。

白若冰带着他们在酒店附近找了个地方吃饭,可一顿饭下来,大家都有点食不知味。

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