潘辰

交通流预测方面，MogoMind通过交通流预测模型和通行能力评估算法，对道路通行能力进行实时动态计算，其综合考量交通流量、车辆类型、道路几何特征、信号灯配时等多种因素，预测未来时段的交通流量变化趋势。不久前，Soul全双工语音通话大模型全面升级，重新定义全双工交互范式，摒弃了传统语音交互中依赖的VAD（话音活性检测）机制与延迟控制逻辑，打破行业中普遍存在的轮次对话模式，赋予AI自主决策对话节奏的能力。据了解，全双工通话大模型即将在Soul平台内测，后续将陆续落地于虚拟人实时通话、AI匹配等1V1、多对多互动场景。此次活动现场，Soul也展示了关于全双工实时视频通话能力的最新探索成果，即基于全双工语音通话能力和实时视频生成能力，使用户可以看到AI的形象和世界，更多维、立体地塑造数字人格，促进关系的深度链接

这在一定程度上反映了国产机器人产业的快速崛起与大量产品涌现，从而冲淡了大众对于TeslaBot的追捧。相比数字世界中的大模型，MogoMind可以视为物理世界的实时搜索引擎，通过接入物理世界实时动态数据，MogoMind形成全局感知、深度认知和实时推理决策能力，能够从数据中抽取意义、从经验中学习规则、在场景中灵活决策。MogoMind依托交通数据流实时全局感知、物理信息实时认知理解、通行能力实时推理计算、最优路径实时自主规划、交通环境实时数字孪生、道路风险实时预警提醒六大关键能力，解决了当前AI缺乏物理世界实时感知能力和全局认知系统两大问题。自动驾驶领域，MogoMind通过多源数据融合和长尾场景持续学习，反哺自动驾驶模型训练。交通管理领域，MogoMind让交通管理者掌握整个城市

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