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手勢識別并非新鮮技術(shù)，而能夠穩定實(shí)現手語(yǔ)級復雜連續手勢的實(shí)時(shí)識別，才是行業(yè)內領(lǐng)先的技術(shù)能力體現。

萬(wàn)相手勢識別方案采用行業(yè)領(lǐng)先的3D手部22個(gè)骨骼關(guān)鍵點(diǎn)檢測+動(dòng)態(tài)時(shí)序分析技術(shù)架構，可毫秒級捕捉手部姿態(tài)與運動(dòng)軌跡，支持100余種靜態(tài)、動(dòng)態(tài)手勢識別。

為什么要用手語(yǔ)做演示？因為手語(yǔ)是人類(lèi)最復雜的手勢體系之一——詞匯量大、動(dòng)作精細、連續多變，對算法的時(shí)序語(yǔ)義理解能力和關(guān)鍵點(diǎn)檢測精度要求極高。當手語(yǔ)老師在車(chē)內比出連續手語(yǔ)時(shí)，萬(wàn)相手勢識別方案均可實(shí)現實(shí)時(shí)精準識別，應對常規的車(chē)控手勢更是游刃有余。

更重要的是，這套算法經(jīng)過(guò)端側深度輕量化優(yōu)化，算力與內存占用均處于行業(yè)領(lǐng)先水平，可適配各類(lèi)主流車(chē)規芯片，不需要等待下一代硬件，當下即可快速量產(chǎn)落地。

車(chē)內手勢交互最大的痛點(diǎn)是什么？——不是識別不出來(lái)，而是太容易誤觸發(fā)。

聊天時(shí)揮了揮手，車(chē)窗突然降下；副駕抬手拿個(gè)東西，音樂(lè )意外切歌；后排乘客動(dòng)了動(dòng)身子，門(mén)居然解鎖了……這些“社死瞬間”，讓很多車(chē)企對手勢交互的落地心存疑慮。

針對這一行業(yè)痛點(diǎn)，中科創(chuàng )達首創(chuàng )三重防誤觸機制：

以后排車(chē)控為例，只有后排乘客靠近車(chē)門(mén)一側的手部動(dòng)作才能觸發(fā)車(chē)門(mén)控制，聊天揮手、無(wú)意識抬手、非交互區手部活動(dòng)等99%的干擾動(dòng)作都會(huì )被過(guò)濾，從根源上解決誤觸發(fā)問(wèn)題。

好的算法，必須能扛得住真實(shí)用車(chē)場(chǎng)景的考驗。

萬(wàn)相手勢方案基于千萬(wàn)級真實(shí)車(chē)載場(chǎng)景數據訓練，針對座艙特殊拍攝視角、強光逆光、夜間紅外、手部半遮擋等各類(lèi)極端工況做了深度優(yōu)化，支持RGB、IR等多類(lèi)型傳感器方案。

從簡(jiǎn)單的點(diǎn)擊滑動(dòng)，到復雜的連續指令；從主駕、副駕到后排全域空間；從車(chē)門(mén)、車(chē)窗、遮陽(yáng)簾，到多媒體、通話(huà)、相機控制——萬(wàn)相手勢識別覆蓋了各類(lèi)主流座艙交互場(chǎng)景，做到全艙自然交互。

你無(wú)需刻意學(xué)習特定手勢，也不需要精準對準特定區域，就像平時(shí)和人打招呼一樣，自然地做動(dòng)作，車(chē)就懂了。

在滴水AIOS時(shí)代，萬(wàn)相手勢識別的價(jià)值遠不止“做動(dòng)作觸發(fā)功能”。

過(guò)去的手勢交互，就像一個(gè)遙控器：比個(gè)“1”開(kāi)窗戶(hù)，比個(gè)“2”開(kāi)音樂(lè )，本質(zhì)還是一個(gè)個(gè)孤立的功能開(kāi)關(guān)。

而在智能體時(shí)代，手勢成為了AI理解你意圖的自然橋梁。結合多模態(tài)感知、用戶(hù)長(cháng)期記憶、意圖理解與規劃執行能力，一個(gè)簡(jiǎn)單的手勢，就能喚起AI幫你完成跨應用的復雜任務(wù)：

車(chē)內手勢控制車(chē)門(mén)關(guān)閉

車(chē)外手勢控制泊車(chē)

這才是AI座艙該有的樣子：不是你去學(xué)習怎么用車(chē)，而是車(chē)來(lái)學(xué)習怎么懂你。