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1. 多模態算法研發與優化 主導或參與座艙多模態交互核心算法的研究、開發與迭代，包括但不限于： 視覺感知：駕駛員/乘客狀態監測（DMS/OMS）、手勢識別、視線追蹤、唇語識別、艙內活體檢測。 語音交互：全雙工語音對話、聲紋識別、情感識別、語音降噪與增強。 多模態融合：基于視覺 語音 觸控的意圖理解、多模情感計算、多模消歧與協同。 持續跟進學術前沿，將Transformer、大模型等先進技術應用于座艙場景，提升算法精度與效率。 2. 車載場景化落地與工程優化 針對車規級硬件（如高通、瑞薩等座艙芯片）進行算法輕量化、低功耗化與性能優化，確保滿足實時性要求（如DMS響應延遲 ＜ 100ms）。 解決車載實際場景中的挑戰：復雜光照、遮擋、座艙噪音、低算力約束等。 主導算法從原型到量產的全流程，包括數據采集、模型訓練、量化部署、效果評測與持續優化。 3. 數據閉環與系統集成 構建并維護高質量的座艙多模態數據集，設計數據采集、清洗、標注流程。 與軟件、測試團隊緊密協作，將算法模塊集成至座艙軟件平臺，并完成實車聯調與效果驗證。 建立算法效果的數據監控與自動化評測體系，推動基于真實數據的算法持續迭代（數據閉環）。 4. 車規級安全與可靠性保障 確保算法符合功能安全（ISO 26262）與預期功能安全（SOTIF） 的相關要求，為關鍵功能（如駕駛員分神監測）提供可靠保障。 參與制定相關算法的安全測試方案，完成失效模式分析與冗余設計。 5. 前瞻預研與技術規劃 探索下一代座艙多模態交互技術方向，如大模型在座艙的本地化應用、艙內3D場景理解、腦機接口等。 撰寫技術專利，參與行業技術標準討論，提升團隊與公司的技術影響力。