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Linux|科沃斯地宝T10 TURBO体验：开始“卷”AI的扫地机器人( 二 )

操作系统英特尔Linux


产生区别的底层原因 ， 或许在于科沃斯选择了自研语音系统的技术路线 。 科沃斯有完整的语音知识库和语音识别技术 ， 口语转文字、意图识别并转成操作指令 。“开始/暂停、吸力调到最大、快速建图”等比App快得多的语音指令都是基本操作了 。

地宝T10 TURBO顶部的激光雷达集成了3麦克风阵列↑
既然是语音助手 ， 地宝T10 TURBO自然也像Siri、小爱这些AI那样有时间播报、数字计算、说明书问答等各种语音交互功能 。 但和以前语音AI产品不同的是 ， 地宝T10 TURBO 是台“行走的语音助手” 。

地宝T10 TURBO的语音唤醒、应答速度等都和小爱同学、小艺小艺、天猫精灵它们接近 ， 但因为无需假借第三方的语音助手就能对机器下达指令 ， 其语音能支持的指令丰富度、操作响应都不是以前产品可以媲美的 。
亲自用过这套语音系统就能明白 ， 科沃斯自研的本意其实是为了做到更彻底、更智能的AI语音交互 。 就像只有软硬一体的苹果才能充分压榨出所有硬件潜力 ， 第三方语音助手不会为扫地机器人做深入的适配 。
而仅仅查询和简单控制机器人的语音助手 ， 其实想象空间非常有限 。 纵然厂商想要更多的功能 ， 但天生站在手机厂商角度的语音助手“是否会”和“是否能”为扫地机器人提供相关的接口 ， 都得受限于语音助手的提供商 。

【Linux|科沃斯地宝T10 TURBO体验：开始“卷”AI的扫地机器人】而自研语音助手的科沃斯就不会有类似的问题 ， 而且可以做出融合深度更大的AI功能 ， 就如地宝T10 TURBO上 ， 语音与3D地图之间产生的有趣化学反应 。
在科沃斯特色的3D地图功能中 ， 有大量的3维家居模型 ， 能任意摆放家居还原实际布局 。 而现在 ， 这个功能还能给地图区域进行快速的命名划分 ， 把语音指令精确到每个房间 ， 甚至每件家具 。
实际效果就是 ， 地宝T10 TURBO真的能听懂精细化的语音指令 ， 你能用类似“OK YIKO去厨房拖一下地、扫一下沙发底的垃圾、先扫书房再扫客厅”等完全自然的交互语言控制地宝T10 TURBO 。 从宏观上看 ， 地宝T10 TURBO完成了多层思考逻辑 ， “听懂你的话”并开始体现生物的智能 。

被语音召唤的地宝T10 TURBO↑
更能体现AI作用的是地宝T10 TURBO能做到“召唤清扫” 。 科沃斯同时掌握声源定位、AIVI TM 3.0 人形识别和TrueMapping精准导航等核心技术 ， 你甚至都不需要点名任何地方 ， 也不需要记区域的名字 ， 就能像与人类交流的模糊指代 ， 直接把机器人召唤过来 。 这才是最自然、最没有门槛的语音控制方式 。
反过来回想 ， 其实从科沃斯自建语音助手那一刻起 ，YIKO智能语音系统的起跑线 ， 就是很多扫地机器人的终点线了 。
汽车级计算机视觉：“看得懂”家具物品的避障系统
同样“暴露”科沃斯AI公司内核的 ， 还有地宝T10 TURBO上用的dToF传感器、自动驾驶级别的地平线旭日? 3芯片和AIVI? 3.0 视觉识别技术 。 在同类产品还是“饼型哈士奇”在家中傻撞的时候 ， AIVI? 3.0 视觉识别让科沃斯T10 TURBO能“看懂”家中的家居、垃圾桶甚至是体重秤等各种常见障碍物 。
其自动驾驶级别的地平线旭日? 3芯片已经有5TOPS的AI算力 。 这是什么概念？当年搭载寒武纪NPU的麒麟970也只有1.92TOPS ， 这颗芯片的AI算力介乎于骁龙845和骁龙855之间 。 地平线旭日? 3芯片让科沃斯T10 TURBO 的AI算力提升16倍 ， 识别速度和准确度比T9 AIVI提高20% ， 组成这台扫拖机器人里超纲的图像处理能力的物理基础 。

为了让地宝T10 TURBO在“听得懂”之外 ， 还能“看得清” ， 这一代产品搭载了960P传感器 ， 支持HDR并有微光效果提升 。 更好的图像质量让视频管家功能直接受益 ， 自带的全屋自动巡航 ， 让地宝T10 TURBO能像小卫士一样在家里一边清洁一般巡航 ， 而3麦克风和洪亮的扬声器 ， 方便视频通话的同时也提升了了逗猫逗狗的效率 。

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