情感计算在智能座舱中的“多乘客情感协同”建模挑战？ 热门官方

回答：挑战包括：① 多情感信号分离：车内多乘客（如司机、副驾、后排）的情感信号易相互干扰（如副驾的笑声可能被误判为司机的愉悦）；② 情感优先级决策：不同乘客的情感需求可能冲突（如司机疲劳需安静，后排孩子兴奋需互动）；③ 实时性约束：需在500ms内完成多乘客情感识别与协同策略生成。解决方法：① 空间定位+个性化模型：用麦克风阵列+摄像头定位声源/人脸，为每个乘客分配专属情感识别模型；② 情感权重动态分配：根据角色（司机优先保障安全）、紧急程度（如司机疲劳>后排兴奋）分配权重；③ 边缘-云端协同计算：简单特征提取在边缘端（如车载芯片）完成，复杂协同策略在云端计算后下发，延迟控制在300ms内。某车企实测显示，多乘客情感协同策略使座舱满意度提升45%。