投石AI产品：AI交警智能数字人对话系统
AI交警智能数字人是南京投石智能系统有限公司推出的一款高度集成的智能数字人对话系统。该系统深度整合了先进的关键词唤醒技术与精准的人脸识别功能，可借助用户语音中的特定关键词达成快速唤醒响应，同时结合高效的人脸识别算法，能够精准识别用户身份并实现个性化交互体验。
系统基于现代化程序引擎架构进行设计，具备强大的扩展性与稳定性，能够灵活适配多种硬件设备和软件环境。其核心模块包含语音处理与人脸识别两大领域，旨在为用户提供更为自然流畅、智能化程度更高的多模态对话服务，大幅提升人机交互的便捷性与友好度，适用于警务服务、政务咨询、公共服务大厅等多种场景。
双模式智能唤醒
支持语音唤醒与人脸识别唤醒两种方式，用户说出 唤醒关键词或摄像头识别到有效人脸即可即刻触发唤醒机制，实现从待机到全功能交互的无缝衔接。
高准确率语音处理
采用基于AI智能体平台的定制化唤醒词技术，实现高达 98% 以上的唤醒准确率；集成阿里云实时语音识别服务，安静环境下单字识别准确率超过 95%，系统平均响应延迟控制在 300 毫秒以内。
高精度人脸识别
采用自研的深度学习算法，基于改进的 ArcFace 网络结构进行高精度特征提取与比对，在 LFW 等公开人脸数据集测试中达到了 99.7% 的识别准确率；同时支持基于普通 RGB 摄像头的非接触式活体检测，保障身份验证安全性。
强大的大语言模型能力
接入豆包语言大模型，具备 128K tokens 的长上下文处理能力，支持多轮对话记忆与个性化应答生成；通过模型量化、算子融合等移动端优化技术，实现了在资源受限设备上的高效推理与低延迟响应。
流畅的视听同步体验
TTS 语音合成输出与数字人口型动画实现精准同步，每一个发音都与唇形运动高度匹配，达成视听一致的交互效果，大幅增强对话的真实感和沉浸感。
智能问答响应机制
内置结构化的预设问答知识库，涵盖常见业务场景与高频问题；若问题超出知识库范围，系统自动切换至云端 AI 智能接口，借助大规模语言模型进行实时语义分析与答案生成。
使用流程
（一）系统启动与模型加载
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打开AI数字人应用程序。
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等待模型加载过程完成，屏幕界面将显示绿色字体的 "模型加载完成" 提示信息。
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加载完成后，数字人将自动进入待机模式，循环播放多样化待机动画序列。
（二）数字人唤醒激活（两种方式可选）
方式 1：语音唤醒
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清晰说出唤醒短语。
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系统即刻触发唤醒机制，数字人将主动播放亲切友好的问候语音。
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语音播放结束后自动进入语音交互就绪状态。
方式 2：人脸识别唤醒
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将面部正对设备前置摄像头。
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系统摄像头模块识别到有效人脸进入视野后，自动触发唤醒机制。
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数字人播放问候语音并进入语音交互就绪状态。
（三）语音交互与问答
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成功唤醒后，系统语音接收模块持续采集用户语音输入。
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通过高性能 AI 语义理解接口实时解析用户意图并生成准确的应答内容。
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系统同步启动语音合成引擎，将文本答复转换为自然流畅的语音输出，并实时驱动数字人的口型动画。
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对话结束后，若连续 30 秒未出现任何用户操作，系统将在延迟 5 秒后自动切换至低功耗待机模式。
技术原理
1.引擎架构设计
项目选用长期支持引擎，采用通用渲染管线 (URP) 并针对移动设备实施了多层次优化，包括简化渲染流程、减少绘制调用以及进行动态批处理等操作。脚本后端选用 IL2CPP 编译方案，通过将 C# 代码转换为 C++ 并进一步编译为本地机器码，极大地提升了代码执行效率和安全性。
2. 语音处理技术
系统运用多麦克风阵列接收信号，借助先进的波束成形技术有效聚焦目标声源，抑制来自其他方向的干扰；集成自适应噪声抑制算法和基于深度学习的回声消除技术，进一步优化语音质量。唤醒词检测采用 50 毫秒滑动窗口的音频流分割方式，提取 40 个维度的 Mel 频谱特征，通过轻量化卷积神经网络模型实现毫秒级响应。
3. 人脸识别技术
采用深度优化的轻量化 MTCNN 神经网络架构实现毫秒级高精度实时人脸检测与定位；建立多维度的综合评估体系，对采集到的人脸图像进行光照条件、图像模糊度、面部遮挡情况及姿态角度等多维度质量指标分析。活体检测技术基于普通 RGB 摄像头，通过深入分析人脸皮肤纹理细节、捕捉面部微动作变化，并结合红外反射特性进行多模态特征融合，有效区分真实生物特征与伪造攻击。
4. AI 引擎技术集成
语音唤醒模块采用基于扣子 (Coze) 平台的定制化唤醒词技术，支持多个唤醒词并行检测机制和用户个性化唤醒词训练功能；语音识别集成阿里云提供的实时语音识别服务，采用高效的流式识别架构；大语言模型接入豆包语言大模型，具备 128K tokens 的长上下文处理能力。
注意事项
在使用过程中，请确保提问问题之间的连贯性，系统将在 2 秒内开始识别语音输入并启动问题思考流程；若语音输入后 2 秒内未检测到有效声音，则会自动进入问题思考阶段。
如果在语音输入过程中周围环境存在其他干扰声音，系统将不会触发思考机制，以保证识别的准确性。
软件初始启动时，需等待模型加载过程完成后方可正常使用全部功能，模型加载完成后屏幕界面将会显示明确的绿色 "模型加载完成" 提示信息。
人脸识别的阈值设置越小，系统的识别敏感度越高；同样，声音触发的最小值设置越小，语音识别的灵敏度也会相应提高。用户应根据实际使用环境的噪音情况和周围环境因素，适当调整这两个参数的数值。
硬件配置
硬件配置方面，系统需运行 Android 12 及以上版本，以确保与最新的 AI 算法及安全框架相兼容；处理器搭载 Exynos 850 六核心处理器，主频不低于 1.8GHz，也可采用性能更高的同级别芯片，保证复杂计算任务的流畅运行；运行内存配置 32GB RAM，确保多任务并行及大规模数据处理时系统响应迅速无延迟；存储空间需预留 512GB 可用容量，专门用于高精度模型的本地存储及实时调用；前置配备 3200 万像素镜头，支持人像模式及深度识别功能，可满足高质量图像采集与实时分析需求；音频硬件集成多麦克风阵列，具备高信噪比与波束成形能力，支持环境噪声消除，为语音交互提供清晰的音频输入保障。
苏公网安备32010202011609