人与机器之间隐藏着太多的秘密。
比如，AI带来的语义理解、声控人机交互虽然说很惊人，但实际上还有很多困难没有克服。
AI语音交互往往依赖于基本的代码转换和模块调用。
机器要像人类一样真正理解世界还有很长的路要走。
幸运的是，对人机交互深层秘密的探索至今仍未停止。
一些新技术的应用正在增强人与机器沟通、协作甚至相互理解的无限可能性。
在最近的百度AI开发者大会上，一个重大升级就是百度大脑升级到3.0版本。
此次升级引人瞩目，因为它在业界首次提出“多模态深度语义理解”。
多模态、深度语义理解是我们在人工智能论文中经常看到的术语，但似乎还没有一家科技巨头将这个术语作为行业披露的关键信息。
这是为什么？隐藏信息是从人机交互到多模态融合、深度翻译道路上难以逾越的高峰。
多模态深度语义理解技术就像沉睡的沙漏，始终隐藏在细沙之下，让人们很难看到其应用的真正魅力。
百度大脑3.0的升级，似乎让这个沉睡多年的沙漏翻了个底朝天。
人工智能这个最神秘的领域，在科技的流沙流逝中，开始显露出它的本来面目。
人机交互的秘密：AI世界有一片雪域。
20世纪上半叶，社会符号学提出了模态分析的话语批评方法。
随后模态理论逐渐进入各个学科，成为自然科学、计算机科学和人文科学的重要十字路口之一。
在自然语言处理成为人工智能的核心之后，多模态话语融合开始被人工智能思想家提上议程。
我们知道，AI语音交互的基本逻辑是识别所有语音，并将其转换为文本代码，然后进行文本理解。
语音理解、视觉和传感相关模态的融合难度更大，堪称人机交互过程中的“高空地带”。
但我们不妨想一想，人们的思维方式其实并不是单一的信息转换模式。
相反，五种感觉一起使用，语音和语义结合起来理解，并毫无间隙地给出沟通反应。
换句话说，最接近人类的沟通方式是多模态输入和融合语义理解。
类似自然交互的技术难度在于，不同模式的视觉、语音、声音和传感器信号建立在完全不同的数据编码之上。
集成和再学习一直是AI领域尤其是应用领域的难点。
其价值巨大，难度极大，将多模态深度语义理解积累到了AI领域的雪域高原。
无数的开发者都在热切地等待着先驱者攀登这座山峰。
在本次百度AI开发者大会上，百度大脑非常自信地将升级瞄准了这个最神秘的AI沙漏。
多模态深度语义理解技术的底层发展，可以说为无穷无尽的技术应用和难以预测的AI落地打开了大门。
技术倍增：多模态深度语义理解应用中的流沙效应。
多模态深度语义理解之所以从应用角度来看很重要，是因为它融合了视觉、语音、语义、感知和泛深度学习交互。
同时，技术不再是并行的通道，而是打开了相互融合的想象之门，深度学习技术的运用加强了语义理解的准确性和包容性，将语音和语义的一体化融合可视化。
可以想象，多模态深度语义理解在技术突破后将带来大量令人瞩目的技术和子应用，从而改变我们对AI识别、语音控制、人机交互等边界的认识。
或许从现在开始，AI技术不仅仅只是加法，更可能在技术细节之间产生乘法效应。
从百度大脑3.0公布的技术案例中，我们已经可以看到类似的乘数效应：在AI开发者大会上，对多模态深度语义理解技术最直接的感受在于突破后对应用边界的想象。
的技术能力。
爆裂。
例如，百度大脑3.0带来的视觉语义技术可以让机器看清楚并理解视频内容。
例如，在新零售场景中，摄像头可以通过视频语义直接了解顾客的动作和选择的产品。
这样就不需要识别条形码、扫描人脸等复杂的流程。
顾客可以实际取货并离开，创造不受时间影响的购物体验。
多模态深度语义理解的另一个技术应用是语音与语义的融合带来的。
在使用长查询进行语音导航时，我们往往需要简单明了地陈述导航目标，但如果我们的导航需求比较复杂，或者不知道具体的地名，那就会很麻烦。
导航中的AI识别只能唤醒文字，无法理解用户的想法。
在百度开发者大会上，我们看到，在语音和语义集成技术的支持下，百度地图的用户可以像绕口令一样说出大量内容，百度大脑会同时听到、理解并理解相关含义，并给出最佳的最佳导航路线。
类似的案例还有很多，从中我们可以发现，多模态深度语义理解让AI技术沙漏中的每一粒沙子都能够被排列组合，创造出未知的惊喜。
冲破最后一道坎：百度大脑3.0的三件礼物当开发者想要从传统的AI赛道走向神秘的深度人机交互时，他们需要的不是远大的愿景，也不是科幻的技术演示。
相反，我们应该脚踏实地，真正建立一条可以一步一步学习、尝试、创造的多模态人工智能之路。
百度大脑3.0升级给多模态世界带来了三件礼物，可以说是对开发者的核心保障： 1、告别算力的“昆仑”问题：在AI开发者大会上，百度大脑3.0首次将芯片纳入技术体系，推出国内首款由百度自主研发的云端全功能AI芯片“昆仑”。
据了解，昆仑的AI任务处理速度比我们之前常用的FPGA解决方案快30倍以上。
高性能、高性价比、易用的云端AI芯片可以与百度整体AI技术体系相结合，为百度大脑用户和开发者带来更多想象空间。
2、跳跃PaddlePaddle：在今年的开发者大会上，百度发布了PaddlePaddle 3.0。
除了与自主芯片结合打造全栈解决方案和平台建设外，全新PaddlePaddle还开放了多种平台，为不同级别的开发者提供更简单的开发和培训。
其中，AutoDL可以自动设计网络结构； AIStudio是一个非常实用的在线培训平台。
随着更加生态的PaddlePaddle的灵活使用，开发者的工作可能会发生巨大的改变。
3、便捷获取AI开发者能力：开发者的另一个核心需求是有足够的技术应用支持来满足他们天马行空的想象力。
如果仅仅开放高度抽象和高度相似的技术，那么每个人都很难找到自己的发展机会，尤其是面对多模态语义理解带来的新机遇。
百度大脑3.0全面开放多项AI能力，满足开发者的技术解谜需求。
李彦宏在开发者大会的开场白中表示，百度的目标是EveryoneCanAI。
那么百度大脑的技术难题和全栈架构将是百度共享AI、打造开发者力量的必由之路。
百度大脑的升级可以看作是众多AI应用核心的突破。
未来无数令人惊喜的AI应用都将建立在百度大脑的飞跃之上。
当多模态底层技术不再是奢侈品，高度真实的人机交互也不再遥远。
从百度大脑3.0开始，沙漏已经倒转，逼近理论最大值的AI未来正在快速走向世界。