Year: 2025
Type: article
Abstract: 随着感知智能、多模态信息融合、视觉语言模型等技术的发展，智能时代获取信息呈现类型多样化、多维度等特征，给处理、校准和质量评价带来了诸多挑战。如何高效、准确地处理和评估这些多源异构信息的质量，已成为智能化信息处理发展中的一个关键问题。本文提出以据数为核心的多模态信息质量评价，旨在通过规范信息采集源头和处理流程，以提升可信性和利用效率。文章首先探讨了信息采集的标准化流程，强调信息来源的清晰界定、采集方式的合理选择以及信息格式的统一；其次，提出了信息处理流程的规范化，并建立多维度信息的验证、评价方法和校准技术，以确保信息的完整性、准确性、一致性、时效性和可访问性；最后，以自动驾驶场景下多传感器信息处理为例，从据数的角度探讨了多模态信息融合和处理的质量评价。本文的研究将为多模态信息智能化处理的可信性提供系统的质量评价方法，助力“国家质量基础设施体系”建设，推动人工智能技术高质量发展。
Source: Scientia Sinica Technologica
Authors: Xiang FANG, Nan MA, YiHeng HAN, Qin XIA, ZhiXuan WU, RongChun XIAO, YiGuang LIU, XingChuang XIONG, Jin HUANG
Language: English
Topic: Data Quality and Management
Field: Decision Sciences
Domain: Social Sciences
Open Access status: bronze
OpenAlex ID: W7114771745