基于当前主流语音系统（如SSPE、唤醒、VAD、ASR、NLU、DM、TTS、LLM等）进行开发
设计和实现融合语音、驾驶员监控系统（DMS）摄像头、乘员监控系统（OMS）摄像头、行车记录仪、麦克风、传感器、音频系统状态、声纹和车辆状态数据的多模态融合方案
将多模态输入归一化和结构化，形成适合LLM推理的系统上下文表示，以支持未来的LLM助手用例，例如：上下文感知对话、助手记忆收集与应用等
设计和维护一致的多模态数据管道，处理数据从车辆系统流向LLM就绪的上下文表示过程中的时间对齐、归一化和状态一致性
通过面向服务的API调用车辆系统能力，实现对车辆功能的意图驱动控制
集成和抽象来自多个车辆ECU（音频、摄像头、传感器、车身、ADAS等）的数据，并具备独立探索和接入新数据源的能力
与电子电气（EE）、平台、人工智能（AI）和用户体验（UX）团队紧密合作，充当跨团队的技术桥梁