Статьи Enbisys https://enbisys.ru ru Wed, 01 Apr 2026 08:20:26 +0300 Как будет развиваться голосовое управление автомобилями https://enbisys.ru/evois_voice_assistant_platform Wed, 08 Nov 2023 20:00:00 +0300

Как будет развиваться голосовое управление автомобилями

]]> Как научить искусственный интеллект обучать людей математике https://enbisys.ru/plario_how_artificial_intelligence_assists_in_math_as_adaptive_learning_system Wed, 20 Dec 2023 20:00:00 +0300

Как научить искусственный интеллект обучать людей математике

]]> Версии голосового ассистента Evois https://enbisys.ru/articles/vybiraem-versiu-golosovogo-assistenta-evois https://enbisys.ru/articles/vybiraem-versiu-golosovogo-assistenta-evois?amp=true Sun, 17 Aug 2025 20:00:00 +0300

Версии голосового ассистента Evois

Выбираем версию голосового ассистента EVOIS под задачи вашего бизнеса.

EVOIS — платформа для создания голосовых помощников нового поколения с глубинным пониманием смысла на основе технологий искусственного интеллекта. От стартапов до корпораций, от умного дома до промышленных систем. Голосовые помощники EVOIS функционируют на широком спектре встраиваемого оборудования и могут работать на ограниченных ресурсах.
Платформа EVOIS имеет 4 версии:
  • Nano
  • Compact
  • Smart
  • Generative
Рассмотрим как они применяются для конкретных бизнес задач на кейсах внедрения голосового помощника EVOIS.
1 Кейс: Голосовой помощник Evois Compact->Smart для грузовых автомобилей КАМАЗ
ПАО «КАМАЗ» – крупнейшая автомобильная корпорация России, обратилась к нам для реализации ключевой задачи: разработки офлайн-голосового помощника, интегрированного в бортовую информационную систему новых автомобилей.
Интеграция в штатное головное устройство требовала высокоэффективного решения для работы без интернета на ограниченных ресурсах. Мы предложили EVOIS Compact – специальную версию, которая стабильно функционирует на целевой платформе (Android AOSP 10+, 500 MB RAM, 1.5 GHz CPU). Несмотря на аппаратные ограничения, Compact обеспечивает полный цикл продвинутого голосового взаимодействия (нейронный WakeWord, ASR, NLU-движок, динамический TTS) и уникальные возможности: компактную LLM для вариативности ответов, работу с контактами/журналом вызовов и базовый онлайн-функционал (погода), навигацию, предоставляя водителям комфортный опыт взаимодействия с автомобилем.
По мере развития проекта и технологий, а также расширения задач КАМАЗа, возникла необходимость в решении более интеллектуальных задач ассистентом. Учитывая готовность оборудования клиента к минимальным требованиям EVOIS Smart (Android AOSP/AAOS 10+, 1 GB RAM, 2.4 GHz CPU, ARM Mali-G610 GPU/NPU 6+ TFLOPS), мы запланировали переход на версию Smart. Генеративная диалоговая LLM (500 млн. параметров) в версии Smart откроет новые возможности голосового ассистента:
  • Более глубокий анализ смысла запросов пользователя и контекста.
  • Релевантные ответы ассистента исходя из контекста диалога и ситуации.
Подробнее о проекте.
2 Кейс: Голосовая «личность» электромобиля АТОМ на базе Evois Generative
АО “КАМА”, разрабатывающая первый российский серийный электромобиль АТОМ, обратилась к нам с амбициозной задачей: создать интеллектуального голосового помощника, который станет “голосом и личностью” автомобиля. Ассистент должен обеспечивать безопасное управление функциями, проактивно помогать водителю, адаптироваться к его потребностям и главное – формировать ощущение взаимодействия с “цифровой личностью”, а не просто с устройством.
Для реализации этой уникальной задачи мы предложили революционное решение – EVOIS Generative. Эта версия стабильно функционирует на мощной головном устройстве электромобиля (Android AOSP/AAOS 10+, 3 GB RAM, 2.4 GHz CPU / GPGPU Vulkan 1.3, 2+TFLOPS / NPU 10+ TFLOPS).
Несмотря на сложность задач, Generative обеспечивает полный цикл голосового взаимодействия за счет технологий EVOIS:
  • Нейронный Wakeword + "Горячие" команды для активации ассистента
  • Продвинутая нейронная ASR (RNN-T) для распознавания речи в шумных условиях
  • Evois NLua-Engine + продвинутые алгоритмы понимания намерений пользователя
  • Рассуждающая LLM (1,5 млрд. параметров) для интеллектуальных диалогов с водителем и пассажирами
  • RAG для поиска по локальной базе знаний и генерации релевантных ответов
  • Динамическая потоковая генерация естественно звучащего брендированного голоса на базе Enbisys.TTS
Подробнее о проекте.
3 Кейс: Голосовой помощник EVOIS Nano для медицинского стартапа HiRUS
Инновационный медицинский стартап HiRUS, резидент ОЭЗ «Иннополис», создающий комплекс для «умных» операционных комнат, обратился к нам для реализации одной из ключевых функций проекта: голосового управления камерами, светом и созданием заметок хирургами в стерильных условиях.
Интеграция в хирургические бинокуляры требовала революционно компактного решения. Мы предложили EVOIS Nano, специальную версию, которая корректно функционирует на минимальных мощностях (всего 250MB RAM, 1 GHz CPU). Несмотря на жесткие ограничения, Nano поддерживает полный цикл голосового взаимодействия (Wake Word, ASR, NLU, TTS), обеспечивая хирургам базовый, но критически важный голосовой контроль оборудования.
Голосовые помощники на платформе EVOIS успешно решают задачи компаний в сферах:
  • Автомобилестроения
  • Здравоохранение
  • HoReCa
  • ФинТех
  • IT – Разработчики ОС и ПАК
EVOIS – Универсальная платформа для голосового управления, которая адаптируется под ваши ресурсы и бюджет.
Приглашаем на демо-встречу
Мы покажем как работает продукт EVOIS, ответим на все интересующие вас вопросы, расскажем про наш опыт внедрения и применимость и реализацию в различных отраслях.
Напишите нам!
Познакомьтесь с EVOIS лучше:
]]> От Android к ОС “Аврора Автомобильная”: как портировать объемную кодовую базу и запустить нейросети за 2 месяца https://enbisys.ru/articles/android-to-aurora-os-migration-case https://enbisys.ru/articles/android-to-aurora-os-migration-case?amp=true Mon, 30 Mar 2026 20:00:00 +0300

От Android к ОС “Аврора Автомобильная”: как портировать объемную кодовую базу и запустить нейросети за 2 месяца

Портирование платформы Evois с Android на ОС «Аврора Автомобильная»

Кейс Enbisys по портированию голосового ассистента Evois на ОС "Аврора Автомобильная"

В ИТ-индустрии существуют вызовы, которые на первый взгляд кажутся невыполнимыми: «перевезти» огромную кодовую базу с Android на нативную ОС “Аврора”, подружить систему с нейросетями, которых раньше там не было, и сделать это всё в экстремальные сроки.
В этой статье мы расскажем, как команда Enbisys решала задачу портирования платформы голосового ассистента Evois для ОС Аврора Автомобильная, какие технические «костыли» пришлось разобрать и как LLM помогли ускорить рутину в 5 раз.

О заказчике

«Открытая мобильная платформа» (ОМП) — ведущий российский разработчик, входящий в структуру ПАО «Ростелеком». Компания занимается созданием и продвижением отечественной мобильной операционной системы «Аврора». ОМП формирует доверенную мобильную среду для государственного сектора и крупного бизнеса, обеспечивая полный суверенитет над данными и инфраструктурой.
В рамках проекта мы тесно взаимодействовали с командой разработчиков ОС «Аврора Автомобильная». Это специализированное направление ОС «Аврора», адаптированное для автомобильных информационно-развлекательных систем (IVI — In-Vehicle Infotainment).

Запрос и вызовы

Для демонстрации возможностей и зрелости ОС “Аврора Автомобильная” компания ОМП выбрала Evois для презентации на выставках ЦИПР и ПМЭФ 2025. Перед нами встала амбициозная задача: создать MVP и разработать API голосового помощника для ОС «Аврора Автомобильная».
Предпосылки проекта:
  • ОМП требовалось решение, способное работать полностью автономно (офлайн), без обращения к облачным сервисам.
  • Голосовое взаимодействие становится мировым трендом. Водители современных автомобилей хотят иметь возможность управлять функциями автомобиля голосом (климат, мультимедиа, навигация и др.), не отвлекаясь от дороги на поиск нужной функции на сенсорном экране.
  • Заказчику было важно показать, что ОС «Аврора Автомобильная» — это зрелая платформа, способная поддерживать ресурсоемкие ИИ-вычисления (нейросети для распознавания и синтеза речи) на борту автомобиля.
Вводные данные:
  • Сроки: 2 месяца.
  • Целевое железо: KVADRA_T (чипсет RK3588).
  • Исходное состояние: ~500 000 строк кода (Java/Kotlin), 40+ Gradle-модулей, жесткая привязка к Android-сервисам, интентам и аудиопотокам.
  • Сложность: В ОС «Аврора Автомобильная» на тот момент* отсутствовали штатные фреймворки для запуска нейросетей, а ABI (Application Binary Interface) системы отличался от стандартного Linux и Android.
*На начало 2026 года в ОС «Аврора Автомобильная» уже есть встроенная поддержка современных версий популярных фреймворков ИИ (LiteRT, OnnxRuntime, NCNN).

О решении

EVOIS — это не просто голосовой помощник, а полноценная платформа для создания ассистентов нового поколения с глубоким пониманием смысла на базе ИИ.
Ключевые особенности платформы:
  • Работает без интернета, обеспечивая конфиденциальность и независимость от облачных сервисов.
  • Понимает сложные параметризованные намерения (например: «Установи температуру на 25 градусов со стороны водителя и открой люк»).
  • Линейка конфигураций от простых к продвинутым в зависимости от вычислительной мощности.
  • Прямая связь с CAN-шиной автомобиля для управления климатом, медиа и навигацией.

Архитектура EVOIS Runtime

Чтобы понять масштаб портирования, взглянем на структуру нашего Runtime:
  1. WakeWord Detector: Постоянно слушающий модуль для активации («Привет, EVOIS»).
  2. ASR (Automatic Speech Recognition): Преобразование голоса в текст.
  3. TTS (Text-to-Speech): Синтез естественной речи.
  4. NLU (Natural Language Understanding): Наше «ноу-хау» — понимание намерений и формализация запроса в JSON через собственный язык NLua.
  5. ИИ-агент: оптимизированная LLM + RAG алгоритмы для сложных диалогов и работы с локальной базой знаний.
  6. Business Logic: Управление командами и связь с системами автомобиля.

Этап 1: Портирование нативных библиотек

Поскольку на тот момент времени необходимых библиотек в репозитории Авроры не было, мы собирали их сами через Aurora Platform SDK (PSDK).
Процесс сборки:
Мы использовали изолированное окружение:
  1. Запуск chroot для изоляции от хостовых библиотек.
  2. Использование Scratchbox2 (sb2) для эмуляции целевой архитектуры (aarch64).
  3. Компиляция внутри подготовленного окружения командами configure и make.
Ключевые библиотеки:
  • kaldi-bank.so (фича-экстрактор для ASR);
  • luajit.so (для логики NLU);
  • libusb.so (управление направленным микрофоном);
  • onnxruntime.so — фреймворк для запуска большинства наших нейросетей.
“С OnnxRuntime пришлось повозиться. В PSDK был CMake старой версии, а для сборки требовался Python 3.10+, которого не было в системе. Нам пришлось собирать Python вручную внутри PSDK, «патчить» CMakeLists.txt, прописывая пути к самосборному Python, и корректировать исходники flatbuffers. В итоге мы не только собрали библиотеку, но и подобрали оптимальные флаги для максимальной производительности на RK3588.” – разработчик Evois, Антон К.

Этап 2: Выбор пути для бизнес-логики

Параллельно мы искали оптимальный способ переноса бизнес-логики, написанной на Java/Kotlin. Объем кодовой базы исключал вариант «написать всё с нуля руками» за 2 месяца. Мы проанализировали пять технологических треков:
  1. Использование JVM: Стандартной JVM в Авроре нет. Накладные расходы на альтернативные движки оказались слишком высокими для встроенного железа (Embedded).
  2. Waydroid (эмуляция Android): Позволило бы запустить APK почти без изменений, но это слишком тяжелая прослойка, «съедающая» ресурсы процессора, необходимые нейросетям.
  3. Кастомная VM на LuaJIT: Отличная скорость, но разработка такой VM «с нуля» под 500k строк кода заняла бы гораздо больше двух месяцев.
  4. EVOIS Nano (на GoLang): Поддержка Go в ОС “Аврора Автомобильная” на тот момент еще не была доведена до промышленного стандарта.
  5. KMP (Kotlin Multiplatform) + Kotlin Native: Самый технологичный вариант, но отсутствовал стабильный мост (interop) между Kotlin Native и Qt 5.
Решение:
Мы выбрали путь полного портирования на Qt 5 (C++). Это основной фреймворк ОС Аврора, гарантирующий максимальную производительность и прямой доступ ко всем системным API. Чтобы успеть в срок, мы решили автоматизировать процесс с помощью ИИ.

Технологии ИИ

Чтобы уложиться в 2 месяца силами всего 2-х фуллтайм-разработчиков (2 FTE), мы использовали LLM*. Это позволило ускорить рутину в 3-5 раз.
*На начало 2025 года популярных инструментов вроде gemini-cli, claude-code или OpenClaw просто не существовало. Поэтому роль агента выполнял опытный разработчик, используя LLM для автоматизации рутины, полностью контролируя процесс портирования.
  • Инструментарий: В основном DeepSeek, реже ChatGPT и локальная Gemma 3:27b через Ollama.
  • Методика: Мы декомпозировали задачи на мелкие блоки, «скармливали» модели классы на Kotlin и просили переписать их на Qt C++, заменяя специфичные функции Android на аналоги из ONNX Runtime и Qt.
  • Контроль: Компилятор служил первым фильтром, далее мы использовали ИИ для написания Unit-тестов и сравнивали результаты работы кода до и после портирования. Однако, “зеленые” unit-тесты еще не означают, что портирование выполнено качественно, нам важен стиль кода и корректность использования языка и платформы. Поэтому, мы дополнительно проводили code review и исправляли недочеты, либо отправляли на повторную генерацию блока кода.

Результаты проекта

Менее чем за полгода (с учетом активной фазы в 2 месяца) мы получили полностью рабочую систему:
  1. Реализован MVP: Голосовой помощник успешно управляет навигацией, климатом и медиа на ОС “Аврора Автомобильная”.
  2. Официальный дебют: Решение EVOIS было продемонстрировано на стендах ОМП в рамках ЦИПР и ПМЭФ 2025.
  3. Оптимизация: Переход с Java на C++ сделал систему более легкой и быстрой.
  4. Экспертиза: Мы разобрались в глубоких системных компонентах Авроры, что открыло дорогу для новых ИИ-проектов на этой платформе.

Команда проекта

Над проектом работала опытная команда Senior-специалистов Enbisys. Тесное взаимодействие с инженерами «Открытой мобильной платформы» позволило решать сложные системные вопросы за считанные часы.

Планы на дальнейшее сотрудничество с ОМП

На начало 2026 года мы продолжаем активное сотрудничество и работаем с коллегами из ОМП над совместной проработкой масштабного API для интеграции в ОС “Аврора Автомобильная” сторонних ассистентов и различных пользовательских приложений, таким образом, чтобы они создавали локальную бортовую экосистему. А также проводим пилотные проекты на основе реальных задач с использованием полученного API.
Если вам необходимо портирование вашей системы на ОС “Аврора”, мы готовы сделать это, сэкономив ваше время и деньги! Мы являемся партнерами компании ОМП и сертифицированными разработчиками мобильных приложений под ОС «Аврора». Мы обладаем большим опытом портирования с Android на ОС "Аврора", а также применяем самые современные инструменты и искусственный интеллект для кратного ускорения процесса миграции. Напишите нам!
]]>