本文來(lái)源：智車科技  作者：劉洪

／ 導(dǎo)讀 ／

為了達(dá)到駕駛安全的目的，汽車中的多傳感器融合已成為主流趨勢(shì)，把來(lái)自不同類型傳感器傳感器的信息組合起來(lái)，就能取長(zhǎng)補(bǔ)短，提高決策過(guò)程的整體精度和可靠性。

據(jù)統(tǒng)計(jì)，在每年全球130多萬(wàn)人致死的交通事故中，由于駕駛者錯(cuò)覺或失誤而引起的占35％左右。美國(guó)交通部的報(bào)告甚至說(shuō)：“人類做出的選擇與94％的嚴(yán)重車禍有關(guān)�！币�?yàn)榻煌ㄖ凶钗ｋU(xiǎn)的是駕駛者。因此，為了駕駛安全，讓汽車眼觀六路，耳聽八方還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，還應(yīng)該了解和掌握駕駛者在行車中的各種情緒和行為，盡量避免駕駛者的失控所產(chǎn)生的影響。

座艙傳感器成為重要生力軍

攝像頭也是傳感器的一種，只不過(guò)是一種將光信號(hào)轉(zhuǎn)換成電信號(hào)的傳感器。根據(jù)Yole預(yù)測(cè)，2020年全球汽車攝像頭模組市場(chǎng)將達(dá)到35億美元，到2025年有望超過(guò)80億美元，攝像頭數(shù)量的不斷增長(zhǎng)正迅速催生CMOS圖像傳感器市場(chǎng)體量的增加。

比如最愛攝像頭的特斯拉，車身最少有四個(gè)環(huán)視攝像頭，且高級(jí)輔助駕駛系統(tǒng)（ADAS）中至少使用三個(gè)攝像頭，還會(huì)在座艙增加一個(gè)用來(lái)關(guān)注乘客及駕駛者的攝像頭，因此，隨著駕駛安全的不斷提升，攝像頭數(shù)量將呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。

攝像頭數(shù)量走勢(shì)

面對(duì)性命攸關(guān)的汽車，人們對(duì)技術(shù)的追求更是無(wú)止境的�，F(xiàn)在，技術(shù)賦予傳感器以智能，有效提高了汽車環(huán)境感測(cè)的準(zhǔn)確性和可靠性，使交通出行參與者更加安全。

從圖像到人工智能

汽車正在成為一種四個(gè)輪子上的超級(jí)計(jì)算機(jī)，可以快速處理萬(wàn)億字節(jié)的傳感器數(shù)據(jù)，既然是計(jì)算，就離不開人工智能（AI）對(duì)數(shù)據(jù)的理解，否則就無(wú)法向車輪、引擎和制動(dòng)器發(fā)出指令，從而實(shí)現(xiàn)ADAS和完全自動(dòng)駕駛。

Aptiv高級(jí)副總裁、首席技術(shù)官Glen De Vos說(shuō)：“只是攝像頭沒有什么用，它只能捕捉圖像，卻不知道這些圖像是什么東西，更不知道如何根據(jù)圖像做出反應(yīng)和決策。”他補(bǔ)充道，攝像頭是最早采用AI的設(shè)備，目前使用量最多。不管是ADAS還是未來(lái)的自動(dòng)駕駛汽車，利用AI感知環(huán)境并采取行動(dòng)，才能最大限度地讓人們安全到達(dá)預(yù)定目的地。

如何讓AI在安全的車輛中發(fā)揮作用呢？對(duì)于工程師來(lái)說(shuō)，技術(shù)就是一切，是思考的核心。他們必須把復(fù)雜的技術(shù)問題分解成盡可能簡(jiǎn)單的元素，然后把它們重新組合起來(lái)，想出辦法現(xiàn)實(shí)中的解決問題。

AI已經(jīng)發(fā)展了多年，現(xiàn)在經(jīng)濟(jì)高效的處理器使我們能夠解決以前幾乎不可能解決的高度復(fù)雜的問題。AI的關(guān)鍵是訓(xùn)練，而訓(xùn)練意味著收集大量數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)可以用來(lái)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)完成任務(wù)，使系統(tǒng)變得更加強(qiáng)大。

當(dāng)AI＋傳感器遇見車?yán)锏娜?/strong>

近年來(lái)，AI技術(shù)已在座艙傳感器方面得到廣泛應(yīng)用，感知人的情緒和行為，為安全駕駛提供幫助。它可以處理來(lái)自攝像頭、麥克風(fēng)、生物傳感器甚至雷達(dá)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，然后幫助汽車做出決策。

很容易想象，每時(shí)每刻，車內(nèi)都可能有突發(fā)事件發(fā)生，比如，前車突然并線、路邊的車禍現(xiàn)場(chǎng)、路面被碾壓的小動(dòng)物，還有手機(jī)掉到腳下、咖啡灑了一身……，駕駛者難免分心或不安，這一切都增加了事故的風(fēng)險(xiǎn)。

如果可以感測(cè)發(fā)生上述情況時(shí)人的情緒波動(dòng)，就可以讓汽車采取與安全相關(guān)的行動(dòng)，如短暫進(jìn)入自動(dòng)模式并減速，直到駕駛者情緒平復(fù)；甚至可以在駕駛者失去知覺或喪失行動(dòng)能力的緊急情況下，讓汽車撥打急救電話，或自動(dòng)開到醫(yī)院。

事實(shí)上，近年來(lái)雨后春筍般出現(xiàn)的一些初創(chuàng)公司都在研發(fā)這類技術(shù)，例如Affectiva、Guardian Optical、Eyeris、Smart Eyer、Vayyar Imaging、Seving Machines、B－Secur、eyeSight、Nuance Automotive、BeyondVerbal和Sensay，還有中國(guó)的SmartSens Technology（思特威科技）等。

智能座艙安全之眼

毋庸諱言，疲勞駕駛極易引起交通事故，駕駛者在長(zhǎng)時(shí)間連續(xù)行車后，會(huì)產(chǎn)生生理和心理機(jī)能的失調(diào)，在客觀上出現(xiàn)駕駛技能下降的現(xiàn)象。近年來(lái)，DMS（疲勞駕駛預(yù)警系統(tǒng)）在汽車領(lǐng)域的滲透率持續(xù)增長(zhǎng)，并有望迅速成長(zhǎng)至百億規(guī)模，為其核心部件CMOS圖像傳感器帶來(lái)了可觀的機(jī)會(huì)。而圖像傳感器技術(shù)的不斷提升也將為包括DMS在內(nèi)的智能座艙系統(tǒng)帶來(lái)更高的安全性和場(chǎng)景適用性。

思特威科技副總經(jīng)理歐陽(yáng)堅(jiān)認(rèn)為：“隨著汽車領(lǐng)域智能化的發(fā)展，有效的駕駛員監(jiān)測(cè)是實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛的重要一環(huán)，也為中國(guó)CIS（CMOS圖像傳感器）廠商帶來(lái)了‘芯’的機(jī)遇�！彼�表示，圖像傳感器是賦能智能車載視覺系統(tǒng)的核心元件，中國(guó)圖像傳感器廠商將大有可為。

雖然過(guò)去一年汽車行業(yè)需求有所下滑，但未來(lái)汽車領(lǐng)域?qū)⒊�著更加智能化的方向發(fā)展，而就目前的市場(chǎng)情況看來(lái)，新能源汽車的穩(wěn)步上升正推動(dòng)著汽車領(lǐng)域的智能化進(jìn)程，這將對(duì)車載半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生十分深遠(yuǎn)的影響。

他介紹說(shuō)，思特威憑借全局快門諸多優(yōu)勢(shì)性能，為包括DMS在內(nèi)的ADAS提供更優(yōu)質(zhì)的影像技術(shù)支持，幫助主機(jī)廠打造更安全的智能座艙系統(tǒng)。其已量產(chǎn)的全新130W像素全局快門圖像傳感器SC133GS采用2．7μm像素及1／4″光學(xué)尺寸，有助于DMS系統(tǒng)有效監(jiān)測(cè)駕駛員駕駛狀態(tài)，時(shí)刻關(guān)注行車安全。

之所以被譽(yù)為智能座艙安全之眼，是因?yàn)榇钶dSC133GS的DMS系統(tǒng)可實(shí)時(shí)通過(guò)安全帶監(jiān)測(cè)、眼瞼閉合、眨眼、注視方向、打哈欠和頭部運(yùn)動(dòng)來(lái)識(shí)別駕駛員的駕駛狀態(tài)，其影像可為智能座艙系統(tǒng)提供識(shí)別運(yùn)算的基礎(chǔ)，成為智能座艙系統(tǒng)的核心之眼。

據(jù)介紹SC133GS超高感度源于其領(lǐng)先的近紅外增強(qiáng)技術(shù)，在940nm波段光線下的QE（光子轉(zhuǎn)換效率）超過(guò)40％，確保DMS系統(tǒng)在不可見光波長(zhǎng)范圍內(nèi)實(shí)現(xiàn)極高靈敏度的高清成像；專為DMS系統(tǒng)量身打造的3：4豎幅畫面，更可確保覆蓋駕駛員主體像素，進(jìn)一步提升影像清晰度。

QE（光子轉(zhuǎn)換效率）超過(guò)40％

由于SC133GS采用榮獲多項(xiàng)業(yè)界殊榮的單幀HDR（高動(dòng)態(tài)范圍圖像）技術(shù)，可保證圖像傳感器在陽(yáng)光或車大燈直射車內(nèi)的嚴(yán)苛光線環(huán)境下，依舊能夠?yàn)橹悄茏R(shí)別應(yīng)用終端提供明暗細(xì)節(jié)清晰可見的實(shí)時(shí)影像，為系統(tǒng)提供更豐富的數(shù)據(jù)。

安全并非唯一目標(biāo)

Eyesight Technologies視覺技術(shù)產(chǎn)品副總裁Tal Krzypow認(rèn)為：“安全并不是車內(nèi)傳感器的唯一目標(biāo)。從現(xiàn)在有人駕駛的汽車到未來(lái)的自動(dòng)駕駛汽車，都離不開人的情感和活動(dòng)感測(cè)。傳感器和AI的結(jié)合將被用來(lái)服務(wù)和取悅車內(nèi)的所有人，包括功能安全到娛樂，一切的一切�！�

他說(shuō)，情緒和活動(dòng)感測(cè)不僅能感測(cè)到駕駛者醉酒、壓力、困惑、分心或嗜睡等情緒失控狀態(tài)，改變“危險(xiǎn)”人類駕駛者的行為，挽救更多生命，還能識(shí)別到車內(nèi)人與人之間的互動(dòng)，利用AI去“理解”人類行為，讓人們?cè)谄�車�?nèi)獲得更好的出行體驗(yàn)。

未來(lái)的一些新功能將把駕駛安全性和出行參與者的滿意度結(jié)合起來(lái)，通過(guò)凝視感測(cè)，車內(nèi)的人可以對(duì)汽車提問，而不必使用手機(jī)：“路邊這個(gè)建筑是什么地方？或“附近有沒有飯館？”

12月8日，Eyesight Technologies更名為Cipia，仍致力于讓機(jī)器能夠看到并理解人的自然交互，定位于DMS和新興乘客監(jiān)控系統(tǒng)（OMS）市場(chǎng)的發(fā)展，以提高安全性和整體駕駛體驗(yàn)。

Cipia解決方案Driver Sense的核心基于先進(jìn)專有計(jì)算機(jī)視覺和AI。其邏輯層基于廣泛的研究和測(cè)試，證明了視覺面部線索、嗜睡和分心之間的關(guān)系。其驅(qū)動(dòng)邏輯可以檢測(cè)到睡意的早期階段，從而使救生機(jī)制能夠?qū)崟r(shí)智能地做出反應(yīng)。系統(tǒng)還可以基于視覺功能檢測(cè)安全帶、使用手機(jī)和吸煙，甚至可以通過(guò)口罩檢測(cè)跟蹤駕駛員的身份、性別和狀態(tài)。

駕駛者檢測(cè)項(xiàng)目這么多

采用AI的車內(nèi)強(qiáng)大的傳感器不僅感測(cè)駕駛者，還會(huì)“注意”到乘客，理解他們更復(fù)雜的因素：情感、注意力和行為。使用的傳感器主要是集成在后視鏡或車頂模塊中的攝像頭，用來(lái)觀看人的活動(dòng)和讀取面部表情；通過(guò)語(yǔ)音語(yǔ)調(diào)來(lái)感測(cè)情緒的麥克風(fēng)；還有方向盤或安全帶上的直接傳感器。

值得一提的是與時(shí)俱進(jìn)的戴口罩駕駛者檢測(cè)功能，它在疫情日盛之際發(fā)揮了巨大作用，包括滿足美國(guó)疾病控制和預(yù)防中心的要求，以及幫助運(yùn)營(yíng)商監(jiān)測(cè)卡車和公共汽車司機(jī)的工作時(shí)長(zhǎng)。

人是有情感的動(dòng)物

雖然道路安全仍是重中之重，但歐洲新車安全評(píng)鑒協(xié)會(huì)（NCAP）也指出：加速部署駕駛者監(jiān)控系統(tǒng)，一方面是利用攝像頭等傳感器感測(cè)駕駛者疲勞、分心和遺忘兒童；另一方面還要滿足消費(fèi)者期望的舒適和娛樂出行體驗(yàn)。

同為初創(chuàng)企業(yè)的Affectiva首席科學(xué)官和聯(lián)合創(chuàng)始人Rana el Kaliouby博士認(rèn)為：“汽車座艙感測(cè)AI的加快部署，將增強(qiáng)道路安全并重新定義出行體驗(yàn)。將深度學(xué)習(xí)軟件集成到聯(lián)網(wǎng)車輛平臺(tái)，有助于主機(jī)廠、按需出行供應(yīng)商和車隊(duì)管理者了解車輛內(nèi)人類的各種體驗(yàn)，包括情感，開發(fā)出更智能的車輛�！�

Affectiva基于深度學(xué)習(xí)的專利軟件加上攝像頭，可以座艙實(shí)時(shí)感測(cè)駕駛者和乘客復(fù)雜微妙的情緒和認(rèn)知狀態(tài)、活動(dòng)、物品和兒童狀態(tài)。座艙感測(cè)可檢測(cè)車內(nèi)人員，識(shí)別注冊(cè)用戶，還可以檢測(cè)中途停車后返回的乘客。通過(guò)感測(cè)和智能，系統(tǒng)可以調(diào)整車內(nèi)環(huán)境，根據(jù)個(gè)人喜好設(shè)置座艙溫度、座椅位置和信息娛樂功能。主機(jī)廠、Tier 1可以利用這些寶貴的數(shù)據(jù)來(lái)定制駕駛體驗(yàn)。

關(guān)于深度學(xué)習(xí)，Rana el Kaliouby表示：“構(gòu)建多模態(tài)人類感知AI是一個(gè)極其復(fù)雜的問題�！彼�解釋說(shuō)，多模態(tài)－人類情緒和認(rèn)知狀態(tài)會(huì)以多種方式表現(xiàn)出來(lái)，包括聲調(diào)和臉。例如面部肌肉產(chǎn)生的數(shù)百種表情、眼睛也會(huì)“說(shuō)話”、情緒的演變……而根據(jù)當(dāng)時(shí)環(huán)境，面部或聲音的變化可能有不同的含義。因此，人類感知AI算法需要用收集和注釋的大量真實(shí)世界的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。除了建模的復(fù)雜性，人類感知AI模型還需要在設(shè)備上實(shí)時(shí)準(zhǔn)確運(yùn)行，而基于規(guī)則的啟發(fā)式系統(tǒng)不可能為所有可能的模式和場(chǎng)景編寫代碼，所以機(jī)器學(xué)習(xí)是必須的。

最后要說(shuō)

隨著汽車有了情感AI，主機(jī)廠和出行即服務(wù)（MaaS）提供商必須清楚地了解車內(nèi)感測(cè)技術(shù)，并告訴消費(fèi)者該技術(shù)的作用、收集的數(shù)據(jù)以及如何存儲(chǔ)和使用這些數(shù)據(jù)。這樣，消費(fèi)者才能建立起對(duì)AI系統(tǒng)的信任，并與之互動(dòng)，獲得更好的駕乘體驗(yàn)。