车内监测的未来：可扩展、模块化、支持人工智能

为何传统方法不再适用

早期的驾驶员和乘员监测系统（DMS/OMS）更为简单。平台可支持独立式系统，成本和差异化复杂度都较低。但如今情况已截然不同。

如今的座舱系统通常集成了以下组件：

• 带主动照明的彩色和红外摄像头
• 车内雷达或其他辅助传感器
• 本地或集中式处理单元
• AI驱动的软件模型

这些组件必须协同工作，实现驾驶员注意力追踪、疲劳检测、乘员分类、儿童存在检测，并支持一系列与高级驾驶辅助系统（ADAS）相关的功能。

随着功能模块的不断丰富，平台定制硬件方案变得越来越难以推行。为每款车型打造差异化配置会增加工程时间、测试需求和集成成本。同时，入门级车型缩减功能配置，往往还面临达不到法规要求的风险。

最终结论：汽车制造商需要一套可灵活扩展、无需重新设计整个系统的统一架构。

适配多车型细分市场的模块化架构

行业内的工程团队已逐渐达成共识：车内监测的未来，取决于可扩展性、模块化和统一处理。汽车制造商无需为每个车型细分市场单独开发系统，而是采用一套可适配的统一架构，仅通过最小化的硬件调整，就能支持不同的功能配置。

有两个因素促成了这一转变：

灵活的硬件集成—— 可扩展架构必须兼容多种传感技术和多个安装位置——无论是后视镜、仪表板、车顶控制台、立柱还是其他车内结构。

目标并非限定单一安装位置，而是打造一个能够实现以下目标的平台：

• 降低硬件差异化复杂度
• 支持不同传感器组合
• 适合各种座舱设计
• 可根据法规、安全和个性化需求扩展功能
• 允许汽车制造商根据车型细分市场和成本目标匹配功能配置

这种灵活性形成了统一的硬件策略，既能服务于入门级车型，也能适配高端豪华车型。

统一化、基于传感器融合的软件——软件在此过程中扮演着愈发关键的角色。将车内传感系统融入更广泛的ADAS传感器融合生态系统后，汽车制造商可以：

• 减少处理冗余
• 简化电气架构
• 通过软件实现功能的新增与升级
• 加速开发周期
• 支持AI驱动的功能应用

这种模式还支持“即插即用”配置——支持从安全带使用不当检测到高级认知状态分析等所有功能，无需为每项功能重新设计硬件。

为下一代智能座舱做好准备

当乘员监测从传统的仅针对驾驶员，拓展至全舱域时，系统架构必须支持更宽的视野、更灵活的传感器布局，以及全舱域的多模态融合。如今，欧盟新车安全评鉴协会（Euro NCAP）的车内舱监测要求进一步强化了这些需求，使得可扩展、模块化的设计比早期专注于驾驶员监测系统（DMS）的时代更具核心价值。

通过长期趋势分析，人工智能与机器学习模型正朝着识别驾驶员或乘员的基线状态偏差、并在全舱域启动自适应安全响应的方向发展。这些可能性曾被视为遥不可及，但随着传感和处理技术的发展，它们正变得越来越触手可及。

展望未来，可扩展的车内监测技术将使汽车制造商能够实现：

• 更准确的驾驶员状态预测
• 可靠性更强的ADAS决策
• 更深度的个性化
• 更全面的乘员保护
• 由人工智能驱动的全新用户体验功能

从冗余的、平台专属的系统，转向单一模块化架构，这不仅是一项工程选择，更是契合软件定义汽车转型趋势、顺应人工智能在出行领域日益重要地位的战略布局。

未来展望

乘员监测的影响将远超安全领域，它将重塑驾驶员与乘员对智能汽车的体验。采用支持多种传感器类型、多类集成接口和统一化软件的灵活架构，汽车制造商终于能够以兼具成本效益和前瞻性的方式，实现车内监测技术的规模化应用。

对麦格纳而言，这一转型意味着重大机遇：在当下提供可适配的监测系统，同时不断突破座舱智能技术的边界，探索未来更多的应用可能。

*本文档是在人工监督下使用 Microsoft Translator 翻译的。