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智能汽车HMI向自然交互发展
发布时间:2024-11-12 10:29:35

  随着汽车智能化水平的提高,人机交互已经从驾驶员与车辆之间简单的操作和反馈,扩展到了包括触摸、语音、视觉甚至情感交流在内的多模态交互体验。人工智能、增强现实(AR)和虚拟现实(VR)等技术的应用,正在不断拓展人机交互的边界。

  大尺寸触摸屏、语音控制、手势识别、人脸识别等技术的应用正在重新定义人与汽车的交互方式,未来随着5G、人工智能、增强现实(AR)等新技术的融合发展,汽车HMI技术智能化、情感化和个性化发展更加突出。

  HMI架构:以座舱SoC、域控为底层基础,操作系统、中间件、应用软件为软件支持,通过液晶屏幕、HUD、音响、麦克风等硬件,实现触控、语音、手势等人机交互

  HMI界面:在仪表盘、中控、HUD和后视镜等领域发展较迅速,同时随着智能表面、氛围灯、座椅等的技术突破,为车载HMI界面发展带来新的方向和空间

  多模态大模型:能够整合来自智能座舱的多种数据,如语音、手势、面部表情等信息,促进智能座舱的交互方式向更自然、智能的方向发展

  智能表面:是集成传感器、执行器和通信模块的汽车内饰件,可通过触碰感应、手势或语音命令进行唤醒激活,可实现多样的智能化交互方式

  目前车载HMI界面在仪表盘、中控、后排娱乐屏、HUD、语音交互和座舱监测等领域发展较为迅速,随着智能表面、氛围灯、座椅和面部识别算法的技术突破以及车载声学和AI技术的应用,为HMI发展带来新的方向和空间

  车载显示屏:座舱内显示屏幕整体呈现大尺寸、高清化趋势,在显示技术方面,Mini LED、OLED已量产搭车,Micro LED有望近两年进入量产阶段

  HUD领域:PGU技术短期内仍以TFT-LCD与DLP为主,LCoS发展潜力较大,在光学显示方面,国内双焦面AR-米乐M6 m6米乐HUD已具备量产能力,多厂商加快布局多焦面、3D AR-HUD技术

  电子后视镜:有关电子后视镜的新国标已开始实施,对电子后视镜零件、安装等做了明确要米乐 登录入口求,多款车型采用顶配搭载或选装的策略量产上车,但高成本仍是其爆发式规模上车的主要障碍

  车载声学:车企强化车载声学技术上车,除了搭载更多的扬声器数量,部分车企为了追求性价比,通过采购白牌音响进行自研

  语音交互:AI大模型赋能语音交互,目前整车AI语音助手在可连续对话、语义理解、内容生成、自学习等功能领域实现突破,多家车企已实现语音助手的连续对话功能

  座舱监测系统:疲劳驾驶提示、主动式DMS疲劳检测、驾驶员生命体征监测、面部识别、情绪识别、声纹识别和手势识别等功能加速上车,情绪识别和声纹识别功能应用相对较少

  氛围灯:氛围灯呈现点、线、面和立体多形米乐 登录入口态融合发展趋势,助力人机交互向多模态感知、智能化方向发展

  3D HMI:3D导航、3D车模桌面、3D空调、3D座椅、3D虚拟助手等成智能座舱常见的3D应用

  新兴HMI界面:触控智能表面有望成下一个智能表面突破点;氛围灯多形态融合助力多模态感知、智能交互;智能座椅将通过健康监测、系统融合等方式扩展人机交互方式

  HMI新趋势:人机交互由车内向车外延伸,主要通过车灯、激光投影仪等设备实现,基于车灯设备的人机交互成未来车企差异化竞争新领域;3D HMI应用将进一步扩展,提供更多的场景交互和更自然的情感交互;多模态大模型能够整合来自智能座舱的多种数据,多维度信息融合促进HMI更自然和智能

智能汽车HMI向自然交互发展(图1)

  智能车载HMI以座舱SoC、域控为底层基础,操作系统、中间件、应用软件为软件支持,通过液晶屏幕、HUD、音响、麦克风等硬件,实现触控、语音、手势等人机交互方式,AI和云计算是实现HMI差异化的关键。

  车载HMI界面在仪表盘、中控、HUD和后视镜等领域发展较迅速,同时随着智能表面、氛围灯、座椅等的技术突破,为车载HMI界面发展带来新的方向和空间。

智能汽车HMI向自然交互发展(图2)

  车载显示领域中主要显示产品为前、后排屏以及HUD等,近年大尺寸、高清化一体屏及大尺寸HUD配置的车型逐渐增加,座舱内显示屏幕整体呈现大尺寸、高清化趋势。在后排娱乐屏领域,功能上实现与中控、仪表、副驾屏等的多屏联动,实现无线投屏、内容共享、控车等功能,部分车企或供应商推出后排吸附pad方案及可滑动、可卷曲后排娱乐屏,利于节省米乐M6 m6米乐后排空间。

智能汽车HMI向自然交互发展(图3)

  随着面部识别算法的进步,疲劳驾驶提示、主动式DMS疲劳检测、驾驶员生命体征监测、面部识别、情绪识别、声纹识别和手势识别等功能开始陆续上车,目前手势识别实现功能主要包括拍照、音乐控制、接打电话、导航、车窗控制等功能,摄像头一般布置在内后视镜上方位置。

智能汽车HMI向自然交互发展(图4)

  多模态大模型能够整合来自智能座舱的多种数据,如语音、手势、面部表情等信息,促进智能座舱的交互方式从传统物理操作演变为语音、手势、面部识别等更自然、智能的交互形式。

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