

艙駕融合,正在重構供應鏈角色和價值分配。
本週,Mobileye宣佈,自主研發的駕駛員監測系統Mobileye DMS™,已經與Mobileye高階駕駛輔助系統(ADAS)直接融合在單顆晶片,為汽車製造商提供一個高度整合的平臺。
“這套一體化方案,提升了傳統獨立的兩個系統間的協同效應,能夠為駕駛員帶來更優的駕駛體驗。”在Mobileye業務拓展執行副總裁Nimrod Nehushtan看來,這將進一步簡化開發流程、降低系統成本,並輕鬆適配全球各車型專案。
對汽車製造商來說,Mobileye DMS™無需在技術架構中整合單獨的處理器,因此可降低成本,並支援實現SoC/ECU整合目標。

目前,這套系統可基於Mobileye EyeQ™6 Lite或EyeQ™6 High晶片執行,並提供多種攝像頭和感知選項,以滿足特定需求。
尤其是在特定區域支援實現駕駛員運動脫離和/或視覺脫離駕駛功能的平臺上,駕駛員監測系統與高階駕駛輔助系統的融合能更精準地向駕駛員發出接管請求。系統在請求駕駛員介入時,會綜合環境資料與駕駛員狀態,做出決策。
眾所周知,傳統DMS方案絕大部分歸屬於座艙體系,不管是非視覺方案,還是視覺方案,都是如此。同時,軟體演算法也被部署在座艙控制器上,少部分則是獨立控制器(比如,出海市場)。這意味著,在人機共駕狀態下,艙駕系統的協同性並不理想。
與傳統的獨立解決方案不同,Mobileye DMS™可與車輛外部的感知系統協同工作。系統透過駕駛員的視線與車輛外部高階駕駛輔助系統攝像頭捕捉的即時路況進行交叉比對,能夠評估駕駛員是否注意到關鍵目標物或道路使用弱勢群體(如行人、騎行者),從而據此調整系統響應設定,減少突兀干預。
同時,這套方案的獨特之處在於,將車內監測與ADAS攝像頭提供的即時道路資訊相融合。透過將駕駛員視線模式與實際路況相關聯,系統能夠檢測傳統駕駛員監測系統可能遺漏的分心駕駛情況,例如駕駛員眼睛雖睜開但未掃視關鍵風險區域。
這種情境感知能力不僅能識別打哈欠等基礎體徵,還能檢測車內監控系統難以識別的複雜分心駕駛行為,從而增強了對酒駕/毒駕狀態的檢測。
更關鍵的是,Mobileye DMS™系統還可用於控制功能:能夠基於駕駛員的即時專注程度動態調整車輛行為。並且,這些自適應響應允許汽車製造商進行個性的定義和微調。
若檢測到駕駛員注意力下降,系統可自動增大跟車距離、調整巡航控制靈敏度或限制自動變道。若判定駕駛員注意力不足,系統可能要求駕駛員確認後執行變道,例如提醒駕駛員掃視側後視鏡。
這套方案的推出,也適應了當下全球尤其是中國市場對於輔助駕駛的強監管政策。事實上,此前,多起和輔助駕駛相關的嚴重事故,駕駛員分心、沒有按時接管系統是主因之一。
尤其是面對駕駛員注意力下降的情況下,目前,絕大部分已經上市的輔助駕駛功能都不會根據駕駛員的狀態變化來動態調整輔助駕駛策略。唯一提供的支援,就是系統退出接管提示以及功能受限的降速。
比如,特斯拉的輔助駕駛系統在系統多次告知注意力不集中或方向盤沒有被施加壓力的情況下,如果駕駛員不恢復手動操控,系統便會發出連續蜂鳴聲,開啟警告燈並降低車速,直至車輛完全停止。
目前,所有已經交付的,搭載輔助駕駛功能的車型,在產品手冊中都會註明:駕駛員在駕駛車輛過程中請務必全程保持注意力集中,時刻關注車輛周圍路況,並做好隨時接管車輛的準備。切勿依靠智慧輔助駕駛功能來應對突發的緊急情況,否則可能導致嚴重傷害或死亡。
高工智慧汽車研究院監測資料顯示,2025年1-5月,中國市場(不含進出口)乘用車前裝標配視覺DMS功能搭載交付147.63萬輛,同比增長43.79%,增速遠低於同期NOA功能。
更重要的是,不少搭載NOA的車型並沒有充分利用DMS功能來約束駕駛員全部異常行為。比如,有些品牌的車型僅根據駕駛位是否系安全帶或者佔位檢測作為開啟NOA功能的條件。
同時,由於部分視覺DMS方案無法達到真正的全場景可靠性要求,尤其是誤識別觸發,接管提示過於頻繁也會導致駕駛員對系統的信任度下降,進而產生“報警疲勞”效應。
而此次Mobileye的兩合一方案推出,也將對傳統單一DMS軟體演算法供應商產生巨大沖擊。比如,華為、地平線也都具備晶片和軟體演算法的能力。但類似虹軟、Smart Eye、Seeing Machines這樣的第三方軟體方案供應商來說,後續市場空間無疑會大幅受限。
資料顯示,2023年虹軟旗下智慧駕駛及其他IoT智慧裝置視覺解決方案實現業務收入0.74億元,同比增長67.26%;2024年實現收入1.27億元,同比增長71.20%;今年一季度收入3,017.25萬元,同比增長46.51%,增速出現下滑。
而Mobileye目前在中國市場的潛力增長點,也恰恰來自於中國車企的出海需求。這與虹軟近年來主攻的服務中國車企出海的路徑,幾乎是直接競爭。
目前,這些純軟體方案主要以滿足新車評級以及市場最低准入標準為主,在系統架構部分的缺陷尤為突出;比如,功能安全、即時性方面都存在一些短板,無法滿足智駕域的要求。
尤其是頭部新勢力,基本上都是全棧自研演算法。
一些行業專家指出,“必須將DMS資料與主動安全系統融合起來,並且被轉化為ADAS相關的制動或者轉向等響應性操作,從而增強系統的安全性。”但目前,大部分的DMS只是解決了功能上車問題,並且更多是基於座艙的體系開發。
此外,隨著輔助駕駛對於人機共駕(尤其是接管)要求的進一步提升,輔助駕駛方案供應商也在積極佈局DMS相關自研演算法;而晶片廠商的軟硬整合,也將進一步壓縮演算法層價值空間。
尤其是艙駕一體方案(特別是單晶片)的陸續落地,將催生軟體架構迭代升級的同時,也帶來了供應鏈玩家角色的變更,傳統單一功能演算法供應商面臨被淘汰的危機。
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