隨著汽車向智能化,、場景化加速演進,，智能座艙已成為人車交互的核心承載,。從駕駛員注意力監(jiān)測到兒童遺留檢測,，從乘員識別到安全帶狀態(tài)判斷，座艙內(nèi)的每一次行為都蘊含著巨大的安全與體驗價值,。

然而,，這些感知系統(tǒng)要在多樣駕駛行為、復(fù)雜座艙布局和非常見光照條件下持續(xù)穩(wěn)定運行,，傳統(tǒng)的真實數(shù)據(jù)采集方式已難以支撐其開發(fā)迭代需求,。智能座艙的技術(shù)演進，正由“采集驅(qū)動”轉(zhuǎn)向“仿真驅(qū)動”,。

一,、智能座艙仿真的挑戰(zhàn)與突破

圖1：座艙實例圖

智能座艙中的AI系統(tǒng),，不僅需要理解駕駛員的行為和狀態(tài),，還要同時感知乘員、兒童,、寵物乃至環(huán)境中的潛在交互風(fēng)險,。其仿真面臨幾大挑戰(zhàn)：

（1）行為維度復(fù)雜：如疲勞駕駛、身體遮擋,、嬰兒誤留,、飲水打電話等多樣行為難以統(tǒng)一采集；

（2）環(huán)境變因多樣：如夜間光照,、紅外反射,、遮擋物等情況干擾傳感器判斷；

（3）隱私合規(guī)嚴(yán)苛：特別是在兒童檢測等場景,，獲取真實數(shù)據(jù)存在法律與倫理障礙,。

這些因素決定了：高質(zhì)量的、多模態(tài)的合成數(shù)據(jù)與虛擬仿真,，已成為智能座艙感知系統(tǒng)研發(fā)重要的支撐工具,。

二,、合成數(shù)據(jù)：真實世界外的“數(shù)據(jù)宇宙”

在智能座艙開發(fā)中，獲取高質(zhì)量訓(xùn)練數(shù)據(jù)往往面臨隱私,、成本和長尾場景覆蓋不足的問題,。合成數(shù)據(jù)以其可控、高效,、多樣,、合規(guī)等優(yōu)勢，正成為訓(xùn)練AI感知系統(tǒng)的重要資源,。

圖2：多種類型傳感器下的合成數(shù)據(jù)（Anyverse）

相比真實數(shù)據(jù)，合成數(shù)據(jù)具有以下優(yōu)勢：

（1）全面多樣：可靈活生成不同人群,、行為,、座艙結(jié)構(gòu)與環(huán)境變量組合，輕松覆蓋不常見和低頻場景,；

（2）精準(zhǔn)標(biāo)注：輸出像素級真值,、凝視向量、關(guān)鍵點,、分割圖等,，省去人工標(biāo)注,；

（3）高效合規(guī)：不涉及真實乘員或兒童影像,，天然滿足GDPR等隱私法規(guī)；

（4）可重復(fù)與可擴展：相同條件下隨時重建,，便于模型對比測試與大規(guī)模數(shù)據(jù)擴增,。

在 DMS、OMS,、兒童存在檢測（CPD）,、安全帶識別、寵物識別等多個智能座艙感知模塊中,，合成數(shù)據(jù)不僅作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)使用,，也廣泛應(yīng)用于模型驗證、場景補全與魯棒性測試,。

三,、研究積累：智能座艙仿真技術(shù)的支撐

智能座艙的核心不再只是對駕駛員狀態(tài)的檢測，更在于理解人在車內(nèi)的各種行為與交互模式,。為了實現(xiàn)這一目標(biāo),，學(xué)術(shù)界在近幾年不斷推進艙內(nèi)仿真與合成數(shù)據(jù)相關(guān)研究，這些成果也為 Anyverse 的平臺能力提供了堅實的技術(shù)基礎(chǔ),。

其中,，CVPR 2023 發(fā)表的 BEHAVE 數(shù)據(jù)集是第一個聚焦全身人-物體交互的大規(guī)模 3D 數(shù)據(jù)集,。該研究通過多視角 RGB-D 采集與三維重建，精細(xì)還原了人類與日常物品之間的自然行為,，包括動作接觸點,、物體遮擋、身體姿態(tài)等,，為仿真平臺構(gòu)建乘員使用手機,、飲水、與物體互動等細(xì)致行為場景提供了完整建模方案,。

圖3：BEHAVE數(shù)據(jù)集

在視線與注意力建模方面，ICCV 2019 的 Gaze360 提出了無需設(shè)備佩戴的 3D 凝視估計方法,。該數(shù)據(jù)集涵蓋不同光照和姿態(tài)條件下的大量受試者樣本,，引入時間建模與不確定性表達，為駕駛員注意力評估和視覺交互訓(xùn)練提供了更加貼近實際場景的支持,，也使得 Anyverse 能夠更加自然地模擬駕駛員在不同狀態(tài)下的凝視方向和關(guān)注點,。

圖4 ：Gaze360視線標(biāo)注數(shù)據(jù)集

圖5：Anyverse合成的打瞌睡的司機元數(shù)據(jù)可視化

這些研究標(biāo)志著艙內(nèi)感知正從靜態(tài)姿態(tài)識別,，逐步邁向?qū)?strong>復(fù)雜交互行為和多模態(tài)信息的深度建模。Anyverse 正是建立在這類前沿研究成果的基礎(chǔ)之上,，不斷拓展其在角色行為生成,、傳感器仿真、多視角場景構(gòu)建等方面的能力,，助力智能座艙系統(tǒng)走向更加真實,、可靠與安全的交互未來。

四,、Anyverse：艙內(nèi)多模態(tài)感知仿真平臺

Anyverse 是一套專為艙內(nèi)感知系統(tǒng)設(shè)計的多模態(tài)仿真平臺,，覆蓋從駕駛員監(jiān)控（DMS）到乘員識別（OMS）、兒童存在檢測（CPD）,、安全帶識別,、紅外仿真、雷達仿真等多場景需求,。

圖6：Anyverse功能概覽

圖7：多樣化的艙內(nèi)合成數(shù)據(jù)

1,、關(guān)鍵功能亮點

（1）多樣化艙內(nèi)合成數(shù)據(jù)生成

支持多年齡,、種族、姿態(tài)的角色建模,，覆蓋兒童座椅狀態(tài),、寵物遮擋,、錯誤安全帶系法等復(fù)雜情境，輸出 RGB,、IR,、ToF、Radar 等多傳感器格式數(shù)據(jù),。

（2）快速虛擬驗證與閉環(huán)測試

適配 Euro NCAP,、IIHS、China NCAP 等安全法規(guī)標(biāo)準(zhǔn),，提供像素級真值標(biāo)注,、行為追蹤與模型性能可視化驗證。

（3）物理級傳感器仿真引擎

支持基于 SBR 技術(shù)的雷達建模,、高保真紅外與近紅外成像,、MIMO 系統(tǒng)仿真，輸出雷達立方體與點云格式數(shù)據(jù),。

（4）開放,、可復(fù)用的數(shù)據(jù)資產(chǎn)庫

提供可自定義的角色、座艙結(jié)構(gòu),、傳感器布置與互動物體庫,，快速構(gòu)建多變場景，顯著降低研發(fā)成本,。

憑借高保真仿真能力與多模態(tài)數(shù)據(jù)生成優(yōu)勢,，Anyverse 展現(xiàn)出在整車廠、Tier 1 與算法研發(fā)團隊中廣泛部署的潛力,，正加速艙內(nèi)感知系統(tǒng)的訓(xùn)練與驗證閉環(huán),。

五,、結(jié)語：仿真驅(qū)動的智能座艙創(chuàng)新路徑

智能座艙的真正挑戰(zhàn),，不是識別駕駛員是否閉眼，而是理解“此時此刻車內(nèi)發(fā)生了什么”,。這需要多模態(tài),、多角色、多行為的精準(zhǔn)感知系統(tǒng),，更需要背后支撐它的,，一整套高保真、低成本,、標(biāo)準(zhǔn)對齊的仿真機制,。

從數(shù)據(jù)生成到算法驗證，從法規(guī)適配到部署測試,，Anyverse 提供的不僅是一個仿真平臺,，更是智能座艙走向真正“理解人”的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施,。

未來的人車交互，不止于響應(yīng),，而源于洞察,！

參考文獻：

1. Sundaram, S., et al. (2023). BEHAVE: Dataset and Method for Tracking Human-Object Interaction. CVPR 2023.  
2. Kellnhofer, P., et al. (2019). Gaze360: Physically Unconstrained Gaze Estimation in the Wild. ICCV 2019.  
3. Nguyen, T., et al. (2023). Synthevehicle: A Synthetic Dataset and Benchmark for Vehicle Interior Perception. WACV 2023.