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Seeing Machines 成立未来出行部门：自动驾驶备份驾驶员监控

发布日期： 2026-04-08
分类： 竞品动态、自动驾驶、DMS
关键词： Seeing Machines、Future Mobility Group、自动驾驶、备份驾驶员、Robotaxi

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战略升级：专注自动驾驶支持

2026 年 1 月，Seeing Machines 宣布成立 Future Mobility Group（未来出行部门）：

“Seeing Machines is the first in its category to establish a dedicated team focused on supporting the full lifecycle of autonomous vehicle programs, leveraging the success from its Guardian Back-up Driver Monitoring System.”

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核心业务：备份驾驶员监控

市场需求

自动驾驶等级	驾驶员角色	监控需求
L2	主驾驶员	高强度监控
L2+	主驾驶员 + 系统	协同监控
L3	备份驾驶员	接管准备
L4	远程监控员	远程监管
L5	无	无

Guardian Backup Driver Monitoring

功能	描述
注意力监控	持续追踪备份驾驶员状态
接管准备检测	判断驾驶员是否随时可接管
疲劳预警	检测备份驾驶员疲劳
分心检测	检测备份驾驶员分心

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自动驾驶场景的 DMS 挑战

与传统 DMS 的区别

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│              传统 DMS vs 自动驾驶 DMS                        │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
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│  传统 DMS：                                                 │
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│  场景：驾驶员持续驾驶                                       │
│  目标：检测疲劳/分心                                        │
│  响应：警告 + 建议                                          │
│  时效：实时（秒级）                                         │
│                                                             │
│  自动驾驶 DMS：                                             │
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│  场景：驾驶员"闲置"，随时需接管                            │
│  目标：检测接管准备度                                       │
│  响应：警告 + 降级策略                                      │
│  时效：接管前（分钟级预警）                                 │
│                                                             │
│  关键差异：                                                 │
│  • 从"监控驾驶员"到"监控接管能力"                         │
│  • 从"疲劳检测"到"准备度评估"                             │
│  • 从"警告"到"系统降级协同"                               │
│                                                             │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

接管准备度（Take-over Readiness）

状态	描述	系统响应
完全准备	驾驶员注视道路、手在方向盘	可继续自动驾驶
部分准备	驾驶员偶尔查看道路	提示提高注意力
未准备	驾驶员分心/疲劳/睡眠	降级或停车

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Future Mobility Group 服务范围

完整生命周期支持

阶段	服务内容
开发阶段	DMS 集成设计、算法定制
测试阶段	验证测试、法规认证
部署阶段	系统部署、OTA 升级
运营阶段	数据分析、持续优化

目标客户

客户类型	应用场景
Robotaxi 公司	Waymo、Cruise、百度 Apollo
物流配送	Nuro、美团无人配送
远程驾驶	远程遥控驾驶平台
自动驾驶卡车	图森未来、Plus

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市场机会

自动驾驶车队规模预测

时间节点	全球 Robotaxi 数量	备份驾驶员需求
2025	~1 万辆	高（法规要求）
2027	~5 万辆	中（部分地区无备份）
2030	~20 万辆	低（L4 成熟）

监管驱动

地区	法规要求
加州	L3/L4 测试需备份驾驶员
中国	部分城市允许无备份测试
欧洲	逐步放开

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技术方案

Guardian Backup Driver 系统架构

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│              Guardian Backup Driver 架构                     │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                             │
│   传感器层                                                  │
│   ├── DMS 摄像头                                           │
│   ├── 座椅压力传感器（可选）                                │
│   └── 方向盘传感器（可选）                                  │
│                                                             │
│   感知层                                                    │
│   ├── 视线追踪                                              │
│   ├── 头部姿态                                              │
│   ├── 疲劳状态                                              │
│   └── 分心检测                                              │
│                                                             │
│   决策层                                                    │
│   ├── 接管准备度评估                                        │
│   ├── 风险等级判断                                          │
│   └── 系统建议输出                                          │
│                                                             │
│   系统集成                                                  │
│   ├── 自动驾驶系统接口                                      │
│   ├── 降级策略协同                                          │
│   └── 远程监控平台                                          │
│                                                             │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

关键算法

算法	功能
注意力专注度	评估驾驶员对道路的关注程度
接管响应预测	预测接管时间和质量
累积疲劳评估	长时间”闲置”状态的疲劳累积
突发情况检测	检测突然生病等紧急情况

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对 IMS 开发的启示

1. L3+ 场景扩展

功能	传统场景	L3+ 场景
DMS 目标	检测疲劳/分心	评估接管准备度
响应时间	秒级	分钟级预警
系统协同	警告	降级协同
数据输出	状态标志	准备度评分

2. 算法扩展方向

方向	说明
接管准备度模型	综合评估驾驶员接管能力
注意力专注度	跟踪驾驶员对道路的关注
时序预测	预测未来几分钟的状态变化
降级协同	与自动驾驶系统协同决策

3. 商业模式参考

模式	说明
硬件销售	DMS 传感器销售
软件授权	算法授权
数据服务	运营数据分析服务
全生命周期	开发到运营全程支持

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行业趋势

自动驾驶 DMS 市场预测

时间节点	市场规模	说明
2025	$50M	测试车队为主
2027	$200M	Robotaxi 规模化
2030	$500M+	L3/L4 普及

竞争格局

供应商	定位	自动驾驶支持
Seeing Machines	全栈 + 服务	专设部门
Smart Eye	高端车企	有
Jungo	后装市场	有限
Mobileye	ADAS + DMS	有

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参考文献

1. Seeing Machines (2026). Future Mobility Group Announcement.
2. PR Newswire (2026). Seeing Machines Announces Future Mobility Group.
3. Euro NCAP (2025). Take-over Performance Requirements.

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总结

Seeing Machines 成立 Future Mobility Group 标志着 DMS 行业向自动驾驶支持方向扩展：

• 🎯 市场先发 - 首家专设自动驾驶 DMS 部门的供应商
• 🎯 完整服务 - 覆盖从开发到运营的全生命周期
• 🎯 技术演进 - 从疲劳检测升级到接管准备度评估
• 🎯 商业模式 - 硬件 + 软件 + 数据服务

对 IMS 团队的建议：

1. 评估 L3 场景下的 DMS 需求变化
2. 开发接管准备度评估算法
3. 设计与自动驾驶系统的协同接口
4. 关注自动驾驶法规对备份驾驶员的要求

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本文基于 Seeing Machines 官方公告及行业分析撰写，仅供技术交流参考。