前言
Smart Eye 在 CES 2026（1 月 6-9 日，拉斯维加斯）展示了下一代舱内监控技术，包括：
- Real-Time Alcohol Impairment Detection（CES 2026 创新奖）
- Iris Authentication（虹膜认证）
- Under-Display Camera Integration（屏下摄像头）
- Single-Sensor 3D In-Cabin Monitoring（单传感器 3D）
- Sheila 情感 AI 副驾
本文逐一解析这些技术的核心原理与开发启示。
一、实时酒驾检测（创新奖）
1.1 技术原理
Smart Eye 的 Real-Time Alcohol Impairment Detection 通过眼动行为分析检测酒精损伤：
| 指标 |
正常状态 |
酒精损伤状态 |
| 扫视模式 |
平滑、有规律 |
异常、不规律 |
| 注视稳定性 |
高 |
低 |
| 眨眼频率 |
正常（15-20 次/分） |
异常（过高或过低） |
| 眼睑下垂速度 |
正常 |
减慢 |
1.2 创新点
- 纯视觉方案：无需酒精传感器
- 实时检测：毫秒级响应
- 行为对比：与驾驶员自身历史对比
- 生产就绪：首个量产级方案
1.3 Euro NCAP 合规
完全符合 Euro NCAP 2026 要求：
- 车速 ≥50 km/h 时 10 分钟内检测
- 区分疲劳与损伤
- 支持警告升级
二、虹膜认证（Iris Authentication）
2.1 技术特点
| 特点 |
说明 |
| 识别速度 |
< 1 秒 |
| 精度 |
可区分同卵双胞胎 |
| 隐私保护 |
数据本地处理 |
| 集成方式 |
集成到 DMS 摄像头 |
2.2 应用场景
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| 虹膜认证应用场景：
┌─────────────────────────────────────────────┐
│ 场景 1：驾驶员识别 │
│ ├─ 自动加载个人配置 │
│ ├─ 座椅/后视镜位置调整 │
│ └─ 驾驶习惯偏好设置 │
├─────────────────────────────────────────────┤
│ 场景 2：车内支付 │
│ ├─ 加油站支付 │
│ ├─ 停车场支付 │
│ └─ 车载服务购买 │
├─────────────────────────────────────────────┤
│ 场景 3：防盗保护 │
│ ├─ 只有授权驾驶员可启动车辆 │
│ └─ 防止车辆被盗 │
└─────────────────────────────────────────────┘
|
2.3 技术规格
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class IrisAuthenticator:
def __init__(self):
self.iris_encoder = IrisEncoder()
self.matcher = IrisMatcher()
def enroll(self, driver_id, iris_image):
"""注册驾驶员虹膜"""
iris_code = self.iris_encoder.encode(iris_image)
self.database[driver_id] = iris_code
def authenticate(self, iris_image):
"""认证驾驶员身份"""
query_code = self.iris_encoder.encode(iris_image)
for driver_id, stored_code in self.database.items():
score = self.matcher.match(query_code, stored_code)
if score > THRESHOLD:
return driver_id
return None
|
三、屏下摄像头集成
3.1 技术挑战
| 挑战 |
说明 |
| 光线衰减 |
屏幕遮挡红外光 |
| 图像质量 |
透过屏幕成像 |
| 集成难度 |
需要与显示屏厂商协作 |
3.2 解决方案
Smart Eye 的方案：
- 专用红外屏幕区域：在摄像头位置使用特殊材料
- 高灵敏度传感器：补偿光线衰减
- AI 图像增强：提升成像质量
3.3 优势
- 美观：摄像头完全隐藏
- 不影响性能：与标准 DMS 性能相同
- OEM 友好：无需额外安装空间
四、单传感器 3D 舱内监控
4.1 技术原理
传统 3D 方案需要多个摄像头或 TOF 传感器。Smart Eye 的 Single-Sensor 3D 仅需一个摄像头：
| 方法 |
原理 |
| 深度估计 |
从单目图像推断深度 |
| 姿态估计 |
3D 人体关键点检测 |
| 体积估计 |
估算乘员体积 |
4.2 应用场景
| 场景 |
功能 |
| CPD |
检测后排儿童位置 |
| OOP 检测 |
检测乘员是否处于异常位置 |
| 乘员分类 |
区分成人/儿童/宠物 |
| 安全带位置 |
辅助安全带检测 |
4.3 硬件要求
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| 单传感器 3D 配置：
├─ 摄像头
│ ├─ 类型：RGB-IR
│ ├─ 分辨率：≥ 2MP
│ ├─ FOV：广角（≥ 120°）
│ └─ 位置：车顶中央
├─ 处理器
│ ├─ NPU：≥ 4 TOPS
│ └─ 内存：≥ 2GB
└─ 软件
├─ 单目深度估计模型
├─ 3D 姿态估计模型
└─ 乘员分类模型
|
五、Sheila 情感 AI 副驾
5.1 技术特点
Sheila 是 Smart Eye 的生成式 AI 副驾，结合了：
| 技术 |
功能 |
| 眼动追踪 |
检测驾驶员注视方向 |
| 表情识别 |
识别驾驶员情绪 |
| 语音交互 |
自然语言对话 |
| 生成式 AI |
上下文理解 |
5.2 交互示例
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| 驾驶员："我感觉有点累"
Sheila：检测到驾驶员疲劳（眼动分析）
→ "我注意到您有些疲劳，建议休息一下"
→ 调整车厢氛围（降低温度、播放轻音乐）
→ 搜索附近休息站
|
5.3 CES 2025 创新奖
Sheila 在 CES 2025 获得创新奖，是舱内交互的突破性方案。
六、AI ONE 一体化 DMS
6.1 产品特点
AI ONE 将 DMS 所需的所有硬件集成到一个单元：
| 组件 |
集成内容 |
| 摄像头 |
RGB-IR 图像传感器 |
| 处理器 |
DMS 专用处理器 |
| 软件 |
完整 DMS 算法 |
| 接口 |
CAN-FD 输出 |
6.2 优势
| 优势 |
说明 |
| 低功耗 |
< 2W |
| 易集成 |
无需外部 ECU |
| 低成本 |
减少线束和硬件 |
| 高性能 |
完整 DMS 功能 |
6.3 适用场景
七、开发启示
7.1 技术趋势
| 趋势 |
说明 |
| 边缘 AI |
算法在本地运行，减少延迟 |
| 多模态融合 |
眼动 + 语音 + 表情 |
| 隐私保护 |
数据本地处理 |
| 个性化 |
基准学习与对比 |
7.2 IMS 开发优先级
| 功能 |
技术参考 |
优先级 |
| 疲劳/分心检测 |
Smart Eye DMS |
P0 |
| 损伤检测 |
Real-Time Alcohol Detection |
P1 |
| 乘员分类 |
Single-Sensor 3D |
P1 |
| 情感交互 |
Sheila |
P2 |
| 身份认证 |
Iris Authentication |
P2 |
7.3 技术选型建议
| 方案 |
适用场景 |
| AI ONE |
快速原型、后装 |
| 屏下摄像头 |
高端车型、美观优先 |
| 单传感器 3D |
成本敏感、OOP 检测 |
| 虹膜认证 |
高安全性需求 |
八、总结
Smart Eye CES 2026 技术矩阵
| 技术 |
创新点 |
成熟度 |
| 酒驾检测 |
首个量产级视觉方案 |
生产就绪 |
| 虹膜认证 |
银行级安全 |
生产就绪 |
| 屏下摄像头 |
美观集成 |
接近量产 |
| 单传感器 3D |
成本优化 |
原型阶段 |
| Sheila AI |
生成式交互 |
概念阶段 |
开发启示
- 眼动追踪是核心：多种功能的基础
- 行为对比是关键：个性化基准
- 边缘 AI 是趋势：隐私 + 低延迟
- 多模态融合是方向：眼动 + 语音 + 表情
参考来源：
发布日期： 2026-04-13
标签： #SmartEye #CES2026 #DMS #OMS #酒驾检测 #虹膜认证