Stellantis-Wayve 自动驾驶联盟 + 全息信任投影:L2++ 手脱手对 IMS 的新需求

产业动态分析 + IMS 开发启示 | 2026-08-25

技术背景

2026年8月,三大产业动态重塑了 DMS/OMS 需求边界:

  1. Stellantis × Wayve × Uber:全球 robotaxi 合作伙伴关系
  2. Stellantis 全息投影专利:用 hologram 建立驾驶员对无人驾驶的信任
  3. Stellantis × Leapmotor:战略升级,中国电动车进入欧洲

Stellantis-Wayve 合作解析

合作架构

flowchart TD
    A[Stellantis] -->|L2++ AI 模型| B[Wayve]
    A -->|Robotaxi 平台| C[Uber]
    B -->|端到端 AI| D[车辆部署]
    C -->|出行网络| E[全球市场]
    
    A --> F[目标: 2028 L2++<br/>手脱手高速公路]
    A --> G[Leapmotor 电动车<br/>欧洲市场扩展]

关键信息

项目 内容
合作方 Stellantis + Wayve (英国) + Uber
目标 Level 2++ 手脱手高速公路驾驶,2028 年
技术路线 Wayve 端到端 AI 模型
同时 Stellantis × Leapmotor 战略升级
来源 Stocktwits, EngineerMD, Tracxn (2026-08)

Stellantis 全息投影专利

核心创意

项目 内容
专利 Stellantis 全息投影信任系统
目的 让乘客信任无人驾驶
方法 在车内投影 AI “驾驶员”全息影像
发布 2026-08, CarBuzz 报道
链接 https://carbuzz.com/stellantis-self-driving-car-hologram-patent-august-2026/

信任问题分析

flowchart LR
    A[无人驾驶信任问题] --> B[视觉验证需求]
    A --> C[心理安全感]
    A --> D[控制权感知]
    
    B --> E[全息投影 AI 驾驶员]
    C --> E
    D --> E
    
    E --> F[乘客信任度提升]
    F --> G[接受无人驾驶]

L2++ 对 IMS 的新需求

L2 vs L2++ vs L4 对比

维度 L2 (当前) L2++ (2028) L4/L5 (未来)
手脱手 ✅ 高速公路 ✅ 全场景
眼脱离 ⚠️ 部分
DMS 需求 疲劳+分心 + 接管准备 监控乘客
OMS 需求 乘员检测 + 状态评估 + 行为理解
信任建立 不需要 ⚠️ 过渡期 ✅ 关键
接管时间 立即 10-30s 不需要

L2++ IMS 新增功能需求

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from dataclasses import dataclass
from typing import List, Optional
import time

"""
L2++ IMS 新增功能需求框架

参考:
- Stellantis-Wayve L2++ 合作 (2028目标)
- Stellantis 全息投影信任专利 (2026-08)
"""

@dataclass
class TakeoverRequest:
"""接管请求"""
timestamp: float
reason: str # 'road_exit', 'weather', 'system_limit', 'construction'
urgency: str # 'info', 'warning', 'critical'
time_to_takeover_s: float # 可用接管时间
driver_state: str # 'alert', 'distracted', 'drowsy', 'unresponsive'
hmi_channel: str # 'visual', 'audio', 'haptic', 'hologram'


class L2PlusPlusIMS:
"""L2++ IMS 系统"""

def __init__(self):
self.driver_state = 'alert'
self.automation_level = 'L2++'
self.takeover_buffer_s = 30 # 30秒接管缓冲

def assess_takeover_readiness(self, gaze_away_s: float,
perclos: float,
response_latency_s: float) -> dict:
"""
评估驾驶员接管准备度

Args:
gaze_away_s: 视线离开前方秒数
perclos: PERCLOS 值(%)
response_latency_s: 对警告的响应延迟
"""
# 注意力评分 (0-100)
attention_score = 100
if gaze_away_s > 3:
attention_score -= min(40, (gaze_away_s - 3) * 8)
if perclos > 15:
attention_score -= min(30, (perclos - 15) * 2)
if response_latency_s > 1:
attention_score -= min(20, (response_latency_s - 1) * 10)

attention_score = max(0, attention_score)

# 接管准备度
if attention_score >= 80:
readiness = 'ready'
takeover_time = 2.5
elif attention_score >= 50:
readiness = 'partial'
takeover_time = 5.0
elif attention_score >= 20:
readiness = 'minimal'
takeover_time = 10.0
else:
readiness = 'unresponsive'
takeover_time = 30.0

# HMI 策略
if readiness == 'ready':
hmi = 'visual_cue'
elif readiness == 'partial':
hmi = 'audio_visual'
elif readiness == 'minimal':
hmi = 'audio_visual_haptic'
else:
hmi = 'emergency_stop'

return {
'attention_score': attention_score,
'readiness': readiness,
'estimated_takeover_s': takeover_time,
'hmi_strategy': hmi,
'within_buffer': takeover_time < self.takeover_buffer_s
}

def trust_monitoring(self, passenger_engaged: bool,
glance_at_hologram: bool,
body_posture_open: bool) -> dict:
"""
监控乘客对无人驾驶的信任度

参考: Stellantis 全息投影专利
"""
trust_signals = []

if passenger_engaged:
trust_signals.append(('passenger_engaged', 0.3))
if glance_at_hologram:
trust_signals.append(('looking_at_hologram', 0.2))
if body_posture_open:
trust_signals.append(('open_posture', 0.15))

trust_score = sum(w for _, w in trust_signals)

if trust_score > 0.5:
trust_level = 'high'
elif trust_score > 0.2:
trust_level = 'moderate'
else:
trust_level = 'low'

return {
'trust_score': round(trust_score, 3),
'trust_level': trust_level,
'signals': trust_signals,
'recommendation': 'increase_hologram_visibility' if trust_level == 'low' else 'maintain'
}


# ==================== 测试 ====================
if __name__ == "__main__":
ims = L2PlusPlusIMS()

print("=" * 70)
print("L2++ IMS 接管准备度评估测试")
print("=" * 70)

scenarios = [
('正常警觉', 0.5, 5.0, 0.3),
('轻微分心', 5.0, 8.0, 0.8),
('中度分心', 12.0, 12.0, 1.5),
('严重分心', 25.0, 20.0, 2.5),
('无响应', 45.0, 35.0, 4.0),
]

print(f"\n{'场景':<15} {'视线偏离':>8} {'PERCLOS':>8} {'响应延迟':>8} "
f"{'注意力':>8} {'准备度':>12} {'接管时间':>8} {'HMI策略':>20}")
print("-" * 90)

for name, gaze, perclos, latency in scenarios:
r = ims.assess_takeover_readiness(gaze, perclos, latency)
print(f"{name:<15} {gaze:>7.1f}s {perclos:>7.1f}% {latency:>7.1f}s "
f"{r['attention_score']:>8.0f} {r['readiness']:>12} "
f"{r['estimated_takeover_s']:>7.1f}s {r['hmi_strategy']:>20}")

print(f"\n{'='*70}")
print("乘客信任度监控测试 (全息投影)")
print(f"{'='*70}")

trust_scenarios = [
('高信任', True, True, True),
('中信任', True, False, True),
('低信任', False, False, False),
]

for name, engaged, glance, posture in trust_scenarios:
r = ims.trust_monitoring(engaged, glance, posture)
print(f" {name:<10} 信任分: {r['trust_score']:.3f} "
f"等级: {r['trust_level']:<10} 建议: {r['recommendation']}")


开发启示

1. L2++ 时代的 IMS 功能演进

功能 L2 当前 L2++ 2028 L4 未来
驾驶员监控 疲劳+分心 +接管准备度 乘客监控
接管评估 核心功能 不需要
信任建立 全息 HMI 关键
响应测量 延迟量化 不需要

2. Stellantis 全息投影对 IMS 的启示

启示 说明 优先级
信任可视化 OMS 可监控乘客对自动化的信任 🟡 P1
HMI 多模态 视觉+听觉+触觉+全息 🔴 P0
情感识别 乘客情绪影响 HMI 策略 🟡 P1
个性化信任 不同乘客不同信任建立策略 🟢 P2

3. 产业合作对 IMS 供应商的影响

合作 影响 IMS 机会
Stellantis-Wayve L2++ 量产需求 接管准备度模块
Stellantis-Uber Robotaxi 需求 乘客监控+信任
Stellantis-Leapmotor 中国电动车欧洲 成本优化方案
Ford BlueCruise DMS 扩展 Gaze monitoring 集成

参考资源


https://dapalm.com/2026/08/25/2026-08-25-stellantis-wayve-l2plus-takeover-readiness-hologram-trust-ims/
作者
Mars
发布于
2026年8月25日
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