芝能智芯出品

在輔助駕駛圍繞安全的時(shí)候，如何防止司機(jī)在高速公路濫用高速NOA上導(dǎo)致事故，成了2025年的核心課題，這套基于Synaptics SL1680嵌入式處理器的AI疲勞駕駛檢測(cè)方案。

與傳統(tǒng)的疲勞和分心檢測(cè)技術(shù)不同，依靠邊緣AI計(jì)算，在本地完成視覺和行為識(shí)別，實(shí)時(shí)判斷駕駛員是否出現(xiàn)瞌睡、注意力不集中等風(fēng)險(xiǎn)跡象，并在毫秒級(jí)響應(yīng)中給出預(yù)警。

背后的關(guān)鍵是Synaptics Astra™ SL1680芯片——一顆專為AI場(chǎng)景打造的高性能SoC，集成了四核CPU、NPU、GPU以及多媒體處理模塊，能夠在車內(nèi)完成從圖像信號(hào)處理到模型推理的全鏈路計(jì)算，將“云端AI”搬到方向盤前方，在智能駕駛尚處于漸進(jìn)階段時(shí)，先用AI增強(qiáng)人類司機(jī)的安全系數(shù)。

Part 1 方案的技術(shù)架構(gòu)與核心優(yōu)勢(shì)

Synaptics SL1680屬于Astra™ SL系列嵌入式處理器，是一款面向AI原生應(yīng)用的高性能SoC。其設(shè)計(jì)核心在于同時(shí)滿足計(jì)算密集型任務(wù)、多媒體處理與低延遲邊緣推理的需求。

在CPU架構(gòu)方面，SL1680搭載了四核Arm Cortex-A73 64位子系統(tǒng)，最高主頻可達(dá)2.1GHz。

該處理器能夠支持多任務(wù)并行調(diào)度，為疲勞駕駛檢測(cè)過程中涉及的圖像預(yù)處理、人臉特征點(diǎn)捕捉以及深度學(xué)習(xí)推理提供算力保障，它能夠兼容TensorFlow Lite、ONNX和YOLO等主流AI框架，使算法模型能夠直接遷移并運(yùn)行，減少了開發(fā)適配成本。

在AI加速能力方面，SL1680內(nèi)置的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理單元（NPU）擁有高達(dá)7.9+ TOPS的算力。

這一硬件加速單元能夠在車載環(huán)境中實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)的人臉特征分析，如眨眼頻率、視線偏移、頭部姿態(tài)等疲勞駕駛關(guān)鍵指標(biāo)的提取。

相比單純依賴CPU或GPU的推理方式，NPU能夠在低功耗下完成高吞吐量的計(jì)算任務(wù)，大幅降低延遲。

GPU同樣具備多功能特性，支持高級(jí)圖形渲染與AI輔助圖像計(jì)算，可滿足車載人機(jī)交互界面、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)抬頭顯示等應(yīng)用需求。

結(jié)合硬件級(jí)ISP（圖像信號(hào)處理器），能夠?qū)Χ嗦窋z像頭輸入的視頻流進(jìn)行并行處理，實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量的圖像預(yù)處理與特征增強(qiáng)。

SL1680集成的多媒體模塊支持H.264與H.265標(biāo)準(zhǔn)的4K視頻編解碼，保證了在車載顯示與流媒體應(yīng)用場(chǎng)景下的流暢性。對(duì)于車載安全應(yīng)用而言，這不僅提升了檢測(cè)算法所依賴圖像的質(zhì)量，也為信息可視化與駕駛員交互提供了支持。

在I/O與擴(kuò)展性方面，SL1680具備豐富的接口能力。

通過MIPI CSI-2接口，可接入多路高清攝像頭，從不同角度采集駕駛員面部與周邊環(huán)境數(shù)據(jù)。MIPI DSI接口則可用于高分辨率車載顯示，USB 3.0與PCIe接口能夠擴(kuò)展外部存儲(chǔ)或無線通信模塊，提升系統(tǒng)靈活性。

值得注意的是，該方案還支持PoE+供電與主動(dòng)散熱模塊，為長(zhǎng)時(shí)間運(yùn)行提供穩(wěn)定保障。

SL1680的技術(shù)優(yōu)勢(shì)集中在三方面：高效能CPU+NPU協(xié)同計(jì)算、集成化多媒體與AI處理能力、以及高度可擴(kuò)展的I/O設(shè)計(jì)。這些特性使其成為車載AI安全系統(tǒng)的理想硬件基礎(chǔ)。

Part 2 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)與疲勞駕駛檢測(cè)應(yīng)用

疲勞駕駛檢測(cè)的核心在于實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確地捕捉駕駛員生理與行為特征，并結(jié)合AI算法判斷其是否處于危險(xiǎn)狀態(tài)。

基于SL1680的方案，整個(gè)系統(tǒng)可以分為數(shù)據(jù)采集、信號(hào)處理、AI推理與風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警四個(gè)環(huán)節(jié)。

◎ 在數(shù)據(jù)采集階段，多路攝像頭通過MIPI CSI-2接口接入SL1680處理器，捕捉駕駛員面部影像、眼部動(dòng)態(tài)以及頭部運(yùn)動(dòng)。配合麥克風(fēng)輸入，還可以檢測(cè)打哈欠或注意力分散的語音特征。這些多模態(tài)數(shù)據(jù)經(jīng)過ISP模塊進(jìn)行圖像增強(qiáng)與噪聲抑制，確保后續(xù)算法輸入的清晰度與穩(wěn)定性。

◎ 在信號(hào)處理階段，GPU與硬件加速器協(xié)同工作，對(duì)圖像進(jìn)行關(guān)鍵特征點(diǎn)提取與動(dòng)態(tài)追蹤。例如，系統(tǒng)會(huì)實(shí)時(shí)分析眼瞼開合比率（PERCLOS）、眨眼持續(xù)時(shí)間、視線方向等指標(biāo)。

相比傳統(tǒng)的基于閾值檢測(cè)的方法，AI模型能夠結(jié)合歷史數(shù)據(jù)與多維度特征，避免誤判。

◎ 進(jìn)入AI推理階段，NPU承擔(dān)了深度學(xué)習(xí)模型的運(yùn)行。

通過運(yùn)行基于YOLO或自研卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型，系統(tǒng)能夠以毫秒級(jí)延遲輸出駕駛員疲勞程度的判斷結(jié)果。結(jié)合時(shí)間序列分析，還能識(shí)別由輕微到嚴(yán)重的不同疲勞等級(jí)，從而觸發(fā)相應(yīng)的預(yù)警策略。

◎ 在風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警環(huán)節(jié)，系統(tǒng)通過車載顯示屏、聲音提示或震動(dòng)座椅向駕駛員發(fā)出警示。

得益于SL1680對(duì)邊緣AI計(jì)算的支持，整個(gè)檢測(cè)與提示過程可以在本地完成，避免了對(duì)云端依賴帶來的延遲與隱私風(fēng)險(xiǎn)。這種邊緣化的實(shí)現(xiàn)方式特別適合對(duì)安全性要求極高的汽車應(yīng)用。

方案還預(yù)留了多樣化的擴(kuò)展能力。例如，通過M.2接口接入Wi-Fi或藍(lán)牙模塊，可以將檢測(cè)結(jié)果與車聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)聯(lián)動(dòng)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)上傳與駕駛行為分析；通過HDMI接口輸出，可以為車輛工程調(diào)試或功能驗(yàn)證提供便捷的可視化手段。這種靈活的設(shè)計(jì)為后續(xù)與ADAS系統(tǒng)、自動(dòng)駕駛輔助功能的融合奠定了基礎(chǔ)。

基于SL1680的AI疲勞駕駛檢測(cè)方案不僅具備硬件算力與多模態(tài)處理能力的優(yōu)勢(shì)，還通過模塊化的評(píng)估套件，降低了開發(fā)者的驗(yàn)證與集成門檻。這使其在汽車電子領(lǐng)域具有較高的應(yīng)用價(jià)值。

小結(jié)

這套AI疲勞駕駛檢測(cè)方案，依托Synaptics的芯片基礎(chǔ)。在車企大規(guī)模推進(jìn)ADAS和自動(dòng)駕駛功能的背景下，類似的邊緣AI方案可能會(huì)成為標(biāo)配，也可能被更復(fù)雜的系統(tǒng)吞沒。

       原文標(biāo)題 : 技術(shù)解析｜基于Synaptics SL1680的AI疲勞駕駛檢測(cè)方案