7、8月份的孩子們是最快樂的，因為他們朝思夜想的暑假終于來了。為此，很多家庭都安排了出游計劃，城市周邊的自駕游就是一項不錯的選擇，可以避免各種小長假的人山人海。沒有工作學習的煩惱，也沒有堵車的心塞，期待在一路暢通的道路上放飛自我?？墒峭氵^了塞車，卻躲不過暈車。

　　暈車，與許多人的出行如影隨形。頭暈、頭痛和惡心等不同程度的暈車反應影響著我們出行的舒適度與心情，讓出行變得痛苦。采埃孚結合人工智能，利用動態(tài)駕駛數(shù)據和暈車生理反應數(shù)據，開發(fā)有助于預防暈車的駕駛模式，為出行的舒適度與便利度保駕護航。

　　采埃孚與來自德國薩爾州的神經學專家合作，共同研究了如何在早期檢測到暈車，以及如何避免暈車對駕乘體驗產生不良影響。此次研究打破了以車輛為本位的思考模式。采埃孚的人本車輛運動控制先進開發(fā)負責人Florian Dauth表示：

　　“我們是率先將乘員及其個人駕乘體驗作為核心研發(fā)要素的公司之一。我們的目標是識別各種暈車現(xiàn)象，并研發(fā)出有效的解決措施。”

　　此措施的科學依據來自薩爾州大學系統(tǒng)神經科學與神經技術研究所(SNNU)和德國薩爾州技術與經濟應用科技大學(htw Saar)聯(lián)合開展的受試者研究。這些研究驗證了受試者在各種駕駛情況下的生理反應。SNNU 主任Daniel J. Strauss博士說道：

　　我們的開創(chuàng)性研究融合了神經學、心理生理學、人工智能和駕駛動力學等領域的專業(yè)知識。這一合作項目凝聚了不同專業(yè)技術背景的合作伙伴的研究成果，取長補短將各自優(yōu)勢發(fā)揮得淋漓盡致。目前取得的科學成果得到了國際業(yè)界專家的一致認可。

　　科學數(shù)據

　　揭示了人體生理反應的過程

　　暈車是一種由于人體感知失衡引起的癥狀：內耳平衡器官收集到的運動信息與其他感官(如眼睛)不同步。而當乘客正專注地盯著屏幕或閱讀書籍時，最容易發(fā)生這種情況。當這種情況發(fā)生時，人體表現(xiàn)出的反應在很多方面類似于中毒反應;個體反映出的癥狀不同，程度從輕微不適到嚴重暈車。

　　在一些研究中，采埃孚和SNNU的研究員不僅對與個人暈車主觀感知最具相關性的生理反應數(shù)據進行了分析，他們還研究了暈車與車輛動力學之間的關系。Dauth說道：

　　“我們的暈車實驗車輛使我們能夠在高性能計算平臺的幫助下，記錄大量的生理數(shù)據、攝像頭數(shù)據以及與駕駛動力學相關的測量結果。同時，該車輛也可用作算法開發(fā)和驗證平臺。”

　　該實驗車輛的行駛里程已經超過一萬公里，研究團隊以熱成像、圖像和駕駛動態(tài)學數(shù)據的形式，收集了超過五萬GB的中央和自主神經系統(tǒng)反應數(shù)據;構成了關于暈車的獨特多模態(tài)數(shù)據資源。Dauth在解釋開發(fā)過程時說道：

　　“這有助于我們運用科學技術揭示暈車現(xiàn)象，并為未來基于人工智能的算法提供了研發(fā)基礎。”

　　以人為本

　　該研究目前在車內采用一組傳感器以及可穿戴設備來進行無侵害檢測。Dauth表示：

　　“研究的挑戰(zhàn)在于要開發(fā)一種汽車兼容系統(tǒng)，通過多個漸進步驟在無需物理接觸的情況下檢測出暈車。利用該系統(tǒng)，可以獲得準確掌握暈車個體現(xiàn)象的重要信息。”

　　這樣，駕駛員或自動駕駛汽車的控制系統(tǒng)便可提早識別出乘員(如后座兒童)是否開始感到不適，以便相應地調整駕駛模式。

　　讓車輛學習

　　預防性駕駛模式

　　每個人在汽車行駛的過程中身體都會產生不同的反應，對乘坐的舒適體驗也各有差異。采埃孚利用基于人工智能的算法，通過獲取每個乘客的物理反應信息，創(chuàng)建包含這些物理反應因素的個性化的用戶信息。根據系統(tǒng)采集的車內每位乘客的個人數(shù)據，自動駕駛車輛就可以存儲每位乘客的優(yōu)選駕駛模式。

　　采埃孚在打造下一代出行方案的過程中，優(yōu)先考慮乘員的舒適度，讓旅行變成真正意義上的享受生活，助你出游好心情。有了采埃孚，躲得了塞車，更能躲過暈車。美好的出行生活，我們都可以擁有。