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物联网&智慧城市创新实践|具身交互智能座舱实验平台

发布时间:2025-7-26 9:28:48   
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「为深化智慧城市建设,推广城市数字化转型先进经验,推动物联网技术与城市发展深度融合,赋能北京城市高质量发展、高效能治理与高品质生活,北京物联网智能技术应用协会、中关村智慧城市产业技术创新战略联盟、北京测绘学会在2025年全球数字经济大会物联网与智慧城市论坛期间,联合开展2025物联网与智慧城市优秀案例征集评选活动。本次活动共征集200余个案例/成果,经评审筛选,最终发布60个优秀案例/成果,并将通过多渠道进行系列展示。诚邀各界开展合作交流,详情可咨询北物联李老师(联系电话:13521200337)。」

申报单位:重庆中科汽车软件创新中心

所属领域:智能制造领域  
一、案例概述

 CASE OVERVIEW

  1.1 背景

  近期,国家及地方政策表明将支持具身智能技术创新和产业发展,重点培育科研、工业、商业服务等应用场景。随着智能网联汽车快速发展,座舱作为汽车智能化的核心载体,应满足人们对驾乘体验的更高要求。打造“能与物理世界智能互动”的具身交互系统,已成为差异化竞争的关键。尽管LLM赋能的人机对话系统已被广泛应用,但现有座舱依赖GUI等传统交互范式,制约了人机交互的带宽和效率,也难以支撑复杂操控。针对上述问题,具身交互智能座舱实验平台应运而生。

  1.2 目标

  完善具身交互智能座舱实验平台的产品体系,利用具身智能交互技术打造差异性、先进性的概念验证应用,推广到智能汽车、工业机器人、低空经济等行业。

  1.3 特点

  具身交互智能座舱实验平台包含自主研发的产品体系(如图1所示),形成了自主可控的软硬件解决方案。在技术方面,智能交互子系统实现了手、眼、语等多通道融合输入和视、听、触等多模态界面协同呈现,突破了用户意图表达方式单一且效率不高的难题,推动座舱从传统操作空间到具身交互空间的转型。在应用方面,仿真驾驶子系统可还原紧急避障、窄道博弈等罕见但高危的驾驶场景,支持算法、模型、软件在环测试,可为自动驾驶等前沿技术研发提供有力支撑。

 

多通道具身交互智能座舱实验平台架构图

 

二、行业挑战

 INDUSTRY CHALLENGES

  智能座舱行业正处于快速发展期,市场对技术创新与效率提升的需求日益迫切。当前,智能座舱技术在多通道交互、环境适配和数据融合等关键领域面临显著挑战。一方面,现有技术多聚焦于单一通道的优化,忽视了不同通道间的信息协同与增强,导致用户体验感不佳;另一方面,涉及近百种异构软硬件的复杂协同设计与集成,亟需完善供应链体系以支持复杂感知与呈现设备的高效部署。此外,舱内外人---环多模态数据的同步采集与存储面临高并发和低延迟的技术瓶颈,需突破采集、传输与存储架构瓶颈。在高实感智能交互系统研发方面,缺乏成熟的“融合感知—认知决策—反馈呈现”闭环设计,难以实现与真实座舱无差异的交互体验。同时,智能座舱与具身交互的融合创新缺乏底层交互逻辑的重构与技术框架,限制了人机协同新范式的开拓。这些挑战成为制约智能座舱技术进一步发展的关键瓶颈,亟需创新解决方案加以突破。
三、解决方案与场景

 SOLUTIONS AND SCENARIOS

  具身交互智能座舱实验平台包含自底向上的“感知-主机-通信-算法-智能-框架-界面-座舱”八层体系(参考图2),包含多通道融合交互框架基础中间件、“人--环”一体化多模态数据采集系统以及高保真实车座舱试验系统 3 项主要成果。目前,重庆理工大学已经引进并正在建设具身交互智能座舱实验平台。该平台构建了智能网联汽车科教产融合载体,实现了前沿技术育人、关键科研攻关与转化、校企协同产业赋能、仿真场景技术验证等作用。在教育方面,重塑了教育生态,推动课程内容前沿化(融入汽车电子/控制/网联)、实践能力核心化(强化项目实操)、学科建设交叉化(融合多领域)、科教协同融通化(科研反哺教学),全面提升人才培养质量与学科核心竞争力。

具身交互智能座舱实验平台-八层体系组成图

重庆理工大学应用场景图

通道融合交互框架基础中间件

  系统提出了智能座舱多通道融合交互框架基础中间件,能够将可复用的交互信息处理逻辑与易变的交互任务解耦(如图3所示),支持大规模多模态数据实时采集,集成了近10种多通道交互手段和多模态呈现形式,支持用户意图识别、操控指令生成和用户界面呈现优化,实现了从原始感知数据处理到用户反馈呈现的完整闭环处理过程,赋予座舱感知动态环境和理解用户行为的具身交互能力,已在多种座舱域控制器上部署,并在实车中完成了应用验证(如图4)。

多通道融合交互框架信息处理示意图

多通道融合交互框架支撑的智能座舱融合感知与交互场景

--环”一体化多模态数据采集系统

    基于分布式数据服务(DDS),突破了舱驾一体的多模态数据分布式实时同步采集技术,实现了对人--环三大领域、五种模态、约40个通道的数据并行采集。该系统采用模块化和分布式架构,能够适配不同车型和域控制器,支持模拟驾驶和实车上路两种场景下的数据采集,可支撑高校或研究所构建大规模、多模态、舱驾一体化的驾驶数据集。

舱驾一体化的多模态数据采集平台示例图

   保真实车座舱试验系统

    集成了力反馈方向盘、加速踏板、制动踏板、档位等核心驾控件,可与BeamNGSilab等工业级仿真驾驶软件无缝联动。针对车窗、座椅、屏幕、音响、灯光等可操控设备,具备程序化操控能力,支持面向具身交互范式的设备控制算法开发。搭载多自由度运动模拟器,还原高度真实的车身动态和操控体验,可为技术研发与测评提供环境。支持可视化与脚本化场景构建、分布式联机三维视景显示以及多智能体场景共享。该平台可以支撑算法、模型、软件的在环测试,也可以支撑测评机构开展人因实验、界面设计、用户体验设计等多维度测评。

基于实车改装的智能座舱平台示例图

平台支持车窗升降、灯光开关等反馈控制

多自由度运动模拟

10 仿真驾驶视景的多屏显示能力

11 多智能体场景共享的协同驾驶
四、成效及价值总结

 SUMMARY OF EFFECTIVENESS  AND VALUE

  具身交互智能座舱实验平台具有模块化软件架构、定制化仿真测试、全栈式化数据支撑等特点。平台的核心软件——多通道融合交互框架基础中间件以微服务架构为基础,将可复用的交互融合处理逻辑与易变的操作流程解耦,具有模块化灵活扩展的优势,可支撑研发人员快速构建交互设计原型系统,缩短研发周期,降低测试成本。平台的测评基础——定制化仿真测试能够自主构造驾驶任务中的角落用例(例如窄道博弈、紧急避障等小概率危险场景),可支撑车企、高校或测评机构进行新技术和新成果的应用验证,加速人车共驾或自动驾驶等前沿科技的研发周期。平台的数据底座——全栈式数据支撑体系可实现车载及工业场景下多模态数据的高效采集、同步传输、实时存储与跨模态分析,支持从原始数据到可视化决策的全流程管理。可为人机共驾、工业机器人等具身交互场景提供高一致性数据,推动系统在复杂环境中的感知、分析与协同能力升级,助力具身技术落地。在实际应用中,面向智能座舱的具身交互技术可降低驾驶员的操作负担,提升司乘安全和体验。将其与城市交通管理系统结合,可实现车辆与交通基础设施的实时数据交互,优化交通流量,减少拥堵。将其应用于智慧家居、低空经济等,可探索与相关企业资源共享的合作模式,推进具身交互技术标准的建立。

  

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