日前，采埃孚與來自德國薩爾州的神經(jīng)學專家展開合作，共同研究了如何在早期檢測到乘客暈車，以及如何避免暈車對乘客產(chǎn)生不良影響。據(jù)悉，采埃孚將結(jié)合人工智能，利用動態(tài)駕駛數(shù)據(jù)和暈車生理反應數(shù)據(jù)，開發(fā)有助于預防暈車的駕駛模式。

此措施的科學依據(jù)來自薩爾州大學系統(tǒng)神經(jīng)科學與神經(jīng)技術(shù)研究所（SNNU）和德國薩爾州技術(shù)與經(jīng)濟應用科技大學聯(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。

暈車是一種由于人體感知失衡引起的癥狀：內(nèi)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，程度也因個體的不同反應出現(xiàn)輕微不適到嚴重暈車等多種表現(xiàn)形式。

暈車實驗車輛使研究人員能夠在高性能計算平臺的幫助下，記錄大量的生理數(shù)據(jù)、攝像頭數(shù)據(jù)以及與駕駛動力學相關(guān)的測量結(jié)果。同時，該車輛也可用作算法開發(fā)和驗證平臺。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(guān)性的生理反應數(shù)據(jù)進行了分析，他們還研究了暈車與車輛動力學之間的關(guān)系。

實驗車輛的行駛里程已經(jīng)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(jù)的形式，收集了超過50000GB的中央和自主神經(jīng)系統(tǒng)反應數(shù)據(jù)，構(gòu)成關(guān)于暈車的獨特多模態(tài)數(shù)據(jù)資源。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。

每個人在汽車行駛的過程中身體都會產(chǎn)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(jù)系統(tǒng)采集的車內(nèi)每位乘客的個人數(shù)據(jù)，自動駕駛車輛就可以存儲每位乘客的優(yōu)選駕駛模式。

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