随着人工智能技术在智慧交通和自动驾驶领域的深入应用和持续发展，汽车的角色已从单纯的交通工具，满足基本的"功能性"需求，逐步向更智能、更主动的多模态"体验式"交互全面升级。

如何保障高效精准的场景感知与理解能力成为提升驾驶效率的关键技术支撑。

现有系统普遍面临单一感知模态数据在环境特征捕捉方面的局限性，难以全面、精确地还原复杂交通场景，这严重制约了自动驾驶系统的整体性能表现。

针对这一技术瓶颈，北京中科睿途科技有限公司创新性地研发了基于多模态视觉增强与信息融合技术的车载智能辅助驾驶系统，通过深度融合多源传感数据，实现了在复杂光照条件、跨摄像头协同以及多传感器信息整合等挑战性场景下的快速、通用且鲁棒的场景感知与理解能力，为智能驾驶提供了可靠的技术保障。

四个关键技术

本研究围绕驾驶行为分析与预测展开系统性研究，重点突破以下四个关键技术：

• 创新性地提出基于视觉Transformer（ViT）架构与知识蒸馏技术的驾驶员视线估计方法，有效解决了昼夜交替场景下驾驶员视线方向的实时精准估计难题；

• 通过部署车载多视角摄像头系统，构建多维视觉信息采集网络，实现对驾驶场景的全方位感知与表征，显著提升对驾驶员危险行为的识别与预警能力；

• 采用先进的多源视觉数据融合策略，结合视觉-语言预训练模型，建立多模态协同分析机制，全面提升系统对复杂驾驶场景的理解与预测性能；

• 综合视线估计、多模态融合和大语言模型（LLM）等前沿技术，提出基于多模态融合感知的危急驾驶行为智能预测方法，为驾驶安全预警提供创新性解决方案。

多个应用场景

在交通出行领域，可以应用于辅助驾驶和自动驾驶系统，通过融合摄像头、激光雷达、毫米波雷达等多源传感器的数据，实现对道路环境的高精度感知和实时决策，显著提升驾驶安全性和通行效率。

在驾驶员培训与评估方面，多模态数据融合技术可以整合驾驶员行为数据、车辆状态信息和环境数据，构建全面的驾驶能力评估体系，为驾驶员提供个性化的培训和指导。

该技术还可应用于交通规划与管理，通过融合交通流量数据、道路监控视频和移动终端信息，实现交通态势的精准预测和智能调度，优化城市交通资源配置。

在保险业务领域，多模态数据融合技术能够整合驾驶行为数据、事故现场信息和车辆运行状态，为保险理赔提供客观、精准的数据支持，提升保险业务的智能化水平。

在机器人领域，多模态数据融合与协同增强技术同样发挥着重要作用。在环境感知与理解方面，通过融合视觉、听觉、触觉等多种传感器数据，机器人能够构建更加全面、精确的环境模型，提升对复杂场景的适应能力。

在避障导航方面，多模态数据融合技术可以整合多种传感器的实时数据，实现精准的障碍物检测和路径规划，确保机器人在动态环境中的安全移动。

在智能交互方面，通过融合语音、视觉和触觉等多模态信息，机器人能够更自然地理解和响应人类指令，提升人机交互的流畅性和用户体验。

在智能决策方面，多模态数据融合技术可以为机器人提供更加丰富、全面的环境信息，支持其做出更加合理、高效的决策，提升自主执行任务的能力。

未来发展趋势

随着人工智能和传感器技术的不断发展，多模态数据融合技术在车载智能辅助驾驶领域将迎来更广阔的发展空间，未来发展趋势主要体现在以下几个方面：

更先进的传感器: 更高分辨率、更远探测距离、更强抗干扰能力的传感器将不断涌现，为多模态数据融合提供更高质量的数据源。

更智能的融合算法: 深度学习等人工智能技术的应用将进一步提高数据融合的准确性和效率，实现对复杂交通场景的精准感知和理解。

更广泛的应用场景: 多模态数据融合技术将应用于更高级别的自动驾驶系统，实现更安全、更智能、更人性化的出行体验。

多模态数据融合技术是车载智能辅助驾驶系统实现环境感知的关键技术之一，对于提高驾驶安全性、舒适性和智能化水平具有重要意义。随着技术的不断进步，多模态数据融合技术将在未来发挥更加重要的作用，推动车载智能辅助驾驶系统向更高级别发展。