芝能智芯出品

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

與傳統(tǒng)的疲勞和分心檢測技術不同，依靠邊緣AI計算，在本地完成視覺和行為識別，實時判斷駕駛員是否出現(xiàn)瞌睡、注意力不集中等風險跡象，并在毫秒級響應中給出預警。

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

Part 1 方案的技術架構與核心優(yōu)勢

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

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

該處理器能夠支持多任務并行調(diào)度，為疲勞駕駛檢測過程中涉及的圖像預處理、人臉特征點捕捉以及深度學習推理提供算力保障，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)絡處理單元（NPU）擁有高達7.9+ TOPS的算力。

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

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算任務，大幅降低延遲。

GPU同樣具備多功能特性，支持高級圖形渲染與AI輔助圖像計算，可滿足車載人機交互界面、增強現(xiàn)實抬頭顯示等應用需求。

結合硬件級ISP（圖像信號處理器），能夠?qū)Χ嗦窋z像頭輸入的視頻流進行并行處理，實現(xiàn)高質(zhì)量的圖像預處理與特征增強。

SL1680集成的多媒體模塊支持H.264與H.265標準的4K視頻編解碼，保證了在車載顯示與流媒體應用場景下的流暢性。對于車載安全應用而言，這不僅提升了檢測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接口能夠擴展外部存儲或無線通信模塊，提升系統(tǒng)靈活性。

值得注意的是，該方案還支持PoE+供電與主動散熱模塊，為長時間運行提供穩(wěn)定保障。

SL1680的技術優(yōu)勢集中在三方面：高效能CPU+NPU協(xié)同計算、集成化多媒體與AI處理能力、以及高度可擴展的I/O設計。這些特性使其成為車載AI安全系統(tǒng)的理想硬件基礎。

Part 2 系統(tǒng)實現(xiàn)與疲勞駕駛檢測應用

疲勞駕駛檢測的核心在于實時、準確地捕捉駕駛員生理與行為特征，并結合AI算法判斷其是否處于危險狀態(tài)。

基于SL1680的方案，整個系統(tǒng)可以分為數(shù)據(jù)采集、信號處理、AI推理與風險預警四個環(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、眼部動態(tài)以及頭部運動。配合麥克風輸入，還可以檢測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模塊進行圖像增強與噪聲抑制，確保后續(xù)算法輸入的清晰度與穩(wěn)定性。

◎ 在信號處理階段，GPU與硬件加速器協(xié)同工作，對圖像進行關鍵特征點提取與動態(tài)追蹤。例如，系統(tǒng)會實時分析眼瞼開合比率（PERCLOS）、眨眼持續(xù)時間、視線方向等指標。

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

◎ 進入AI推理階段，NPU承擔了深度學習模型的運行。

通過運行基于YOLO或自研卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的模型，系統(tǒng)能夠以毫秒級延遲輸出駕駛員疲勞程度的判斷結果。結合時間序列分析，還能識別由輕微到嚴重的不同疲勞等級，從而觸發(fā)相應的預警策略。

◎ 在風險預警環(huán)節(jié)，系統(tǒng)通過車載顯示屏、聲音提示或震動座椅向駕駛員發(fā)出警示。

得益于SL1680對邊緣AI計算的支持，整個檢測與提示過程可以在本地完成，避免了對云端依賴帶來的延遲與隱私風險。這種邊緣化的實現(xiàn)方式特別適合對安全性要求極高的汽車應用。

方案還預留了多樣化的擴展能力。例如，通過M.2接口接入Wi-Fi或藍牙模塊，可以將檢測結果與車聯(lián)網(wǎng)平臺聯(lián)動，實現(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)試或功能驗證提供便捷的可視化手段。這種靈活的設計為后續(xù)與ADAS系統(tǒng)、自動駕駛輔助功能的融合奠定了基礎。

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

小結

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

       原文標題 : 技術解析｜基于Synaptics SL1680的AI疲勞駕駛檢測方案