攝像機將鏡頭傳送到一臺依靠人工智慧獲取幾個重要資料點的車載計算機上。它識別司機面部特徵的位置，比如鼻子和嘴巴，它可以知曉駕駛員的注意力集中在哪兒，並在分心的時候發出提醒保證駕乘安全。同時它還能用於檢測乘客的姿勢，確保他們的狀態不會有危險。

透過利用這一技術，汽車可以檢測到司機的分心行為。從而根據具體情況的不同做出不同的反應，按照情況的輕重程度駕駛員會受到從聲音、視覺警告到自動減速、停車等不同等級的調整。

除了安全方面，這項技術還能用於娛樂。博世公司計劃於下一步整合Spotify、Netflix和AmazonAlexa等常見軟體，讓消費者向享受更便利的服務。還能為不同的乘客記錄相對應的資料，當你再次上車的時候，電腦會根據資料自動調整相應引數，並且根據你的喜好推薦音樂。

面部識別技術並不罕見，但是在汽車上應用的面部識別技術卻很少。而現在德國科技公司博世(Bosch)正致力於將面部識別技術引入汽車領域。為車內人員提供一種確保乘客安全、娛樂和舒適的技術。

目前這項技術已經初步完善，這項名為vanLife-spec在2020年的CES展會上進行了初步演示。在該應用程式中，它由位於方向盤和儀表叢集之間的面向司機的攝像機和位於地圖燈所在位置的乘客監控攝像機組成。負責這項技術的產品經理托馬斯·倫森(ThomasLenzen)解釋說，可以隨意移動相機，並根據需要新增或刪除它們。最常見的是可以用於照料後排兒童乘客的作用。

攝像機將鏡頭傳送到一臺依靠人工智慧獲取幾個重要資料點的車載計算機上。它識別司機面部特徵的位置，比如鼻子和嘴巴，它可以知曉駕駛員的注意力集中在哪兒，並在分心的時候發出提醒保證駕乘安全。同時它還能用於檢測乘客的姿勢，確保他們的狀態不會有危險。

透過利用這一技術，汽車可以檢測到司機的分心行為。從而根據具體情況的不同做出不同的反應，按照情況的輕重程度駕駛員會受到從聲音、視覺警告到自動減速、停車等不同等級的調整。

除了安全方面，這項技術還能用於娛樂。博世公司計劃於下一步整合Spotify、Netflix和AmazonAlexa等常見軟體，讓消費者向享受更便利的服務。還能為不同的乘客記錄相對應的資料，當你再次上車的時候，電腦會根據資料自動調整相應引數，並且根據你的喜好推薦音樂。

不過博世方面表示，這項技術所儲存的資料和影像都不會被儲存和外傳，按照不同應用程式的區別的資料都有著不同級別的安全保證。

目前博世正與製造商商談將這種技術推向市場。雖然它並沒有透露和它基礎的製造商是誰，但是它很肯定的表示，這項技術已經成熟做好了面對生產的準備了。

面部識別在汽車領域有著深刻的運用，其中技術最先進的應該是歐司朗，其產品紅外線發光二極體將利用掃描或面部識別技術，幫助車輛識別駕駛員的身份，解鎖車輛，必要情況還能禁用發動機防盜器。

一旦臉部辨識系統能夠監測汽車駕駛是否開車時有喝酒，那麼這將能夠阻止許多汽車意外的發生。換句話說，臉部辨識技術的進步意味著機器不僅可以辨識人們之間的差異，甚至還可以辨識人們臉部所顯示的感受。這意味著下一代汽車可能可以透過掃描駕駛員臉部疲勞或其他跡象來幫助行車安全。

包括總部位於波士頓的Affectiva在內的公司，已經開始製造軟體來幫助汽車產業整合臉部辨識或情感監測與辨識技術。根據AffecTIva的陳述，監測情感的軟體不僅僅只有關注汽車駕駛，也會關注汽車內的每一位乘客。

這意味著汽車製造商可能會根據個人乘客的視覺提示，製造出可以調節舒適因素（例如：冷暖氣，照明和娛樂）的車輛。進而透過這些功能，讓未來的自動駕駛汽車上路時，能在汽車內營造更具有吸引力的賣點。也就是說，汽車智慧化的趨勢之外，汽車也將走入體貼化、個性化、情感化。

根據 MordorIntelligence預估，情感監測和辨識市場在2018年的價值為123.7億美元，預計到2024年將達到916.7億美元，年複合成長率為40.46%。

成立於2009年的AffecTIva是一家情感監測技術公司，透過語音學、音調、音響、節奏和語音質量的變化來分析語音，從而更深入地洞察人類對情感的表達。AffecTIva的臉部演算法適用於任何光學感測器（例如簡單的網路攝影鏡頭），並測量七種情緒指標：憤怒、蔑視厭惡、恐懼、快樂、悲傷和驚喜等。

去年（2018）3月，AffecTIva針對汽車領域推出可以追蹤駕駛情感的AI軟體。同一年8月，Affectiva宣佈與軟銀集團的一個部門合作，將其人工智慧軟體整合到軟銀的人形機器人Pepper之中。

截至目前為止，Affectiva一共獲得5300萬美元的資金挹注，並積極往臉部或情感監測與辨識的市場前進。

Affectiva並不是唯一一個使用計算機視覺和相機來塑造車輛如何對駕駛情感反應的新創公司。去年秋天籌集了1500萬美元的EyeSight以及Seeing Machines等新創公司也試圖進入該市場。

未來這些公司的系統都必須滿足政府對於汽車駕駛在充足睡眠和分心檢測系統上的一些要求，例如：歐洲議會目前正在考慮使用這些系統。

總之，即使汽車產業對於整合情感閱讀軟體的需求是存在的，但是如何達到各個國家法律的要求，將成為這一系統能否普及的關鍵。

我瞭解歐司朗已經將面部識別成功運用於汽車領域，使用者可以透過虹膜掃描或者面部識別確認駕駛員身份，開啟車門，還可為每個駕駛員調節座椅位置或安全氣囊，同時，面部檢測在駕駛員監控系統中也有應用。比如透過追蹤眼部運動判斷駕駛員是否正在關注路況。瞳孔大小也可顯示駕駛員的清醒程度。同時，根據眼瞼動作可判斷駕駛員是否疲勞。