领导要求对齐后的舱内预研路线
本页以 2026-05-12-ENCAP29会议 和 2026-05-12沟通解读 为原始任务锚点，并用 2026-05-21-ENCAP-roadmap同步解读、2026-07-01-HCT-Minieye舱驾一体共创解读、2026-07-03-ENCAP-roadmap同步深度解读 和 2026-07-16-ENCAP-roadmap同步深度解读 记录后续收敛，形成对 MINIEYE 舱内事业部探索方向和优先级的更新。
它不是新的 source 摘要，而是把会议意图落到可执行的方向排序、交付物和 4 周动作包。
核心判断
杨一泓的要求不是“临时编 ENCAP 2029 PPT”，也不是马上拍板某个量产功能。她要的是：
以巴塞罗那 in-cabin 展会为触发点，把 MINIEYE 的 DMS/OMS 从当前法规/量产交付型能力，升级成有行业证据、有下一代技术路线、有预研节奏、有实验验证路径的 driver state intelligence roadmap。
这会改变优先级判断方式。后续不能只问“这个技术前沿不前沿”，还要问：
- 能否支撑海外客户看到 MINIEYE 的下一代座舱技术天花板？
- 能否在公共物料中讲出可信大框架，在定向客户 PPT 中讲出技术路径？
- 能否在今年形成可见预研进展，而不是只停留在资料整理？
- 能否通过实验资源、外部合作或小样本验证，把故事从 PPT 推向 evidence？
主线资料口径
本页的主线判断只以两份 2026-05-12 会议资料为准：
- 2026-05-12-ENCAP29会议：会议原文，优先用于判断杨一泓的真实要求、短期交付和组织动作。
- 2026-05-12沟通解读：会后解读，优先用于还原“展会故事刷新 + 下一代预研机制启动”的任务结构。
- 2026-05-21-ENCAP-roadmap同步解读：后续会议解读，优先用于还原 5 月 12 日之后的概念收束、DMS x AD 闭环定义和近期验证抓手。
2026-内部-未来新方向调研 只作为会后补充证据：它能增强个性化 baseline、人车浅融合和失能监测的资料支撑，但不改变会议主线。不能把后续调研资料反过来当作领导原始需求。
2026-06-03 读取徐子健文档底部画板后，需要补充一个执行层判断：画板不改变 5 月 12 日和 5 月 21 日会议主线，但把“下一代 DMS x AD”拆成了更可执行的四件事：
- 疲劳监测输入：DMS、附加传感器、驾驶模态和 ADAS 感知。
- 实验验证：DMS 搭载舱外 L2 车辆、试验场测试、DMS/ADAS 时序对齐、疲劳真值。
- L2 干预：轻度座舱唤醒、中度 ADAS 保守化、重度停车/路线重规划。
- 自主驾驶干预：轻度多感官刺激/报警，中重度路边停车和 UI/HMI 降级。
因此，后续执行不应只写“找更多模态”和“做疲劳 POC”，而应先建立同步采集和干预策略验证框架。
2026-07-01 HCT 交流和 2026-07-03 后续同步后，需要再补充一个路线边界：DMS x AD 的近期主线不应写成“DMS 摄像头进入端到端主模型”，也不应写成“L2+ 系统因驾驶员不在环就自动接管”。更稳妥、也更有量产安全论证可能的主线是：
DMS 输出驾驶员语义状态，智驾系统在状态机和后处理层消费该状态，用于 ODD 退出、接管准备度、RMF、失能/无响应和安全停车等场景。
7 月 3 日会议还把组织和资源问题纳入 roadmap：展车、补光、车机、酒驾设备、项目经理能力、AI 证据评审、HCT 场景包和展会 story 分层，都是这条路线能否持续推进的组成部分。
5 月 21 日后续会议的收束
2026-05-21-ENCAP-roadmap同步解读 对本页的增量不是改写 5 月 12 日的主线，而是把主线推进到下一层：从“要讲下一代 DMS/OMS roadmap”变成“下一代 DMS 在智驾系统里到底扮演什么角色”。
这次后续会议带来三个修正：
千人千面不应再被理解为不同眼型、脸型或人种适配。那属于算法鲁棒性。这里真正要讲的是驾驶员baseline、当前状态deviation和智驾策略自适应。人车融合 / DMS-ADAS 联动不应只停留在 DMS 报警阈值或 FCW/LDW 干预，而应扩展为 DMS 对智驾接管提醒、保守策略、ACC/LKA/AEB 风格和 ODD 交接的状态输入。- 年度预研底座不应只等同于 simulator 或外部实验室，还应评估在智驾测试车上建立只读、独立、不影响域控的数据采集底座。
因此，5 月 21 日之后，本页中的 P1a/P1b/P1/P2 应被理解为同一条路线的三段：
- P1a：先建立驾驶员 baseline 和 deviation 表征。
- P1b：把 deviation 与车辆/智驾上下文融合，形成 driver state input。
- P1/P2：通过 simulator、封闭场地、外部机构和智驾测试车硬采，形成可复用数据资产。
7 月 HCT 交流后的收束
2026-07-01-HCT-Minieye舱驾一体共创解读 和 2026-07-03-ENCAP-roadmap同步深度解读 对本页的增量是把路线从“技术愿景”进一步推到“接口、场景和组织机制”。
需要新增三条判断：
- HCT 是验证伙伴，不是最终客户。OEM 才是最终需要 buy in 方案故事线和商业价值的一方。
- MINIEYE 必须掌握方案主导权。HCT 可提供智驾知识、平台约束、车辆资源和验证反馈，但 DMS x AD 的场景定义、状态接口、客户叙事和应用标准应由 MINIEYE 主导。
- 下一步不应继续抽象讨论“DMS 对智驾有没有用”，而应准备 HCT 场景包：ODD 内正常运行、ODD 退出、ODD 内异常接管、疲劳/失能 pull-over、DMS 直接信号 vs 扭矩等间接信号 benchmark。
这意味着本页的 P1b “人车浅融合 / DMS-ADAS 联动”需要更精确地表述为“DMS 状态进入 AD 状态机/后处理”，而不是泛化为模型融合或驾驶风格个性化。
7 月 16 日后的判据与场景收敛
2026-07-16-ENCAP-roadmap同步深度解读 没有改变现有 P0/P1/P2 排序，但把两条主线的交付标准进一步说清楚：
- 多模态疲劳研究不能以“找到了 EEG 或更多传感器”为阶段完成，而要建立目标构念、多源标签、置信度、跨设备/跨环境迁移和产品相关性的证据链。
- DMS x AD 不能以“列出了二十多个场景”为阶段完成，而要建立驾驶责任、AD 状态、ODD、驾驶员可响应性、状态—动作和误检后果明确的场景框架。
这意味着年内主线的最低可交付物应从“方向报告”提升为：
- 一份带证据等级和验证门槛的疲劳特征/标签 mapping。
- 一个经过小样本 protocol 评审的多源标签方案，而不是预设成立的“疲劳专家模型”。
- 一份可让 HCT 标注“可消费/仅参考/不可使用”的 DMS 信号契约和状态—动作矩阵。
- 6–8 个标明来源、责任边界、解除条件和误检后果的优先场景，而不是 AI 故事集。
对 roadmap 的组织含义是：P1a baseline、P1b 状态接口 和 P1/P2 实验底座 仍然成立，但每条线都必须有判据治理；HCT 场景验证仍然成立，但必须有 provenance 和 safety boundary。外部资料在进入 evidence/ 前只能列入 来源核验，不能用二次分析替代行业证据。
重读后的修正
重读会议后，最需要修正的是优先级表达：领导当场最迫切的不是先选一个“最前沿技术 POC”，而是先形成一套能进入巴塞罗那展会和定向客户沟通的下一代 DMS/OMS story。
因此，接下来探索方向应分成三层：
- 短期必须交付：DMS/OMS stage roadmap、公共物料 storyline、定向客户 PPT 框架。
- 年内主线预研：个性化 baseline、人车浅融合、实验资源和数据采集底座。
- 技术雷达补充：GSR/HR/pressure/steering、失能/DUI、Wi-Fi/acoustic/UWB、event camera/VLM 等，只在能支撑主线或实验验证时进入。
不变的基础盘
P0 不应被下一代预研冲掉。
| 方向 | 判断 |
|---|---|
| 合规 dossier 与验证体系 | 仍是海外客户和 Tier-1 信任基础。 |
| Euro NCAP 2026 OMS / CPD / Safe Driving 能力包 | 仍是近期评分和商业窗口。 |
| 单摄 DMS/OMS + 后视镜集成 + J3/J6 平台化 | 仍是可规模化交付路线。 |
这些方向回答“MINIEYE 现在能卖什么、能验证什么、能支撑什么客户项目”。下一代预研回答“MINIEYE 后面往哪里走、为什么海外客户要相信我们有技术天花板”。
优先级更新
P1-Delivery：展会 storyline + 定向客户 PPT 技术框架
这是会议当场最明确、最有 deadline 的交付。
会议依据：
- 杨一泓明确说巴塞罗那展会主线仍是 AI agent 展车，但 DMS/OMS 的故事必须刷新。
- 她要求背景板、宣传册、视频物料里体现 roadmap / stage，详细方案进入定向客户 PPT。
- 她要求魏婉云倒排印刷、寄出、装修、视频制作 deadline，并把时间压力传给徐子健和研发团队。
- 她强调“故事得 solid”，不能只是 PPT，必须有行业白皮书、论文、竞品或可验证路径支撑。
定位：
这是短期对外交付，也是下一代舱内预研的牵引入口。先把 MINIEYE 当前阶段、下一阶段、远期方向讲清楚，再把后续 POC 和资源建设接上。
近期动作：
- 输出公共版 stage roadmap：当前 DMS/OMS、浅融合、个性化 baseline、多模态状态建模、人机共驾/干预。
- 输出定向客户 PPT 框架：行业证据、MINIEYE 当前能力、研究路径、验证资源、风险边界。
- 将“能公开讲的大框架”和“只能定向讲的技术细节”分开，避免把 roadmap 写成已量产承诺。
P1a：个性化 baseline / 自适应阈值
该方向应作为年内技术主线的第一方向。
会议依据：
- 周麟提到 Smart Eye 的个人 baseline、自适应个性化和酒驾/毒驾方向。
- 杨一泓明确认可“基于驾驶习惯判断疲劳状态，以及干预到什么程度”的逻辑。
- 这条线既能讲下一代 DMS/OMS，又可从 MINIEYE 现有视觉和车辆信号数据起步。
- 徐子健内部调研也把“千人千面”列为方向，方案是用平时驾驶维度和实时驾驶状态对比。
定位：
从通用 DMS 阈值走向 personalized driver state model：基于驾驶员个体 baseline，识别当前状态 deviation，并把结果用于疲劳、注意力、接管准备度和智驾安全策略调节。
近期动作：
- 盘点现有 DMS 数据是否有驾驶员 ID、行程、眼睑、眨眼、头姿、视线、报警记录和误报反馈。
- 做离线分析：同一驾驶员在不同日期、不同路况和不同状态下是否存在可观测偏移；不要只比较不同驾驶员之间的绝对差异。
- 先验证 baseline 是否改善误报/漏报，或能否生成稳定 deviation features，不急于定义量产产品形态。
P1b：人车浅融合 / DMS-ADAS 联动
该方向应保持 P1，并排在个性化 baseline 之后。
会议依据：
- 周麟引用 Mercedes Attention Assist 的阶段 2 线索：车辆参数、驾驶员状态和坐姿等浅融合。
- 杨一泓强调 DMS/OMS 往后一定会走向人、车、环境、多源融合和人机共驾。
- 徐子健内部调研补充 Nissan RSE、Bosch DDD 等证据，说明 steering behavior、方向盘扭矩、加减速度和 ADAS 信息可作为超越 DMS 规则的疲劳/分心识别输入。
定位：
从单点 DMS warning 升级到 driver state + vehicle / AD context 的浅融合风险评估，用于提醒分级、接管准备度、接管提前量和智驾保守策略。
近期动作：
- 盘点可获得车辆信号：速度、方向盘角、方向盘微输入、车道偏移、制动、油门、ADAS 状态、驾驶时长。
- 建立 DMS 输出 + 车辆信号 + AD/NOA 状态的风险分层 mapping。
- 增加 DMS/ADAS 时序对齐采集定义：前车制动/ADAS 风险事件、驾驶员制动反应、方向盘/踏板响应、DMS 状态和提醒/干预动作必须能对到同一时间轴。
- 将反应潜伏期、踏板非线性和转向熵列为第一批可解释行为指标。
- 先做规则/浅模型和开环 shadow evaluator 验证，不直接跳到闭环控制或复杂 world model。
P1c：展会 storyline + 定向客户 PPT 技术框架
该项已前置为 P1-Delivery。保留本节是为了强调交付边界。
会议依据：
- 杨一泓明确要求背景板、宣传册、视频物料中体现 roadmap 或 stage。
- 公共物料讲大框架，详细方案进入定向客户 PPT。
- 市场侧需要倒排印刷、寄出、装修和视频 deadline，并把时间压力传给研发。
交付边界：
| 物料 | 可讲内容 | 不可讲内容 |
|---|---|---|
| 公共物料 | stage roadmap、下一代 in-cabin driver state intelligence、大方向 | 未验证指标、内部 POC 细节、量产承诺 |
| 定向客户 PPT | 行业证据、技术路径、当前能力、研究计划、风险边界 | 把 research/roadmap 写成已量产事实 |
P1/P2：下一代舱内预研实验底座
该方向应从普通 P2 上调到 P1/P2 之间，因为它是后续 POC 和证据积累的基础设施。
会议依据：
- 会议中反复讨论延锋展舱、GSR、模拟器、招商车研、高校、香港大。
- 杨一泓希望研发每周/双周跟进外部资源、文章、机构和新想法。
- 徐子健总结为两条线：找实验环境资源，以及构思实验方案和疲劳特征。
定位：
建设下一代舱内预研实验底座：simulator + 外部实验资源 + 多模态数据采集 + 智驾测试车只读硬采，用于支撑 baseline、GSR/HR、接管准备度、异常状态识别和干预策略验证。
可选路径：
- 自建低成本 simulator：电脑、三屏/大屏、方向盘/踏板、摄像头、可选 GSR/HR/压力传感器。
- 借用延锋展舱：核验是否能读取 GSR 或其他传感器数据，是否能加采集系统。
- 高校/测试机构合作：寻找已有驾驶模拟器、自然光环境舱、DMS/ADAS 研究基础的团队。
- 招商车研/香港大资源：作为实验条件、外部背书和联合研究线索。
- 智驾测试车硬采：评估独立采集硬件，采集 DMS、CAN/OBD、ADAS/NOA 状态、接管请求和 ODD 退出事件；要求只读、不写车控、不占域控算力、不影响大里程测试。
P2：多模态生理与行为信号增益验证
原“GSR / HR / 非接触生命体征增益评估”应改名并重定位。
新的定位：
GSR、HR、steering behavior、pressure、radar vital signs 都是验证“视觉之外的状态信号是否改善疲劳/接管/干预判断”的实验信号，不是现阶段直接产品路线。
会议依据：
- 徐子健担心 GSR 接触式传感器不好量产。
- 杨一泓要求不要过早 rule out 新传感器，先 open mind 地理解外部技术和硬件成熟度。
近期动作：
- 可买低成本 GSR/HR/压力传感器，用 simulator 做离线增益验证。
- 按徐子健画板补充 voice、seat pressure、radar breathing、pedal nonlinearity、reaction latency 等候选字段，并先按“能否同步采集”排序。
- 先回答“加入这些信号是否提升疲劳/接管准备度判断”，再讨论量产路径。
- 若有增益，再比较方向盘电极、PPG、radar vital signs、压力/握持行为等工程路线。
P2：HMI / 干预策略沙盒
该方向由徐子健画板补强，应作为 P2 验证项加入，但不能抢 P1 主线。
定位：
不是先做自动闭环，而是把疲劳后的候选动作放进离线/模拟器策略沙盒，验证不同自动化等级、疲劳程度和场景下，什么提醒或干预真正有效。
候选动作：
- 轻度座舱唤醒：空调、语音搭话、小游戏/新闻、报警提醒。
- 多感官刺激：香氛、座椅震动、冷风。
- 中度 ADAS 保守化：ACC/AEB/LKA 灵敏度提高。
- 重度策略：路边停车、动态路线重规划。
- UI/HMI 降级：仪表/中控极简化，减少疲劳时有效视场收缩带来的认知负担。
边界：
- 座舱唤醒先做用户接受度和误触发验证。
- ADAS 保守化、路线重规划和停车涉及安全策略，必须先走开环和 safety case。
- VLM/Agent 可先用于离线情境理解和候选动作生成，不直接调用车机 API。
P2：接管准备度 / takeover readiness
接管准备度仍然重要，但不应作为第一批独立 POC。
定位：
接管准备度是 baseline、人车浅融合、实验底座成熟后的综合验证场景。
原因：
- 它符合 L2+/L3 和下一代 DMS 安全闭环叙事。
- 但需要高质量接管数据、ADAS/HMI 场景、TOR 设计和接管质量标注。
- 当前更现实的是先把它纳入 simulator 任务设计，而不是单独立项。
P2：失能 / DUI 行为异常检测
该方向从 Radar 上调为 P2，但必须严格控制边界。
上调原因：
- 徐子健内部调研显示该方向已“推进中”，简易模拟系统已打通，并计划与招商车研合作做实车酒驾数据采集。
- 2026-内部-DUIncoder 给出正常驾驶建模 + 异常检测的可行研究路径，可降低对大量 DUI 数据的依赖。
边界：
- 不直接从毒驾数据采集开始。
- 不把酒驾、毒驾、突发疾病、极端疲劳混成一个标签。
- 先用合法异常表型和正常驾驶 baseline 做方法验证。
- 实车酒驾采集必须先解决法律、伦理、场地、安全和数据权限。
P2/Radar：Wi-Fi / Acoustic / UWB / Event camera / VLM 等前沿技术
这些方向继续保留在技术雷达，不应抢今年主线。
会议对它们的意义是：它们呼应杨一泓要求的 open mind 和外部技术 sourcing，但不是会议原始主线。
| 方向 | 当前处理 |
|---|---|
| Acoustic / Wi-Fi / UWB sensing | 用于 CPD/occupancy 的低成本信号摸底和供应链核验。 |
| Event camera / thermal / ToF/RGB-D | 新硬件期权，重点看供应链、车规、差异化场景。 |
| VLM / Driver-WM / 多意图 SLU | 离线 case mining、benchmark、远期方法论，不作为近期车端闭环。 |
更新后的优先级表
| 优先级 | 方向 | 角色 |
|---|---|---|
| P0 | 合规 dossier / Euro NCAP 2026 OMS-CPD / 单摄平台化 | 当前商业基础盘 |
| P1-Delivery | 展会 storyline + 定向客户 PPT 技术框架 | 领导要求的第一短期交付 |
| P1a | 个性化 baseline / 自适应阈值 | 下一代 driver state intelligence 第一主线 |
| P1b | 人车浅融合 / DMS-ADAS 联动 | 从 stage 1 走向 DMS x AD 状态输入的主线 |
| P1/P2 | simulator + 外部实验资源 + 多模态数据采集 + 智驾测试车硬采 + HCT 场景验证 | 年度预研基础设施和合作方验证入口 |
| P2 | 多模态生理/行为信号增益验证 | GSR/HR/steering/pressure/radar vital signs 的实验验证 |
| P2 | HMI / 干预策略沙盒 | 语音唤醒、多感官刺激、UI 降级、路线重规划等策略验证 |
| P2 | 接管准备度 / takeover readiness | 综合验证场景 |
| P2 | 失能 / DUI 行为异常检测 | 正常驾驶建模 + 合法模拟 + 小样本实车核验 |
| P2 | Acoustic / Wi-Fi / UWB sensing | CPD/occupancy 分支摸底 |
| Radar | Event camera / thermal / ToF/RGB-D 新硬件 | 硬件期权 |
| Radar | VLM / Driver-WM / 多意图 SLU | 离线工具和远期范式 |
4 周动作包
第 1 周：重构 storyline
输出：
- DMS/OMS stage roadmap。
- MINIEYE 当前阶段和下一阶段定位。
- 公共物料与定向客户 PPT 的边界。
- 市场物料 deadline 倒排表：背景板、宣传册、视频、定向客户 PPT 分别何时锁文案。
- 四层材料分工：公共展会层、定向客户层、内部 roadmap 层、实验验证层。
- 资源 readiness checklist：展车、补光、车机、酒驾设备等明确 owner 和 deadline。
第 1-2 周：做证据包
优先补齐：
- Mercedes Attention Assist。
- Smart Eye baseline / impairment。
- DeepTake / AAAFTS / GSR。
- InCabin Report / Euro NCAP / BlueSkeye。
- Wi-Fi / acoustic / event camera / Fraunhofer sensor fusion 作为补充雷达。
- 疲劳标签 evidence review：构念、观测源、标签协议、设备/专家一致性、迁移和停止条件。
- HCT 场景 provenance review：来源、四轴场景、状态—动作、解除条件和误检后果。
第 2-3 周：定第一批 POC 候选
建议保留两个主线候选，并把两个 P2 验证项作为条件成熟后的补充候选：
- POC A：个性化 baseline + 人车浅融合的离线验证。
- POC B：低成本 simulator + GSR/HR/steering/voice/seat/radar breathing 行为信号采集摸底。
- POC C：正常驾驶建模 + 受控异常表型的失能监测离线验证，作为 P2 备选，不抢第一轮主线资源。
- POC D：HMI / 干预策略沙盒，先验证语音唤醒、UI 降级和路线重规划等候选动作，不碰闭环车控。
- POC E：HCT 场景包 + 状态-动作矩阵，先验证 DMS 状态进入 AD 状态机/后处理的可讨论接口。
Acoustic / Wi-Fi CPD 可作为 CPD 分支备选 POC，但不建议作为领导这条主线的第一 POC。
第 3-4 周：资源 sourcing
需要明确：
- 延锋展舱能否借用、能否读数据。
- 自建 simulator 预算与场地。
- 高校、招商车研、香港大可合作资源。
- 是否需要开通知识库/论文数据库。
- HCT 第二次 workshop 的场景包、输入材料和问题清单。
风险边界
- 不要把这件事理解成领导要求“吹牛”；故事必须有证据和可验证路径。
- 不要把 roadmap 写成已量产能力；公共材料要控制承诺。
- 不要用当前视觉 DMS 技术栈过早否定新传感器和外部资源。
- 不要让前沿 sensing 雷达抢掉今年主线；今年主线应是 baseline、人车浅融合和实验底座。
- 不要把 GSR 当成产品方向；它当前是多模态增益验证工具。
- 不要把 DMS x AD 讲成 DMS 原始图像进入端到端主模型；近期更稳妥的是状态机/后处理接口。
- 不要把“疲劳后智驾更保守”直接写成安全结论；必须按具体交通风险验证。
- 不要把 HCT 的反馈当成最终客户需求。HCT 是验证伙伴，OEM 才是商业买单方。
- 不要把 EEG 或任何单一传感器直接称为疲劳金标准；它们首先是需要验证的观测源。
- 不要把 AI 生成的特征和场景当作证据或方案；没有来源、淘汰门槛和安全边界的候选不进入对外材料。
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