汽车AI穿戴设备的赋能与隐忧

车企加快穿戴设备技术研发    

 

近日，国家知识产权局公布的信息显示，小米于2025年9月申请了一项名为“疲劳驾驶干预方法、装置、车辆、设备、介质和芯片”的专利，该专利于2026年1月公布。这项专利将通过融合穿戴设备与车辆数据，主动识别驾驶状态，让手表或手环成为“防疲劳助手”，助力安全行车。

据了解，这项专利技术将采集车端数据，包括方向盘抖动情况、车道偏移情况以及手环或手表实时监测的驾驶员心率、体温甚至睡眠质量等来自穿戴设备的生理指标数据，智能识别甚至主动干预驾驶员的驾驶行为，有助于提升行车安全。

小米这项专利前瞻性地展示了一种可行性——安全不再只依赖车辆“单打独斗”，而是可以借助手环或手表等穿戴设备的力量多维度提升。目前，小米汽车已公布多项相关专利，包括通过声音信号检测疲劳的技术，显示出其在安全领域的密集布局。正是看到穿戴设备的这种前景，越来越多的车企开始加快在这一领域的布局。

早在2024年7月，中国第一汽车股份有限公司、一汽（北京）软件科技有限公司就申请了一项名为“一种基于穿戴设备的无感解锁车门方法、系统及车辆”的专利，具体包括：获取穿戴设备与车辆之间的距离，当穿戴设备与车辆之间的距离小于第一预设距离时，建立穿戴设备与车辆的通信连接；当穿戴设备与车辆之间的距离小于第二预设距离时，获取用户的实时手部运动轨迹；将实时手部运动轨迹与预设的基准手部运动轨迹数据集进行对比；当实时手部运动轨迹与基准手部运动轨迹数据集相匹配时，对车门进行解锁；当实时手部运动轨迹与基准手部运动轨迹数据集不匹配时，提醒用户解锁失败；根据实时手部运动轨迹对基准手部运动轨迹数据集进行矫正。用户可以在不进行其他多余动作的情况下，通过自身潜意识下的动作完成车门的解锁，增强了解锁车门的便捷性和安全性。

拓展业务范畴    

 

相较于一汽、小米在专利领域更为激进的布局，理想汽车的AI眼镜已在消费市场引发了一定的反响。自去年12月3日发布以来，理想AI眼镜Livis备受消费者青睐。该眼镜与理想汽车深度互联，聚焦于车路协同、车机互联等方面，被理想汽车称为旗下“最具突破性的智能终端产品”。

AI眼镜是车企构建跨终端AI生态的初步尝试。有分析人士认为，车企成立穿戴设备或机器人部门，让这些部门长期专注于AI终端产品的研发，就是看重了智能穿戴设备的市场前景十分广阔，尤其是在与AI技术深度融合后，其功能正从单一的健康监测助手，向生活管家、生产力工具等多元化方向拓展。如果新能源汽车的软件生态能够与眼镜实现场景联动，例如与车内导航、娱乐功能无缝衔接，品牌的用户群体也能为产品的初期市场推广提供有力保障。此外，自主品牌在研发过程中积累的软硬件集成经验，也有助于提升眼镜的技术性能和续航能力。

更早之前，蔚来在2022年推出了NIO Air AR Glasses。这款产品可借助车载适配器与车机系统连接，用户既可以通过手机App操控，也可以使用语音交互功能。蔚来创始人、董事长、首席执行官李斌表示：“汽车智能化发展带来了诸多可能性，基于此进行延展探索是合理的，蔚来就曾进行过AR眼镜等尝试。”吉利汽车也联合星纪魅族，推出了AR智能眼镜产品。在全场景生态理念的支撑下，吉利汽车能够与智能眼镜、手机等其他IoT（物联网技术）设备相连，实现功能上的互补。

清晨醒来，无感佩戴的智能戒指已将一晚的睡眠质量、心率波动等数据传送至手机App，并生成睡眠报告，还能在出门前预热车辆；出门通勤时，戴上智能眼镜，导航路线会直接投射在视野中，还可通过语音指令操作车辆的部分功能、回复工作消息。由此可见，随着AI技术的进步和汽车领域竞争的加剧，车企正不断拓展业务范畴，期望借助穿戴设备提升行车安全性能、改善驾乘体验。

可靠性与安全性待提升    

 

在驾驶场景中，AI眼镜可以助力消费者提升车辆行驶安全性与效率。如“零分心导航功能”借助AR技术，将路线指引、红绿灯读秒等关键信息直接投射到驾驶员的视线前方，形成一个透明的“虚拟仪表盘”。在此设备的加持下，驾驶员无需转头查看中控屏，视线偏离时间可从传统中控屏的2.8秒大幅缩减至0.5秒，为行车安全提供有力保障。

实时车况监测功能可让驾驶员对车辆状况了如指掌。通过与车载传感器相连，AI眼镜能够实时显示车辆的电池健康度、胎压等关键信息。一旦检测到胎压异常或电池出现问题，眼镜会即刻发出警报，提醒驾驶员及时处理。此外，AI眼镜还能结合车辆的行驶数据和历史维修记录，提前预判潜在故障，并推送详尽的维修建议，避免突发故障，延长车辆的使用寿命。

AI穿戴设备为行车安全、拓展出行半径勾勒出美好的愿景。然而，就目前的技术水平而言，穿戴设备在可靠性、数据安全等方面仍存在一定隐患，要在使用场景内实现落地应用，仍有一些技术难题有待攻克。有分析人士指出，穿戴设备的监测精度（如心率波动）能否达到车规级安全要求尚待验证；在场景适配性方面，不同驾驶场景（如高速长途与城市拥堵）对疲劳的判断标准各不相同，算法也需要持续优化；穿戴设备的系统稳定性也有待验证，如何避免因设备死机或误判引发风险等问题同样需要解决。这些问题是汽车穿戴设备普遍需要改进的方面。

事实上，目前市场上的汽车AI穿戴设备在成熟度与兼容性方面普遍存在一些问题，尤其是一些第三方AI穿戴设备功能稳定性较差，与汽车系统连接时有时会出现卡顿、断连等情况，影响使用体验。不同品牌、型号的汽车与穿戴设备之间兼容性不佳，限制了用户的选择。同时，在数据安全方面也存在较大隐患。在使用过程中，AI穿戴设备必然会收集大量用户信息，如位置、生理数据等，这些数据一旦泄露，将严重侵犯用户隐私，而且消费者维权成本高、取证困难。如何确保数据安全是穿戴设备应用于汽车前必须考虑的问题。

文：王金玉 编辑：郭晨 版式：李沛洋