作者| 鲁大师

出品|汽车电子与软件

前言

2025年12月，联合国欧洲经济委员会（UNECE）正式批准中国某头部车企L3级自动驾驶系统的跨国开发申请，同期国内多地也密集发布L3级自动驾驶路测扩展通知，标志着L3级自动驾驶从技术研发阶段加速迈向规模化落地。与消费者熟知的L2级辅助驾驶不同，L3级有条件自动驾驶在规定的操作设计域（ODD）内，可完全自主完成横向与纵向驾驶任务，仅在系统无法应对的特殊场景下才需要驾驶员接管。

这一特性赋予了驾驶员“脱手脱眼”的权限——无需持续紧握方向盘、紧盯路面，但这并不意味着驾驶员可以彻底“解放双手、放飞自我”。恰恰相反，L3系统要求驾驶员始终处于“可接管状态”，能在系统发出接管请求后的规定时间内迅速恢复对车辆的控制。而保障这一核心要求的关键，正是驾驶员状态检测系统。本文将结合国际国内核心标准法规，深入剖析L3级自动驾驶对驾驶员状态检测系统的核心要求，梳理主流技术方案，剖析现存痛点并提出优化方向。

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法规要求

L3级自动驾驶的核心是“系统主导驾驶，驾驶员待命接管”，这种人机共驾模式的安全落地，离不开明确的标准法规对驾驶员状态检测的规范。目前全球范围内已形成以UN R157（联合国欧洲经济委员会法规）、SAE J3016（美国汽车工程师学会标准）为核心的国际标准体系，国内也通过GB/T 40429-2021《汽车驾驶自动化分级》等标准衔接国际要求，共同构建了L3级驾驶员状态检测的技术底线。

1. 国际标准

作为全球首个具有法律约束力的L3级自动驾驶国际法规，UN R157于2020年6月正式通过，2021年1月在欧盟、日本、韩国等缔约国生效，对驾驶员状态检测提出了明确的刚性要求。其核心逻辑是“确保驾驶员在系统需要时具备接管能力”，具体要求可拆解为三个层面：

一是激活前提管控。UN R157明确规定，L3系统激活前，驾驶员状态检测系统必须通过座椅压力传感器确认驾驶员已就座，同时通过安全带传感器确认驾驶员已系好安全带，两项条件缺一不可。这一要求从源头杜绝了“无人值守”状态下L3系统被激活的风险，为后续的接管能力奠定基础。

二是接管准备状态监测。系统激活后，检测系统需持续监测驾驶员是否处于可接管状态，核心监测维度包括驾驶员是否在驾驶位、是否处于清醒状态。法规特别要求，当检测到驾驶员离开驾驶位或处于严重疲劳/昏睡状态时，系统需立即发出一级警报，若驾驶员未响应，则直接触发最小风险操作（MRO），如逐步减速、开启危险报警灯并在安全位置停车。

2. 技术分级标准

SAE J3016作为全球自动驾驶分级的核心参考标准，虽不具备法律约束力，但为L3级驾驶员状态检测提供了关键的技术定义和逻辑框架。其中最核心的是对驾驶员“接受能力”的定义——在L3级自动驾驶中，处于“DDT准备好接管”状态的用户，必须能够可靠且适当地集中注意力响应系统的接管请求或车辆故障提示。

3. 国内标准

我国GB/T 40429-2021《汽车驾驶自动化分级》完全参考SAE J3016的分级逻辑，明确了L3级自动驾驶的“有条件自动化”属性，同时结合国内道路交通特点，对驾驶员状态检测提出了本土化要求。标准强调，L3系统的驾驶员状态检测需适配我国混合交通流、行人非机动车密集等场景，重点提升对“驾驶员分心后快速唤醒”“复杂路况下接管能力评估”的检测精度。

此外，国内正在制定的《智能网联汽车 有条件自动驾驶系统安全要求》征求意见稿，进一步细化了检测系统的技术参数要求，例如规定驾驶员疲劳检测的准确率不低于95%，视线唤醒响应时间不超过1.5秒，确保检测系统能够满足国内复杂路况下的安全需求。

4. 核心法规要求汇总

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驾驶员状态检测的主流方案

为满足上述标准法规要求，行业已形成以“视觉感知为核心、生物传感为补充、多源融合为趋势”的驾驶员状态检测技术体系。不同技术方案在检测精度、抗干扰能力、成本等维度各有优劣，车企需根据自身产品定位和技术路线选择适配方案。以下是当前主流技术方案的详细解析及参数对比：

1. 核心技术方案解析

（1）视觉感知方案

视觉感知方案是当前L3级驾驶员状态检测的主流选择，核心依托驾驶舱内的红外摄像头或3D ToF摄像头，通过计算机视觉算法分析驾驶员的面部特征、眼球运动、头部姿态等信息，判断其状态。该方案的核心优势是检测维度全面、成本相对可控，已在多款量产L3相关车型中应用。

其中，红外摄像头方案通过发射850nm或940nm波长的红外光，可穿透驾驶员佩戴的墨镜，不受昼夜光照条件影响，能够精准捕捉眼部轮廓和眼球运动轨迹，通过PERCLOS（闭眼时间占比）指标判断疲劳状态——当闭眼时间占比超过30%且持续2秒以上时，判定为疲劳状态。3D ToF摄像头则在红外摄像头的基础上增加了深度信息采集能力，可精准获取驾驶员头部的三维姿态，判断头部偏转角度（通常设定偏转超过30°且持续2秒以上为分心状态），进一步提升检测精度。

（2）生物传感方案

生物传感方案通过采集驾驶员的生理信号（如心率、握力、呼吸频率等），评估其身体状态和接管能力，是视觉感知方案的重要补充。主流技术包括方向盘电容传感、座椅生理传感等。

方向盘电容传感方案通过在方向盘内置电容传感器，监测驾驶员手部的接触状态。与L2级辅助驾驶的“脱手检测”不同，L3级系统中的电容传感不要求驾驶员持续紧握方向盘，仅需确认驾驶员手部在需要时可快速接触方向盘——当检测到驾驶员手部长时间离开方向盘（通常设定为10秒以上），系统会发出轻微提醒，确保驾驶员处于“随时可接管”状态。座椅生理传感方案则通过在座椅靠背或坐垫内置压力传感器、光电传感器，采集驾驶员的心率和呼吸频率，当心率异常升高或降低、呼吸频率过快或过慢时，判定为身体状态异常，提前发出接管预警。

（3）多源融合方案

多源融合方案结合了视觉感知和生物传感的优势，通过数据融合算法整合多维度检测数据，大幅提升检测精度和抗干扰能力，是高阶L3系统的首选方案。例如，奔驰S级的L3系统就采用了“红外摄像头+3D ToF摄像头+方向盘电容传感器+座椅心率传感器”的四源融合方案，能够从视觉、触觉、生理三个维度全面评估驾驶员状态。

该方案的核心逻辑是“交叉验证、互补容错”——当某一传感器受环境干扰（如红外摄像头被阳光直射）导致检测精度下降时，其他传感器的数据可弥补不足，确保检测系统持续稳定运行。例如，在强光环境下红外摄像头无法精准捕捉眼球运动时，系统可通过座椅心率传感器的生理数据和方向盘接触状态，综合判断驾驶员是否处于可接管状态。

2. 主流技术方案对比

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当前驾驶员状态检

测系统的核心问题

尽管当前技术方案已能满足基础的标准法规要求，但在实际应用场景中，L3级驾驶员状态检测系统仍存在诸多痛点，主要集中在环境适应性、检测精度、用户体验和功能安全四个维度，这些问题直接影响L3系统的安全落地和用户接受度。

1. 极端环境下检测精度大幅下降

此外，国内复杂的道路交通环境也给检测系统带来挑战。例如，在城市快速路行驶时，路边施工区域的强光照射、隧道出入口的光线突变，都可能导致视觉传感器短暂失效，无法准确判断驾驶员状态。某第三方测试机构的数据显示，主流L3车型的驾驶员状态检测系统在极端环境下的误报率和漏报率平均超过15%，远高于正常环境下的5%以下。

2. 误报漏报问题影响用户信任

这些问题不仅影响用户的驾驶体验，还可能导致驾驶员对系统产生“报警疲劳”，甚至忽视系统的真实警报。某车企的用户调研显示，超过40%的L3系统体验者表示曾遇到过误报情况，其中25%的用户承认“因频繁误报而降低了对系统警报的关注度”，这无疑埋下了安全隐患。

3. 生物数据采集存在隐私泄露风险

L3级驾驶员状态检测系统需要采集大量驾驶员的生物特征数据，如面部特征、眼球运动轨迹、心率、呼吸频率等，这些数据属于敏感个人信息，存在隐私泄露风险。当前部分检测系统的数据传输和存储环节缺乏足够的安全保障，可能被黑客窃取或滥用。

例如，若驾驶员的面部特征数据被泄露，可能被用于身份伪造；心率等生理数据被泄露，则可能泄露驾驶员的健康状况。此外，部分车企存在“过度采集数据”的情况，超出检测需求采集驾驶员的其他生物特征，进一步加剧了隐私风险。

4. 冗余设计不足，功能安全存在短板

L3级自动驾驶对功能安全的要求达到ASIL B-D级（根据ISO 26262标准），但当前部分检测系统的冗余设计不足，单一传感器故障可能导致整个检测系统失效。例如，部分中低端L3原型车仅采用单一红外摄像头作为检测传感器，当摄像头故障时，系统无法评估驾驶员状态，只能直接触发最小风险操作，影响驾驶连续性。

此外，检测系统与L3主系统的协同逻辑也存在优化空间。部分车型的检测系统发出警报后，主系统的接管请求提示与警报信息不同步，导致驾驶员无法快速判断警报原因，延长了接管响应时间。

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提升L3驾驶员状态

检测系统性能的方法

针对上述问题，结合技术发展趋势和行业实践经验，可从技术升级、算法优化、安全防护、用户体验四个维度提出优化建议，推动L3级驾驶员状态检测系统的迭代完善。

1. 强化多源融合与环境适应性

一是全面推广多源融合方案。建议中高端L3车型标配“视觉+触觉+生理”的多源融合检测系统，低端L3车型至少采用“红外摄像头+方向盘电容传感器”的双源融合方案，通过数据交叉验证提升检测精度和抗干扰能力。例如，在红外摄像头基础上增加毫米波雷达辅助检测，利用毫米波雷达不受光照和天气影响的特性，弥补视觉传感器的不足。

二是优化传感器硬件性能。研发适配极端环境的高可靠性传感器，如具备防雾、防水、防强光功能的红外摄像头，低温自适应的电容传感器等；提升传感器的响应速度和检测精度，例如将眼球跟踪精度提升至±0.5°，接触检测响应时间缩短至0.05s，进一步提升系统的实时性。

2. 基于场景化数据训练降低误报漏报

一是构建场景化训练数据集。收集不同地域、不同人群、不同天气条件下的驾驶员状态数据，重点补充特殊场景数据（如驾驶员佩戴口罩、墨镜、帽子，极端天气下的驾驶状态等），通过大模型训练提升算法对特殊场景的适配能力。例如，针对国内驾驶员普遍佩戴口罩的场景，优化面部特征提取算法，仅通过眼部和额头特征即可准确判断疲劳状态。

3. 构建全链路生物数据隐私保障

一是遵循“最小必要”采集原则。仅采集检测所需的核心生物数据，不采集与驾驶员状态检测无关的信息；对采集的数据进行匿名化处理，去除可关联个人身份的标识信息。

二是强化数据传输和存储安全。采用加密传输协议（如TLS 1.3）保障数据在车端与云端之间的传输安全；在车端采用安全芯片存储生物数据，设置访问权限管控，防止数据被篡改或窃取；严格遵守数据留存期限规定，超出留存期限的 data 及时删除。

4. 完善冗余设计与人机交互

一是提升系统冗余设计水平。采用“主备传感器”架构，当主传感器故障时，备用传感器可立即接管工作，确保检测系统不中断运行；优化检测系统与L3主系统的协同逻辑，实现警报信息与接管请求的同步触发，明确提示警报原因（如“疲劳驾驶警报，请立即接管”），帮助驾驶员快速响应。

二是优化人机交互体验。设计分级预警机制，避免过度警报干扰驾驶员——一级预警采用轻微的声音提示和仪表盘图标闪烁，二级预警采用方向盘震动和语音提示，三级预警触发座椅震动和最小风险操作；提供个性化预警设置，允许驾驶员在标准范围内调整预警灵敏度，提升用户接受度。

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结 语

L3级自动驾驶的规模化落地，是汽车智能化发展的关键里程碑，而驾驶员状态检测系统则是这一里程碑的“安全基石”。它不仅是标准法规的硬性要求，更是平衡“技术解放”与“安全可控”的核心纽带——既让驾驶员享受脱手脱眼的便捷，又通过持续监测确保在关键时刻能够安全接管。

当前，驾驶员状态检测系统仍面临环境适应性不足、误报漏报、隐私风险等挑战，但随着多源融合技术的推广、算法的持续优化和安全体系的完善，这些问题将逐步得到解决。未来，随着技术的进一步发展，驾驶员状态检测系统还将向“主动预测式检测”演进，通过分析驾驶员的行为习惯和生理状态，提前预判接管能力变化，为L3级自动驾驶的安全落地提供更全面的保障。

对车企而言，应严格遵循标准法规要求，将驾驶员状态检测系统的可靠性放在首位，不盲目追求成本控制而降低检测标准；对行业而言，需加快完善相关标准体系，推动检测技术的标准化和规范化；对消费者而言，应正确理解L3级自动驾驶的“有条件自动化”属性，尊重检测系统的警报提示，主动配合系统要求保持可接管状态。唯有多方协同，才能让L3级自动驾驶真正服务于安全、高效的出行需求。