过去，人机界面（HMI）相对简单，主要由按钮、旋钮、操纵杆和静态显示屏组成，用于控制基本功能。如今，HMI已演变为复杂的、具备情境感知能力的系统，成为用户与日益智能的机器之间的主要连接桥梁。无论是嵌入在车辆、工业设备、消费电子还是智能基础设施中，现代HMI都必须处理越来越多的任务，包括实时数据可视化、语音交互、生物识别认证以及基于人工智能的自动化。这些系统需要做到直观、响应迅速且安全可靠，同时还要在严格的功耗、空间和性能限制下运行。
这种演变的产物是一种动态、多模态的HMI平台，由先进的软硬件解决方案驱动，例如莱迪思的FPGA及sensAI™解决方案集合。
向自适应人机界面的转变
随着数字系统变得更加智能且互联互通，人机界面必须随之演进以跟上步伐。这些界面不再只是控制面板，而是能实时解读用户意图和系统情境的智能网关。无论是在车辆、工厂还是智能家居中，现代HMI都必须在处理日益复杂的数据和功能的同时，提供无缝、直观的交互体验。
这一转变需要新一代软硬件解决方案，以支持实时响应性、适应性和低功耗。在许多情况下，HMI必须实时处理来自多种传感器的数据，包括摄像头、运动探测器、麦克风和环境监测器等。
为满足这些需求，现代HMI越来越依赖人工智能（AI）和机器学习（ML）来解读输入信息，并提供响应迅速、具备情境感知的体验。这需要强大的软硬件支持，能够实现传感器融合、管理数据流，并支持边缘侧的智能决策。构建此类系统需要专用组件，这些组件旨在支持各个行业的高性能、自适应HMI应用。
sensAI在构建HMI中的作用
莱迪思sensAI解决方案集合专为低功耗、小尺寸的基于FPGA的AI和ML应用而设计，例如远边缘或靠近传感器设备的应用。它整合了FPGA硬件、软件工具和IP核，支持在车载HMI等嵌入式系统上实现AI推理。sensAI边缘视觉引擎是一款专为支持HMI系统中的先进CV功能而设计的解决方案。
莱迪思sensAI网络边缘视觉引擎：硬件优化的算法
莱迪思sensAI预先构建的CV/ ML模型可提供先进的、面向实时性能的计算机视觉功能，例如：
面部和身体检测：可精准识别并追踪面部表情和身体动作，以支持自动刹车、注意力追踪等安全功能。
面部和语音识别：通过面部特征或语音模式识别并验证个体身份，以增强安全性、实现个性化功能并减少干扰。
视线追踪：检测并解读眼球运动，实现直观、精准的免手动交互。
目标检测：实时追踪目标，以增强情境感知能力。
这些AI和ML模型还能在多个行业和场景中增强HMI功能，助力简化制造业和工业设施中的操作界面。免手动控制、计算机视觉支持的摄像系统，以及面部和身体检测功能，可提高操作准确性、响应速度和可操作性，从而保护工人安全与生产运营。面部和语音识别工具还能帮助加强高风险或高安全级别的建筑及区域内的管控。
基于莱迪思sensAI构建的HMI还能优化下一代消费电子设备的功能。基于语音和手势的用户界面（UI）将是解锁热门智能家居安全与个性化功能的关键。同时，人员存在检测和持续面部识别工具能彻底革新ATM及其他公共服务类设备的自助安全保障。计算机视觉技术可通过生物识别方式验证身份、监控用户周边环境、实时提醒潜在威胁，若情况升级还能自动联系相关部门。
sensAI解决方案集合经过优化，可实现功耗、性能、兼容性、可扩展性与安全性的平衡。其先进的计算机视觉模型专为适配多种推理硬件而设计，包括莱迪思的超低功耗FPGA，以及x86和Arm CPU等资源更密集的方案。关键在于，这些AI/ML模型的设计充分考虑了开发者需求，提供全栈支持和连贯的开发能力，以加速定制化机器学习算法的开发进程。
FPGA用于HMI
sensAI能带来强大的互操作性和灵活性，工程师将该引擎与基于莱迪思FPGA构建的系统结合使用时，能获得最大价值 —— 因为二者能带来协同优势：
并行处理能力：FPGA可同时执行多项操作，提升HMI系统的响应速度和效率，从而实现更快的决策和更流畅的用户体验。
紧凑设计：在各类设备和嵌入式系统中，每毫米空间都至关重要；小尺寸的莱迪思FPGA便于集成到各类应用中，简化了嵌入式系统设计。
低功耗需求：车辆的电源供应有限，设计人员必须优先考虑核心功能。作为低功耗可编程领域的领先者，莱迪思FPGA的低功耗特性确保了在这些限制下仍能发挥最佳性能。
高I/O容量：莱迪思FPGA支持大量IO连接，这对复杂的HMI系统而言至关重要。
可重编程性与可扩展性：FPGA具备实时更新和修改的能力，确保HMI系统能随用户需求和技术进步而适配与扩展。
可靠性：莱迪思FPGA稳定性和耐用性强，无论现在还是将来，用户都能信赖HMI系统安全、准确地持续运行。
如需了解更多关于莱迪思网络边缘AI及FPGA解决方案的信息，请访问莱迪思网络边缘AI页面。
文章来源：莱迪思