摘要
各行业正迅速从静态人机交互界面（HMI）向直观化、情境感知型系统转型，以满足用户对易用性、安全性和效率日益增长的需求。莱迪思sensAI™解决方案集合为开发者提供了有力支持，使其能够利用专为视觉与音频处理打造的预置训练AI模型，构建低功耗、边缘优化的人机交互界面。通过集成手势识别、视线追踪、语音指令等情境感知能力，莱迪思sensAI可实现更安全、更高效且更具个性化的用户体验。本白皮书阐述了传统人机交互界面的局限性、情境感知型界面的变革潜力，以及莱迪思基于FPGA的低功耗解决方案如何推动创新，同时通过大幅降低能耗助力可持续发展。
术语
向更简介、更直观的界面转变
复杂性与培训负担：在工业场景中，操作人员通常需要接受大量培训才能熟练使用复杂的界面，这不仅延缓了上岗速度，还会提高操作失误率。 安全风险：汽车场景下，繁琐的操控方式会导致驾驶员分心，而分心正是引发交通事故的主要原因之一。 缺乏适应性：传统HMI无法根据用户行为或环境变化进行调整，进而导致工作流程低效，也丧失了实现个性化体验的可能。 能源效率低下：传统系统（尤其是依赖CPU/GPU实现人工智能功能的系统）能耗极高，与制造业和汽车行业的可持续发展目标相抵触。 情境感知能力有限：由于无法解读用户意图或环境信号， HMI只能被动响应，而非主动预判需求，这降低了其在动态场景中的实用价值。
关键行业趋势加剧了对自适应HMI的需求
用户期望提升：消费者对机器及系统的交互体验提出了更高要求，愈发期待直观、流畅且具备个性化的交互方式。 经济影响：低效的HMI会增加培训成本、降低生产效率，并提高操作失误率，直接影响企业盈利能力。与之相反，直观的界面能提升生产效率与用户满意度，为企业带来可量化的投资回报率（ROI）。 安全与合规性强化：监管压力要求企业降低运营风险、提升操作人员安全性。在工业场景中，设计不直观的界面会显著增加操作失误——据Yole集团（2024年）数据显示，制造业70%的停机时间与人为失误相关。在汽车场景中，美国国家公路交通安全管理局（NHTSA，2023年）数据显示，因繁琐操控导致驾驶员分心，每年在美国造成的死亡人数超3000人。详见图2。 可持续发展要求：各行业正积极采用更环保的技术，强调通过高能效运营减少环境足迹。在网络边缘端执行直观的HMI相关任务时， GPU的功耗通常超过5瓦，而FPGA实现相同功能仅需不到500毫瓦—— 这意味着功耗降低了10倍，大幅减少对环境的影响。 市场趋势：在生成式AI、增强现实（AR）等趋势的推动下，到2030年，工业与汽车系统中80%的HMI将集成基于AI的视觉与音频功能（数据来源：Crank Software，2025年）。
莱迪思sensAI加速情景感知型HMI的开发
莱迪思sensAI™边缘视觉引擎是一款综合工具，用于构建针对边缘应用场景优化的情境感知型HMI。它整合了低功耗FPGA、专用预训练AI模型，以及对开发者友好的工具，可实现手势识别、人脸识别、音频事件检测等视觉与音频AI功能。传统基于CPU/GPU的网络边缘AI系统功耗达数瓦，且依赖云端连接；而莱迪思FPGA仅需不到500毫瓦即可实现持续运行的处理能力，在部分场景下能耗降低幅度超过90%。这一特性为可持续发展提供了支持——例如，借助人体检测功能，系统可在无人使用时自动断电，在闲置状态下节省能耗。莱迪思sensAI边缘视觉引擎工具中的AI模型，不仅设计为能在莱迪思FPGA中以极低功耗运行，同时也针对CPU（如x86或ARM架构）、GPU等资源更丰富的器件进行了优化。详见图3。
人体检测与追踪：精准识别并追踪人体，适用于交互式应用场景。 人脸检测与追踪：可实现人脸识别、用户身份验证及面部表情分析功能。 人脸识别（身份确认）：对人员进行识别与身份验证，用于安全防护及个性化服务场景。 手势检测与追踪：支持通过手部及身体手势实现无接触交互。 视线追踪：检测用户的注意力焦点，可用于自适应用户界面/用户体验（UI/UX）设计、辅助功能优化及安全应用场景。 目标检测：实时识别并追踪目标物体，以提升情境感知能力。
说话人识别：基于语音特征模式识别人员身份，适用于安全无接触的身份验证场景。 语音指令检测：识别关键词以实现无接触操作。
针对莱迪思FPGA优化，可在微瓦级（μW）空闲状态下实现持续感知功能。
支持多种硬件平台（FPGA、ARM架构、x86架构），便于灵活集成。
预训练模型及莱迪思sensAI™ Studio等工具，可简化开发流程。
低功耗、实时在线的视觉与音频功能实现情境感知型HMI
专用的预训练AI模型：包含用于人体检测、人脸追踪、手势追踪及视线追踪的先进模型——每个模型均经过严格验证，确保具备高可靠性与准确性。 卓越的能效表现：大幅降低的功耗可支持设备持续运行，同时将对环境的影响降至最低，助力实现可持续发展目标。 实时性能：超低延迟与高响应速度优化了用户交互体验及运营性能。 强大的安全性：具备安全启动与加密功能，可保护边缘端及云连接系统中的敏感数据。 可扩展性与灵活性：支持与FPGA、ARM架构或x86架构系统级芯片（SoC）进行跨平台集成，能适配各类应用场景。 久经验证的可靠性：已部署超过5000万片器件，可确保在大规模量产应用中稳定发挥性能。 更快的产品上市速度：与定制化AI流程相比，预训练模型可将开发时间缩短40%。
工业HMI用例
在智能工厂场景中，莱迪思sensAI可支持HMI实现多项功能：通过人脸识别检测操作人员是否在场、解锁操作权限，并加载个性化设置。手势识别功能支持无接触控制，能减少洁净室或危险环境中的污染风险。视线追踪可确保操作人员始终专注于关键任务，若注意力分散，系统会暂停操作。音频AI可检测语音指令或机械设备异常，从而提升安全性并延长设备正常运行时间。这些功能不仅能降低操作失误率、优化工作流程，还能在无操作人员在场时关闭界面以节省能耗。详见图4。
汽车人机交互界面（HMI）应用场景示例
结论
采用智能、情境感知型HMI是一项重要的技术突破——它能助力各行业大幅提升用户体验、提高运营效率，并为可持续发展举措提供支持。莱迪思sensAI解决方案集合整合了强大的FPGA技术、高可靠性AI模型及全面的开发工具，助力企业在这一不断演变的领域占据领先地位。通过实现直观的实时交互，同时降低运营成本与环境影响，莱迪思将帮助各类组织实现卓越性能，并达成长期、可持续的发展目标。
附录
FPGA与CPU/GPU对比：
