最近，赛力斯汽车有限公司透露了一项令人兴奋的创新。他们通过提交一项名为“晕车识别方法、装置、存储介质及设备”的专利，展示了如何把复杂的信号处理转换为简单的IMU数据分析。具体来说，他们首先利用多源信号样本训练一个教师模型，这个模型可以预测驾乘人员的晕车状态。然后，他们把这个教师模型的软标签和IMU信号样本结合起来，训练一个学生模型。一旦学生模型被确定为晕车识别模型，就可以把它部署在车载芯片上。这样一来，在实际应用中，只需使用IMU信号输入就能实现晕车状态的实时、准确识别。这个方法不仅能解决信号采集受限的问题，还能应对车端算力不足的挑战。