מעבר למסיבת העיתונאים הרשמית של AutoSens Europe ו-InCabin Europe 2026, סיור בין הביתנים המחיש היטב עד כמה תחום הרכב החכם מתרחב כיום בכמה כיוונים במקביל. לצד המאבק על חיישנים טובים וזולים יותר, מתנהלת תחרות גם על תשתית התקשורת בתוך המכונית, על עיבוד הנתונים, על הבנת הנהג והנוסעים ועל היכולת להעביר חלק גדול מהפיתוח לעולם הווירטואלי.

בחמישה ראיונות קצרים שקיימנו בתערוכה בברצלונה הציגו החברות גישות שונות, אך כולן מצביעות על אותה מגמה: המכונית הופכת למערכת מחשוב מבוזרת שבה חיישנים, רשתות ו-AI חייבים לפעול כמערכת אחת.

חמש השיחות הקצרות הללו מדגימות שהוויכוח בתעשייה כבר אינו רק איזה חיישן טוב יותר. Infineon מנסה לשנות את הדרך שבה הנתונים מגיעים מהחיישן למחשב; Sony ו-Smart Eye מנסות להבין טוב יותר את האדם שבתוך הרכב; MINIEYE מוסיפה מעל שכבת החישה סוכן AI; ו-fiveD מנסה להעביר חלק גדול מתהליך הפיתוח לעולם וירטואלי.

המכנה המשותף הוא שהערך הולך ועובר מהחיישן הבודד אל המערכת השלמה — חיישן, תקשורת, תוכנה, סימולציה ובינה מלאכותית.

Infineon: להחליף רשת תקשורת קניינית ב-Ethernet תקני

ג'וזף "ג'יי" קורדארו, ארכיטקט מערכות ב-Infineon המתמחה ב-Ethernet, הציג את משפחות Maple ו-Mahogany, שבבים לתקשורת Ethernet א-סימטרית המיועדים בין היתר להעברת מידע ממצלמות ורדארים למחשב המרכזי של הרכב.

בניגוד לקישורי SerDes קנייניים המקובלים כיום במצלמות רכב, הפתרון מבוסס על תקן IEEE 802.3dm. לפי קורדארו, המערכת תומכת במהירויות של 2.5, 5 ו-10 גיגה-ביט לשנייה בכיוון החיישן אל המחשב, ובערוץ חוזר של 100 מגה-ביט לשנייה. REC003

באחת ההדגמות הועבר וידאו ממצלמת 8 מגה-פיקסל מ-CSI-2 ל-Ethernet ומשם בחזרה ל-CSI-2 אל מעבד NVIDIA Orin. בהדגמה אחרת הועברו נתוני רדאר גולמיים מחיישן Infineon CTRX 8×8 ישירות למחשב המרכזי. REC003

קורדארו הדגיש כי הנתונים מועברים ללא דחיסה, דבר שהוא רואה כחשוב במיוחד עבור אימון ואימות מערכות Machine Learning. בנוסף, המעבר ל-Ethernet מאפשר להשתמש ביכולות שכבר קיימות בעולם הרשתות, כמו MACsec לאבטחת הקישור, PTP לסנכרון זמן ו-TSN ומנגנוני יתירות לצורך סבילות לתקלות. REC003

MINIEYE: סוכן AI שמנסה להפוך ל"עוזר אישי" של הנהג

התפיסה שמציגה MINIEYE היא שהדור הבא של תא הנוסעים לא יסתפק במעקב אחר עייפות או הסחת דעת, אלא ישלב את יכולות החישה עם סוכן AI שמכיר את ההקשר, את הנהג ואת המשימות שהוא מבקש לבצע.

ואניון ויי (Wanyun Wei) מ-MINIEYE, שהציגה את עצמה בשיחה בשם Emma, הציגה בביתן החברה את פתרונות ה-Smart Cabin שלה. MINIEYE, שמרכזה בשנזן שבסין, מפתחת מערכות ADAS, נהיגה אוטונומית וניטור תא הנוסעים, ובהן DMS לניטור הנהג ו-OMS לניטור הנוסעים. לדברי ויי, החברה מפתחת את התוכנה בעצמה ומייצרת גם מצלמות ויחידות ECU. REC002

גולת הכותרת בביתן היתה BamBam, סוכן AI שמוגדר על ידי החברה כ-"Smart Cabin Butler" – מעין עוזר אישי המובנה במכונית. המערכת נועדה לבצע משימות שאינן מוגבלות לשליטה ברכב: לבדוק דואר אלקטרוני, לסייע במענה להודעות, לבדוק ולהזמין טיסות, לנהל לוח זמנים ואף להמליץ על מסעדה לקראת אירוע. בזמן המתנה ברכב ניתן גם להפעיל באמצעותה משחקים.

Sony Depthsensing Solutions: לא רק לראות את הנהג, אלא להבין את תנוחת כל הנוסעים

יאן-מרטין יופטנר (Jan-Martin Juptner) מ-Sony Depthsensing Solutions הציג את פעילות החברה בתחום ניטור תא הנוסעים.

לדבריו, ברכב ההדגמה שילבה Sony חיישנים חיצוניים ל-Surround View ולחישה קדמית, אך עיקר הפעילות שהציג היתה בתוך התא: חיישן 5 מגה-פיקסל לצד חיישן עומק iToF ברזולוציית VGA. Sony מפתחת גם את תוכנת ה-OMS בעצמה. REC001 (2)

המערכת נועדה לזהות בין היתר שימוש בחגורות בטיחות, תנוחה חריגה של נוסעים, מושבי ילדים וסיווג נוסעים. המטרה היא לספק מידע מדויק יותר למערכות הבטיחות ולעמוד בדרישות Euro NCAP המתפתחות.

יופטנר הוא Business Development Manager בתחום הרכב ב-Sony Depthsensing Solutions, והחברה כבר מציגה את השילוב של 2D RGB/IR, חיישני עומק ותוכנת OMS כבסיס לדור הבא של ניטור נוסעים. AutoSens

Smart Eye: מצלמה מאחורי המסך, רדאר במראה ו-AI שיודע לאן הנהג מסתכל

אנדרס גריטה (Anders Gryte), סמנכ"ל התפעול של Smart Eye, הציג בביתן כמה גרסאות של מערכות ניטור נהג ונוסעים.

אחת ההדגמות שילבה מצלמה ורדאר במראה הפנימית, ואחרת הציבה מצלמה מאחורי התצוגה עצמה. במקרה כזה התוכנה של Smart Eye מתקנת את העיוותים האופטיים שנוצרים כאשר החיישן מביט דרך שכבות המסך. REC001 (1)

הכיוון החדש יותר הוא שילוב מערכות הניטור עם Agentic AI. המערכת יכולה להשתמש במידע על כיוון המבט, מצב הנהג והמתרחש בתא הנוסעים כדי לספק לסוכן הבינה המלאכותית הקשר שלא קיים בעוזר קולי רגיל.

לדברי גריטה, החברה אף מדגימה "Vibe Coding" בתוך הרכב — יצירה או התאמה של פונקציות תוכנה בזמן אמת תוך שימוש ב-AI. REC001 (1)

Smart Eye הכריזה ימים ספורים לפני התערוכה על מינויו של Gryte ל-COO, ובמקביל חשפה רשמית את סוכן ה-AI הרב-מודאלי שלה, המשלב מידע על הנהג, המכונית והסביבה. MFN

fiveD: לבנות רדאר בעולם וירטואלי לפני שבונים אותו במציאות

ג'וליאן גרסיה מיראלס מחברת fiveD מארלנגן שבגרמניה הציג גישה שונה: במקום חיישן חדש, החברה מפתחת סימולציה פיזיקלית של רדאר.

לדבריו, פיתוח מערכת רדאר אמיתית הוא תהליך יקר ואיטי. מערכת הסימולציה מאפשרת ליצור סביבה תלת-ממדית, להגדיר בה רדאר וירטואלי ולקבל נתונים גולמיים הדומים לאלה שהחיישן היה מפיק בעולם האמיתי. ניתן להשתמש בהם בתהליך התכנון, באימות המערכת וגם באימון AI. REC005 (2)

השם fiveD מתייחס, לדבריו, ל"ממד חמישי" שמתווסף לארבעת ממדי המרחב והזמן: תיוג אוטומטי של האובייקטים והמידע שהם מייצרים. במקום לקבל רק ענן החזרי רדאר, המפתח יודע מראש איזה אובייקט בסימולציה יצר כל חלק מהמידע — יתרון משמעותי ביצירת מערכי נתונים לאימון ובדיקת אלגוריתמים. REC005 (2)

החברה, שמרכזה בארלנגן, מתמקדת בסימולציה היפר-ריאליסטית של רדאר וביצירת מערכי נתונים מתויגים לפיתוח מערכות חישה. LinkedIn

הפוסט בין הביתנים ב-AutoSens/InCabin 2026: מאתרנט לחיישנים ועד סוכן AI בתוך המכונית הופיע לראשונה ב-Chiportal.

מסיבת העיתונאים המשותפת של AutoSens Europe ו-InCabin Europe, שנערכה ב-23 בספטמבר בברצלונה, כללה 12 מצגות קצרות של חברות הפועלות בתחומי החישה, השבבים, הסימולציה והבינה המלאכותית לרכב. שש המצגות הראשונות התמקדו במידה רבה במתרחש בתוך תא הנוסעים – תחום שעבר בשנים האחרונות ממערכת בסיסית לזיהוי הנהג לאוסף הולך וגדל של חיישנים ואלגוריתמים.

STMicroelectronics: חיישן קטן יותר כדי להוזיל את המערכת כולה

תומאס פרוטו (Thomas Perotto), מנהל מוצרי רכב בחטיבת ההדמיה של STMicroelectronics, פתח את התדריך בהצגת הדור החדש של משפחת SafeSense, המיועדת למערכות ניטור נהג ונוסעים.

לדברי פרוטו, החברה כבר סיפקה יותר מעשרה מיליון חיישני SafeSense. מבחינתו, המספר מעיד בעיקר על כך ששוק ה-DMS וה-OMS, שכמעט לא היה קיים לפני כחמש שנים, נכנס כעת לשלב של ייצור המוני. בשלב הזה השאלה אינה עוד רק מה הרזולוציה או הרגישות הטובה ביותר, אלא כיצד להשיג את הביצועים הדרושים במחיר מערכת נמוך יותר.

לשם כך הציגה ST את VD56GA, חיישן גלובלי ברזולוציית כ-1 מגה-פיקסל. החברה טוענת כי בזכות טכנולוגיית פיקסלים משופרת ורגישות גבוהה לאינפרה-אדום ניתן לקבל ביצועים ברמה של חיישנים בעלי מספר פיקסלים גבוה בהרבה, ובכך לצמצם את עלות החיישן ושאר מרכיבי המצלמה.

בביתן הציגה ST גם מצלמה המוסתרת מאחורי תצוגה, השוואה ישירה לחיישן ברזולוציה גבוהה יותר ומערכת לסנכרון כמה מצלמות בתוך הרכב.

Aptiv: כשפיתוח התוכנה מואץ, הבדיקות הופכות לצוואר הבקבוק

קרייג טרנר (Craig Turner), סגן נשיא ומנהל תחום Digital Cockpit and Middleware ב-Aptiv, הציג פלטפורמה ליצירת נתונים סינתטיים ולבדיקה וירטואלית של מערכות בתוך תא הנוסעים.

טרנר הסביר כי ככל שהמכונית הופכת לרכב מוגדר-תוכנה וככל שבינה מלאכותית מאפשרת למפתחים לשנות תוכנה במהירות, צוואר הבקבוק עובר אל שלב האימות. אי אפשר להחזיר מכונית לכביש ולבצע סדרה מלאה של ניסויים בכל פעם שמתבצע שינוי תוכנה קטן.

Aptiv משתמשת בסביבות וירטואליות כדי להחליף חלק מהניסויים הפיזיים: ניתן לשנות את מבנה תא הנוסעים, מיקום הנוסעים והחפצים, תנאי התאורה והתרחישים, ולהריץ את הניסויים בקנה מידה גדול בענן.

החברה מדווחת על קיצור של כ-70% בזמן ובעלות של חלק מתהליכי האימות. טרנר הדגיש כי אין כוונה להחליף בדיקות פיזיות לחלוטין. לדבריו, נקודת האיזון הסבירה היא בקירוב 80% בדיקות וירטואליות ו-20% בדיקות פיזיות, כאשר האימות הסופי עדיין מתבצע במערכת אמיתית.

Deep In Sight: המצלמה אינה יכולה לראות ילד שמוסתר מאחורי מושב

אינצ׳ן ג׳י (Inchan Ji), סמנכ״ל הטכנולוגיות של Deep In Sight, הציג מערכת למיזוג מידע ממצלמה ומרדאר 60 גיגה-הרץ של Murata.

נקודת המוצא היא המגבלה הפיזיקלית של מצלמה: היא יכולה לספק מידע עשיר מאוד כל עוד העצם נמצא בקו הראייה, אבל היא אינה יכולה לזהות ילד או תינוק המוסתרים מאחורי מושב. רדאר, לעומת זאת, יכול לזהות תנועות זעירות ואף סימנים הקשורים לנשימה ולדופק.

Deep In Sight משלבת את המידע משני החיישנים כדי להפחית גם החמצות וגם התרעות שווא. אחת הדוגמאות שהוצגו היא Child Presence Detection – גילוי ילד שנשאר ברכב גם כאשר המצלמה אינה רואה אותו.

יישום נוסף הוא הערכת תנוחת הנוסע לקראת הפעלת כריות האוויר. אם גופו של נוסע מסתיר את המצלמה בעקבות תאונה, הרדאר יכול לסייע בקביעת מיקומו וגודלו. שימוש שלישי הוא ניטור נגד חדירה: הרדאר, שצריכת החשמל שלו נמוכה, יכול לפעול באופן רציף ולהעיר את המצלמה רק כאשר מתגלה פעילות חשודה.

Anyverse: להכין את התעשייה לבדיקות הבטיחות הווירטואליות של 2029

ויקטור גונזלס (Víctor González), מנכ״ל Anyverse, הציג את Virtual Assessment Implementation Program – VAIP, שנועד להכין יצרניות רכב וספקי Tier 1 למעבר הצפוי של Euro NCAP לשימוש רחב יותר בהערכה וירטואלית.

גונזלס הדגיש שהאתגר אינו ליצור “תמונות יפות” בסימולציה. כדי שנתונים סינתטיים יוכלו להיות חלק מתהליך הערכת בטיחות, צריך למדוד באופן שיטתי את הפער בינם לבין העולם האמיתי ולהוכיח שהתוצאות עקביות.

בשלב הראשון של VAIP מופקים מאגרי נתונים סינתטיים ומושווים לנתונים אמיתיים בכמה כלי רכב ומערכות. לאחר מכן מתוכננת הרחבה למאות ואף אלפי סרטונים ותרחישים, כדי לקבוע כמה נתונים דרושים לביצוע הערכה תקפה.

Euro NCAP מתכננת לשלב בדיקות וירטואליות בפרוטוקולי 2029 עבור DMS, OMS ו-Child Presence Detection. Anyverse מפעילה את התוכנית יחד עם יצרניות וספקים, במטרה ליצור תשתית משותפת ולא פורמט סגור של חברה יחידה.

KD: להתחיל את המעבר לסיבים אופטיים דווקא במצלמות

חואן פרדו (Juan Pardo), סגן המנהל הכללי של KD, טען כי העלייה ברזולוציה, בקצב התמונות ובמספר המצלמות הופכת בהדרגה את חיווט הנחושת למגבלה.

סיבים אופטיים מספקים רוחב פס גבוה יותר, מאפשרים מרחקים גדולים יותר ופוטרים חלק ניכר מבעיות התאימות האלקטרומגנטית. היתרון בולט במיוחד במשאיות, אוטובוסים וכלי ציוד כבדים, שבהם המרחק בין המצלמה למחשב המרכזי עשוי להיות עשרות מטרים, אך KD מזהה עניין גובר גם במכוניות נוסעים וברובוטקסי עתירי חיישנים.

החברה הציגה בברצלונה מערכת מצלמה אופטית של 10 גיגה-ביט, הממירה ממשק MIPI ל-Ethernet אופטי ושולחת את נתוני הווידאו למחשב המרכזי ברכב.

פרדו הסביר שהחברה בחרה להתחיל בקישור של 10 גיגה-ביט למצלמות, אף שהתעשייה כבר מדברת על קישורי backbone של 25 ו-50 גיגה-ביט. לדבריו, המתנה לדור הבא תדחה גם את התפתחות אקוסיסטם הסיבים, המחברים והרתמות. עדיף להתחיל ביישום פחות קריטי כמו מצלמות, לצבור ניסיון ורק אחר כך לעבור לעמוד השדרה המרכזי של הרכב.

Brighter Signals: בד מוליך הופך לחיישן מגע

אנדרו קליין (Andrew Klein), מנכ״ל Brighter Signals, הציג טכנולוגיה מסוג שונה לחלוטין. החברה, שהוקמה לפני כשנה וחצי, הופכת בד מוליך, רך וגמיש למערך חיישנים המסוגל למדוד משקל, לחץ, מיקום וקרבה של גוף אנושי.

אחד היישומים המרכזיים הוא סיווג נוסעים. במקום חיישן משקל פשוט במושב, ניתן למפות את פיזור הלחץ ולשלב אותו עם מדידת קרבה, וכך לנסות להבחין טוב יותר בין ילד גדול לבין מבוגר קטן – הבדל חשוב עבור כריות אוויר ומערכות בטיחות.

החברה מכוונת גם לתזכורת חגורות, גילוי ילדים וליישומי נוחות עתידיים. מעבר לרכב, קליין רואה ברובוטיקה שוק מרכזי: רובוטים מצוידים כיום בראייה מתקדמת, אך לרבים מהם עדיין אין “חוש מישוש” יעיל. Brighter Signals מנסה לספק שכבה כזאת בעלות ובצריכת הספק נמוכות.

במהלך התדריך הודיעה החברה גם על הצטרפותו של ביל רוסו, ותיק תעשיית הרכב ובעל ניסיון רב בשוק הסיני, לדירקטוריון.

הפוסט AutoSens/InCabin 2026 – חלק א׳: מחיישן תמונה חסכוני ועד שילוב מצלמה ורדאר בתא הנוסעים הופיע לראשונה ב-Chiportal.