No CES 2026 de Las Vegas, a Valeo e a Seeing Machines impressionam com soluções de monitoramento embarcado que redefinem a experiência a bordo. Imagine um habitáculo onde cada movimento é seguido, cada gesto analisado, e onde a segurança ganha uma nova dimensão. Bem-vindo à era do monitoramento inteligente, onde o interior do seu carro se torna um espaço hiperconectado.
Uma Inovação a Serviço da Segurança
O monitoramento embarcado não deve mais ser um gadget restrito a carros-conceito: ele se torna um elo cada vez mais central nas futuras normas de segurança e nos sistemas de assistência à condução mais avançados. No CES 2026 de Las Vegas, a Valeo e a Seeing Machines, já parceiras desde 2024, apresentam novas soluções exibindo uma gama de demonstradores que vão muito além do simples alerta de sonolência, abordando a totalidade do habitáculo e até mesmo os usuários de duas rodas.
No CES 2026, a Valeo revela novas soluções de monitoramento do condutor. © Seeing Machine
Mapeamento 3D do Habitáculo: Uma Revolução Tecnológica
A Seeing Machines, empresa conhecida por seus sistemas de monitoramento de condutores em todo o mundo, aproveita o CES 2026 para apresentar uma nova geração de tecnologia chamada « Mapeamento de Percepção de Habitáculo 3D ». Esta solução se baseia em sensores de alta fidelidade capazes de acompanhar em tempo real não apenas o condutor, mas também todos os ocupantes do veículo: sua posição, seus gestos, suas interações e seu comportamento geral. A ideia é oferecer ao veículo uma compreensão contínua e precisa do que acontece a bordo, a fim de adaptar mais finamente as reações das assistências à condução e das funções de segurança.
Concretamente, o sistema distingue, por exemplo, um condutor sonolento, uma criança mal posicionada no banco traseiro ou um passageiro que se inclina abruptamente em direção ao console. Ele pode então ajustar a emissão de alertas, a gestão da frenagem em caso de emergência ou ainda a gestão dos airbags em caso de colisão. Este bloco 3D se integra à plataforma DMS/OMS (Driver Monitoring System / Occupant Monitoring System) já fornecida pela Seeing Machines a vários fabricantes, e que a Valeo agora integra em seus próprios sistemas.
Outro ponto interessante: a Seeing Machines também destaca a capacidade de seus algoritmos de trabalhar em conjunto com os sensores externos do veículo (câmeras, radares, eventualmente lidar). A ideia é fundir o que acontece dentro e fora para construir uma visão global da situação: um condutor que não olha para a estrada enquanto um pedestre é detectado à frente, um passageiro que abre uma porta do lado da circulação… Vários casos em que a combinação das informações internas e externas pode condicionar a lógica de alerta ou de assistência à frenagem.
A solução Mapeamento de Percepção de Habitáculo 3D permite monitorar o condutor e os passageiros. © Seeing Machine
Uma Plataforma Comum para o Futuro
Do lado da Valeo, essa base tecnológica assume a forma de uma plataforma chamada “Soluções de Monitoramento em Habitáculo” (ICMS). O grupo francês, especialista em sistemas completos e integração eletrônica, se apoia no software da Seeing Machines para construir uma oferta destinada aos fabricantes que precisam se preparar para a chegada de novas regulamentações de segurança. O desafio vai além do simples monitoramento do condutor: a regulamentação GSR2 e as futuras exigências do Euro NCAP incentivam a generalização de sistemas capazes de detectar a desatenção, a sonolência, o não uso do cinto de segurança ou a presença de uma criança em um banco traseiro.
Nesse contexto, a Valeo destaca sua capacidade de conceber todo o sistema (sensores, eletrônica, integração ao painel, ao HUD ou à instrumentação), enquanto a Seeing Machines fornece os blocos de “percepção”: acompanhamento do olhar, análise das posturas, reconhecimento dos comportamentos, distinção dos ocupantes. Assim, essa cooperação se ilustra pelo desdobramento do software da Valeo ICMS em três sistemas diferentes que podem se adaptar às arquiteturas eletrônicas dos diferentes fabricantes.
Demonstracões no CES: Três Usos Concretos
Para materializar essa convergência entre sensores, softwares e interfaces, a Valeo apresenta no CES três demonstrações apoiadas na tecnologia da Seeing Machines. A primeira gira em torno do sistema Panovision, um display head-up (HUD) de nova geração. Nessa configuração, as informações projetadas no campo de visão do condutor, como alerta de colisão, limite de velocidade ou navegação, são acopladas a um sistema de alerta adaptativo baseado no acompanhamento do olhar. Se o condutor não olhar para a área onde uma informação crítica é exibida, o HUD pode adaptar a maneira como destaca essa informação, por exemplo, aumentando o contraste ou adicionando um alerta sonoro.
O interesse da combinação dessas tecnologias é que permite interagir com os ADAS dos fabricantes. © Adobe Stock
A segunda demonstração, chamada Safe InSight, assume a forma de um veículo completo de demonstração que mostra uma abordagem mais global do monitoramento do condutor e do habitáculo. Nele, encontramos tanto a detecção de sonolência, a análise das distrações, o mapeamento 3D dos ocupantes, o monitoramento dos cintos e dos bancos traseiros, tudo conectado às assistências à condução externas. A ideia é mostrar como esses diferentes níveis de análise podem se complementar com uma frenagem de emergência automática ou até mesmo uma condução semi-autônoma, ou mesmo antecipar se o condutor não está em condições de retomar o controle.
Por fim, o terceiro bloco, SmartCluster Helmet Detection, se dirige ao mundo das duas rodas, frequentemente menos coberto pelos sistemas de segurança ativa. Aqui, a câmera integrada ao painel de instrumentos detecta a ausência de capacete antes do início da viagem. Se o sistema não reconhecer um capacete na cabeça do condutor, ele pode exibir um aviso no painel, ou até mesmo impedir a condução.
O Panovision da Valeo deve permitir adaptar sua exibição de acordo com os alertas. © Valeo
O sistema SmartCluster Helmet Detection para as duas rodas permite detectar a ausência de capacete. © Valeo
