波音 787 駕駛艙曾使用 Tobii Pro Glasses 3 采集 200 名試飛員的 400 小時眼動數據，發現 HUD 亮度旋鈕位置導致平均 1.8 秒視線偏移，遂將其移至 HUD 下方 5 cm，事故相關的人因失誤下降 27%。國內高鐵駕駛室通過 8 攝像頭眼動矩陣，監測司機在進出隧道光照突變時的瞳孔變化，據此優化儀表背光曲線，減輕視覺適應負荷。家電領域，格力將眼動儀嵌入空調原型機，發現用戶***操作 67% 的時間花在搜索隱藏按鈕，于是把常用功能圖標放大并移至**區域，完成操作時間從 9.4 s 降至 4.1 s。眼動追蹤已成為從飛機到咖啡機的人因驗證標準流程。眼動追蹤讓手機自動滾動屏幕。西藏眼動追蹤控制輪椅

    眼動追蹤技術為教育公平提供了量化評估工具。華弘智谷的ClassInsight系統通過頭戴式眼動儀記錄學生課堂行為，生成包含“注意力集中度”“知識盲區分布”的多維報告。在深圳中學的試點中，系統發現35%的學生在數學幾何題解答時，凝視輔助線的時間占比不足10%，據此調整教學策略后，該題型正確率提升28%。針對特殊教育，華弘智谷開發了基于眼動控制的輔助溝通設備，自閉癥兒童可通過凝視屏幕圖標表達需求，系統根據凝視時長和路徑智能推薦后續交互選項。更值得關注的是，其與新東方合作的“注意力訓練課程”，利用游戲化眼動任務（如追蹤移動目標、快速切換注視點），使ADHD兒童的持續專注時間從12分鐘延長至22分鐘，相關成果已發表于《中國特殊教育》期刊。 江蘇眼動追蹤技術發展歷史眼動追蹤技術讓智能眼鏡更懂用戶需求，實現個性化服務。

眼動追蹤技術正在成為L4級自動駕駛系統的“視覺中樞”。華弘智谷的DMS（駕駛員監測系統）集成多模態傳感器，通過紅外攝像頭捕捉瞳孔變化，結合方向盤握力數據構建注意力疲勞模型。在比亞迪漢EV的實測中，該系統可提前15秒預警分心行為，誤報率低于0.3%。更突破性的是，其眼動算法能識別駕駛員對道路標志的注視順序，當系統檢測到用戶忽略限速標識時，會通過AR-HUD疊加動態警示框。此外，華弘智谷與蔚來汽車合作開發的“視線接力”功能，在自動駕駛切換人工駕駛時，通過眼動軌跡預測駕駛員意圖，提前0.5秒啟動車輛控制權交接，***降低模式切換風險。目前，該技術已通過ISO 26022標準認證，成為國內較早獲車規級認證的眼動追蹤方案。

眼動追蹤技術正在構建老年認知障礙的早期預警體系。華弘智谷的ElderCare系統通過平板電腦搭載的眼動儀，記錄老年人完成認知測試時的視線特征，結合虹膜識別技術實現長期動態追蹤。在針對阿爾茨海默病的研究中，系統發現患者在執行“視覺搜索任務”（從雜亂圖案中找出特定目標）時，凝視路徑的混亂度比健康老人高2.3倍，且對目標區域的***注視時間延遲0.8秒。通過機器學習模型分析6個月內的眼動數據變化，系統可提前18個月預警認知功能衰退，準確率達85%。此外，ElderCare系統還支持遠程康復訓練——通過游戲化眼動任務（如追蹤移動光點、記憶圖案位置），延緩老年人眼球運動協調性下降速度，在社區養老中心的實測中，使受試者的視覺注意力評分提升31%。通過眼動追蹤，智能設備能根據用戶視線自動調整屏幕顯示。

在智能駕駛領域，眼動追蹤正從被動監測轉向主動干預。華弘智谷為比亞迪漢EV開發的DMS系統，通過雙目紅外攝像頭實時追蹤駕駛員眼球運動，當檢測到閉眼時長超過2秒或視線偏離道路超過3秒時，系統將自動觸發L2+級緊急輔助駕駛。該系統在2025年C-NCAP測試中，成功避免92%的疲勞駕駛事故。更前沿的探索在于車路協同——華弘智谷與華為合作研發的V2X眼動交互方案，通過分析駕駛員對交通信號燈、行人等目標的注視優先級，動態優化信號燈配時方案，在深圳前海試點中使高峰時段通行效率提升22%。這種技術演進預示著，眼動追蹤將成為智能交通系統的“視覺神經中樞”。眼動熱力圖顯示，電商商品詳情頁中，用戶視線在價格區域的停留時間比促銷標簽長2.3倍，指導頁面布局優化。江蘇眼動追蹤技術發展歷史

眼動追蹤在智能駕駛座艙已經逐步采用。西藏眼動追蹤控制輪椅

作為眼動追蹤領域的隱形***，華弘智谷持續突破技術邊界。其***研發的“全息眼動模組”采用光場成像技術，在無需佩戴設備的情況下實現0.5°精度追蹤，已應用于華為Vision Pro的原型機測試。在算法層面，公司提出的“動態閾值自適應模型”將眼動數據噪聲降低70%，使在強光或暗光環境下的識別率穩定在98%以上。在全球化布局方面，華弘智谷在德國慕尼黑設立歐洲研發中心，專注汽車級眼動技術；在美國硅谷建立AI實驗室，探索眼動與腦電的融合感知；在東南亞組建本地化團隊，推動教育、醫療等場景的應用落地。截至2024年Q2，公司已擁有眼動追蹤相關**327項，其中PCT國際專利占比達41%，技術輸出覆蓋全球15個國家和地區。西藏眼動追蹤控制輪椅