芝能智芯出品
意法半导体推出的第五代人体存在检测（HPD）解决方案，基于VL53L8CP多区域飞行时间（ToF）传感器与定制AI算法，实现了对用户位置、姿势、头部方向的精准感知，并在隐私、安全和能效之间取得平衡。
相比传统依赖摄像头的存在检测方法，无需获取图像数据，在保障用户隐私的同时提供了走开锁定、自适应屏幕调光和多人检测等多种交互功能。
在硬件和算法层面都进行了针对性的设计，ToF传感器在消费电子中拓展的新路径。
Part 1
VL53L8CP ToF传感器
的技术架构与工程能力
HPD系统的核心硬件为VL53L8CP传感器，是意法半导体第五代FlightSense ToF器件，采用8x8多区域阵列结构，通过对距离的连续采样实现近距离物体检测和空间轮廓识别。相比单点dToF模块，多区域结构为AI模型提供了更丰富的空间信息支持。
VL53L8CP具备以下几个关键工程特性：
◎高信噪比优化（SNR）：通过片上信号增强与背景光抑制技术，提高低照度环境下的测距精度。
◎区域级并行采样：64个检测区域可同步工作，降低延迟，并支持单帧输出多目标距离数据。
◎低功耗工作模式：集成智能时钟门控和激光发射控制逻辑，使其适用于笔记本电脑、显示器等电池驱动设备的全天候运行。
在HPD应用中，传感器采集的主要为深度图像而非RGB图像，既避免隐私泄露，也降低数据处理压力。其每帧提供8x8的距离矩阵，结合时间信息作为AI推理输入。
系统中还嵌入了一套定制的数据预处理路径，该路径包含热噪声校正与背景抑制、区域加权滤波（以此突出主要活动区域）以及多帧融合（用于增强动态目标检测能力），这些处理为后续的 AI 推理建立了稳定基础，同时也避免了因光学串扰或随机噪声而导致的误触发。
Part 2
AI算法栈与用户感知功能
的协同实现
意法半导体在该系统中部署了完整的AI训练和应用流程，以实现无需摄像头的用户感知功能。
算法主要基于如下四个AI模型构建：
◎Presence AI：判断是否有用户存在，并驱动WAL（走开锁定）与WOA（接近唤醒）功能；
◎HOR（Head Orientation Recognition）：基于8x8距离矩阵中的位移模式，分析用户是否注视屏幕；
◎Pose AI：检测用户坐姿状态，包括躯干倾斜、手部移动，用于健康提醒；
◎Gesture AI：识别特定手势，如挥手、靠近等，用于人机交互。
模型基于真实场景数据进行训练。意法半导体完成了四轮全球数据采集行动，采集数千条带标签的用户行为数据，用于模型泛化。
模型部署于设备本地处理单元，可在CPU或低功耗AI协处理器上运行，具备低延迟和实时反馈能力。在以下功能上实现了落地：
◎自适应屏幕调光：系统通过HOR模型检测用户是否注视屏幕。若视线偏离一段时间，将逐渐降低屏幕亮度，节省功耗并减轻眼部负担。实际测试中，能耗降低超过20%。
◎走开锁定与接近唤醒：Presence AI通过持续检测用户在场状态，实现在用户离开时自动锁定设备并在返回时即时唤醒，保证信息安全。系统还集成了动态滤波器以避免误识别路人，提升鲁棒性。
◎多人检测与隐私保护：系统可在多人出现在摄像区域时，提示用户注意隐私。算法可区分“主用户”与“旁观者”，并支持提示或自动遮挡敏感信息。此能力尤其适用于共享办公或公共场景下的笔记本使用。
◎手势与姿态分析：借助多区域ToF阵列与姿态模型，可检测长时间坐姿、伏案等不良行为，并推送健康建议。结合手势AI还可实现挥手关闭通知、控制音量等交互形式，提升使用体验。
整体架构呈现出由传感器、预处理、AI推理、事件触发的闭环系统设计，满足现代边缘AI设备对低功耗、高实时性和隐私保护的多重要求。
小结
意法半导体此次发布的人体存在检测方案，是软硬件深度耦合后的系统级创新。通过在ToF传感器之上构建AI模型栈，赋予笔记本、显示器和配件设备以人因感知能力，使它们能理解使用者的存在、状态与意图，从而主动做出能耗控制、安全保护等决策。借助8x8阵列结构，在保持极低数据量的同时，也能支撑较为复杂的AI判别模型，这种结构为未来AI传感融合设备提供了工程路径，“无摄像头、强感知”正是当下隐私保护需求日益提升背景下的一种新方向。
原文标题 : 意法半导体集成ToF：HPD“无摄像头、强感知”方案
芝能智芯出品
意法半导体推出的第五代人体存在检测（HPD）解决方案，基于VL53L8CP多区域飞行时间（ToF）传感器与定制AI算法，实现了对用户位置、姿势、头部方向的精准感知，并在隐私、安全和能效之间取得平衡。
相比传统依赖摄像头的存在检测方法，无需获取图像数据，在保障用户隐私的同时提供了走开锁定、自适应屏幕调光和多人检测等多种交互功能。
在硬件和算法层面都进行了针对性的设计，ToF传感器在消费电子中拓展的新路径。
Part 1
VL53L8CP ToF传感器
的技术架构与工程能力
HPD系统的核心硬件为VL53L8CP传感器，是意法半导体第五代FlightSense ToF器件，采用8x8多区域阵列结构，通过对距离的连续采样实现近距离物体检测和空间轮廓识别。相比单点dToF模块，多区域结构为AI模型提供了更丰富的空间信息支持。
VL53L8CP具备以下几个关键工程特性：
◎高信噪比优化（SNR）：通过片上信号增强与背景光抑制技术，提高低照度环境下的测距精度。
◎区域级并行采样：64个检测区域可同步工作，降低延迟，并支持单帧输出多目标距离数据。
◎低功耗工作模式：集成智能时钟门控和激光发射控制逻辑，使其适用于笔记本电脑、显示器等电池驱动设备的全天候运行。
在HPD应用中，传感器采集的主要为深度图像而非RGB图像，既避免隐私泄露，也降低数据处理压力。其每帧提供8x8的距离矩阵，结合时间信息作为AI推理输入。
系统中还嵌入了一套定制的数据预处理路径，该路径包含热噪声校正与背景抑制、区域加权滤波（以此突出主要活动区域）以及多帧融合（用于增强动态目标检测能力），这些处理为后续的 AI 推理建立了稳定基础，同时也避免了因光学串扰或随机噪声而导致的误触发。
Part 2
AI算法栈与用户感知功能
的协同实现
意法半导体在该系统中部署了完整的AI训练和应用流程，以实现无需摄像头的用户感知功能。
算法主要基于如下四个AI模型构建：
◎Presence AI：判断是否有用户存在，并驱动WAL（走开锁定）与WOA（接近唤醒）功能；
◎HOR（Head Orientation Recognition）：基于8x8距离矩阵中的位移模式，分析用户是否注视屏幕；
◎Pose AI：检测用户坐姿状态，包括躯干倾斜、手部移动，用于健康提醒；
◎Gesture AI：识别特定手势，如挥手、靠近等，用于人机交互。
模型基于真实场景数据进行训练。意法半导体完成了四轮全球数据采集行动，采集数千条带标签的用户行为数据，用于模型泛化。
模型部署于设备本地处理单元，可在CPU或低功耗AI协处理器上运行，具备低延迟和实时反馈能力。在以下功能上实现了落地：
◎自适应屏幕调光：系统通过HOR模型检测用户是否注视屏幕。若视线偏离一段时间，将逐渐降低屏幕亮度，节省功耗并减轻眼部负担。实际测试中，能耗降低超过20%。
◎走开锁定与接近唤醒：Presence AI通过持续检测用户在场状态，实现在用户离开时自动锁定设备并在返回时即时唤醒，保证信息安全。系统还集成了动态滤波器以避免误识别路人，提升鲁棒性。
◎多人检测与隐私保护：系统可在多人出现在摄像区域时，提示用户注意隐私。算法可区分“主用户”与“旁观者”，并支持提示或自动遮挡敏感信息。此能力尤其适用于共享办公或公共场景下的笔记本使用。
◎手势与姿态分析：借助多区域ToF阵列与姿态模型，可检测长时间坐姿、伏案等不良行为，并推送健康建议。结合手势AI还可实现挥手关闭通知、控制音量等交互形式，提升使用体验。
整体架构呈现出由传感器、预处理、AI推理、事件触发的闭环系统设计，满足现代边缘AI设备对低功耗、高实时性和隐私保护的多重要求。
小结
意法半导体此次发布的人体存在检测方案，是软硬件深度耦合后的系统级创新。通过在ToF传感器之上构建AI模型栈，赋予笔记本、显示器和配件设备以人因感知能力，使它们能理解使用者的存在、状态与意图，从而主动做出能耗控制、安全保护等决策。借助8x8阵列结构，在保持极低数据量的同时，也能支撑较为复杂的AI判别模型，这种结构为未来AI传感融合设备提供了工程路径，“无摄像头、强感知”正是当下隐私保护需求日益提升背景下的一种新方向。
原文标题 : 意法半导体集成ToF：HPD“无摄像头、强感知”方案
