高振海：开发让用户欣然接受的智能汽车

在“双碳”的目标下，新能源汽车正在全面进入市场。以中国和欧洲为代表的新能源汽车的市场渗透率越来越高。为进一步加强全球绿色低碳合作交流，促进全产业链整合，加速新能源汽车全方位市场化障碍突破，2022世界新能源汽车大会(WNEVC 2022)于8月26日至28日在北京和海南线上线下举办。

本次大会由中国科学技术协会、北京市人民政府、海南省人民政府、科技部、工业和信息化部、生态环境部共同主办，主题为“碳中和愿景下的全电动化与全球合作”。

作为新能源汽车领域高规格、国际化、最具影响力的年度会议。来自全球新能源汽车领域的1000多位产学研高管齐聚大会现场，共同探讨氢能与燃料电池、电气化改造、产业链协同与跨界、构建智能生态等诸多热点话题。

作为WNEVC 2022的白金赞助商和战略合作媒体，汽车之家在大会现场带来了与会嘉宾的精彩观点。吉林大学汽车学院院长高振海在8月27日举办的2022新能源汽车用户生态发展论坛上发表了精彩演讲。

以下为现场演讲:

各位用户老师专家，我的报告是《如何开发出被用户接受的智能汽车》。我叫高振海，来自吉林大学汽车工程学院。首先，让我用一分钟介绍一下我的学院。吉林大学汽车工程学院创建于1955年。我们首先成立了长春汽车拖拉机学院。我们的目的是为国家汽车工业培养工程师。1986年建立了中国第一所汽车工程学院，1988年建立了中国第一个汽车国家重点实验室。我们目前的研究方向是从商用车到特种车再到底盘、变速器、车身、驾驶舱、燃油动力、新能源、智能网联；我们的首任院长是中国汽车工业之父饶斌先生；目前，我院有100多名教授，还培养了中国首批汽车领域的院士郭孔辉、李俊、王云鹏。目前累计毕业人数38000余人，被誉为中国汽车工业和黄埔军校人才培养的摇篮。

下面主要介绍我的这份报告，与前两份报告有所不同。我的报告比较技术性，先讲我们面临的技术挑战，再讲我们的学术探索。

我们知道现在智能网联汽车很火，但我认为在安全的前提下会员的接受度才是智能汽车大规模应用的关键。未来，量产智能汽车将通过安全测试，驾乘者将体验到车企自身DNA元素的操控性和乘坐舒适性，这将成为市场竞争的焦点，也是车企必须掌握的核心综合匹配技术。这是因为智能汽车到来后，驾驶的主次任务开始发生变化，我们从操控的主要任务转移到驾驶安全，转移到乘坐质量。正因如此，这是我对智能汽车的理解。无论是人控制汽车，还是智能控制汽车，都是人车环境闭环系统的协同工作。我们常说人是最不稳定的因素，我们突破智能汽车和智能道路来模拟甚至超越人来实现这辆车的驾驶。

智能汽车对汽车工程专业的挑战，从最初的基于汽车特性的设计，转变为基于以人为本的设计质量的控制。因此，需要充分发挥侧重于垂直动态的汽车的性能，包括人类驾驶员和智能汽车驾驶员，并充分利用环境信息来全面优化驾驶性能的设计。最终的智能汽车产品要被车内的司机和交通人员接受。在此基础上，从我们车辆工程专业的角度来看，传统的汽车质量过于注重汽车的性能，而忽略了对人的性能的考虑。传统的动力性、经济性和行驶稳定性使汽车能够行驶。传统的人的因素，比如HMI设计、空间布局、座椅设计，其实都是基于人的终极能力，也就是人的手臂和身体的提升和接受范围。这样受约束的设计无法清晰的描述用户的体验，但智能汽车现有的品质会突出愉悦的性能，包括防止人误操作的功能安全。从乘坐的角度来说，我们的智能驾驶舱如何提供一个理想的驾驶姿态，包括客厅、卧室和类似我们自己的第三生活空间，更强调多模态人机交互，声音、触觉、嗅觉？所以我觉得智能汽车的好坏，应该在保证安全的前提下，充分考虑驾驶体验。

在此基础上，作为车辆方面的专业人士，我们进一步考察未来交通出行的生态是什么。我们提出驾驶和乘坐都是愉悦的，让原来的人被动适应车，主动适应人，从大众化发展到人性化定制，甚至个性化定制，最后车会主动理解人去做。所以我认为未来的汽车设计将从信息体验到驾驶体验再到骑行体验，重塑人、车、环境之间的居住生态。在此基础上，我介绍一下我们这几年做的一些探索。

我所在的学院和我们的重点实验室从20世纪80年代开始研究汽车驾驶员的行为模型，从郭院士提出的方向控制模型到关鑫老师提出的方向和速度综合控制模型，从我博士毕业开始一直在拓展应用于智能驾驶的拟人控制。我们希望更科学地揭示自然驾驶的本能规律和运动控制机制。在此基础上构建智能汽车行驶品质的设计，让智能汽车最终融入产品生态。在此基础上，近十年来我们探索并构建了智能汽车驾驶品质的研发体系。从以人为本的设计方法和突出驾驶体验感的关键技术的角度，从应用的角度，我们……我们专注于乘客接受度高的智能驾驶的人性化决策和运动控制，以及智能驾驶舱内乘坐舒适性和交互设计的高人机适应性。

为此，我们首先建立了以乘客体验为中心的智能汽车驾驶品质的设计机制和规律，从感知、决策、控制、瞬时、短期、长期等维度建立了清晰的驾驶员行为分析。在此基础上，我们构建了模仿驾驶员自然控制行为的智能汽车控制架构，从信息感知到轨迹决策到自动控制再到最终的控制执行。最大的特点是什么？原来智能汽车的控制基本分为感知和安全决策，也就是部分安全决策和控制。我们提出的架构提出了感知增强的认知预测，主要是模仿驾驶员的全身和特征认知行为，然后进行人性化的决策，然后进行愉快的运动控制，最后在底盘上实现运动控制和控制风格的一体化，这是一条五位一体的一体化技术路线。在这个基本路线下，我们对智能驾驶和智能人机进行了全面的研究。从智能驾驶的角度，综合考虑人、车、环境作为约束，建立了区域安全性、驾驶可接受性、驾驶可达性等评价指标。在此基础上，我们进一步模拟了驾驶员控制技能的学习趋势，建立了汽车动力学的离线标定和在线学习机制，并进一步提出了反映熟练驾驶员特征的控制曲线，还充分利用了发动机的反应制动。

同时，最初的决策实际上仅仅依赖于环境检测的信息。我们认为，在决策过程中，车轮与地面的关系和汽车动力学的特性同样得到了考虑。因此，我们模仿人、车和信息的交互机制来建立管理动力学和轮胎之间关系的机制，为决策层提供运动学指导和状态反馈，并基于决策信息的翻译向线控执行层提供理想的控制指令，这样我们就可以更加精细和人性化地模拟熟练和真实驾驶员的行为。在研究操控的同时，也探索了驾驶体验的主客观体验方法。我们知道汽车战略制定中所有的原始测试都是以汽车评估师的主观评价为主，主观评价的体系过于主观，没有科学的指导。因此，在主观评价中，我们提出了基于实验心理学的驾驶体验主观评价，从乘客的可接受性、对安全性的理解、他的控制压力、他的信任度，这样，在科学理论的支持下建立了主观评价表，同时，我们提出了基于人体数字化生理表达的驾驶体验客观评价。这是什么方法？这有点像我们去医院体检。我们直接测量人体骨骼和肌肉的生物电，并基于这种感觉来评估智能车在控制驾驶时的肌肉反应，从而客观评价驾驶体验。

在客观评价的基础上，我们进一步考虑运动病的控制。我们知道，根据美国所做的统计，超过20%到30%的人在乘坐自动驾驶汽车时，很可能会引起司机和乘客的晕车行为。智能驾驶机制来自于人体系统感知的运动信息，视觉信息和他的运动信息，估算的运动信息与之前基于经验的内部模型相冲突，从而产生晕车的感觉。因此，我们致力于研究减少晕车的方法。我们改进了驾驶舱环境和速度规划算法。在我们的速度算法中，我们引入舒适度指标，进一步主动引起晕动病。

在自动驾驶的同时，我们也在探索在智能驾驶舱的应用。我们创新性地建立了优化的d……基于人体动力学模型的人机交互个性ign方案。我们根据中国的体征和生理特点，基于我们测试得到的肌肉骨骼运动控制的行为和肌肉骨骼的生物电，进行了高精度的人机交互仿真设计。我们试图将用户体验贯穿于整个人机交互设计中，从定义到设计到测试到评估，建立了一套完整的正向开发流程。在此过程的基础上，首先，针对国内车企缺乏平顺性正向设计方法的现状，提出了基于人体肌肉骨骼运动控制行为的平顺性设计方法。目前国内的汽车座椅大多是加长或反式国外座椅，国产座椅都是按照欧美日的车身尺寸做的。因此，我们首先开展了中国人体体征研究，建立了乘客乘坐舒适性主观测试评价方法，并进一步建立了基于人体肌肉骨骼和座椅模型骨骼和座椅材料的座椅舒适性正向设计评价。

最后，建立了仿真逼真度高的人体骨骼肌模型，结合座椅的有限元模型，实现了乘坐舒适性的正向设计。在此基础上进一步与国内各大车企合作，我们尝试挑战现有座椅无法主动自适应调节的问题。我们希望提出一种基于乘员身体体征和动态演化规律的智能健康座椅。我们的输出是基于对驾驶姿势设计因素的考虑，综合考虑了体征，即乘员的个性体征、乘员的驾驶姿势、乘员在车内的工作时间和车内环境在振动下的状态，建立一套主动控制和调节汽车智能、舒适、健康座椅的方法。同时，目前正在与美国福特合作研发下一代智能被动安全座椅。因为我们知道，如果我们无法预测智能汽车时代司机和乘客会以什么样的姿势坐在座位上，那么原始汽车设计中的乘客和司机都会面向仪表盘坐着，未来的智能汽车会背对仪表盘，你的座位会调整方向， 所以我们现在正在研究不同朝向的座椅与碰撞前人体受伤程度之间的关系，以积极改善汽车的被动安全性能，从而在碰撞事故不可避免地发生之前，尽可能地减少成员的损失。

我们在探索一种更前卫的东西。我们希望围绕汽车的生态和整个产品的生态，探讨法律约束下智能汽车的伦理属性。比如我们遇到一个两难的问题，当你选择打人还是撞墙，你怎么选择？我们希望通过伦理上的本能决策来实现这种我们定义为隐性和显性的表达，同时进一步探索驾驶员社会属性的决策，可以支持整个城市的大脑在未来完成车路云一体化的控制和调控。从国外来看，包括Nvidia等提出的RSS新概念，即责任敏感安全模型，为城市大脑提供了完整的智能汽车行为决策算法。

我对我的报告做了一个总结。近年来，我们一直致力于建立以人为本的智能汽车驾驶品质的设计方法、技术和应用。我们希望从智能驾驶体验的意义上优化我们对人的研究，包括人对汽车垂直动态的理解，包括人的精神负荷和身体负荷，实现整个汽车运动控制的域控制一体化。最后，谢谢大家的聆听，谢谢大家。(编译/汽车之家李娜)在“双碳”目标下，新能源汽车正在全面进入市场。以中国和欧洲为代表的新能源汽车的市场渗透率越来越高。为进一步加强全球绿色低碳合作与交流，促进全产业链整合，加速新能源汽车全方位市场化障碍的突破，2022世界新能源汽车大会(WNEVC 2022)于2012年北京和海南线上线下举办……八月二十六日到二十八日。

本次大会由中国科学技术协会、北京市人民政府、海南省人民政府、科技部、工业和信息化部、生态环境部共同主办，主题为“碳中和愿景下的全电动化与全球合作”。

作为新能源汽车领域高规格、国际化、最具影响力的年度会议。来自全球新能源汽车领域的1000多位产学研高管齐聚大会现场，共同探讨氢能与燃料电池、电气化改造、产业链协同与跨界、构建智能生态等诸多热点话题。

作为WNEVC 2022的白金赞助商和战略合作媒体，汽车之家在大会现场带来了与会嘉宾的精彩观点。吉林大学汽车学院院长高振海在8月27日举办的2022新能源汽车用户生态发展论坛上发表了精彩演讲。

以下为现场演讲:

各位用户老师专家，我的报告是《如何开发出被用户接受的智能汽车》。我叫高振海，来自吉林大学汽车工程学院。首先，让我用一分钟介绍一下我的学院。吉林大学汽车工程学院创建于1955年。我们首先成立了长春汽车拖拉机学院。我们的目的是为国家汽车工业培养工程师。1986年建立了中国第一所汽车工程学院，1988年建立了中国第一个汽车国家重点实验室。我们目前的研究方向是从商用车到特种车再到底盘、变速器、车身、驾驶舱、燃油动力、新能源、智能网联；我们的首任院长是中国汽车工业之父饶斌先生；目前，我院有100多名教授，还培养了中国首批汽车领域的院士郭孔辉、李俊、王云鹏。目前累计毕业人数38000余人，被誉为中国汽车工业和黄埔军校人才培养的摇篮。

下面主要介绍我的这份报告，与前两份报告有所不同。我的报告比较技术性，先讲我们面临的技术挑战，再讲我们的学术探索。

我们知道现在智能网联汽车很火，但我认为在安全的前提下会员的接受度才是智能汽车大规模应用的关键。未来，量产智能汽车将通过安全测试，驾乘者将体验到车企自身DNA元素的操控性和乘坐舒适性，这将成为市场竞争的焦点，也是车企必须掌握的核心综合匹配技术。这是因为智能汽车到来后，驾驶的主次任务开始发生变化，我们从操控的主要任务转移到驾驶安全，转移到乘坐质量。正因如此，这是我对智能汽车的理解。无论是人控制汽车，还是智能控制汽车，都是人车环境闭环系统的协同工作。我们常说人是最不稳定的因素，我们突破智能汽车和智能道路来模拟甚至超越人来实现这辆车的驾驶。

智能汽车对汽车工程专业的挑战，从最初的基于汽车特性的设计，转变为基于以人为本的设计质量的控制。因此，需要充分发挥侧重于垂直动态的汽车的性能，包括人类驾驶员和智能汽车驾驶员，并充分利用环境信息来全面优化驾驶性能的设计。最终的智能汽车产品要被车内的司机和交通人员接受。在此基础上，从我们车辆工程专业的角度来看，传统的汽车质量过于注重汽车的性能，而忽略了对人的性能的考虑。传统的动力性、经济性和行驶稳定性使汽车能够行驶。传统的人的因素，比如HMI设计、空间布局、座椅设计，其实都是基于人的终极能力，也就是人的手臂和身体的提升和接受范围。这样受约束的设计无法清晰的描述用户的体验，但智能汽车现有的品质会突出愉悦的性能，包括防止人误操作的功能安全。从乘坐的角度来说，我们的智能驾驶舱如何提供一个理想的驾驶姿态，包括客厅、卧室和类似我们自己的第三生活空间，更强调多模态人机交互，声音、触觉、嗅觉？所以我觉得智能汽车的好坏，应该在保证安全的前提下，充分考虑驾驶体验。

在此基础上，作为车辆方面的专业人士，我们进一步考察未来交通出行的生态是什么。我们提出驾驶和乘坐都是愉悦的，让原来的人被动适应车，主动适应人，从大众化发展到人性化定制，甚至个性化定制，最后车会主动理解人去做。所以我认为未来的汽车设计将从信息体验到驾驶体验再到骑行体验，重塑人、车、环境之间的居住生态。在此基础上，我介绍一下我们这几年做的一些探索。

我所在的学院和我们的重点实验室从20世纪80年代开始研究汽车驾驶员的行为模型，从郭院士提出的方向控制模型到关鑫老师提出的方向和速度综合控制模型，从我博士毕业开始一直在拓展应用于智能驾驶的拟人控制。我们希望更科学地揭示自然驾驶的本能规律和运动控制机制。在此基础上构建智能汽车行驶品质的设计，让智能汽车最终融入产品生态。在此基础上，近十年来我们探索并构建了智能汽车驾驶品质的研发体系。从以人为本的设计方法和突出驾驶体验感的关键技术的角度，从应用的角度，我们……我们专注于乘客接受度高的智能驾驶的人性化决策和运动控制，以及智能驾驶舱内乘坐舒适性和交互设计的高人机适应性。

为此，我们首先建立了以乘客体验为中心的智能汽车驾驶品质的设计机制和规律，从感知、决策、控制、瞬时、短期、长期等维度建立了清晰的驾驶员行为分析。在此基础上，我们构建了模仿驾驶员自然控制行为的智能汽车控制架构，从信息感知到轨迹决策到自动控制再到最终的控制执行。最大的特点是什么？原来智能汽车的控制基本分为感知和安全决策，也就是部分安全决策和控制。我们提出的架构提出了感知增强的认知预测，主要是模仿驾驶员的全身和特征认知行为，然后进行人性化的决策，然后进行愉快的运动控制，最后在底盘上实现运动控制和控制风格的一体化，这是一条五位一体的一体化技术路线。在这个基本路线下，我们对智能驾驶和智能人机进行了全面的研究。从智能驾驶的角度，综合考虑人、车、环境作为约束，建立了区域安全性、驾驶可接受性、驾驶可达性等评价指标。在此基础上，我们进一步模拟了驾驶员控制技能的学习趋势，建立了汽车动力学的离线标定和在线学习机制，并进一步提出了反映熟练驾驶员特征的控制曲线，还充分利用了发动机的反应制动。

同时，最初的决策实际上仅仅依赖于环境检测的信息。我们认为，在决策过程中，车轮与地面的关系和汽车动力学的特性同样得到了考虑。因此，我们模仿人、车和信息的交互机制来建立管理动力学和轮胎之间关系的机制，为决策层提供运动学指导和状态反馈，并基于决策信息的翻译向线控执行层提供理想的控制指令，这样我们就可以更加精细和人性化地模拟熟练和真实驾驶员的行为。在研究操控的同时，也探索了驾驶体验的主客观体验方法。我们知道汽车战略制定中所有的原始测试都是以汽车评估师的主观评价为主，主观评价的体系过于主观，没有科学的指导。因此，在主观评价中，我们提出了基于实验心理学的驾驶体验主观评价，从乘客的可接受性、对安全性的理解、他的控制压力、他的信任度，这样，在科学理论的支持下建立了主观评价表，同时，我们提出了基于人体数字化生理表达的驾驶体验客观评价。这是什么方法？这有点像我们去医院体检。我们直接测量人体骨骼和肌肉的生物电，并基于这种感觉来评估智能车在控制驾驶时的肌肉反应，从而客观评价驾驶体验。

在客观评价的基础上，我们进一步考虑运动病的控制。我们知道，根据美国所做的统计，超过20%到30%的人在乘坐自动驾驶汽车时，很可能会引起司机和乘客的晕车行为。智能驾驶机制来自于人体系统感知的运动信息，视觉信息和他的运动信息，估算的运动信息与之前基于经验的内部模型相冲突，从而产生晕车的感觉。因此，我们致力于研究减少晕车的方法。我们改进了驾驶舱环境和速度规划算法。在我们的速度算法中，我们引入舒适度指标，进一步主动引起晕动病。

在自动驾驶的同时，我们也在探索在智能驾驶舱的应用。我们创新性地建立了优化的d……基于人体动力学模型的人机交互个性ign方案。我们根据中国的体征和生理特点，基于我们测试得到的肌肉骨骼运动控制的行为和肌肉骨骼的生物电，进行了高精度的人机交互仿真设计。我们试图将用户体验贯穿于整个人机交互设计中，从定义到设计到测试到评估，建立了一套完整的正向开发流程。在此过程的基础上，首先，针对国内车企缺乏平顺性正向设计方法的现状，提出了基于人体肌肉骨骼运动控制行为的平顺性设计方法。目前国内的汽车座椅大多是加长或反式国外座椅，国产座椅都是按照欧美日的车身尺寸做的。因此，我们首先开展了中国人体体征研究，建立了乘客乘坐舒适性主观测试评价方法，并进一步建立了基于人体肌肉骨骼和座椅模型骨骼和座椅材料的座椅舒适性正向设计评价。

最后，建立了仿真逼真度高的人体骨骼肌模型，结合座椅的有限元模型，实现了乘坐舒适性的正向设计。在此基础上进一步与国内各大车企合作，我们尝试挑战现有座椅无法主动自适应调节的问题。我们希望提出一种基于乘员身体体征和动态演化规律的智能健康座椅。我们的输出是基于对驾驶姿势设计因素的考虑，综合考虑了体征，即乘员的个性体征、乘员的驾驶姿势、乘员在车内的工作时间和车内环境在振动下的状态，建立一套主动控制和调节汽车智能、舒适、健康座椅的方法。同时，目前正在与美国福特合作研发下一代智能被动安全座椅。因为我们知道，如果我们无法预测智能汽车时代司机和乘客会以什么样的姿势坐在座位上，那么原始汽车设计中的乘客和司机都会面向仪表盘坐着，未来的智能汽车会背对仪表盘，你的座位会调整方向， 所以我们现在正在研究不同朝向的座椅与碰撞前人体受伤程度之间的关系，以积极改善汽车的被动安全性能，从而在碰撞事故不可避免地发生之前，尽可能地减少成员的损失。

我们在探索一种更前卫的东西。我们希望围绕汽车的生态和整个产品的生态，探讨法律约束下智能汽车的伦理属性。比如我们遇到一个两难的问题，当你选择打人还是撞墙，你怎么选择？我们希望通过伦理上的本能决策来实现这种我们定义为隐性和显性的表达，同时进一步探索驾驶员社会属性的决策，可以支持整个城市的大脑在未来完成车路云一体化的控制和调控。从国外来看，包括Nvidia等提出的RSS新概念，即责任敏感安全模型，为城市大脑提供了完整的智能汽车行为决策算法。

我对我的报告做了一个总结。近年来，我们一直致力于建立以人为本的智能汽车驾驶品质的设计方法、技术和应用。我们希望从智能驾驶体验的意义上优化我们对人的研究，包括人对汽车垂直动态的理解，包括人的精神负荷和身体负荷，实现整个汽车运动控制的域控制一体化。最后，谢谢大家的聆听，谢谢大家。(编译/汽车之家李娜)

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