同济大学由芳：基于认知的智能座舱的设计和评估

2021年6月17日至19日，由中国汽车工业协会主办的第十一届中国汽车论坛在嘉定举行。站在新五年的起点上，本届论坛以“新起点、新战略格局——推动汽车产业高质量发展”为主题，设置“一次闭门峰会+一次会议论坛+两次中外论坛+12场主题论坛”，全方位汇聚政府领导、全球汽车企业领袖、汽车行业精英，共商汽车产业强市大计，落实国家提出的“二氧化碳排放峰值、碳中和”战略目标要求，助力打造。其中，6月19日上午，同济大学智能汽车交互设计实验室主任、教授郁芳在主题论坛“智能驾驶舱创新技术论坛”上发表了主题演讲。以下为现场演讲:

谢谢，今天本来是周六，但是大家都来听报告了，很开心。我的题目有三个关键词:第一，智能驾驶舱。智能驾驶舱不一定是汽车的驾驶舱，也可能是其他的驾驶舱，但都有智能的共同点。第二，认知界面。因为时代变了，人机界面已经不能用传统的方式制作了，那就是认知界面的提法。第三，透明度。透明性是认知界面的问题之一。我只是提到了最近学到的东西，并没有把认知界面的问题全部总结出来。简单说一下实验室，实验室有三个方面的研究:(1)认知和行为研究，因为做任何研究和认知接口之前为什么要做认证？因为“人机”一方面是人，不理解“人”和“机”就是错的。现在在认知界面层面，开始研究人的认知问题。(2)设计和评估2)HMI，为什么要设计和评估？简单来说就是一个闭环。如果只做设计，就无法评价设计的好坏。如果只做评价，就不能引出问题的源头。进一步推广它本身就是一个闭环迭代的过程，所以我们在认知和评价上迭代。(3)前瞻性服务设计，为什么要做服务设计？相信在智能汽车中加入更多的环境信息IOT，必然会给社会和周边带来各种各样的服务系统。这不是汽车的本质，而是所有新媒体和混合媒体的共性，考虑到某种服务设计和商业模式。回到今天早上我想用20分钟给大家解释的问题，我会尽量说清楚。第一，认知界面和HMI信息。要想明白怎么做驾驶舱设计，首先要明白你得到了什么信息，你要和什么信息进行交互，这是最基本的基础。二、如何做到透明，为什么？第三，设计和评估改进。它将主要关注如何进行透明度设计和评估。第一，智能驾驶中的人机合作与交互。为什么要做这样的题？因为物联网已经启动，5G、6G正在到来，带来了各种各样的信息，不仅仅是车内的，还有车外的，和其他车辆、周围人、周围建筑、社会的互联，所以驾驶舱就变成了这种状态，各种信息的呈现。车内各种屏幕，会带来信息的“风暴”。为了生存，我们应该选择最合适的信息来读取和控制车辆。怎么想呢？想了很久，大家都知道驾驶舱设计首先要做的是安全，其次才是娱乐、会议、电话、游戏。你应该放松自己。如果要用它来完成任务，你觉得智能驾驶舱怎么样？它不是你的领导，也不是你的下属。也许可以认为是合作关系，以“任务合作者”的身份出现。当它作为任务合作者出现时，有一系列的研究要做。人和自动驾驶形成伙伴关系，在此基础上研究共同感知，共同决策。如何执行驾驶和其他任务。回到刚才提到的问题，当这些情况发生时，如何考虑界面HMI应该发生的变化？在……过去，人机界面都是功能性的，但现在随着越来越先进的自动化，适应性和智能功能将会出现。当智能越来越高的时候，我们应该让机器人像人一样聪明。要像人一样聪明，首先要能够感知你的信息，我们周围的信息，其他终端的信息，所以我们的认知能力是非常好的。现阶段如果考虑人车交互，可以考虑它的认知能力和决策能力。这是很多智能算法和技术关注的焦点。手动或自动驾驶时，手动驾驶时会有很多驾驶任务，大部分时间和精力会花在驾驶上，极少数任务会花在非驾驶任务上。但是变成自动驾驶之后，大部分的精力都是机器在做。人可以做很多非驾驶的工作，但是要监控和感知危险信息。大家都觉得最危险的是3级水平。3级意味着人和机器都要开车，有时候会进入3+级或者4级。这个时候的共同特点就是人和机器在驾驶，人和机器一起完成任务。你想看视频，视频会推你，人们会点击，接受，开始。这三个阶段是人和机器共存的阶段。这个问题大家都很清楚。我们每天都在经历非常痛苦的事情，我们都在思考如何解决。我们也在思考如何解决。后面会有一部分精力放在认知信息和SA(情境感知)上。态势感知分为感受信息、进一步理解和进一步预测。不仅人有SA，机器也在经历这三个阶段。画一个圈，有人有一个机器，它不仅会研究人自身的态势感知，还会研究机器感知什么，预测什么，做什么决策，如何和你达成非常和谐的决策，保证你的安全和你的UX。Level2plus到Level 4，加上中间的Level 3，都是有人驾驶的，有驾驶权的切换问题，有机器驾驶的过程。进一步分析会发现，在某种状态下，人机界面所显示的信息类型和功能是不同的，这直接导致了所有信息呈现的类型、层次和结构关系都是不同的。我们实验室自己的研究就是这个观点，在不同阶段做HMI要考虑的主要问题是不一样的。当你要考虑的主要问题不一样的时候，自然所有的设计，所有的评价方式和思维都会随之改变，而且变化还不小。不能说质变，但总有一大半。进一步开放，如果想继续以智能驾驶为主的自动驾驶、自动巡航等功能，会遇到很多问题。现在人们更关注的是智能驾驶问题，在人机界面上有所不同。比如你要关注的是态势感知，你感知到了什么，你的计划是什么，你的意图是什么，你的能力是什么，这些都需要在人机界面上显示出来，而不是传统的显示它已有的信息和已有的基础数据。可能这还不足以表达你现在机器的思维。如何提高可用性？现在态势感知需要评估，胸肌需要评估，工作量需要评估，还有很多其他的评估。只是列举一下，你对应的信息也会发生变化，可能会有预测信息，决策信息，大赛。如果智能驾驶舱以合作者的身份出现，设计的出发点会发生变化，需要考虑是否相互可预测，人能否理解机器，机器能否理解人。简单来说，就是屏幕上呈现的机器人是否能被阅读和理解，是否是预测性信息，下一秒是否可能有危险，是否直接，决策时是否共享一些信息，信任度是否高。现在经常有人说信任怎么样，好不好，信任有一个特殊的模式。不是你的信任感，而是你要分析为什么信任感高而信任感低，如何提高。这里面有办法。只有这四个方面做好了，合作关系才会做好，智能驾驶舱才会做好。驾驶舱是一个复杂的系统……复杂系统不再用手机上的UX问题来研究。很多都是转的。他们曾经做过UX，也许是在手机、电视和智能上的嫁接。但是你动了方法有没有发现很难做到？在车上不管用，或者只能做某一级别的题。原因是智能驾驶舱本身有复杂的系统，复杂的系统有特殊的设计方法。(如图)如何推导出智能方向盘应该做什么，这是我们学生当时参与推导的方式。2.智能座舱透明性研究。人和机器要形成伙伴关系，在伙伴关系中要保证非常好的关系，要达到一定程度的透明。简单来说，在做具体任务(驾驶任务、娱乐任务、汽车代币)时，无论是心智还是行为都要达到一定的透明。同样，透明也应该是方式上的透明，不仅仅是外表和意图上的透明，还有任务、分析方法和思路、环境上的透明。只有这些方面做好了，才能更好的和机器互动。比如一辆车晚点来就很危险。怎么能做透明设计？做透明设计的时候可以和设计对比一下，特别是UX级别可以对应UX设计的几个级别，我就不再展开了。对于人机交互和用户体验，这是很久以前提出的一个框架。所有的设计和理论都可以体现在设计的几个层面上。看实际的实验数据，可用性、情境感知、信任等量之间存在一定的相关性，相关性采用不同的透明度来看好坏。如何提高信任度？信任度和可用性之间可能存在某种正相关关系，因为它是智能驾驶的任务，但其工作量并不完全成正比，这与透明设计有关。还有态势感知，并不是感知的信息越多越好。三、HMI评估和UX设计改进如何在设计和评估之间形成闭环？设计中有设计方法，评价中有评价方法，可以从不同的维度来看待，避免了在做一个具体的设计时使用具体的方法，遇到另一个设计时有点不知所措。从方法上看，可以打通很多工作制度和组织方法。做不同的评价要评价具体的指标，这些指标既是客观指标，也是主观指标。几百人做过类似的实验，不只是提概念，至少有几百人在模拟器上做过。看安全会看车道数据和车辆数据。如果你想考虑UX问题，你就要看看人们的行为数据。要看主观感受，主观分析设计问题出在哪里，就主观分析。主观题量表不仅起到评分的作用，在分析主观题的时候也能找到你的问题点。这是我们实验室旁边的试验场，是用SAIC制造的。谢谢大家！2021年6月17日至19日，由中国汽车工业协会主办的第十一届中国汽车论坛在嘉定举行。站在新五年的起点上，本届论坛以“新起点、新战略格局——推动汽车产业高质量发展”为主题，设置“一次闭门峰会+一次会议论坛+两次中外论坛+12场主题论坛”，全方位汇聚政府领导、全球汽车企业领袖、汽车行业精英，共商汽车产业强市大计，落实国家提出的“二氧化碳排放峰值、碳中和”战略目标要求，助力打造。其中，6月19日上午，同济大学智能汽车交互设计实验室主任、教授郁芳在主题论坛“智能驾驶舱创新技术论坛”上发表了主题演讲。以下为现场演讲:

谢谢，今天本来是周六，但是大家都来听报告了，很开心。我的题目有三个关键词:第一，智能驾驶舱。智能驾驶舱不一定是汽车的驾驶舱，也可能是其他的驾驶舱，但都有智能的共同点。第二，认知界面。因为时代变了，人机界面已经不能用传统的方式制作了，那就是认知界面的提法。第三，透明度。透明性是认知界面的问题之一。我只是提到了最近学到的东西，并没有把认知界面的问题全部总结出来。简单说一下实验室，实验室有三个方面的研究:(1)认知和行为研究，因为做任何研究和认知接口之前为什么要做认证？因为“人机”一方面是人，不理解“人”和“机”就是错的。现在在认知界面层面，开始研究人的认知问题。(2)设计和评估2)HMI，为什么要设计和评估？简单来说就是一个闭环。如果只做设计，就无法评价设计的好坏。如果只做评价，就不能引出问题的源头。进一步推广它本身就是一个闭环迭代的过程，所以我们在认知和评价上迭代。(3)前瞻性服务设计，为什么要做服务设计？相信在智能汽车中加入更多的环境信息IOT，必然会给社会和周边带来各种各样的服务系统。这不是汽车的本质，而是所有新媒体和混合媒体的共性，考虑到某种服务设计和商业模式。回到今天早上我想用20分钟给大家解释的问题，我会尽量说清楚。第一，认知界面和HMI信息。要想明白怎么做驾驶舱设计，首先要明白你得到了什么信息，你要和什么信息进行交互，这是最基本的基础。二、如何做到透明，为什么？第三，设计和评估改进。它将主要关注如何进行透明度设计和评估。第一，智能驾驶中的人机合作与交互。为什么要做这样的题？因为物联网已经启动，5G、6G正在到来，带来了各种各样的信息，不仅仅是车内的，还有车外的，和其他车辆、周围人、周围建筑、社会的互联，所以驾驶舱就变成了这种状态，各种信息的呈现。车内各种屏幕，会带来信息的“风暴”。为了生存，我们应该选择最合适的信息来读取和控制车辆。怎么想呢？想了很久，大家都知道驾驶舱设计首先要做的是安全，其次才是娱乐、会议、电话、游戏。你应该放松自己。如果要用它来完成任务，你觉得智能驾驶舱怎么样？它不是你的领导，也不是你的下属。也许可以认为是合作关系，以“任务合作者”的身份出现。当它作为任务合作者出现时，有一系列的研究要做。人和自动驾驶形成伙伴关系，在此基础上研究共同感知，共同决策。如何执行驾驶和其他任务。回到刚才提到的问题，当这些情况发生时，如何考虑界面HMI应该发生的变化？我……过去，HMI都是功能性的，但现在随着越来越先进的自动化，自适应和智能功能将会出现。当智能越来越高的时候，我们应该让机器人像人一样聪明。要像人一样聪明，首先要能够感知你的信息，我们周围的信息，其他终端的信息，所以我们的认知能力是非常好的。现阶段如果考虑人车交互，可以考虑它的认知能力和决策能力。这是很多智能算法和技术关注的焦点。手动或自动驾驶时，手动驾驶时会有很多驾驶任务，大部分时间和精力会花在驾驶上，极少数任务会花在非驾驶任务上。但是变成自动驾驶之后，大部分的精力都是机器在做。人可以做很多非驾驶的工作，但是要监控和感知危险信息。大家都觉得最危险的是3级水平。3级意味着人和机器都要开车，有时候会进入3+级或者4级。这个时候的共同特点就是人和机器在驾驶，人和机器一起完成任务。你想看视频，视频会推你，人们会点击，接受，开始。这三个阶段是人和机器共存的阶段。这个问题大家都很清楚。我们每天都在经历非常痛苦的事情，我们都在思考如何解决。我们也在思考如何解决。后面会有一部分精力放在认知信息和SA(情境感知)上。态势感知分为感受信息、进一步理解和进一步预测。不仅人有SA，机器也在经历这三个阶段。画一个圈，有人有一个机器，它不仅会研究人自身的态势感知，还会研究机器感知什么，预测什么，做什么决策，如何和你达成非常和谐的决策，保证你的安全和你的UX。Level2plus到Level 4，加上中间的Level 3，都是有人驾驶的，有驾驶权的切换问题，有机器驾驶的过程。进一步分析会发现，在某种状态下，人机界面所显示的信息类型和功能是不同的，这直接导致了所有信息呈现的类型、层次和结构关系都是不同的。我们实验室自己的研究就是这个观点，在不同阶段做HMI要考虑的主要问题是不一样的。当你要考虑的主要问题不一样的时候，自然所有的设计，所有的评价方式和思维都会随之改变，而且变化还不小。不能说质变，但总有一大半。进一步开放，如果想继续以智能驾驶为主的自动驾驶、自动巡航等功能，会遇到很多问题。现在人们更关注的是智能驾驶问题，在人机界面上有所不同。比如你要关注的是态势感知，你感知到了什么，你的计划是什么，你的意图是什么，你的能力是什么，这些都需要在人机界面上显示出来，而不是传统的显示它已有的信息和已有的基础数据。可能这还不足以表达你现在机器的思维。如何提高可用性？现在态势感知需要评估，胸肌需要评估，工作量需要评估，还有很多其他的评估。只是列举一下，你对应的信息也会发生变化，可能会有预测信息，决策信息，大赛。如果智能驾驶舱以合作者的身份出现，设计的出发点会发生变化，需要考虑是否相互可预测，人能否理解机器，机器能否理解人。简单来说，就是屏幕上呈现的机器人是否能被阅读和理解，是否是预测性信息，下一秒是否可能有危险，是否直接，决策时是否共享一些信息，信任度是否高。现在经常有人说信任怎么样，好不好，信任有一个特殊的模式。不是你的信任感，而是你要分析为什么信任感高而信任感低，如何提高。这里面有办法。只有这四个方面做好了，合作关系才会做好，智能驾驶舱才会做好。驾驶舱是一个复杂的系统……。复杂系统不再用手机上的UX问题来研究。很多都是转的。他们曾经做过UX，也许是在手机、电视和智能上的嫁接。但是你动了方法有没有发现很难做到？在车上不管用，或者只能做某一级别的题。原因是智能驾驶舱本身有复杂的系统，复杂的系统有特殊的设计方法。(如图)如何推导出智能方向盘应该做什么，这是我们学生当时参与推导的方式。2.智能座舱透明性研究。人和机器要形成伙伴关系，在伙伴关系中要保证非常好的关系，要达到一定程度的透明。简单来说，在做具体任务(驾驶任务、娱乐任务、汽车代币)时，无论是心智还是行为都要达到一定的透明。同样，透明也应该是方式上的透明，不仅仅是外表和意图上的透明，还有任务、分析方法和思路、环境上的透明。只有这些方面做好了，才能更好的和机器互动。比如一辆车晚点来就很危险。怎么能做透明设计？做透明设计的时候可以和设计对比一下，特别是UX级别可以对应UX设计的几个级别，我就不再展开了。对于人机交互和用户体验，这是很久以前提出的一个框架。所有的设计和理论都可以体现在设计的几个层面上。看实际的实验数据，可用性、情境感知、信任等量之间存在一定的相关性，相关性采用不同的透明度来看好坏。如何提高信任度？信任度和可用性之间可能存在某种正相关关系，因为它是智能驾驶的任务，但其工作量并不完全成正比，这与透明设计有关。还有态势感知，并不是感知的信息越多越好。三、HMI评估和UX设计改进如何在设计和评估之间形成闭环？设计中有设计方法，评价中有评价方法，可以从不同的维度来看待，避免了在做一个具体的设计时使用具体的方法，遇到另一个设计时有点不知所措。从方法上看，可以打通很多工作制度和组织方法。做不同的评价要评价具体的指标，这些指标既是客观指标，也是主观指标。几百人做过类似的实验，不只是提概念，至少有几百人在模拟器上做过。看安全会看车道数据和车辆数据。如果你想考虑UX问题，你就要看看人们的行为数据。要看主观感受，主观分析设计问题出在哪里，就主观分析。主观题量表不仅起到评分的作用，在分析主观题的时候也能找到你的问题点。这是我们实验室旁边的试验场，是用SAIC制造的。谢谢大家！

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