2021HMI大会丨周阳霖：智能时代下场景化HMI交互设计思考

2021年4月13日，由Gaspar和慕尼黑上海电子展联合主办的“2021中国汽车HMI创新大会”隆重举行。本次大会旨在聚集汽车HMI领域的优秀人才、UX/UI设计师和前瞻规划研究者，分享全方位汽车人机交互领域的创新理念、技术趋势、行业焦点、实践挑战和应用解决方案。会议期间，莫斯智联产品及运营高级总监周发表了“智能时代场景化HMI交互设计的思考”主题演讲。

以下为演讲实录:

谢谢你的盛情邀请。我是青丝智联的周。今天我要和大家分享的话题是“智能时代对场景HMI交互设计的思考”。

在主题演讲开始之前，我先给大家简单介绍一下莫斯智联。

摩思智联科技有限公司是一汽大众与大众汽车中国的合资公司，由一汽大众控股，从事智能网联产品的研发。公司自2019年4月落户成都天府新区以来，目前正在承担一汽-大众多款智能网联产品的研发工作。接下来，我们进入演讲的第一部分:智能时代的新挑战。

今天，人类社会已经进入人工智能时代。在这个美好的时代，我们面临着哪些挑战？

在回答这个问题之前，我们先简单回顾一下人工智能的发展历史。自1956年“人工智能”概念首次提出以来，人工智能经历了三次浪潮。目前，我们正处于2007年开始的第三次人工智能浪潮中。那么回到2007年，那一年发生了什么，给我们带来了什么？

2007年1月9日，苹果发布第一代iphone，2007年11月5日，谷歌正式向外界展示Android操作系统。也是在2007年，比特币开始研究数字货币和支付系统。学术界和工业界将2007年定义为移动互联网元年和第三次人工智能浪潮。这一年，人类正式进入全球数字经济。新的经济模式带来了新的挑战。让我们来看看这个新挑战是什么。

三次普利策奖得主托马斯·弗里德曼用右图描述了人类适应能力与科技发展的关系。我们可以看到，人类的适应能力已经稳定进化了数万年，但是从2007年第三次人工智能浪潮兴起以来，科技发展加速，人类的适应能力与科技之间出现了越来越大的逆差。两者之间的偏差带来了难以熨平的数字鸿沟，这是智能时代人类面临的最大挑战。面对新的挑战，我们该怎么办？

为什么交互设计要回答智能时代的新挑战？让我们来看看交互设计的发展历史。

交互设计的整个发展分为四个阶段:

1.前交互是交互设计的史前时代，那个时候还没有交互设计的概念。人们通常用工业设计和人体工程学来解决相关问题，比如按钮和旋钮。

2.随着计算机技术的发展，人们已经完成了交互设计的初步定义。通过提供易于理解的图形界面，计算机等数字产品可以与人类互动。

3.实体交互，通过物理实体和物理环境与数字信息交互的界面。这里的媒介主要是物理交互，比如鼠标和触摸屏。

4、智能交互，利用智能感知设备和算法，通过语音、手势、表情等自然交互。，来突破硬件界限，实现人与机器的交流。

回顾过去，我们可以看到交互设计的发展是随着科技发展所衍生的媒介的变化而演变的。

(动态切换)

因此，设计哲学家理查德·布坎南(Richard Buchanan)将交互设计定义为:通过产品(物理的、虚拟的、服务甚至系统)这一媒介来规划和支持人们的行为。

穿过沙漠……定义交互设计，我们会发现交互设计已经从传统的实物设计转变为用户行为的非物质设计；与此同时，人与设备之间的交流主题也从功能逻辑转变为行为逻辑。

功能逻辑和行为逻辑有什么区别？

那么功能逻辑和行为逻辑有什么区别呢？交互设计之父艾兰·库伯提到一个比喻:想象一架客机有两扇门，飞行员驾驶舱在左边，乘客舱在右边。

机组需要了解复杂条件下的所有功能，应对各种突发情况；乘客只想在几个小时后安全舒适地到达目的地。虽然机组人员和乘客的目的地是一样的，但不同的是决策的复杂程度和背后的心智模式。机组人员和乘客可以参考功能逻辑和行为逻辑。功能逻辑复杂而强大，强调一切。行为逻辑关注的是降低认知成本，关注用户的易用性和对使用的喜爱。

认知心理学将人类的决策过程分为自主思维、算法思维和反思思维。对心智模型的充分理解可以帮助我们理解如何降低认知成本。

第一个问题是用户的决策几乎是无意识的，不需要消耗注意力，而是凭直觉反应；

第二个问题，用户有意识的根据经验分析解决，一次只能专注于一个任务；第三个问题是用户不能直接决策，需要研究一定的规则和知识，寻求外部手段辅助决策过程。

这三类问题对应的是自主思维、算法思维和反思思维。

大脑最喜欢自主思维，它的人类适应性最好。

交互设计是通过行为的设计，以较低的认知资源消耗达到用户目标的设计方法。

面对智能时代，交互设计注重人的适应性，使人们能够以更轻松的心智模式应对复杂的技术变革，并反讽出巨大的数字鸿沟，从而回答这个时代的挑战。

接下来，我们进入场景人机界面交互设计的探索。

一般来说，交互设计必须在特定的场景中进行。为什么特别强调场景？这需要从交互设计的五大要素说起。

左图为辛向阳博士提出的交互设计五要素。

为了便于理解，我们将交互的五个要素整合到右图中。

这里的主线是用户采取什么样的行为，使用什么样的媒介和工具，在什么样的场景下达到目的。

我们可以看到，用户和用户的目的是相对固定的，但是他们的行为却因为场景和媒介的变化而不同。

在智能座舱领域，场景因素因其紧密性、复杂性和多样性而显得尤为突出。

实事求是地说，由于人类活动的复杂性和多样性，场景的分类远不止以上这些。

在探索智能驾驶舱交互设计的过程中，我们发现需要特别关注这三个场景——驾驶场景、道路场景和乘员场景。前两者关乎关注度，后者关乎用户隐私。

为什么智能交互时代需要特别注意注意力和隐私？这源于智能交互的特点？

多模态、主动和被动响应、拟人和个性化是智能交互的三个重要特征。稍加思考，我们可以发现，在不同的场景下，注意力和隐私对这些特征有着深远的影响。

例如，在商务旅行的背景下，没有人希望暴露太多的个人隐私。

接下来，我们来谈谈对这些特点的具体探索。

多模态交互设计的目的是帮助驾驶员降低认知负荷，改善人车交互体验。

多模态设计实践的核心在于注意力带宽的最大节约和再分配。

因此，与注意力密切相关的驾驶场景和道路场景尤为重要。

尤其是在机舱内屏幕显示重量越来越大的今天，显示什么信息，如何显示，已经成为不可回避的关键问题。

接下来，我们从与显示密切相关的视觉开始。

相对于互联网和移动互联网领域现有的统一成熟的设计标准，车内屏幕的显示规范仍在探索和发展中。

但是，一般的理论原则还是可以遵循的。

接下来，我们来看两个视觉设计实践。

PPI在150以上的液晶仪表和中控屏能给用户带来精致感，双屏布局能让用户在124°双目视角内一目了然；这些都属于视知觉原理的实现；

深入挖掘细节，我们发现这两个显示屏上的视觉流程也是不同的。

(翻页动画)

左边是古腾堡图模式后面是液晶仪表；人的视觉是从左上向右下流动的，在液晶仪表的设计中重要的信息都是按照这条动线来排列的，这样会使用户更快的获取信息。

右边是中控屏，遵循F模式和Z路径。中控屏的设计将菜单集中在左侧，提高视觉聚焦速度。

上述努力可以有效降低用户的认知成本，但驾驶员的视线仍然不可避免地偏离道路。面对这种情况，我们进入AR-HUD探索。

AR-HUD的出现是为了帮助驾驶员降低认知负荷，提高态势感知能力。它秉承了“少即是多”的设计原则，简化了信息层次，减轻了视觉重量。

1.在信息布局方面，根据米勒的组块理论和希克定律，AR-HUD呈现的主要设计元素应该保持在三个以内。

2.在导航信息中，应用了格式塔连续性规则，使用了视觉重量较轻的蓝色虚线，具有良好的用户体验。

3.在限速和车速信息方面，根据省力原则，限速信息用图标，车速用文字数字。

接下来，我们来谈谈听觉模式。

在这里，我想和大家分享一下听觉交互设计需要注意的两个方面:语音技巧的设计和声音的情感化设计。

在设计发音技巧时，我们需要注意这三点:

1.注意语音参数设置的细节。比如语音终止超时一般是1.5秒。当用户开始读取“手机号”时，语音终止的超时可以设置得更长，甚至可以根据不同年龄的用户设置不同的语音终止超时。

2.提供的常用表达越多，对意图的理解就越准确。在设计探索过程中，我们发现常用的意向表达下限是30，上限当然是越多越好。

3.有了丰富的技巧，就要教会用户怎么说，说什么。这不仅取决于产品设计，还取决于运营。

在声音的情感方面，我们有以下的探索和发现:

1.音准方面，30岁左右的女性听觉最好，声音柔和、亲切、干练。

2.从语速上来说，238到248的字数是一个比较舒适的范围。

3.在句间停顿方面，0.3-0.4秒让用户感觉最舒服。

在我们对视觉和听觉的单一模式进行了详细分析之后，我们将讨论基于不同模式组合的多模态交互设计。

我们将多通道交互分为两类——融合多通道交互和渐进多通道交互。

融合多模态交互是指多种模态同时协作，比如听觉+视觉模式。这种形式通过语音和唇语的融合分析，可以降低误唤醒率。同时，由于视觉识别的引入，人们可以更好地用手指和眼球运动来参考它，就像人们常说的“这里的空调风有点小，所以把那里的窗户关上。”

渐进式多模态交互是指一种模式在前，另一种模式在后。比如先监测司机的疲劳程度，再释放清新的香味。

进行多模态交互设计，必须了解人体器官的五感能力。

左图是美国哈佛大学的一项研究。人的大脑通过五官接收外界信息的比例是不一样的，我们看到视觉所占的比例最高。右图是人脑对五官的反应速度也不一样，语音反应最快。

多模态交互需要多感官协作，必然导致设计的复杂性，那么如何管理这种复杂性呢？

第一种方法是感官任务能力分析，我们将感官设计的任务类型分为五类。

在不同的任务类型下，感觉能力具有不同的准确性。使用这个框架找到最适合任务的模态通道或模态通道组合。但这种方法只是定性的框架，需要设计人员的经验。下面介绍另一种定量方法。

第二种方法是多模态平衡设计，通过VACP模型进行评估和计算。

VACP模型是一种数据模型……l基于人的视觉、听觉、认知和运动。每个字母代表不同的通道，V代表视觉，A代表听觉，C代表认知，P代表运动。每个频道有0-7分，分数越高占用频道越高。

以驾驶场景分析为例，驾驶员需要通过视觉判断当前位置，通过听觉判断后方是否有喇叭，通过认知分析前方交通标志，通过动作进行操作。根据这一分析，我们可以充分利用低占用率的频道进行方案设计。

这两种方法可以帮助我们很好地管理客观世界中的复杂场景。

简单来说，多模态交互是基于场景和人类生理适应能力的边界。

接下来，我们进行积极响应的互动探索。

我们来看几个主动回应互动的例子。

左边是人走向汽车，汽车以语音、灯光、全息图像、车载屏幕的形式向我们打招呼。这是欢迎的场面。

中图，当我们被检测到抑郁时，我们主动播放有趣的内容；这是一个情绪场景

右边，监测到我们累了，会发出嘟嘟声，用听觉提醒来刺激；这是一个安全场景。

这些场景中的交互都有一个共性——那就是关心；关心的主动回应本质上是感知智能，对隐私基本脱敏，也是从业者容易发挥的方向。

但是，人工智能更大的舞台是认知智能，也就是预测。精准的预测和推荐需要用户的个性化数据，与隐私高度重合。完善个性化数据是主动响应和互动的深水区。

接下来，我们来看看如何提高个性化数据。

这是一个关于加油推荐的理想预测模型。经过梳理，我们可以知道，在这种完美的情况下，除了燃油量预警阈值，系统还需要知道用户的品牌偏好、优惠偏好和时间弹性。但实事求是地说，在初始训练样本有限、个性化数据难以积累的实际条件下，这样的主动响应交互很难实现。2021年4月13日，由Gaspar和慕尼黑上海电子展联合主办的“2021中国汽车HMI创新大会”隆重举行。本次大会旨在聚集汽车HMI领域的优秀人才、UX/UI设计师和前瞻规划研究者，分享全方位汽车人机交互领域的创新理念、技术趋势、行业焦点、实践挑战和应用解决方案。会议期间，莫斯智联产品及运营高级总监周发表了“智能时代场景化HMI交互设计的思考”主题演讲。

以下为演讲实录:

谢谢你的盛情邀请。我是青丝智联的周。今天我要和大家分享的话题是“智能时代对场景HMI交互设计的思考”。

在主题演讲开始之前，我先给大家简单介绍一下莫斯智联。

摩思智联科技有限公司是一汽大众与大众汽车中国的合资公司，由一汽大众控股，从事智能网联产品的研发。公司自2019年4月落户成都天府新区以来，目前正在承担一汽-大众多款智能网联产品的研发工作。接下来，我们进入演讲的第一部分:智能时代的新挑战。

今天，人类社会已经进入人工智能时代。在这个美好的时代，我们面临着哪些挑战？

在回答这个问题之前，我们先简单回顾一下人工智能的发展历史。自1956年“人工智能”概念首次提出以来，人工智能经历了三次浪潮。目前，我们正处于2007年开始的第三次人工智能浪潮中。那么回到2007年，那一年发生了什么，给我们带来了什么？

2007年1月9日，苹果发布第一代iphone，2007年11月5日，谷歌正式向外界展示Android操作系统。也是在2007年，比特币开始研究数字货币和支付系统。学术界和工业界将2007年定义为移动互联网元年和第三次人工智能浪潮。这一年，人类正式进入全球数字经济。新的经济模式带来了新的挑战。让我们来看看这个新挑战是什么。

三次普利策奖得主托马斯·弗里德曼用右图描述了人类适应能力与科技发展的关系。我们可以看到，人类的适应能力已经稳定进化了数万年，但是从2007年第三次人工智能浪潮兴起以来，科技发展加速，人类的适应能力与科技之间出现了越来越大的逆差。两者之间的偏差带来了难以熨平的数字鸿沟，这是智能时代人类面临的最大挑战。面对新的挑战，我们该怎么办？

为什么交互设计要回答智能时代的新挑战？让我们来看看交互设计的发展历史。

交互设计的整个发展分为四个阶段:

1.前交互是交互设计的史前时代，那个时候还没有交互设计的概念。人们通常用工业设计和人体工程学来解决相关问题，比如按钮和旋钮。

2.随着计算机技术的发展，人们已经完成了最初的……交互设计的定义。通过提供易于理解的图形界面，计算机等数字产品可以与人类互动。

3.实体交互，通过物理实体和物理环境与数字信息交互的界面。这里的媒介主要是物理交互，比如鼠标和触摸屏。

4、智能交互，利用智能感知设备和算法，通过语音、手势、表情等自然交互。，来突破硬件界限，实现人与机器的交流。

回顾过去，我们可以看到交互设计的发展是随着科技发展所衍生的媒介的变化而演变的。

(动态切换)

因此，设计哲学家理查德·布坎南(Richard Buchanan)将交互设计定义为:通过产品(物理的、虚拟的、服务甚至系统)这一媒介来规划和支持人们的行为。

通过交互设计的定义，我们会发现交互设计已经从传统的实物设计转变为用户行为的非物质设计；与此同时，人与设备之间的交流主题也从功能逻辑转变为行为逻辑。

功能逻辑和行为逻辑有什么区别？

那么功能逻辑和行为逻辑有什么区别呢？交互设计之父艾兰·库伯提到一个比喻:想象一架客机有两扇门，飞行员驾驶舱在左边，乘客舱在右边。

机组需要了解复杂条件下的所有功能，应对各种突发情况；乘客只想在几个小时后安全舒适地到达目的地。虽然机组人员和乘客的目的地是一样的，但不同的是决策的复杂程度和背后的心智模式。机组人员和乘客可以参考功能逻辑和行为逻辑。功能逻辑复杂而强大，强调一切。行为逻辑关注的是降低认知成本，关注用户的易用性和对使用的喜爱。

认知心理学将人类的决策过程分为自主思维、算法思维和反思思维。对心智模型的充分理解可以帮助我们理解如何降低认知成本。

第一个问题是用户的决策几乎是无意识的，不需要消耗注意力，而是凭直觉反应；

第二个问题，用户有意识的根据经验分析解决，一次只能专注于一个任务；第三个问题是用户不能直接决策，需要研究一定的规则和知识，寻求外部手段辅助决策过程。

这三类问题对应的是自主思维、算法思维和反思思维。

大脑最喜欢自主思维，它的人类适应性最好。

交互设计是通过行为的设计，以较低的认知资源消耗达到用户目标的设计方法。

面对智能时代，交互设计注重人的适应性，使人们能够以更轻松的心智模式应对复杂的技术变革，并反讽出巨大的数字鸿沟，从而回答这个时代的挑战。

接下来，我们进入场景人机界面交互设计的探索。

一般来说，交互设计必须在特定的场景中进行。为什么特别强调场景？这需要从交互设计的五大要素说起。

左图为辛向阳博士提出的交互设计五要素。

为了便于理解，我们将交互的五个要素整合到右图中。

这里的主线是用户采取什么样的行为，使用什么样的媒介和工具，在什么样的场景下达到目的。

我们可以看到，用户和用户的目的是相对固定的，但是他们的行为却因为场景和媒介的变化而不同。

在智能座舱领域，场景因素因其紧密性、复杂性和多样性而显得尤为突出。

实事求是地说，由于人类活动的复杂性和多样性，场景的分类远不止以上这些。

在探索智能驾驶舱交互设计的过程中，我们发现需要特别关注这三个场景——驾驶场景、道路场景和乘员场景。前两者关乎关注度，后者关乎用户隐私。

为什么智能交互时代需要特别注意注意力和隐私？这源于智能交互的特点？

多模态、主动和被动响应、拟人和个性化是智能交互的三个重要特征。稍加思考，我们可以发现，在不同的场景下，注意力和隐私对这些特征有着深远的影响。

例如，在商务旅行的背景下，没有人希望暴露太多的个人隐私。

接下来，我们来谈谈对这些特点的具体探索。

多模态交互设计的目的是帮助驾驶员降低认知负荷，改善人车交互体验。

多模态设计实践的核心在于注意力带宽的最大节约和再分配。

因此，与注意力密切相关的驾驶场景和道路场景尤为重要。

尤其是在机舱内屏幕显示重量越来越大的今天，显示什么信息，如何显示，已经成为不可回避的关键问题。

接下来，我们从与显示密切相关的视觉开始。

相对于互联网和移动互联网领域现有的统一成熟的设计标准，车内屏幕的显示规范仍在探索和发展中。

但是，一般的理论原则还是可以遵循的。

接下来，我们来看两个视觉设计实践。

PPI在150以上的液晶仪表和中控屏能给用户带来精致感，双屏布局能让用户在124°双目视角内一目了然；这些都属于视知觉原理的实现；

深入挖掘细节，我们发现这两个显示屏上的视觉流程也是不同的。

(翻页动画)

左边是古腾堡图模式后面是液晶仪表；人的视觉是从左上向右下流动的，在液晶仪表的设计中重要的信息都是按照这条动线来排列的，这样会使用户更快的获取信息。

右边是中控屏，遵循F模式和Z路径。中控屏的设计将菜单集中在左侧，提高视觉聚焦速度。

上述努力可以有效降低用户的认知成本，但驾驶员的视线仍然不可避免地偏离道路。面对这种情况，我们进入AR-HUD探索。

AR-HUD的出现是为了帮助驾驶员降低认知负荷，提高态势感知能力。它秉承了“少即是多”的设计原则，简化了信息层次，减轻了视觉重量。

1.在信息布局方面，根据米勒的组块理论和希克定律，AR-HUD呈现的主要设计元素应该保持在三个以内。

2.在导航信息中，应用了格式塔连续性规则，使用了视觉重量较轻的蓝色虚线，具有良好的用户体验。

3.在限速和车速信息方面，根据省力原则，限速信息用图标，车速用文字数字。

接下来，我们来谈谈听觉模式。

在这里，我想和大家分享一下听觉交互设计需要注意的两个方面:语音技巧的设计和声音的情感化设计。

在设计发音技巧时，我们需要注意这三点:

1.注意语音参数设置的细节。比如语音终止超时一般是1.5秒。当用户开始读取“手机号”时，语音终止的超时可以设置得更长，甚至可以根据不同年龄的用户设置不同的语音终止超时。

2.提供的常用表达越多，对意图的理解就越准确。在设计探索过程中，我们发现常用的意向表达下限是30，上限当然是越多越好。

3.有了丰富的技巧，就要教会用户怎么说，说什么。这不仅取决于产品设计，还取决于运营。

在声音的情感方面，我们有以下的探索和发现:

1.音准方面，30岁左右的女性听觉最好，声音柔和、亲切、干练。

2.从语速上来说，238到248的字数是一个比较舒适的范围。

3.在句间停顿方面，0.3-0.4秒让用户感觉最舒服。

在我们对视觉和听觉的单一模式进行了详细分析之后，我们将讨论基于不同模式组合的多模态交互设计。

我们将多通道交互分为两类——融合多通道交互和渐进多通道交互。

融合多模态交互是指多种模态同时协作，比如听觉+视觉模式。这种形式通过语音和唇语的融合分析，可以降低误唤醒率。同时，由于视觉识别的引入，人们可以更好地用手指和眼球运动来参考它，就像人们常说的“这里的空调风有点小，所以把那里的窗户关上。”

渐进式多模态交互是指一种模式在前，另一种模式在后。比如先监测司机的疲劳程度，再释放清新的香味。

进行多模态交互设计，必须了解人体器官的五感能力。

左图是美国哈佛大学的一项研究。人的大脑通过五官接收外界信息的比例是不一样的，我们看到视觉所占的比例最高。右图是人脑对五官的反应速度也不一样，语音反应最快。

多模态交互需要多感官协作，必然导致设计的复杂性，那么如何管理这种复杂性呢？

第一种方法是感官任务能力分析，我们将感官设计的任务类型分为五类。

在不同的任务类型下，感觉能力具有不同的准确性。使用这个框架找到最适合任务的模态通道或模态通道组合。但这种方法只是定性的框架，需要设计人员的经验。下面介绍另一种定量方法。

第二种方法是多模态平衡设计，通过VACP模型进行评估和计算。

VACP模型是一种数据模型……l基于人的视觉、听觉、认知和运动。每个字母代表不同的通道，V代表视觉，A代表听觉，C代表认知，P代表运动。每个频道有0-7分，分数越高占用频道越高。

以驾驶场景分析为例，驾驶员需要通过视觉判断当前位置，通过听觉判断后方是否有喇叭，通过认知分析前方交通标志，通过动作进行操作。根据这一分析，我们可以充分利用低占用率的频道进行方案设计。

这两种方法可以帮助我们很好地管理客观世界中的复杂场景。

简单来说，多模态交互是基于场景和人类生理适应能力的边界。

接下来，我们进行积极响应的互动探索。

我们来看几个主动回应互动的例子。

左边是人走向汽车，汽车以语音、灯光、全息图像、车载屏幕的形式向我们打招呼。这是欢迎的场面。

中图，当我们被检测到抑郁时，我们主动播放有趣的内容；这是一个情绪场景

右边，监测到我们累了，会发出嘟嘟声，用听觉提醒来刺激；这是一个安全场景。

这些场景中的交互都有一个共性——那就是关心；关心的主动回应本质上是感知智能，对隐私基本脱敏，也是从业者容易发挥的方向。

但是，人工智能更大的舞台是认知智能，也就是预测。精准的预测和推荐需要用户的个性化数据，与隐私高度重合。完善个性化数据是主动响应和互动的深水区。

接下来，我们来看看如何提高个性化数据。

这是一个关于加油推荐的理想预测模型。经过梳理，我们可以知道，在这种完美的情况下，除了燃油量预警阈值，系统还需要知道用户的品牌偏好、优惠偏好和时间弹性。但实事求是地说，在初始训练样本有限、个性化数据难以积累的实际条件下，这样的主动响应交互很难实现。为此，同济大学孙小华教授对预测模型进行了优化，将矛盾聚焦在“用户的使用习惯和行为偏好”、“上下文”、“预测正确性反馈”三类信息的获取上。

(通过行动)

主要思路是:通过多模态交互和拟人化交互，在保证低扰动的前提下，避免用户一次经历过多的交互过程，逐步引导和积累用户的偏好输入。把每一次交互都作为人工智能学习的起点。

最后，我们来看看拟人化和个性化探索。

没有个性就没有语音界面，但在考虑如何设计个性之前，首先要回答三个问题。

1.你会让用户问与系统本身相关的问题吗？(例如:“你最喜欢什么颜色”)

2.你如何处理粗鲁和粗俗的行为？

3.你介意打破用户把VUI当人看的错觉吗？

认真对待这三个问题，一方面支持了一些人格设定的原则，更重要的是背后不仅有产品和公司目标，还有道德和社会目标。

角色模型设计是拟人化交互的关键，一般分为辅助型和陪伴型。助理型的特点是提供便捷高效的服务，陪伴型的特点是提供更贴心的照顾。设计中选择哪种类型的拟人隐喻，需要结合品牌调性、企业形象、产品定位等因素。需要注意的是，不同类型的人物模型在对话脚本、语气、语调、语速、停顿等方面都有明显的差异。

VUI提供什么样的视觉反馈是设计探索中常见的问题。对于一个成功的语音交互来说，头像并不是必须的选项。亚马逊和谷歌都使用相对简单和抽象的图形表达，抽象图形也能产生共情，提供视觉动态反馈。当然，这并不意味着虚拟人物没有用。虚拟角色的引入会增强用户的参与度，但凡事都有两面性。视觉图像的个性越鲜明，用户的反应就越极端。另外，虚拟人物的设计开发需要投入大量的精力，还要谨防落入恐怖谷的陷阱，一定要小心。

个性化设计是我们探索的最后一个方向。个性化交互不再是每个人学习使用同一个系统，而是系统学习不同用户的需求。智能汽车时代，用户识别已经成为一种基本能力。所以驾驶舱环境、界面显示、交互逻辑，甚至语音语调都会表现出用户的个性化特征。

回顾汽车诞生的一百多年，个性化一直是用户的需求，引领着设计潮流。智能时代，随着光语、全息影像、汽车外屏、智能曲面等技术的逐步普及，越来越多的个性化展示也正在实现。右边的两辆概念车以个性化的方式展示了车辆与环境的互动。人类正在进入自动驾驶的XMI设计时代。

XMI设计是人机界面和电磁干扰设计的结合。对于下一代自动驾驶汽车，需要将行驶状态信息传输到环境中，以确保其他车辆和行人……ound也可以对其做出适当的回应。此时，整个交互过程包括XMI设计。XMI设计对整个交互系统提出了更广泛的要求。如何应对这种需求，将设计体验推向一个新的高度，是智能时代留给我们的一个至关重要的思考。

最后总结一下，交互设计是系统设计的顶层。在科技飞速发展的今天，越来越融入生理学、心理学、AI算法、软件逻辑等专业的知识。今天希望和大家一起探讨，一起把产品做得更好，满足客户的期望，不辜负这个变革的时代。

我的演讲到此结束，谢谢大家！为此，同济大学孙小华教授对预测模型进行了优化，将矛盾聚焦在“用户的使用习惯和行为偏好”、“上下文”、“预测正确性反馈”三类信息的获取上。

(通过行动)

主要思路是:通过多模态交互和拟人化交互，在保证低扰动的前提下，避免用户一次经历过多的交互过程，逐步引导和积累用户的偏好输入。把每一次交互都作为人工智能学习的起点。

最后，我们来看看拟人化和个性化探索。

没有个性就没有语音界面，但在考虑如何设计个性之前，首先要回答三个问题。

1.你会让用户问与系统本身相关的问题吗？(例如:“你最喜欢什么颜色”)

2.你如何处理粗鲁和粗俗的行为？

3.你介意打破用户把VUI当人看的错觉吗？

认真对待这三个问题，一方面支持了一些人格设定的原则，更重要的是背后不仅有产品和公司目标，还有道德和社会目标。

角色模型设计是拟人化交互的关键，一般分为辅助型和陪伴型。助理型的特点是提供便捷高效的服务，陪伴型的特点是提供更贴心的照顾。设计中选择哪种类型的拟人隐喻，需要结合品牌调性、企业形象、产品定位等因素。需要注意的是，不同类型的人物模型在对话脚本、语气、语调、语速、停顿等方面都有明显的差异。

VUI提供什么样的视觉反馈是设计探索中常见的问题。对于一个成功的语音交互来说，头像并不是必须的选项。亚马逊和谷歌都使用相对简单和抽象的图形表达，抽象图形也能产生共情，提供视觉动态反馈。当然，这并不意味着虚拟人物没有用。虚拟角色的引入会增强用户的参与度，但凡事都有两面性。视觉图像的个性越鲜明，用户的反应就越极端。另外，虚拟人物的设计开发需要投入大量的精力，还要谨防落入恐怖谷的陷阱，一定要小心。

个性化设计是我们探索的最后一个方向。个性化交互不再是每个人学习使用同一个系统，而是系统学习不同用户的需求。智能汽车时代，用户识别已经成为一种基本能力。所以驾驶舱环境、界面显示、交互逻辑，甚至语音语调都会表现出用户的个性化特征。

回顾汽车诞生的一百多年，个性化一直是用户的需求，引领着设计潮流。智能时代，随着光语、全息影像、汽车外屏、智能曲面等技术的逐步普及，越来越多的个性化展示也正在实现。右边的两辆概念车以个性化的方式展示了车辆与环境的互动。人类正在进入自动驾驶的XMI设计时代。

XMI设计是人机界面和电磁干扰设计的结合。对于下一代自动驾驶汽车来说，需要将行驶状态信息传输到环境中，以保证周围的其他车辆和行人也能对其做出适当的反应。此时，整个交互过程包括XMI设计。XMI设计对整个交互系统提出了更广泛的要求。如何应对这种需求，将设计体验推向一个新的高度，是智能时代留给我们的一个至关重要的思考。

最后总结一下，交互设计是系统设计的顶层。在科技飞速发展的今天，越来越融入生理学、心理学、AI算法、软件逻辑等专业的知识。今天希望和大家一起探讨，一起把产品做得更好，满足客户的期望，不辜负这个变革的时代。

我的演讲到此结束，谢谢大家！

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