①.三个研究方向

在智能座舱里头，我们提出的一个新的理念就是是“团队合作”。这个“团队合作”指的是人和一个智能座舱之间作为一个团队来进行驾驶任务，在这种基础之上来产生交互设计和评估思路。

我们共有三个研究方向：驾驶员认知和行为的研究，智能汽车HMI设计以及智能汽车前瞻性服务设计；这三点是我们的主打方向。

②.多屏信息交互研究框架

从整体思路上怎么说首先会做一些基础性的设计原则和一个规范研究，然后到它的一个设计表达以及我们自己搭建的一种环境之下的评测的方法。是如果在做一个HMI设计和评估的时候一个总体的一种思路。

为什么会引入各种各样新的方法来探讨这一类问题？因为现在车内的屏越来越多，也越来越聪明，两个聪明的屏之间是会有冲突的，这时如果再加上人非常智慧的大脑就会令整个空间显得异常混乱。如何来处理这种冲突和驾驶任务以及其余想做的事情之间的一些问题就是一条非常有价值的研究。

③.整车设计定位

通常来说设计一个车的HMI要从整个车的设计定位来考虑。在这种情况下就会遇到各种信息的冲突以及整体定位的一些问题。

比如在不远的将来我们都会因为各种各样技术的出现，像这屏幕这类的问题会越来越多，包括一些smart的功能也会越来越多。所以这时我们会来研究这种智能空间，也叫智能移动空间，智能座舱等等。在这里我们其实是抽取出一些问题来做一些基础性的，挖掘它原因的理论性的研究。

④.人与车之间的设计目标

比如说视线问题，实施开车的时候里车的一些视线的问题，以及研究人的视线视野的一些问题来产生出它的一些设计。我们都会对应的提出一些自己设计的一些方法理论：比如有一些动态信息架构的提出以及在将来可能会发生越来越多的信息互换，已经不止于在车仓之内，还有可能是在车和车之间，车和人之间，甚至车和建设基础设施之间。

所以这里头它不是一个车内问题，而是车外的一些交通研究问题以及智能城市之间的一些问题。

⑤.人机合作

看到在这幅图里，我们把一只机械手和人类的手握在一起。在这里基于一种理念，表达了人在智能座舱里驾驶的时候，他和智能座舱或者说和车的智能算法之间是一种合作关系；像团队合作一样来形成一个团队，一方是人一方是车，共同解决一些驾驶问题。

除了驾驶之外的购物问题，娱乐问题，通信问题，以及手机上的互动等等这些问题都是可以在这种理论框架下来分析得以解决的。

对于传统智能座舱的一个设计可能就会出现一些新的概念。

第一点，比如说我们在做车的智能座舱的时就不会单独考虑它是个简单的座舱问题，而会考虑设计一个以人为中心的A.I.，就是以人为中心的智能设计。原因就是智能座舱不仅有一定的认知能力了，而且还有一定的决策能力。这是基于就是说不管是底层芯片在其他的一些算法平台上慢慢延伸出来的共同一些功能来共同决定的

第二点，人和自动驾驶之间变成了一种伙伴关系。就像是一个team的之间的问题。 

第三点，当我们做出一个驾驶决策的时候，它是人和智能座舱之间共同感知以及共同决策的一个系统。右边这张小图是我们最近在做分析的过程里头用的一张图。其实我们会在不同的人和不同的智能系统之间来进行交互的时候。他们之间是怎么交互的？以及当你并行使用多个功能时，这些功能之间也会有冲突；这种冲突问题又要如何去解决？所以最后，HMI设计就变成了一个很现实的问题。

当我们做一个多屏设计的时候肯定会想如果多个功能共同使用的时候先解决什么样的一个冲突？我们先做哪个功能？后做哪个功能？或者人先和哪个功能交流的同时保证一个安全驾驶的主任务。

所以这时候我们就尝试用这套理论来解决多屏设计以及多个功能之间的冲突问题。这些思路理清楚后，我们的HMI应该怎么去设计其实就以及慢慢出来了。

⑥.新的HMI挑战

我们做一个HMI设计的时候，它已经不单是说这个图要怎么去画，我们单独的交互动作怎么去做；而是变成了一种新的我们和自动化系统之间做的交互。

所以智能座舱的角色他这时候已经拥有了对环境的感知能力，对各种环境进行分类评估。而人这时候不是一个单纯的只是要注意到外界的环境就行了，他还要有一部分意识放到智能驾仓上。这时候人和智能座舱之间，才可能会形成真正的伙伴关系。所以这时，人在智能驾驶中的角色和思考的问题可能就会发生变化。

我们分析出来的一个方法，当我们遇到多线条的HMI设计的时候应该怎么去梳理？包括刚才面临到的各种各样的HMI的问题，从初步看是可以梳理得通。这个方法对我们现有的设计思路会有非常大的一种启发。

在这种思维之上，通常来说我们会把设计问题作出具体的设计之后，将这种设计进一步进行一个评估，再来修改设计的想法。所以在设计和评估之间，都是形成一个闭环的状态。

⑦.UX设计与评测考虑的几个维度

我们做评估的时候，在现有的UX里面，会把范围进一步放大。比如说一些人会考虑视觉，也会考虑其他通道的问题；不仅考虑他的满意度，还会考虑可用性，也会考虑各种认知问题。另外一个就是主任务，这是一个非常特殊的场景：驾驶安全问题，这是最基本的保障。

⑧.模拟器收集数据

现在在实验室内部会做很多动态的驾驶场景的搭建，在此基础之上，把我们HMI设计方案放到模拟器上，进一步来为它做一个评估。

总体来说还有一个问题，除了主要测试的车辆以外，还会有一些复测的车辆。所以在动态场景中，还有复测的车辆会抓取很多数据。比如说除了主观评价的数据以外，还有行为数据，人体数据，车辆数据，甚至是人体生理数据等等都可以进行的抓取以及进一步分析。

⑨.基于驾驶模拟器的测试

用以往做过的实验来进行举例，在我们的实验里确实也发现了人的一些生理心理数据之间确实是有存在着一定的关系。实际上也存在着设计方案的不同，评估的参数也可能会不一样的情况。

下面面是我们进行不同评估测试时的记录，根据设计方案的不同评估过程能进行随意切换。如果有两个及以上的设计方案时，还可以将这些设计方案或者原型设计放进去，在这种动态的驾驶环境下进行它评估的测试。

⑩.智能网联汽车驾驶测试环境

现在我们会思考一个问题，我们称之为平行测试。大体意思是我们会在模拟器上做评测方案，同时也会在真实评测厂里做同一个评测方案。通过相互的对比来弥补因为不同的测试方法存在的一些缺陷；或者发现两种测试法之间的区别和差异。

由教授的结语

当我们采取其中一种的评测方法的时候

要考虑它的长处以及它的缺点

才能更加客观地保持一个态度进行评测

实验得到的数据也才更加真实

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