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汽车智能座舱工作组2023年度研究课题解读—《智能座舱多模态人机交互技术体系研究》
当前，主流交互模态在车内的应用趋于成熟，跨模态交互的发展逐渐兴起。眼动交互、隔空手势、脑电交互、智能表面等交互技术的快速发展，为智能座舱提供了更多的创新机会，座舱内多模态交互和AIGC上车等议题的讨论热度持续攀升，越来越受到学界和业界的重视。然而目前在业界，尚未对交互模态的选择形成统一的原则和方法，部分产品在交互模态上的选择与设计有悖安全和用户体验，跨模态交互的场景有待完善。
《智能座舱多模态人机交互技术体系研究》由两部分组成，第一部分定义了智能座舱任务的多模态选择方法与设计指南，第二部分探索了未来智能座舱的广义界面形态与典型交互方式。本课题可帮助整车和供应商企业在新交互模态的可行性探索、交互设计、判断新交互模态的用户价值等方面提供方法论和参考依据。
图1 《智能座舱多模态人机交互技术体系研究》目录
多模态选择方法与设计指南的研究技术路线包括任务筛选和拆解、子模态维度划分、子模态排序和任务的子模态路径四个步骤。
在任务分析中对驾驶次任务进行任务筛选，通过问卷的定量研究方法，得出驾驶者的常用任务内容；在认知行为步骤拆解中使用专家访谈法，对认知步骤进行规模化拆解。
图2 研究技术路线
在模态分析中，对50辆量产车进行调研，划分子模态的初形，并通过专家访谈法对子模态维度进行划分，产出了成功率、精度、操作效率、视觉负荷、认知负荷、手部动作、躯体动作、科技感这8个维度。
图3 模态分析——交互行为评价指标
模态-任务匹配部分对任务分析和模态分析进行整合匹配，提取可用的子模态，并对子模态进行排序。对输入和输出的交互模态划分了9种模态（图4），文中详细评价了9种模态的特点。最终产出了8个任务的子模态路径（图5）。
图4 模态分析——多模态交互行为
图5 模态-任务匹配（以打开车窗和天窗为例）
为了在设计多模态交互时，达到最优的体验，对9种模态提出设计原则，主要涉及信息逻辑、操作过程、用户认知、价值与审美等方面的设计要求，给出了建议步骤数、图标大小、手指位移量、反馈时间等要求。
图6 模态设计原则
在未来智能座舱的广义界面形态部分，进行了未来智能座舱的技术趋势研究、AIGC为汽车智能座舱突破提供的新机遇以及对未来座舱形态的探索。AIGC为汽车智能座舱突破提供的新机遇中，探讨AIGC技术如何影响汽车智能座舱，包括适合的场景、应用中的挑战，以及对座舱形态的影响。最后，推导出2种未来座舱可能的发展方向。AIGC正在给汽车智能座舱带来前所未有的变革。这些技术不仅提高了汽车内部的交互体验，还大大增强了汽车与乘客之间的互动性。
图7 AIGC对当前智能座舱形态的潜在影响（示例）
《智能座舱多模态人机交互技术体系研究报告》参编单位：
同济大学
长城汽车股份有限公司
佛吉亚（中国）投资有限公司
中国汽车工程学会
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