【技术文章】智能驾驶场景下人机交互的挑战与趋势

原文：《智能驾驶场景下人机交互的挑战与趋势》

作者：曲亮（上汽大众汽车有限公司）

简介：

本文为第五届汽车智能座舱技术峰会（2026 GIVC）报告《智能驾驶场景下人机交互的挑战与趋势》，本次报告内容聚焦智能驾驶场景下的人机交互（HMI）设计，系统性地剖析了当前行业面临的三大核心挑战：接管悖论、信任校准失衡、认知负荷超载。报告基于“人本科技”理念，提出了“安全第一、信任建立、无感交互”三大核心设计原则，并前瞻性地展望了多模态融合、无屏化/自然化/主动化交互、人机信任与情感连接三大未来趋势。最终，报告提供了一套可直接用于量产开发的HMI设计“黄金三角”检查框架与具体工程建议，旨在通过以人为中心的交互设计，重构安全、信任、无感的智能驾驶出行体验，实现人机共驾的和谐共生。

关键词：人机交互；接管悖论；信任校准；认知负荷；无感交互；多模态；照明交互；AI Agent

编译：复旦大学林燕丹课题组许珺婷

指导：林燕丹

本报告的应用场景全面覆盖了从基础辅助驾驶到高阶智能驾驶的全链路，旨在解决不同场景下的人机交互痛点：

1.  L2~L3级智能座舱场景：此场景为人机共驾的核心阶段，主要涉及自适应巡航（ACC）、车道保持辅助（LKA）、自动变道辅助（ALC）等功能。在该场景下，人机交互的核心挑战在于如何清晰界定人机责任边界，确保驾驶员在必要时能及时、准确地接管车辆。

2.  接管与预警场景：这是高风险交互场景，包括系统主动请求接管（如遇极端天气或传感器失效）、紧急避险（如前方突然出现障碍物）、以及系统故障提醒等。此场景对交互的实时性、有效性和用户的信任度提出了极高要求。

3.  日常行车全场景：涵盖城市拥堵、高速公路、夜间行驶、停车场泊车等多样化动态环境。在这些场景中，HMI需具备强大的情境感知能力，为用户提供精准、简洁、不干扰驾驶的信息服务。

4.  智能照明交互场景：这是一种创新的非视觉交互方式，通过内外灯语（如动态转向灯、欢迎灯）、智能氛围灯（可随驾驶模式或用户情绪变化）、地面投影（如开门警示投影）、盲区警示灯等，实现车辆状态和意图的直观表达，有效分担驾驶员的视觉认知负荷。

5.  情感化座舱场景：随着座舱向“第三生活空间”演进，交互不再局限于功能性，更注重情感连接。此场景包括通过摄像头进行情绪感知、疲劳监测，并据此自动调节车内环境，提供个性化、有温度的交互体验。

图1 座舱智能化

本报告旨在解决智能驾驶HMI的核心痛点，构建科学、安全、人性化的交互体系，具体目标如下：

1.  揭示核心问题：深入剖析并明确当前智能驾驶HMI普遍存在的三大核心问题：“接管悖论”（人机角色冲突）、“信任崩塌”（用户对系统能力的误判）、“认知过载”（信息交互效率低下）。

2.  建立设计原则：基于“人本科技”理念，构建一套以用户为中心的设计原则与评价体系，确保交互设计的科学性与人性化。

3.  提出创新方案：探索并提出可落地的交互趋势与创新方案，特别强调并论证智能照明在分担视觉负荷、增强人机信任方面的关键作用。

4.  构建共生关系：致力于构建一种安全、信任、无感的人机共驾共生关系，最终提升驾驶的安全性与用户体验。

5.  输出实用框架：提供一套可直接用于量产开发的HMI设计检查框架，为工程师和设计师提供明确的实践指导。

图2 智能驾驶车辆接管判断

报告通过剖析行业当前痛点，提出三大核心挑战，通过构建人本科技原则，最终判断未来趋势与创新：

1.  三大核心挑战

• 接管悖论：
  当系统请求接管时，作为“备用驾驶员”的人类往往无法瞬间恢复到高负荷的驾驶状态。研究数据显示，在系统发出接管请求后，67%的驾驶员视线在3秒内仍偏离道路，平均安全接管需要长达8.2秒，这期间存在巨大安全隐患。
• 信任校准失衡：
  用户对自动驾驶系统的信任状态极不稳定，容易出现两种极端：一是因某次成功体验而产生“过度信任”，放松警惕；二是因一次失败或意外而导致“信任崩塌”，不再信任系统。研究表明，清晰的灯语和状态反馈是修复和校准用户信任的关键手段。
• 认知超载：
  当前许多HMI设计存在信息堆砌、警报疲劳、模态混乱等问题，导致用户注意力资源被过度消耗，最终引发注意力崩溃，反而降低了驾驶安全性。

2.  三大人本原则

• 安全原则：
  所有交互设计必须以安全为最高优先级。关键控制功能需保证在0.5秒内可达，信息内容需在1秒内被理解，并建立科学的三级预警机制（提示/警告/紧急），以降低用户的误操作成本。
• 信任原则：
  系统必须通过透明化的方式展示其能力范围和决策意图，让用户能够预测系统行为，并在必要时实现无缝的控制共享，从而建立稳定的人机信任关系。
• 无感原则：
  优秀的交互应是“无感”的，即系统能够主动感知情境并提供服务，将用户的交互负担降至最低，实现零负担的自然交互。

3.  三大未来趋势

• 座舱空间转型：
  汽车座舱将从单纯的驾驶操控空间，向集工作、娱乐、休息于一体的“第三生活空间”转变。
• 交互方式演进：
  交互将走向无屏化（通过智能表面、投影等）、自然化（通过语音、手势、眼神）和主动化（系统主动预判并提供服务）。
• 核心价值转变：
  未来人机交互的核心竞争力将不再是功能的堆砌，而是建立深度的人机信任与情感连接。

图3 未来智能驾驶设计落地

对于未来的智能驾驶HMI设计需始终围绕“安全、信任、无感”三大核心原则展开：

1.  安全设计：确保所有关键控制功能符合“0.5秒可达、1秒可理解”的标准。建立清晰的三级预警机制（提示级、警告级、紧急级），通过不同的视觉、听觉、触觉组合，让用户能迅速判断事件的紧急程度。

2.  信任设计：通过灯语、AR-HUD等可视化手段，实时、透明地展示系统的能力边界、感知范围和决策意图。在执行变道、超车等关键操作前，提前3–5秒向用户预告系统行为，给予充分的心理准备时间。

3.  无感设计：采用先进的情境感知技术，让系统能够主动预判用户需求并提供服务，最大限度减少用户的交互步骤。通过光、触觉、语音等多模态融合的方式传递信息，有效分担视觉负荷，避免信息堆砌和警报疲劳，最终实现“认知减负”的目标。

具体的工程落地可从以下关键方面具体推进：

• 分级预警系统：
  在预警系统中，采用蓝/黄/红三色灯语进行分级提示，配合不同频率的语音和方向盘振动等触觉反馈，确保用户能够稳定、准确地完成接管操作。
• 无屏化交互：
  积极采用AR-HUD、智能表面、数字格栅等技术，将信息投射或集成到驾驶员的自然视野中，最大程度降低视线转移带来的安全风险。
• 智能照明应用：
  将氛围灯、地面投影等智能照明技术用于欢迎仪式、情绪同步、开门警示等场景，不仅提升了座舱的科技感和体验感，更增强了驾驶安全性。
• 信任校准机制：
  基于可解释AI（XAI）技术，将系统的状态、感知结果和决策逻辑进行可视化展示，帮助用户建立对系统能力的正确认知，避免过度信任或不信任。
• 量产评审框架：
  在量产开发阶段，严格采用HMI“黄金三角”检查法（涵盖安全、信任、无感、照明、容错五大维度）进行设计评审，确保最终产品的安全性、体验一致性和工程可行性。