2025年3月26日-28日，2025商用車產(chǎn)業(yè)發(fā)展會議在湖北省十堰市舉辦。本次會議由中國汽車工業(yè)協(xié)會主辦，以“開辟新賽道，匯聚新動能——發(fā)展商用車產(chǎn)業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力”為主題，采用“1+1+6+N”模式，即1場閉門會議，1場開幕式暨主旨會議，6個(gè)主題分會場和其他相關(guān)對接、展示等活動，旨在深入分析商用車發(fā)展面臨的新機(jī)遇、新挑戰(zhàn)，探討商用車產(chǎn)業(yè)未來發(fā)展的新趨勢、新方向。其中，在3月27日下午舉辦的“主題分會場一：智能網(wǎng)聯(lián)商用車‘車路云一體化’”上，湖北汽車工業(yè)學(xué)院博士王玉剛發(fā)表精彩演講。以下內(nèi)容為現(xiàn)場發(fā)言實(shí)錄：

尊敬的各位領(lǐng)導(dǎo)、行業(yè)同仁：

非常榮幸在2025商用車產(chǎn)業(yè)發(fā)展會議上，與大家分享《智能網(wǎng)聯(lián)環(huán)境HMI信息優(yōu)化與駕駛模擬測試》的研究成果，與諸位共探智能網(wǎng)聯(lián)商用車‘車路云一體化’的未來圖景。當(dāng)前，智能網(wǎng)聯(lián)技術(shù)迅猛發(fā)展、商用車產(chǎn)業(yè)深度變革已為行業(yè)帶來前所未有的機(jī)遇與挑戰(zhàn)。如何通過HMI信息架構(gòu)革新與駕駛模擬測試閉環(huán)，實(shí)現(xiàn)安全、效率、舒適的三維突破，已成為行業(yè)共同關(guān)注的戰(zhàn)略命題。

今天我的匯報(bào)主要包括以下四個(gè)方面：人機(jī)交互需求分析、測試平臺體系構(gòu)建、研究案例介紹以及交互信息的未來展望

一、智能網(wǎng)聯(lián)HMI的研究背景與需求

當(dāng)前，乘用車市場中L2級智能駕駛功能的滲透率已超過50%，自動駕駛功能在高速公路、城市道路及低速封閉場景（如停車場）逐步實(shí)現(xiàn)量產(chǎn)應(yīng)用。未來，L3及以上等級的智能網(wǎng)聯(lián)汽車將有序進(jìn)入市場，預(yù)計(jì)到2030年，L3級自動駕駛車輛的滲透率將達(dá)到21%。

隨著智能網(wǎng)聯(lián)技術(shù)的發(fā)展，車輛的網(wǎng)聯(lián)化和智能化加速推進(jìn)，引發(fā)了人車交互模式的深刻變革。在ICV（智能網(wǎng)聯(lián)汽車）環(huán)境下，人機(jī)交互承擔(dān)著信任構(gòu)建、信息提示及接管輔助等關(guān)鍵功能。然而，目前HMI在應(yīng)用中仍存在學(xué)習(xí)成本高、信息過載、交互安全性不足、駕駛干預(yù)需求復(fù)雜、系統(tǒng)更新維護(hù)困難及隱私安全等挑戰(zhàn)。目前，HMI的研究內(nèi)容主要涵蓋用戶接受度、信任度、行為適應(yīng)性及情境感知等人因因素，重點(diǎn)關(guān)注控制權(quán)界面設(shè)計(jì)、駕駛員表現(xiàn)、過渡策略、次要任務(wù)對安全性的影響、系統(tǒng)評估等方面。借鑒自動駕駛、智能交通等領(lǐng)域的研究成果，可將ICV環(huán)境下HMI的核心研究問題歸納為：ICV接受度、ICV交互質(zhì)量及ICV用戶體驗(yàn)。

智能網(wǎng)聯(lián)環(huán)境下的HMI交互方式多樣，主要涉及儀表盤、中控屏、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)抬頭顯示（AR-HUD）及電子后視鏡等。視覺仍是主要的交互方式，占比達(dá)95%，輔以音頻、觸覺等輔助形式。優(yōu)化HMI的核心理念是“做減法”，即減少不必要的信息堆積，使信息展示更加清晰高效。

二、HMI設(shè)計(jì)的核心問題

在智能網(wǎng)聯(lián)環(huán)境下，HMI的設(shè)計(jì)需解決以下四個(gè)核心問題：

用戶體驗(yàn)：如何設(shè)計(jì)直觀高效的界面，提高駕駛員和乘客的體驗(yàn)？如何實(shí)現(xiàn)個(gè)性化設(shè)計(jì)，滿足不同用戶偏好？如何整合多種交互模式形成統(tǒng)一的HMI系統(tǒng)？

性能識別：如何建立高效的反饋機(jī)制，以清晰傳達(dá)車輛狀態(tài)、導(dǎo)航信息等重要內(nèi)容？如何以最直觀的方式呈現(xiàn)復(fù)雜信息，幫助駕駛員快速決策？

安全性：如何平衡信息呈現(xiàn)與駕駛員注意力分配，避免分心？如何利用傳感器技術(shù)實(shí)時(shí)監(jiān)測駕駛員狀態(tài)，以識別疲勞、分心等潛在風(fēng)險(xiǎn)？

人類意圖識別：如何實(shí)現(xiàn)直觀自然的語音控制和手勢識別？如何基于駕駛員情感狀態(tài)提供個(gè)性化反饋？

三、HMI測試平臺的構(gòu)建與研究案例

為系統(tǒng)研究HMI優(yōu)化方法及其在智能網(wǎng)聯(lián)環(huán)境中的應(yīng)用，我們構(gòu)建了一套高保真、模塊化的智能網(wǎng)聯(lián)測試平臺。該平臺集成了多種先進(jìn)技術(shù)，確保在不同測試場景下能夠閉環(huán)驗(yàn)證HMI設(shè)計(jì)對自動駕駛系統(tǒng)各項(xiàng)性能的提升。平臺主要由以下四個(gè)子系統(tǒng)構(gòu)成：

（1）駕駛模擬仿真系統(tǒng)

利用Carsim與自研駕駛模擬軟件聯(lián)仿，實(shí)現(xiàn)高度還原實(shí)際道路環(huán)境的仿真測試。通過精細(xì)化場景建模（包括路網(wǎng)幾何、天氣、交通流等參數(shù)），平臺能夠采集多維度的道路信息與周邊車輛動態(tài)數(shù)據(jù)。引入實(shí)時(shí)物理建模技術(shù)與高精度傳感器數(shù)據(jù)融合算法，確保仿真環(huán)境與實(shí)車測試數(shù)據(jù)的高度一致性。平臺還支持?jǐn)?shù)據(jù)標(biāo)定與誤差修正，確保各項(xiàng)測試指標(biāo)（如TTC、加減速度、車距等）在閉環(huán)測試中的可靠輸出。

（2）自動駕駛控制系統(tǒng)

實(shí)時(shí)采集并解析環(huán)境信息，實(shí)現(xiàn)L3級自動駕駛狀態(tài)下的決策規(guī)劃與執(zhí)行，同時(shí)支持HMI交互數(shù)據(jù)的同步采集。采用多傳感器融合算法，結(jié)合深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行目標(biāo)檢測與路徑規(guī)劃，并通過車載網(wǎng)絡(luò)與云端進(jìn)行數(shù)據(jù)交互，實(shí)現(xiàn)跨平臺數(shù)據(jù)融合與實(shí)時(shí)反饋。

（3）人機(jī)交互控制系統(tǒng)

通過采集駕駛員操作數(shù)據(jù)和生理信號（如眼動、心率等），動態(tài)切換自動駕駛與人工駕駛模式。系統(tǒng)集成了多模態(tài)信號采集設(shè)備，并利用自適應(yīng)算法對駕駛員行為進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控和分析，構(gòu)建駕駛員狀態(tài)模型，從而為接管策略和HMI界面調(diào)整提供數(shù)據(jù)支撐。針對不同駕駛場景，該系統(tǒng)還能進(jìn)行自動標(biāo)注與反饋，確保人機(jī)交互過程的連貫性與安全性。

（4）HMI信息顯示系統(tǒng)

根據(jù)自動駕駛控制系統(tǒng)反饋的數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)調(diào)整駕駛輔助參數(shù)，預(yù)警周邊交通狀況，并直觀展示車輛決策信息。結(jié)合AR-HUD和儀表盤顯示技術(shù)，采用基于事件觸發(fā)的智能信息調(diào)度機(jī)制，將關(guān)鍵信息以視覺、聽覺和觸覺多模態(tài)呈現(xiàn)，有效降低信息冗余，實(shí)現(xiàn)“做減法”設(shè)計(jì)理念。系統(tǒng)還支持動態(tài)信息過濾和個(gè)性化定制，以適應(yīng)不同駕駛員的認(rèn)知需求。

基于該測試平臺，我們開展了以下多層次、多角度的研究工作：

（1）自動駕駛系統(tǒng)功能測試

針對L2級（車道保持、自適應(yīng)巡航、自動緊急制動）和L3級（有條件自動駕駛）功能，設(shè)計(jì)了標(biāo)準(zhǔn)化測試場景和關(guān)鍵性能指標(biāo)，通過仿真和實(shí)車閉環(huán)測試，實(shí)現(xiàn)對系統(tǒng)穩(wěn)定性、魯棒性和響應(yīng)時(shí)間的全面驗(yàn)證。

對比不同場景下的控制響應(yīng)與誤差分布，為自動駕駛決策模型的進(jìn)一步優(yōu)化提供了數(shù)據(jù)支持。

（2）人機(jī)交互系統(tǒng)優(yōu)化研究

重點(diǎn)測試HMI預(yù)警信息在視覺、聽覺與觸覺等多模態(tài)下的表達(dá)效果，采用主客觀評價(jià)相結(jié)合的方法，對預(yù)警信息的傳遞效率、用戶反應(yīng)時(shí)間和注意力分布進(jìn)行量化分析。

通過多次重復(fù)實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證不同信息呈現(xiàn)方式對駕駛員決策的影響，從而優(yōu)化交互界面設(shè)計(jì)。

（3）駕駛?cè)诵湃味妊芯?/p>

構(gòu)建了基于駕駛行為變量與人機(jī)交互指標(biāo)的信任度評估模型，通過實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析不同交互策略對駕駛員信任度的影響。

模型驗(yàn)證表明，適當(dāng)?shù)慕换ピO(shè)計(jì)不僅能提升駕駛安全性，還能增強(qiáng)駕駛員對自動駕駛系統(tǒng)的信任，從而降低緊急接管風(fēng)險(xiǎn)。

此外，我們還開展了以下典型研究案例：

（1）人機(jī)共駕交互優(yōu)化

針對多模式接管情景，研究不同HMI交互方式對駕駛員接管時(shí)間、接管安全性及駕駛過程穩(wěn)定性的影響，提供系統(tǒng)化改進(jìn)建議。

（2）HMI對駕駛?cè)藚R入行為的影響

評估ICV環(huán)境下，HMI設(shè)計(jì)如何影響駕駛員對周邊交通信息的采集和情境感知能力，驗(yàn)證信息優(yōu)化在提升駕駛行為主動性方面的作用。

（3）突發(fā)事故情景下的HMI影響分析

模擬突發(fā)事故場景，分析不同網(wǎng)聯(lián)環(huán)境下HMI信息的傳遞對駕駛員反應(yīng)速度及事故規(guī)避策略的影響，為緊急情況下的信息優(yōu)化提供理論依據(jù)。

（4）人機(jī)交互與駕駛信任度動態(tài)評估

結(jié)合實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，探討如何動態(tài)調(diào)整交互策略以優(yōu)化駕駛員信任度，通過實(shí)時(shí)反饋與個(gè)性化界面定制，實(shí)現(xiàn)駕駛員心理與操作狀態(tài)的最佳匹配。

通過以上研究，測試平臺不僅成為我們探索智能網(wǎng)聯(lián)車輛HMI設(shè)計(jì)與驗(yàn)證的重要工具，也為車路云一體化下的自動駕駛安全和用戶體驗(yàn)提升提供了有力的數(shù)據(jù)支持和理論依據(jù)。

四、HMI發(fā)展面臨的挑戰(zhàn)與未來展望

盡管HMI技術(shù)取得了諸多進(jìn)展，但仍面臨以下挑戰(zhàn)：

性能識別的局限：在復(fù)雜駕駛條件下，HMI的指令識別準(zhǔn)確性受限，可能影響安全性。

領(lǐng)域數(shù)據(jù)集的缺乏：HMI測試需要高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集，而當(dāng)前數(shù)據(jù)采集方式存在成本高、侵入性強(qiáng)的問題。

駕駛意圖的復(fù)雜性：多模態(tài)界面引入了更復(fù)雜的交互需求，如何精準(zhǔn)識別用戶真實(shí)意圖仍待研究。

技術(shù)與人類感知的沖突：部分交互方式可能對駕駛員的認(rèn)知造成干擾，需開展跨學(xué)科研究以優(yōu)化交互體驗(yàn)。

未來，HMI研究需結(jié)合多模態(tài)信息融合、人工智能、大語言模型等技術(shù)，推動跨學(xué)科創(chuàng)新，以提升人機(jī)交互的智能化水平。

我的匯報(bào)到此結(jié)束，感謝各位領(lǐng)導(dǎo)和專家的聆聽！