同济大学马钧教授：汽车人机交互与人车关系发展趋势 | 云启BBQ第28期

一张图快速了解马钧教授：

在智能网联这一块政府的政策：电动化、智能化、网联化、共享化，马钧教授认为现在最重要的是智能化，会是四化中走得最前面的。我们目前在推进的智慧城市规划，与其密切相关的就是交通。

马钧 同济大学教授

其中人车智能系统越来越受到关注，最早从2015年开始，长安发布In-Call智能行车系统、上汽与阿里巴巴联合发布斑马智行等，人车智能系统扎堆上市，年轻消费者对于人车智能系统的重视程度也在不断地提高。

马钧教授介绍，人车智能系统产业格局有两种主要的车载生态模式：第一种是以主机厂为主导的传统企业的HMI，另一种则是与互联网巨头合作的新势力造车。其中互联网三大巨头，阿里主要是在乘用车领域通过AliOS与众多OEM进行合作，腾讯是利用自身资源优势，提供服务和软件，百度则是具有良好的AI能力和软硬件结合平台。目前在整个大智能汽车生态里，马钧教授认为BAT中的百度做得最完善。

马钧教授接触了新势力造车的前十名创始人，聊产品定义的时候最重要的一点就是：什么能够让消费者来买你的车？还有一个不容忽视的趋势就是比亚迪等本土品牌的快速进步和创新。

目前，年轻的消费者最关注三个方面：

• 沉浸式体验

• 个性化设计

• 新的商业模式

第一，沉浸式体验，其中包括现实与虚拟的无缝对接，内饰的一致风格，给予驾驶员和乘客沉浸式体验。最牛的设计是什么？是让人感觉不到设计，HMI的设计也需要这种无缝对接。就像日本的茶道，前期让你经历一个漫长的石子路，走过一个可能会撞到头的门，让你走得并不舒服，因为希望你从进门开始就能心静下来，当你走到茶艺师面前，你不是急匆匆地走过去，而是一步一步小碎步，仪式感就是一种沉浸式体验，而我们中国人实际上也是很讲究仪式感的。

第二是个性化的设计，包括人脸识别、指纹解锁等个人ID，用户界面的个性化定制使用户更具有归属感。一方面，大数据的时代我们没有隐私，另一方面用户又特别看重隐私，开玩笑地说就是一种典型的闷骚。他们希望在HMI上拥有个性化的设计，有自己的归属感，我就是我。

第三个就是新的商业模式，包括车内服务收费、线上支付、会员积分打造更完整的服务生态。只要你有粘性，年轻人很愿意付钱，最典型的一个就是打赏。目前汽车行业，部分车内服务一开始免费送给用户体验，形成一定的粘性之后进行收费，消费者会愿意买单。将来的商业模式一定不是卖产品，而是卖产品周边的这些服务内容。

同济大学专注于创新的住和行，其中建筑城规做得最牛，比如智慧城市，雄安、上海世博等都在做，建筑行业中的AI和大数据运用结合做得很好，与他们相比，汽车这块反而是走得比较慢。AI时代，HMI不是车载系统的唯一评价标准，情感同样重要。这一块难以用量化的方式去评价，大部分都是感性，所以同济大学AMMI团队做了一套人车关系评价体系，包含：定性（访谈、产品体验）+定量（综合路况实车模拟驾驶测试）+情感（多因素回归）+验证（整车厂后台数据）。

对于车主来说，车具有非常高的亲密属性，从人车交互到研究人车之间的关系尤为重要。评价一辆车与一个人相似，可以从颜值、智商、情商多方面考量。颜值是指智商和情商量化的参照物，包含外观设计、内饰设计等；智商跟整车制造时的软硬件水平有关，包括在线升级、驾驶辅助等；情商则是汽车使用中的互动学习能力，包括性格特征、情绪感知等。目前来说，在HMI上，语音交互仍然是应用得最好的人工智能。

HMI设计时很容易陷入一个误区，屏越大越好，屏越多越好。这其实是一个错误，为什么？举个例子，男人也好，女人也好，对什么东西最后感兴趣？经典的东西永远是最好。在这个快餐的时代，我们很容易会厌倦一种东西，现在这个内容制胜的时代，人与车之间建立信任感和默契很重要，硬件UI背后的内容制造团队更为关键，比如特斯拉前年给客户的圣诞主题惊喜。

前文讲了很多的HMI、人车关系、情商等，我们如何去开发和评价呢？马钧教授投入了6、7年的时间和上千万的资金，集合了三个学院的力量，开发了一套评价体系，总体来说分为——理性：人机交互、地图导航、生态服务和感性。

其中人机交互主要是从有用性、高效性、安全性出发，地图导航则是会分析输入可用性、准确性、实时性、丰富性和生态完整性，生态服务的考量度是丰富性和满意度，除了上面三个理性的维度，感性则是从颜值、智商、情商三方面去进行评价。

同济大学在两个校区建立了实验室，实现全国首创真实量产车与虚拟场景的快速无缝连接，8米直径240度沉浸式环幕，总长55公里标准道路，4种中国典型道路类型：城市、城郊、高架、高速，实时采集车速、跟车距离、车道偏离等8种定量数据，进行真车测试、数据采集、对外合作等。

2018年6月AMMI团队在同济大学做了第一次发布会，7月参加了斑马智行探索大会发布会，上个月还与汽车商业评论进行了“轩辕奖”HMI评测。AMMI团队在HMI研究应用主要是做四个板块：用户深度洞察、测试与评价、产品的开发迭代和车内数字化体验设计，帮助大家进行更好地改善。