5G和AI技術互相融合，正在顛覆各行各業(yè)，也必將激發(fā)汽車產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新浪潮，并為人們帶來全新的智能出行體驗。

從視覺體驗來說，多年來汽車的信息娛樂平臺已快速發(fā)展為大屏和多屏，實現(xiàn)了全數(shù)字化和多操作系統(tǒng)，同時提供豐富的云端服務和內(nèi)容交互。單從屏幕顯示和交互上，就能體現(xiàn)用戶體驗正在一步步創(chuàng)新。

車內(nèi)多屏

AI技術的革新，給用戶帶來了不一樣的個性化體驗，從單一的視聽喜好轉(zhuǎn)變?yōu)檎麄€座艙的個性化體驗。通過人工智能技術，如人臉識別，車輛可以按照乘客的習慣及偏好進行個性化調(diào)整，包括頭枕位置和方向盤高度，或根據(jù)偏好進行目的地導航等。

AI賦能的全新駕乘體驗

在智能出行中的車內(nèi)用戶體驗將是怎樣的，又有哪些智能交互呢？

01

自然交互

所謂“自然交互”，就像人與人之間的對話一樣，駕駛員可以通過聲音、手勢、眼神等多種方式組合在一起與車輛進行互動。

未來智能座艙賦予用戶的是自然交互體驗，不需要多余的動作和形式化的交流，自然的人和汽車的交互。比如目前汽車電子系統(tǒng)菜單大豆采用多層菜單，而復雜的步驟又不適合在駕駛狀態(tài)下操作。所以語音識別、自然語音控制、以及適當情況下通過手勢控制，這些更自然的交互方式，會成為未來交互方式的一個發(fā)展趨勢。

02

多模態(tài)交互

多模態(tài)的交互更多的是通過語音、手勢、眼線等來完成。多模態(tài)人機交互系統(tǒng)中的手勢識別、表情識別、視線跟蹤等，配合智能安全駕乘及運營車輛時的駕駛員轉(zhuǎn)臺檢測，前車碰撞及車道偏離預警等。

03

情緒感知

AI的加持汽車不再是冰冷的機器，而是具備情境感知的。例如在高速公路上駕駛，駕駛員必須保持專注的注意力，利用人工智能，可以檢測駕駛者是否將手放在方向盤上，來對駕駛員狀態(tài)進行預警。情境感知是汽車在某個駕駛情境中必須讓駕駛者或者乘客保持什么樣的狀態(tài)。

車內(nèi)照明情緒化感知

面部識別不僅有像指紋識別那樣的身份認證功能，更提供了一定程度的行車過程安全保障，如面部識別技術可以檢測駕駛者是否處于疲勞駕駛、注意力不集中等情況。

04

無物理按鍵交互

汽車HMI設計如今已經(jīng)不僅僅停留在液晶儀表盤和中控屏幕上，隨著液晶顯示屏幕的異型化發(fā)展，屏幕可以設置在任何地方，比如換擋撥片、后視鏡等。并且完全可以代替?zhèn)鹘y(tǒng)的物理按鍵，加上更多智能化的交互，未來物理按鍵有可能消失。

在HMI交互中，如今的智能座艙需要兼顧的內(nèi)容很多是向著多元化的趨勢發(fā)展。比如動態(tài)和靜態(tài)交互，動態(tài)交互時要將駕駛者安全放在第一位，信息需要高效率傳遞，操作反饋最大化利于駕駛者，靜態(tài)操作時就需要關注用戶信息的豐富性。

從傳統(tǒng)的單人交互，利用智能化也開始轉(zhuǎn)變?yōu)槎嗳说慕换シ绞剑热绻旧霞夘I導在車里時，家人的來電就不建議選擇語音輸出，避免引起尷尬，這是對私密性的保證。又比如車里有小孩在睡覺，那么導航的聲音應該盡量避免聲音播放輸出，這是對勿打擾性的考慮。

智能加持下的安全出行

車內(nèi)對于駕駛員來說，通過智能交互可以檢測到駕駛者的疲勞狀態(tài)以及身體狀態(tài)，及時的做出預警，甚至直接利用座椅和方向盤刺激駕駛者提高注意力。

其實5G的到來加速了車聯(lián)萬物的進程，在車外的安全環(huán)境檢測方面也有很多的創(chuàng)新。檢測車距保持預警狀態(tài)，甚至在汽車很多盲區(qū)上也可以檢測到行人。

汽車與萬物互聯(lián)，將極大提升安全性，通過 C-V2X 技術，這一愿景將得到很好的實現(xiàn)。同時 V2X 直接通信技術，也是在“非視距”條件下對于 ADAS 先進輔助駕駛系統(tǒng)的有效補充，從而為最終實現(xiàn)自主駕駛鋪平道路。

AI賦予的車外安全檢測，車與車，車與基礎設施、行人以及網(wǎng)絡之間的通信，實現(xiàn)對“車輛碰撞、行人避讓、信號燈時間及對應車速提示”等場景的預警。特別是在天氣條件差，視覺傳感器受限的情況下輔助駕駛，大大提升安全性，緩解擁堵，提升出行效率。

未來“新“交互

大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、AI的不斷滲透也為汽車交互帶來更多的想象空間。AI賦能眾多智能終端成為用戶的智能助理，在車生活中，智能車機產(chǎn)品會朝兩個方向發(fā)展，一是成為用戶的貼心秘書，未來車生活是有溫度有情感的。二是有安全意識，能夠讓用戶得到及時的提醒，保證車生活的安全。

汽車座艙交互方式從數(shù)字化正過渡到智能化。在AI算力需求遠低于自動駕駛的邊緣計算應用場景中，依賴傳感器、處理器芯片等技術的突破，有望實現(xiàn)更高級的AI應用。不難想象，人車交互、或者說人機交互最終都趨向多種交互方式的有機結(jié)合。