[簡介]

隨著互聯網公司對智慧電動車的投入與關注，蔚來NIO、拜騰BYTON、樂視FF、小鵬汽車等新一代智慧車陸續推出。慢慢可以感受到了汽車產業對新的人機互動體驗變革的新意，但在傳統汽車中的人機互動設計與新型車的互動設計中，有那些需要特別注意及考量的。

在過去車用的人機互動設計的特點，這些特點都關係到駕駛時的人為的注意力及行為，因而歸納如下：

1.可信度
裝置所提供的操作性質，以執行一個動作為主（例如，一個旋鈕可以在一個軸上轉動）。

2.回饋性
控制器帶來的變化或反應（例如：旋鈕旋轉時的音量變化）。

3.空間認知反射
能瞭解控制項的功能和位置（例如：一位有成就的鋼琴家可以通過“感覺”或肌肉記憶來演奏樂器）。

4.易學
能夠理解控制器改變後呈現的行為（例如，順時針旋轉旋鈕以增加音量）。

5.操作模式
可以使用及改變工具或設備的方式，達到切換數量的功能（例如，可以使用同樣的不同功能的旋鈕來控制亮度）。由於電氣複雜性較低，機械元件（如旋鈕，開關和滑塊）提供了控制和直接機械回饋 。模式少得多，因為汽車上的元件和控制項之間有直接的聯繫。

但對於現代的汽車內控制的系統，那更是多了許多新的操作系統，等著使用者去挑戰及記憶，像是導航系統，遠端資訊處理，行駛控制和資訊娛樂系統等。

因為這些系統的加入，增加了認知數倍的複雜性，在以下這幾點上特別明顯：

1.在不同模式之間切換

學習這些功能在那裡，不是隨著時間的積累建立單個心智模型。舉個例子，Tesla的位置移動和導航之間需要在不同介面單元切換設置，層級、深度之間的切換會不盡相同。

2.可學習性的GUI介面

控制項在哪裡，它們的功能是什麼？他們可以輕鬆學習嗎？

3.易用性

如何移動圓形旋鈕與螢幕上各模式之間的移動有關？我們能否如傳統汽車中的操作方式一樣，直接控制

4.回饋

目前在介面中依賴視覺回饋可能會讓人分心，用聽覺和/或觸覺回饋來輔助視覺回饋可能是解決辦法。

5.一致性和記憶

如果汽車系統或者平台改變了，使用者極有可能必須從頭開始重新學習一些基本控制。隨著這些多模態的人機介面的出現，人們現在面臨著前所未有的複雜程度以及擁擠交通帶來的額外壓力。

6.認知和工作記憶模型的局限性

為了理解認知的局限性，我們首先需要瞭解人們如何通過構建長期和短期記憶以及隨著時間的推移而有意識地與世界接觸。

[小結]

更多系統及非視覺型態的互動方式導入到車中，對於駕駛的認知更為是需要討論及簡化功能，然而透過使用流程能減少認知注意，是值得研究的方向。
內容參考： https://www.zcool.com.cn/article/ZNjQwNzA0.html