适度信任构建下面向人车共驾的自动驾驶HMI设计策略研究

摘要：人车共驾是自动驾驶发展的重要方向，信任是影响其中人车协作关系可持续性的关键因素，适度信任构建有助于提升用户使用自动驾驶的意愿、安全性与用户体验。在分析信任与自动驾驶HMI关系的基础上，从共驾与接管两大场景出发，解析人车共驾中信任来源，提炼设计目标，总结设计策略。针对内容与形式设计的一体两面，围绕适度信任构建，提出HMI内容设计涵盖的信息要素及形式设计的可行方向。自动驾驶HMI设计需从系统层、环境层与驾驶层提供维持适度信任交互所需的关键信息，并从多维度、多模态与拟人化方向构建适度的情境信任、经验信任与关系信任。

关键词：人车信任；自动驾驶；HMI设计；人机交互；人车共驾

中图分类号：TB472 文献标识码：A文章编号：1003-0069（2024）16-0139-03

Abstract：Human-Vehicle Co-Driving is a significant direction of the autonomous driving development，where trust is a key factor influencing the sustainability of the Human-Vehicle collaborative relationship. Building appropriate trust is beneficial for enhancing users’ willingness to use autonomous driving，as well as its safety and user experience. Based on the analysis of the relationship between trust and the autonomous driving HMI，from the two major scenarios of co-driving and takeover，this paper analyzes the sources of trust in HumanVehicle Vo-Driving，extract design objectives，and summarizes design strategies. Focusing on the integration of content and form in design，to build appropriate trust，this paper proposes information elements for HMI content design and feasible directions for form design. Autonomous driving HMI design should provide key information needed for maintaining appropriate trust interactions at the system，environment，and driving levels. It should build situational trust，experiential trust，and relational trust through multi-dimensional，multimodal，and anthropomorphic approaches.

Keywords：Human-vehicle trust；Autonomous driving；HMI design；Humanmachine interaction；Human-vehicle co-driving

引言

近年来，随着自动驾驶技术在国内进入商业化应用阶段，以蔚来、小鹏、问界等新势力品牌为代表的乘用车企业发布多款搭载L2+级别自动驾驶能力的汽车，将其作为市场竞争中的重要卖点。2023年，多部门联合发布《智能网联汽车准入和上路通行试点实施指南》，允许L3级别的自动驾驶汽车备案后合法上路，进一步刺激国内自动驾驶行业的蓬勃发展。可以预见，自动驾驶作为一项前沿的人工智能技术，将改写人们未来的出行方式，重塑出行体验。

在席卷而来的技术浪潮之下，需要突破技术的本体桎梏，重新思考科技与生活之间的关系，用设计的手段弥合新技术与人们生活的边界，构建科技向善、融入生活的应用方式。人车信任是自动驾驶交互设计的重要话题，也是自动驾驶技术得以广泛应用的重要前提。适度人车信任有助于用户在使用自动驾驶车辆时获取安心、高效且安全的出行体验。因此，在近未来以人车共驾为主要特征的自动驾驶应用中，从人车信任的视角分析信任的影响因素，并构建针对自动驾驶HMI这一新兴人机交互媒介的设计策略，为后续基于适度信任内核的自动驾驶HMI提供了设计依据，成为当前阶段值得探讨的问题。

一、人车信任与自动驾驶HMI设计

（一）人车信任

信任的概念最早源于社会学，信任关系中包含了委托者与受托者。在自动化信任领域，LEE等人认为信任是个体对在不确定性、易受伤害的情境下认为代理（Agent）是否能帮助其实现目标的态度[1]。自动驾驶汽车指具备自主式自动化驾驶能力的交通工具。在当前自动驾驶发展进程中，随着L3级别的自动驾驶技术逐步进入应用，允许驾驶员在驾驶过程中注意力暂时离开路面，并由自动驾驶系统代理驾驶权。当系统面临无法处理的突发状况时，驾驶员需要及时接管车辆。自动驾驶汽车的人车信任关注交互过程中向驾驶员提供系统、情境相关信息，从而提高系统透明度，降低不确定性，并在需要接管时使驾驶员能够准确理解系统运行状态，在接管后能根据当前驾驶情境做出正确的驾驶决策。

（二）适度信任与信任校准

人车信任过程中信任的构建，根据不同的信任水平可以分为——信任不足（Under-trust）、过度信任（Over-trust）与适度信任（Appropriate-trust）[2]。当信任不足时，驾驶员会减少使用自动驾驶技术，增加使用过程中的疲劳与负荷，降低舒适性；当过度信任时，驾驶员在使用自动驾驶过程中的情景意识降低，造成安全隐患；适度信任代表了人对自动驾驶系统的理解与认知与其真实能力相符，即主观实际信任水平与客观可信任水平的匹配关系，实现匹配的过程即指信任校准（Trust calibration）。适度信任构建是保证驾驶员愿意和正确使用自动驾驶系统的基础，是自动驾驶HMI人机交互研究的重要目标。在此过程中，当系统能力在使用过程中发生变异时，主观实际信任水平需要随之变化，从而保持人车信任维持在适度的区间。主观实际信任水平适应系统能力变化而变化的能力，称为动态实时信任分辨率，如图1。

根据自动驾驶的不同等级，人车适度信任的标定水平呈现先下降再上升的趋势，信任校准的方向也存在一定差异性：在人驾阶段，人掌握驾驶权，车作为出行代步的工具由驾驶员完全控制，用户对系统能力边界的认知清晰，不需要信任校准的介入；在辅助驾驶阶段，车辆提供车道保持、定速巡航等驾驶辅助能力，人依然掌握全程的驾驶权，用户对系统能力有较为清晰的认识，信任校准需要强化用户对车辆能力边界的认知，避免过度信任；在人车共驾阶段，车辆在部分场景下接过驾驶权，驾驶员对运行中自动驾驶状态实时监督，受限于自动驾驶能力的限制，用户需要随时发现并纠正车驾可能存在的安全风险。此时，针对新手用户，信任校准需要帮助用户正确认识系统能力，避免因其黑箱式的运作方式造成信任不足影响使用率；针对老手用户，需要关注其对系统能力边界是否保持清晰认知，避免因过度信任造成安全隐患。

（三）自动驾驶HMI与适度信任构建

自动驾驶汽车的人机交互关注驾驶过程中人车之间的驾驶协同、控制权交接以及信息互动的过程。HMI（Human Machine Interface，人机交互界面）是自动驾驶汽车人车交互的载体，承载了自动驾驶过程中系统状态、行为和意图的输出，从而有效传达系统实际能力，促进人车协同完成驾驶任务。因此，自动驾驶HMI是人车共驾阶段人车信任关系搭建的桥梁，通过自动驾驶HMI有效、适当地呈现和反馈信息，是促使用户正确理解实际系统能力，构建适度主观信任水平的主要路径。

二、人车共驾阶段适度信任介入自动驾驶HMI的设计目标

受制于车辆感知能力的局限，以及真实驾驶环境与规则描述的差异，人车共驾是未来一段时间内自动驾驶应用的主旋律。在此阶段中，车辆将无法胜任的全部驾驶场景，需要人类司机协作共同实现驾驶目标。适度信任的构建，有助于稳固人车共驾阶段中人车协作关系，使自动驾驶在规模应用中得到持续发展。

适度信任构建视角下，人车共驾的自动驾驶HMI设计目标将围绕共驾与接管两大核心应用场景，分析与解构信任的影响因素，构建与维持驾驶全程中动态的适度信任[3]。

（一）共驾场景下的设计目标

人车共驾时，驾驶控制权由自动驾驶系统与人类司机共同承接。车辆提供与正在运行的自动驾驶模式相匹配的驾驶控制能力，人类司机可以对车驾状态下的车辆行为进行监管，也可部分接管驾驶权，如干预车辆行驶速度或行驶方向等。

考虑适度信任构建，在共驾场景下：一方面，系统能力所反映的客观可信任水平是主观信任水平形成的主要依据；另一方面，当共驾过程中系统能力变异时，主观实际信任水平具备适应变化的能力[4]。因此，共驾场景下适度信任介入自动驾驶HMI的设计目标包括以下两方面。

1.高实时透明度：自动驾驶HMI可以准确表征客观可信任水平，帮助用户准确理解系统能力边界和车辆驾驶行为，从而构建适度信任。

2.高动态分辨率：自动驾驶HMI在客观可信任水平变化时，可以触发主观实际信任水平的实时动态响应，使主观信任维持适度的区间。

（二）接管场景下的设计目标

接管是人车共驾时介于车驾与人驾间的过渡状态，一般由车辆向用户发送接管请求，并由用户在规定的时间内接过车辆的驾驶权。接管是一个连贯的过程，依赖人与自动驾驶系统间信息交互与行为配合完成驾驶权责的移交。对自动驾驶系统而言，系统根据接管原因，预估接管时间并提前发送接管请求。对用户而言，用户在接收到接管请求后，需要做出正确的反应，包括在系统预估接管时间内重塑情景感知、回归正确的驾驶状态，从而在接管后做出正确的驾驶决策。其中，情景感知反映用户对于周围正在发生事件的了解情况，包括感知-理解-预测3个认

知阶段[5]。

考虑适度信任的构建，在接管场景下：一方面，在驾驶权责移交的连续过程中提供人车配合必要的交互信息，有助于维持动态实时信任的；另一方面，用户在系统引导下以适当的认知能力与驾驶状态成功完成接管，对于历史信任的构建有积极作用。与之相应，接管场景下适度信任介入自动驾驶HMI的设计目标包括以下3方面。

1.适时有效的接管提示：自动驾驶HMI需要提供针对当前接管场景的接管提示，适时引导用户采取合适的驾驶行为。

2.及时正确的情景感知：自动驾驶HMI需要帮助用户正确构建情境感知，使用户对当前驾驶情境有充分认知。

3.安全规范的状态回归：自动驾驶HMI需要引导用户回归规范的驾驶状态，接续执行驾驶任务。

三、人车共驾阶段适度信任介入自动驾驶HMI的设计策略

适度信任构建视角下，作为贯彻自动驾驶功能体验旅程的信息交互媒介，自动驾驶HMI设计需从整体考虑适度信任构建性能的鲁棒性，兼顾不同场景下的信息需求。在此基础上，基于信息内容与形式一体两面，通过内容的充要性和形式的合理性设计，满足设计的有效性和更高层次的用户体验要求。

（一）HMI内容设计

信息内容是交互事件中各类实体、现象内涵的集中表达。自动驾驶HMI旨在通过充要的信息供给，维持人车共驾中交互信息的供需平衡。针对自动驾驶HMI在人车共驾关键场景下适度信任构建的设计目标，提供高实时透明度与高动态分辨率的客观可信任水平，塑造用户对当前场景的及时正确情景感知，引导用户在接管时安全规范且适时有效地完成驾驶权责移交。因此，自动驾驶HMI的内容设计可以从系统层、环境层与驾驶层的全局视角，提供人车共驾全程的信息要素，实现适度信任的有效维持。

1.系统层：关注系统能力、状态变化与车辆行为。人类驾驶员与自动驾驶系统作为人车共驾中具备主观能动性的双方，系统层包含用户形成对系统能力正确认知，建立合适的概念模型的必要信息。适度信任表示人对于系统能力理解与其实际能力相符。因此，在进行HMI内容设计时需包含3类信息：系统能力、状态变化以及车辆行为。系统能力包括实时的自动化水平，以及当前自动化水平可以维持的通行区间。在系统能力中，自动化水平反映车辆具备的不同的自动驾驶能力，通行区间指当前自动化水平不会降级或请求接管的覆盖范围。状态变化指状态间用户可辨别的临界差异，包括每种状态所界定的范畴，以及状态间存在的置信度与能力差异。当系统状态变化时，用户可以快速识别并理解状态前后差异，采取适当的措施。车辆行为包含当前情境下的车辆意图与决策依据。其中，车辆意图指车辆接下来的驾驶控制行为，决策依据反映引起驾驶控制行为变化的客观因素，可以通过车辆引导线与道路主体的交互关系表征，如车辆为避让行人采取的刹停动作。

2.环境层：映射环境变量与紧急情形。自动驾驶HMI通过对周围环境信息的映射，辅助用户在共驾场景或接管场景下有效构建情境感知，这类信息称为环境层信息。从情景感知的形成阶段看，自动驾驶HMI主要在感知与理解阶段发挥促进作用。在感知阶段中，HMI提供必要的环境信息的映射，包括交通参与方，交通标识、障碍物以及与自车的相对关系等，通过还原其位置、状态、属性等要素辅助用户感知环境关键变量。理解作为内驱的认知过程，可以通过提升信息的还原度并过滤引起信息过载的非必要驾驶信息，从而加速用户对当前事件、模式、趋势的理解。此外，对于环境中存在风险的情形，通过对紧急情形的表征可以迫使用户主动感知环境中的风险，加速接管时情境感知的形成。需要注意的是，高紧迫性的信息可能造成额外的认知负荷以及反应准确性的下降，冗余的接管预算可以提高驾驶员使用系统的满意度。

3.驾驶层：提供接管引导、过渡支持与驾驶支持。人类驾驶员作为人车共驾中分担驾驶权的共同主体，在执行驾驶任务时受到驾驶状态与认知水平的影响，自动驾驶HMI提供辅助用户完成驾驶任务的信息称为驾驶层信息。自动驾驶HMI作为自动驾驶的人机交互界面，可以通过人工智能算法分析为驾驶员提供接管引导、接管中的过渡支持以及接管后的驾驶支持，从而促进平滑接管，维持人车适度信任。人车共驾中合理的接管提示应表现为支持驾驶目标的引导信息，而非告知系统错误的警示信息。类似的引导信息如导航中对下一机动点的提示，包含以下信息：下一机动点坐标，期望的行动目标，以及行动指南。类比来看，自动驾驶的接管引导信息可以包括：接管时机，接管目标，以及接管指南。此外，在接管过程中通过提供相应的过渡支持，引导驾驶员注意力迁移到合适的信息媒介，可以促进驾驶员情景感知的塑造。此外，通过将人工智能生成的驾驶支持信息给予用户，如驾驶时的机会、风险与目标等，也可以帮助用户平滑地完成接管。

（二）HMI形式设计

信任是多方面影响的结果，在充要性的内容设计满足有效性要求前提下，合理的形式设计赋予自动驾驶HMI更高可用性、更好安全性，以及更优用户体验。适度信任构建的视角下，自动驾驶HMI的形式设计可以从三维空间交互、多模态交互和拟人化交互等维度出发从而构建真实透明的情境信任、冗余可靠的经验信任以及亲近友好的关系信任。一款综合以上形式设计特色的自动驾驶HMI概念设计方案如图3所示，该方案在提供人车共驾场景下适度信任构建必需的信息内容的前提下，利用AR-HUD（Advanced Head Up Display，增强现实平视显示器）打造三维空间交互，将接管引导信息纾解到视、听、触等模态进行输出，并通过实体化的智能体形象实现拟人化交互。

1.三维空间交互打造情境信任。增强现实技术通过将信息与真实环境相融合，拓展人对三维世界的感知能力[6]。基于这种特性，增强现实技术在驾驶领域的应用可以帮助提升用户的情景感知能力，从而构建情境信任。在自动驾驶HMI设计中，通过AR-HUD（Advanced Head Up Display，增强现实平视显示器）等媒介可以将驾驶信息映射到真实路面，帮助驾驶员更好感知环境信息。在接管场景下可以将值得关注的驾驶线索或风险提示进行高亮展示，有助于更好地提供驾驶状态回归过程中的过渡支持，帮助用户理解环境信息要素。最后，通过AR-HUD将引导线或指引箭头与现实路面进行融合，从而提供驾驶支持信息，可以促进用户在接管后迅速采取正确的驾驶行动。

2.多模态交互巩固经验信任。多资源理论解释了多任务之间资源分配的方式[7]。在人车共驾中，驾驶任务与各类次级任务在驾驶情境中的相互叠加、相互切换，为驾驶员带来额外的认知负荷[8]。在进行自动驾驶HMI设计时，将来源于系统层、环境层与驾驶层的信息分布于不同的认知模态，可以提升交互效能的可靠性与冗余度，从而在用户长期使用自动驾驶过程中形成经验信任。在共驾场景，当驾驶员执行以视觉为主的次级任务，如查看新闻或观看视频时，通过听觉模态预告必要的驾驶行为与风险信息，保持系统透明度，提升动态实时信任分辨率。在接管场景中，通过听觉模态解释接管原因、提供过渡支持，并通过座椅震动等触觉模态的反馈快速唤醒驾驶状态，可以提升接管的任务绩效。

3.拟人化交互维护关系信任。语言学视角下对话在社会情境中的使用，有助于塑造对话者之间的身份关系[9]。在与自动驾驶HMI交互时，社会性线索在自动驾驶HMI形式中的体现有助于构建更具有信任感的对话关系，维护亲近友好的关系信任[10]。因此，在设计自动驾驶HMI的人车对话方式时，需要关注对话关系和对话形式的塑造。在对话关系层面，随着驾驶权的归属从手动驾驶阶段的人独占到人车共驾阶段的车与人共同方面，驾驶过程中的人车对话关系从提供辅助手段的“导航助手”向独当一面的“专职司机”进化，对话内容更精炼，对话结构应更灵活，对话语气应更笃定，强调“行程全局”而非“通行细节”。 在对话形式方面，通过实体化的形态可以进一步塑造与巩固自动驾驶HMI与用户交互时的对话身份。信任构建视角下，这类形态以传达科技与可靠的智能体形象为佳。

结语

科技向善，适度信任的构建有助于自动驾驶技术在改写人们出行方式过程中取得正向的使用意愿与正确的使用行为，促进技术在应用场景下不断进化迭代。在此基础上，人们将真正获益于自动驾驶技术释放出的驾驶精力，解锁未来出行更多可能性。

文章通过对人车信任的理论的分析，对人车共驾中共驾与接管两大场景下影响设计的因素进行分析，提出了通过自动驾驶HMI构建适度信任的5个设计目标：高系统实时透明度、高动态信任分辨率、提供接管提示、塑造情景感知以及回归驾驶状态。在此基础上从HMI设计的内容和形式一体两面出发，提出构建适度信任的设计策略：在内容层面，关注系统层的系统能力、车辆行为与状态变化以构建高分辨率、高透明度的实时客观可信任水平，映射环境层的环境变量与紧急情形以塑造及时正确的情景感知，提供驾驶层的接管引导、过渡支持与驾驶支持以实现适时有效的驾驶提示与安全规范的驾驶状态回归，从而确保自动驾驶HMI设计有效性；在形式层面，提出打造情境信任的三维空间交互、巩固经验信任的多模态交互与维护关系信任的拟人化交互的设计方向，从而支持自动驾驶HMI设计具备更高可用性、更好安全性以及更优用户体验。

参考文献

[1]由芳，张景卉，张俊，邓惠君，刘雨佳. 智能汽车中基于信任的接管系统交互设计 [J]. 包装工程，2021，42（06）：20-8.

[2]张宁卓. 面向信任问题的自动驾驶汽车人机界面设计方法研究 [J]. 设计，2020，33（03）：50-3.

[3]XING Y，LV C，CAO D，HANG P. Toward human-vehicle collaboration：Review and perspectives on human-centered collaborative automated driving [J]. Transportation Research Part C Emerging Technologies，2021，128（5）：103199.

[4]高在峰，李文敏，梁佳文，潘晗希，许为，沈模卫. 自动驾驶车中的人机信任 [J]. 心理科学进展，2021，29（12）：2172-83.

[5]艾敬园. 以情境感知为基础的智能家居设计 [J]. 设计，2019，32（03）：114-5.

[6]冯自力，杨振. 增强现实平视显示行人预警系统的视觉编码设计研究 [J]. 包装工程，2023，44（12）：126-35.

[7]厉钰琪，巩淼森. 复杂驾驶任务下基于多资源理论的汽车人机交互设计方法 [J]. 设计，2022，35（10）：24-7.

[8]ULAHANNAN A，CAIN R，THOMPSON S，SKRYPCHUK L，MOUZAKITIS A，JENNINGS P，BIRRELL S. User expectations of partial driving automation capabilities and their effect on information design preferences in the vehicle [J]. Applied ergonomics，2020，82（102969.

[9]BAMBERG M，DE FINA A，SCHIFFRIN D. Discourse and Identity Construction [M].SCHWARTZ S J，LUYCKX K，VIGNOLES V L. Handbook of Identity Theory and Research. New York，NY；Springer New York. 2011：177-99.

[10]谭征宇，张瑞佛，刘芝孜，金奕，贺刚. 智能网联汽车人机交互信任研究现状与展望 [J]. 计算机集成制造系统. 2020，26（10）：2615-2632.