【形而下】关于车内人机交互设计的那些事儿（第五弹）——语音交互和 HUD
在上一篇中，我们探讨了车内交互方式，包括硬交互和软交互，末尾提到了语音交互形式，下面的内容继续上一篇说到的语音交互，然后还将探讨目光跟踪和 HUD 的问题。 语音交互设计——一个新的挑战 毫无疑问，语音控制被认为是下一代用户界面，但是我们需要对同一设计进行批判性理解。比如经过研究我们发现以下因素是十分重要并且值得我们思考的。 1． 离散与连续控制： 按钮开和关与旋钮连续旋转之间存在很大区别。前者是离散控制类型，后者是连续控制类型。 语音可以对前者有效控制，比如打开或关闭收音机。但可能对后者无效，例如控制音量大小。这种增大音量的命令是超出语音控制能力范围的，因为它是离散的，模拟的，不精确的操作。 我们可以让用户预设一些电脑能够理解的命令来实现模糊控制。通过完成一些任务或者基于时间的学习，电脑可以理解用户的命令。比如「 提高音量」 这一语音命令意味着提高扬声器音量 20%。如果没有小心谨慎处理，这种模糊控制可能会增加混乱和失败。 2. 字符串和列表的问题： 字符串（字母数字化数据比如卫星导航数据）的输入方式以及如何给司机提供可识别的加载模式是一项挑战。 尽管有人认为语音输入可能是理想的解决方案，因为它代替了用键盘进行文字输入，但是调查研究表明，事实恰恰相反。 MIT AGELAB 和新西兰交通中心做了一项研究，该调查研究主题是比较语音控制和旋钮按钮的使用率。结果表明，就驾驶员注意力分散和集中的程度而言，手动操作和语音控制在是可比较的。 「 输入导航目的地是最耗时的任务，在前两个实验中，一般平均需要 111 秒来完成操作。任务完成的时间长度不取决于语音输入的可识别程度，而在于语音识别系统的界面设计，因为系统在绝大多数时候时候都可以识别司机的声音。」 界面设计的复杂度随着多情景模式的需求而增加。 他们之间信息的列表必须通过界面记清楚。其中存在一个被称为「 定向反应」 的行为。当司机与 HMI 对话时，它采用看似巧妙的无意识转换形式。它是一种技术的人格化。 通过研究发现， 一个能有效解决上述问题的方法是提供一个适当的确认命令——包括视觉和听觉。 把人当做一个整体而不是仅限于关注耳朵或者是声音。 「 定向反应」 常常依赖于视觉反馈来进行司机的语音输入。 例如，苹果的 CarPlay 尝试通过弱化用户界面解决问题。但是到目前为止这种自动行为模式还没有更多研究细节。 3. 通过声音识别情绪： 这可能会是自然语言处理的下一个阶段，情绪和情感可以引发汽车的一些反应（正在被 Google 和 Nuance 研发）。 摄像头可以跟踪身体的微小动作，并将数据像素化处理。经过车内传感器检测驾驶员的生理数据，这会产生同步反应（实时）和异步反应（延时）。 通过同步反应我们可以迅速并且实时地发现身体变化，比如检测司机的眨眼情况以及目光。长时间眼球不运动可以表明司机处于疲惫状态，因此汽车会建议司机临时休息一下或者指出距离最近的服务区。 异步反应是基于时间的。例如，在旅途中跟踪司机的心率，并将数据峰值做成热点。就像像汽车燃料消耗量可以被研究和跟踪一样，我们能通过身体的数据研究驾驶员。 Kinect 和 「 Eulerian 视频放大算法（Eulerian video magnification）」 被用于非接触式心率测量。大部分人对生物测量比较信任，这是值得欣慰的。思科做了一项调查：如果可以提高汽车安全性，60% 的车主愿意分享自己的生物特征，比如指纹或者 DNA 样本。 软交互——目光跟踪技术以及多屏互动 这可以打破以中控台为视觉中心的习惯，在合适的时间以及合适的地点给司机提供信息显示。 例如，为了提供司机可能需要的逐向导航，信息可以被显示在若干不同屏幕上，包括 HUD 。通过目光检测技术，这些信息也可以显示在司机正在注视的地方。 那么，到目前为止我们已经实现了哪些技术？ 第一个是车内第二块显示屏的使用，比如 HUD，这项技术从 20 世纪 80 年代开始使用，它可以在司机视线的水平位置或附近来显示信息。 路虎发现车型的透明发动机盖技术是一个最近才有的新概念。它将公路信息和从摄像头获取的实际越野图像结合在一起，并且通过 HUD 显示出来，借助这个技术，你可以看到那些被前机盖阻挡住的路况。 通过使用摄像头获得数字沉浸体验被越来越广泛的应用在汽车 HMI 中，他们主要是用来实现「 实景增强」 的功能。 同样，宝马的 「Vision Future Luxury」 概念车也采用了类似的技术，它被称为 「contact-analogue 」。除了能显示传统的 HUD 信息，这个系统还可以将对行车安全构成威胁的道路信息，包括障碍物、行人等进行高亮显示，有选择性的引导司机注意特定的信息。 依赖于目光检测或者眼球跟踪技术，特定部分的 GUI 可以根据司机或者乘客的目光停留处位置被激活并显示在屏幕上。这可以最大程度减少司机注意力分散。 算上时间反应，这个功能将非常有效。 目前还言之尚早，但是一些公司正在将跟踪系统整合进辅助驾驶系统。它可以 解决司机疲劳等问题, 特别是对于大型商用车辆来说， 例如 Caterpillar 和 Seeing Machines 就在进行合作。这个系统将软件（面部和目光跟踪算法）和硬件（和车载辅助系统整合的摄像头和处理单元）有机结合。 利用同样的原理，Tobii 公司也开发了自己的目光跟踪系统，将其在汽车和游戏中实验。 在下一期中，我们会讲讲 HMI 的感性一面，请继续关注。
从 Uber 在德国被禁谈德国出租车现状
北京时间 9 月 3 日早间消息，德国法兰克福一家法院周日发布禁令称，在今年召开听证会，决定 Uber 是否存在不正当竞争行为之前，将在德国全境封杀美国租车服务提供商 Uber 的一款最热门的服务。这是该公司首次遭遇完全覆盖某个国家的禁令，也是也是其创办五年来面临的最严重的法律障碍。 法兰克福的法院发现，Uber 对当地出租车行业施加了不正当竞争。该法院指出，Uber 的部分司机没有获得必要的牌照和保险，而且存在选择性接单的问题。但按照德国法律的规定，出租车必须接受任何人的打车要求，不允许拒载。Uber 方面表示他们会继续在德国提供服务并提出上诉，但倘若 Uber 违反临时禁令，将会面临 25 万欧元的罚款，而且其员工（不包括司机）将面临最高 6 个月的监禁。 不知道大家是否还记得之 6.12 日伦敦出租车集会反 Uber 的活动，经过伦敦出租车司机罢工后，Uber 注册用户增长了 9 倍。所以出租车司机的 No zuo no die 行为，客观上促进了 Uber 的普及。谁让伦敦的 black cab 又贵服务差还没发票呢？ 也许，这只是法院的借口。在德国，出租车的市场份额并不高，极少人出行会选择搭乘出租车。除了汽车普及率高之外，还有一个原因就是其他更廉价的交通工具也很方便。另外一点要说明的是德国有很多私人出租车公司，每个公司有自己的收费标准。所以德国并不能形生一个抵制类似 Uber 打车软件联盟。话说回来，Uber 真的能通过不正当「 竞争」 影响出租车那微乎其微的市场份额吗？ 德国情况和英国不同，Uber 目前并不对出租车行业构成威胁。在德国出租车服务质量很好，大部分出租车司机给人感觉是值得信赖的。只有年轻人才会选择使用 Uber 之类的打车软件，大部分中老年人做法是翻开企业黄页打电话叫出租车。毕竟即使对价格敏感的德国人来说，自身安全恐怕会考虑首要因素。 法院判决理由中无牌照无保险经营这个理由就更牵强了。在德国年轻人中流行城市间搭车（Mitfahren) 文化：首先去网上找搭车信息，比如时间地点集合以及往返城市。然后订好座位就可以准备出发了。如无特殊情况，司机一般不会取消订单。搭车价格很低，甚至可以请求司机将你送到哪个具体地点，极为方便。当然，这种私人搭车服务也不需要任何牌照。 如果非要加上不正当竞争罪名，我想可能是指 Uber 没有加入所谓的出租车价格联盟。要知道，长途大巴也是去年才被允许运营的，之前可是德铁 (Detusche Bahn)80 年垄断保护期呢。 Uber 是一个新鲜事物，有些人敢于尝试，有些人会产生畏惧心理。谁能以开放包容心态对待新鲜事物，谁就能在占领未来的先机。
苹果有意给 iPhone 开发增强现实导航系统
根据美国科技媒体 appleinsider 报道，苹果公司近日向美国专利与商标局提交两项新的专利申请。这两项专利主要涉及到使用 iPhone 摄像头，内置传感器以及其他配套软件生成周围环境的虚拟地图。这表明苹果公司有意在内置导航功能上增加增强现实（AR）技术。 系统首次使用 GPS，Wifi 信号强度，传感器数据等其他信息完成定位，然后软件将下载周围环境的三维地图模型，包括附近建筑和兴趣点。如果仅仅采用传感器数据，可能导致虚拟环境与真实环境信息不能完全匹配。苹果的解决方案是利用 iPhone 摄像头生产实时视频流，用户可以通过手指缩放拖拉或者其他手势将虚拟元素与现实照片匹配。匹配完成后，用户可以得到周围的建筑和道路名字，周围商业信息甚至可以看到建筑内部结构。 到目前为止，还不清楚这项专利会不会用在未发布的 iOS 8 上，目前苹果已经拥有了大量关于 AR 在地图上应用的专利。显而易见的是苹果显然不会满足 iOS 内置地图现有功能，这也暗示了它在室内定位雄心勃勃的计划。 增强现实（AR）是目前最热门的科技话题之一。包括 Google 在内一些成熟企业和硅谷创业公司，已经将这种技术应用到个各种场景。Geekcar 也多次在之前文章也提到，欢迎大家搜索相关内容。
【形而下】关于车内人机交互设计的那些事儿（第四弹）——硬交互和软交互
在第三部分，我们关注了 HMI 的现状和过去——在这一部分以及接下来的文章中，我们展望它的未来。本篇讨论的是「 硬交互」 与「 软交互」。 硬交互方式和软交互方式 在讨论什么是最好的汽车内部交互方式之前，我们先简单说明一下已经存在的汽车交互设计类型。 汽车交互设计类型分为 硬交互方式 和 软交互方式 。 硬交互方式可被定义为司机的操控动作。 这种操控动作是谨慎的。例如司机按下一个按钮可以改变驾驶的位置；通过 GUI 或者将位置信息输入到卫星导航系统方式使用车载娱乐系统。 软交互方式可以被定义为机器而不是用户的操控动作。 例如，自动取消转向灯的信号。这个行为是不需要用户参与，而是直接由机器自动完成一系列动作。 后一种交互类型更加突出嵌入式内部传感器的作用和互联汽车的概念。例如，可以将一些相关信息通过 HUD(Heads-up Displays) 显示出来；自动调节灯光亮度甚至可以检测驾驶员是否已经闭眼。另外，我们发现软交互方式需要更多的维护和恰到好处的执行，因为在辅助和分心之间有一个明确的界限。 我们认为 将硬交互方式和软交互方式组合在一起，这是汽车 HMI 设计的关键。 上面的这个示意图提供了一系列的交互设计模板。它概述了在使用现有技术的前提下，我们对未来汽车交互设计的研究。我们通过对目前在汽车行业的研究和预测分析进而得到下面这幅图像。 「 当一台机器具有易读性，即它的外形直接描述了其工作方式，这个机器就是美的。它不是一个简单的用一层外皮覆盖在技术组件上，而是在机器的结构和表达方式上找到一种正确的平衡方式。这种表达方式来源于一些物体的之间相互作用产生的想法。」—— Konstantin Grcic (2007) 我们接下来深入探讨上面交互设计模板的每个部分。 A. 带嵌入式触摸平面的触觉控制器：混合界面 我们先看一段视频—— 2000 年宝马公司研发 i-Drive 控制界面: 在上面的视频里，我们注意到模式带来的问题——示能性和绘制圆周运动并在屏幕上产生线性输出。宝马在 2013 年表示将继续改进 i-Drive Touch，以减少控制按钮上方的触控界面产生的问题。 这种混合型交互方式带来了显著性的改进，因为它可以在屏幕上实现了更多主动式触控设计。 B. 带触觉反馈的触控屏： 触屏正在成为汽车 HMI 的一种单独的控制模式，比如应用在保时捷 918 和特斯拉 Model S 的触屏中控台。 尽管采用触屏这种方式似乎是提供了一种简单替代的方法来解决问题，但事实上，就像之前讨论的那样，它们存在可学习性的问题。这有可能导致司机常常分散精力，因为他们不得不一直依靠视觉反馈，而不能随着时间形成一种肌肉记忆或者下意识控制。 迪斯尼研究部门进行了一个有趣的实验。它们用一种触觉渲染算法模拟 3D 几何特征，比如（凸起、山脊、边缘和纹理以及触摸板表面）。如果这个算法被很好的应用，司机就可以随着时间不断强化肌肉记忆或者「 感觉」 控制。 C. 通过视觉听觉和触觉反馈回路实现 3D 手势控制： 使用手势控制 HMI 的某些特定部分，这是一个令人兴奋的概念。这主要是因为它提供了一个机会：重现早期汽车内的直接控制和反馈，尽管在那时它还存在一些问题。 这种 3D 手势感应正在变得越来越容易。不仅因为价格便宜的传感器和处理器，而且也与更好的软件算法有关。 3D 手势控制同时也作为一种概念正在深入人心，这归功于类似 Leap Motion 和 Kinect 控制器的配件。 我们不仅可以检测肢体动作，比如点头、面部位置和手势，还可以检测例如眼球移动等微小动作。然而，成本低廉的机器视觉产生的新交互模式到目前为止还没有被人们充分理解和分类。对绘制和学习触摸界面来说，这是一项挑战。 从字面上来说，可能存在上百种 3D 手势。人们需要花费时间学习和了解这一系列模式，但是目前人们还不能依赖手势控制，尤其就安全性而言。 实际上，无论是单独使用 Leap Motion 还是 Kinect 作为汽车主控制器，这里都有个关键的问题： 我们发现新的交互控制方式——手势控制，并不是一种来自身体上的必要直觉。丰富的身体交互反馈比如点击按钮、移动控制杆、换挡等等都不能很好的翻译成模糊数字形式。「 少数派报告」 风格的界面目前还是不可能实现的。 Denso 和 Chaoticmoon 的合作产品中，就使用了 Leap motion 作为控制器。它没有按钮，只有视觉反馈，并且使用了「 细小颗粒控制」 技术。 近些年，这种细小颗粒控制方法已经被一些研究机构关注。并且我们发现迪斯尼的研究成果是其中最有趣的一个。 这种 AIREAL 装置可以朝着用户的手发射一圈漩涡状空气。漩涡可以对用户的手产生冲击力，让用户感觉到一系列动态自由空气。 他们的原型是一种新的低成本、高度可缩放的触控技术。这种技术可以在半空中传达具有丰富表现力的触觉，作为长期创建大型增强现实环境的一部分。 这种大型增强现实环境可以随时随地提供具有吸引力的互动体验。 D. 语音控制界面: 基于语音控制的界面早已被人们想象出来，并在流行文化中为人们熟知。比如科幻小说主人公 HAL9000 和最近科幻电影《SHE》。尽管目前来看，人机对话还离我们很远，但随着自然语言处理和识别的不断改进，最近几年我们发现许多高品质的应用。相信这一天也将不久到来。 手机系统内置的 Siri 和 Google Now 已经在汽车交互领域扮演重要角色。比如 Nuance 公司给汽车制造商（例如福特）提供的 HMI 软件支持。 语音控制能够带来两个好处：一种是实现无 UI 设计代替身体和数字控制，使人们可以自由的与 HMI 交流。另一种是可以让驾驶员的注意力更加集中，增加驾驶安全性。 关于 HMI 的系列文章，在接下来会继续为大家呈现，请持续关注 GeekCar 的网站以及微信公众号（geekcar）。
用盐水储存能量的跑车可以上路了
今年早些时候，由列支敦士登能源公司 NanoFlowcell AG 开发的 Quant e-Sportlimousine 概念超跑现身于日内瓦车展。如今它已经获得欧盟批准上路。 Quant e-Sportlimousine 动力系统十分强劲：最大功率 680Kw，最高时速 350 公里。并且只需要 2.8 秒就可以从 0 加速到 100 公里/小时，堪比 McLaren P1。 Quant e-Sportlimousine 与其他普通跑车最大不同之处在于，它使用 NanoFlowcell AG 公司开发的一种新型液态电解质电池。这种电池采用盐水作为存储能量的介质。盐水会通过两个水箱之间的隔膜形成电荷，电力被储存和分配给超级电容器。它的能量密度比普通铅酸电池大 20 倍，比锂电池大 5 倍。而且它更稳定耐用，充电速度更快、同时也更加环保。 Quant e-Sportlimousine 自带两个 200 升盐水水箱，同时为四台电动机（每个车轮一台）提供能量，最多可以支持行驶 600km。 另外，Quant e-Sportlimousine 全长 5.25 米，宽 2.2 米，高 1.35 米，重量达到 2300kg。可乘坐 4 人。跑车有两扇令人印象深刻的鸥翼门，全车呈水晶湖蓝色。里面有通长的交互式仪表盘，木主题风格，以及基于 Android 的娱乐系统。它的售价和出售日期都还未确定，据专家估算大概在 1.3 万欧左右。 NanoFlowcell AG 公司董事长让-彼得·埃勒曼（Jens-Peter Ellermann）说：「 我们已经制定更大计划，盐水电池有巨大潜力，不仅可应用在汽车行业中，还可用在国内能源供应、海上、铁路以及航空领域。
Google 秘密无人机计划
据 The Atlantic 报道，Google 的神秘实验室——Google X 在过去的两年一直推进名叫「Project Wing』 秘密项目。这个项目用来实现无人机运送快递。 Google 的 Project Wing 团队近日在澳大利亚一家农场测试了无人机原型。飞行器采用混合型设计，利用 4 个电动推进器它既可以像直升机一样垂直升降，又可以在空中翻转以水平姿态飞行。无人机的计算机装置靠近机尾，动力系统处于机头，机身上安置了 GPS、摄像头、无线电系统以及惯性测量传感器。 运送的包裹由绳子与机体连接，飞行至目的地时绳子会松开并放下将包裹，在抛下包裹时，连接包裹的「Egg」 装置可以探测到物品与地面的距离，并自动减缓包裹下降速度到 2 米/秒，从 Google 公布的视频看，包裹坠地的一瞬间甚至没有扬尘。 这不禁让人联想到之前 Amazon 的类似项目——在假期期间用无人机派送电视新闻杂志。人们普遍认为自动飞行器比人力派送更高效更廉价同时也减少对环境的影响。不过由于受到技术和法律等诸多障碍，目前无人机仍然被禁止用于商业用途。也许在不久将来，小型无人机也将用于灾后救援，让我们拭目以待。
传闻日产新款 Leaf 有望在 2016 年上市
国外媒体消息：日产正在研发下一代 Leaf。它采用最新的电池技术, 大大提高了续航里程。从假想图上来看，新款 Leaf 的外观会重新设计，新的设计风格看起来给人感觉更舒服。新 Leaf 有望将于 2016 年晚些时候上市，起价大约 17000 英镑。 Tesla Model S 的 312 英里续航里程改变了整个电动车市场，相比而言旧款 Leaf 的 85 英里显得有点落伍。如今新款 Leaf 续航里程目标是大约 186 英里（大约 300 公里），整整提高了一倍。这种新的电池技术也将会应用在日产的高端汽车品牌英菲尼迪上面。 Leaf 的设计师们或许已经意识到电动汽车设计不需要另类，他们选择回归传统的设计风格。将镀铬的「V」 型饰条嵌套在黑色的格栅上，使用棱角鲜明的车灯，让人一眼就认出这款新车。 最后，除了更长续航里程和新的设计风格，充电站数量也是决定电动汽车销量的重要决定因素。相比 Tesla 正在扩建的超级充电站网络和为车主提供免费充电服务，也许日产公司还有更长的路要走。
不是玩具！NASA 测试新的电动无人飞机
每年 8 月 19 日是美国国家航空日，这一天也是世界上第一架飞机的设计者奥维尔·莱特的生日。为了庆祝 2014 年的国家航空日，NASA（美国宇航局）试飞了它最新设计的电动无人驾驶飞机 GL-10。 也许你早就听过混合电动（Hybrid-electric）汽车，现在 NASA 的工程师们设计了这架 GL-10 电动无人飞机。它总共装载 10 台电机控制螺旋桨，其中机翼上 8 台螺旋桨控制水平飞行速度，尾翼上的两台控制垂直起降。通过 2 台 8hp（6kw）的柴油发电机给一组高密度锂电池充电，为提供飞机的动力。 这架 GL-10 机翼长度为 3m，将在今年秋天将完成自由飞行测试。尽管它目前尚处于模型设计阶段，NASA 认为，这种混合动力的设计是「scale free」 的。这意味着同样设计也可以应用在更大型飞行器上，如直升机、无人机甚至喷气式飞机等等。 也许在不久将来，这种更灵活、更简单的设计能够带来一场新的航空工业的革命
大众公布 2015 款电动版高尔夫美国地区售价
今天早上大众公司公布 2015 款电动版高尔夫（e-Golf）售价，起价 36265 美刀。目前仅提供顶级版本 the SEL Premium 车型。该车将于今年 11 月在北美地区上市。 那么 2015 款电动版高尔夫性能如何呢？ 它搭载由松下提供的 24.2 千瓦时的锂电池组，最大输出功率为 115 马力。峰值扭矩为 270 牛米，前轮驱动方式。百公里加速耗时 10.4 秒，最高时速为 140 公里/小时。 该车可采用 DC 快速充电或者 240 伏 Level 2 充电两种充电方式。采用 DC 快速充电只需要不到 30 分钟可充满 80%。使用由 Bosch 提供的 240 伏充电墙盒充电则 4 小时即可充满。为了避免电池组温度过高发生危险，控制系统可以调节电池输出功率。 另外，值得注意的是，在美国存在两种快速充电标准——Combined Charging System (CCS) 和 CHAdeMO。目前 CCS 充电站只有几十个，数量远远比不上 CHAdeMO 充电站（几百个）。大众正是采用的 CCS 快速充电标准。不过在将来快速充电站将提供两种充电标准接口。 目前，2015 款电动高尔夫还没有通过 EPA 验证。大众表示，取决于不同的驾驶习惯和充电方式，2015 电动高尔夫续航在 112 公里到 145 公里之间。 另外，目前所有 2015 电动高尔夫全部由大众总部所在地——德国沃尔夫斯堡制造。其他版本——柴油版和汽油版，将在墨西哥工厂完成组装。 编译自 Green Car Reports