2022-11-03 09:52|来源:网络 阅读量：12973
长城智能座舱现有方案和下一代规划中，主要关注的是AI智能和多模式交互。驾驶舱因为其空间性、移动性、智能性的属性，可以在不同的时空场景下发挥不同的类型，满足用户的不同需求，这是汽车作为第三空间的核心价值。
2022年10月26日，由汽车集团、盖世汽车主办，上海虹桥国际中央商务区管理委员会、上海市闵行区人民政府指导，上海虹桥投资发展有限公司协办，长城汽车智能平台开发中心智能座舱产品总监高表示，
高长城汽车智能平台开发中心智能座舱产品总监
以下是演讲内容:
从智能驾驶的发展来看，行业在智能驾驶领域的功能正在逐渐趋同，从L2+高速公路自动驾驶到城市道路自动驾驶。取而代之的是智能驾驶舱另一番景象。作为汽车与用户互动最多的载体，智能驾驶舱形成的技术和生态越来越开放。从基本的导航、音乐功能，发展到车载游戏、驾驶舱影院、车载KTV等功能。可以看出，智能驾驶舱的整体发展方向是生态开放的。
无论是人机驾驶时代，还是高级自动驾驶的未来，智能驾驶舱的主要属性都是第三生活空间，与第一空间、第二空间相比，具有“移动性”的特点。人机共驾或者全自动驾驶对驾驶员的手、脚、大脑都有完全不同程度的释放。接下来，汽车产品主要围绕智能驾驶与智能驾驶舱的融合，以及第三空间智能驾驶舱的下一步规划设计。
首先简单介绍一下长城汽车在这方面的规划和思路。长城汽车发布了一个森林般的生态系统，以整车为核心。一方面全面布局新能源，不仅涉及混合、纯电，还涉及氢能等多种能源结构。另一方面，在智能布局领域，不仅有智能驾驶和智能驾驶舱两大核心，还有线控底盘。基于以上几点，森林生态系统贯穿了汽车乃至能源的整个价值链，涵盖了多种新能源汽车的技术路线。
长城汽车希望通过这样的体系，联合生态中的众多供应商，实现从产品到能量的互动，帮助企业持续进化。
接下来重点介绍长城汽车在智能领域的品牌设计，尤其是咖啡智能驾驶舱和咖啡智能驾驶的规划，以及这两个领域的融合。
首先智能驾驶，L2+有HWA，高速/城市快速NOH，记忆泊车和停车。L3高速/城市快车/城市NOH、停车服务、E2E智能驾驶；未来推出的L4将实现自动驾驶场景100%覆盖，全场景连接多次通过率接近100%，单次全连接场景接管接近0次。
目前长城在AI设计、离线验证、大规模自主学习、数据可视化、视觉、激光雷达、高精地图等方面都有布局。目前采用IDC1.0-3.0平台和双MDC610平台，下一代IDC4.0平台将覆盖更多需求。从场景来看，目前长城有高速、城市街区、城市、低速停车的布局。未来将完善自动驾驶场景覆盖，实现全场景规划。希望通过技术基础赋能各大品牌的智能驾驶功能，从而提升用户体验，扩大用户规模。
第二个是智能驾驶舱咖啡空间，其核心是提供主动服务的智能多变空间和移动智能终端，形成可插/可长/可造的长城智能生态框架。后续会和合作伙伴一起打造生态，最终为用户提供智能化的感知服务和体验。下图是长城汽车智能驾驶舱的规划和框架。
因为驾驶舱具有空间、移动和智能的属性，当用户离开第一空间和第二空间时，驾驶舱这个第三空间可以在不同的时空场景中扮演不同的角色，满足用户的不同需求，这是汽车作为第三空间的核心价值。
客舱用户最频繁的需求是休息，不同时间休息的体验是不一样的，无论是午睡、露营、办公等。，尤其是疫情期间，很多人会选择在车上紧急工作。如果下一步机舱内配备一些办公软件和更方便的视听会议设备，其属性可以靠近办公空间。
驾驶舱的另一个重要功能是娱乐空间，尤其是后排娱乐。在目前的环境下，车是一个相对独立的空间，娱乐属性是一个可以进一步挖掘和研究的点。值得注意的是，驾驶舱还可以探索亲子空间的属性。比如客厅主要用来休闲娱乐，书房用来学习，卧室用来休息，所以会有儿童房给孩子娱乐。相对于第一、第二空间，第三空间也是一个值得探讨的点。
从整体理解来看，未来驾驶舱的发展将围绕四大核心空间属性，以此为基础打造核心用户体验，让用户在远离第一空间和第二空间的情况下，也能享受到相应的服务和体验。
基于以上几点，驾驶舱一体化的问题在哪里？短期来看，L3的大规模落地会面临一定的问题，L2+系统会爆发上车。在此背景下，结合业界的一些反馈，目前驾驶舱一体化主要存在三个问题:
第一，智能驾驶功能很难被满足，比如车道辅助。用户的反馈是系统在和自己抢方向盘:不想变道就变道，我想让它变道就变不了。
其次，智能驾驶+DMS频繁提醒接管的功能会打扰用户；以及驾驶辅助时过多的语音播报，无法解决用户的核心问题。
第三，也是核心点。用户很难信任智能驾驶系统。在与用户交流的过程中，我们发现用户很难理解系统的运行思路:比如不知道这辆车为什么在某个地方变道；系统接手的时候就紧张了，用户往往不知道系统的能力边界是什么。
鉴于以上情况，长城汽车基于情绪曲线发现了一些座舱集成的关键点，比如在手动驾驶、人机驾驶、人机切换的不同时期采用不同的智能驾驶策略——手动驾驶时，系统只需要规避驾驶员没有意识到的风险；人机共驾时，系统主要是减轻用户的驾驶疲劳，让用户可以利用碎片化的时间处理其他事情；人机切换时，我们会注重可靠性，给用户安全感。
例如，当用户分心时，他们无法注意不明显的提示。这时候我们可以根据用户的关注状态和关注点，通过调整主动安全上下文来进行分级预警。总的来说，应该从目前座舱集成的痛点中寻找更多座舱集成的机会点和人机交互体验的优化点。
找到机会点后，还可以从哪些触点优化？第一是显示，比如中控效果，危险预警的分级预警级别和预警强度，第二是与驾驶员周边设备的联动，比如方向盘、安全带，第三是语音。车内的语音功能已经很强大了，但是在语音和自动驾驶的融合下，如何划分不同场景下的车外语音的语气和表情，还是需要探索的。
用户不信任智能驾驶系统是一个普遍的问题。应该如何增强用户对智能驾驶的信任？
信任度低的核心原因有两个:客观原因是系统本身薄弱，需要我们进一步提高智能驾驶的功能水平和技术可靠性；主观原因是系统的功能透明度和可理解性不足。现在还不清楚用户是不知道这个功能，还是知道这个功能，而是它在什么情况下会如何工作。
基于以上，我们认为可以重点关注以下两个原则:共享感知原则和避免设计缺陷原则。我们进一步细化了三个方向:
第一，更全面的展示自动驾驶意图，结合可视化技术，将自动驾驶下一步的动作和意图直观的传达给用户。二是知道智能驾驶能力边界的原理，比如高速公路上的紧急避让功能，需要提前告知用户这个功能，提高用户的安全感。第三，信息识别，通过通俗易懂的识别让用户知道当前情况的紧迫性。
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