捷豹路虎：如何定义现代豪华品牌的人机交互产品

发布时间：2024-12-25 15:30

捷豹路虎中国，自动驾驶人机交互负责人赵雨欣表示，观察ADAS用户使用过程中的用户旅程可以帮助我们更贴近用户视角，帮助理解痛点和解决痛点。对于普通的车辆用户而言，驾驶场景中的泊出困难，路况复杂、上下匝道、停车困难等问题，给日常出行带来了非常大的不便。而用户对于ADAS的期待是极大地解决这些行车与泊车当中的问题，但是，在目前的技术可实现范围内，用户对于ADAS系统的体验是相对积极的，各种用户使用过程当中的实际体验偏差使得ADAS的使用率较低

她还表示，系统本身的能力和用户对系统能力的认知是解决用户使用ADAS问题的两个要素。对于从用户需求的定义，需要通过前期用户调研、数据的采集、场景库收集等来完。她介绍了设计运行域（ODD）的概念以及ODD在界定功能的可使用场景中起到的关键作用。ODD包含的条件有：公路条件，地理条件，环境条件等。设计运行域决定功能是否能在当下被行使，每个自动驾驶系统运作的前提条件及适用范围可能都不太一样。只有当全部条件都满足的时候该自动驾驶才能保证正常运作。在软件和硬件层面要做到系统里更加接近ODD的覆盖范围，同时增加ODD范围，覆盖更多的场景。逐步提升用户认知，让用户理解系统边界，在安全形势范围内，改善用户人机交互体验，从而对产品产生更多的期待和信任。

赵雨欣 | 捷豹路虎中国，自动驾驶人机交互负责人

以下为演讲内容整理：

对于未来的产品来讲，尤其是豪华产品，什么才是更好的产品，什么才是更好的用户体验？由于汽车行业竞争非常激烈，很多技术革新将技术堆叠作为产品开发的链路。但事实上，一款好的产品是否需要所有技术集成在一起？接下来将会带来捷豹路虎对于这个问题的思考。

捷豹路虎新的logo带来了捷豹路虎新的定义。揽胜、发现、卫士和捷豹将成为捷豹路虎未来的4个主要链路，打破了过去路虎和捷豹的组合，其中一个重要原因是无论是在全球领域还是中国，命名对于消费者来说具有一定的影响，在定义新品牌过程中，捷豹路虎考虑到了这些因素，并对我们未来的产品链路产生了新的影响。捷豹路虎计划在未来5年内实现电气化，届时路虎将迎来6个全纯电产品链，并在2039年实现零碳排放的目标。2024年，在四个车型中都会出现一个全电产品，捷豹在2025年也会成为纯电品牌。

在架构上，新现代豪华主义是捷豹路虎未来的主要目标。在生产过程中采用敏捷开发，捷豹路虎的生产会在全球化的意义下进行，并与各主机厂和品牌之间更紧密地结合和交流。

通过用户旅程了解用户需求

首先是捷豹产品的用户旅程。在深入讨论人机交互和共驾之前，先借助用户旅程，站在使用场景的角度理解ADAS产品。基于ADAS功能虚构的用户旅程图，是理解ADAS产品实际运用场景时非常好的工具，用户旅程可以更贴近用户视角，理解ADAS功能为实际用户带来什么实际的好处，并解决痛点。

可以看到用户从办公室、中途用餐到回家的过程中，经历了泊出车辆、在城市道路进入十字路口、交通拥堵、路边停车、高速上下匝道到泊入的整套场景。与之对应的是各个子场景下可行驶的ADAS功能，包括高阶自动驾驶AVP、L2及L2+变道超车、上下匝道、自动泊车等典型功能。对于用户来说，回到驾驶场景时会发现很多典型用户痛点，包括障碍物刮蹭、停车时不规范驾驶、变道困难；在上海、武汉、重庆等城市错综复杂的高速道路中变道超车不及时、上下匝道，以及停车时停车困难、车位狭小、浪费时间等问题，这些场景给日常出行带来了极大的不便利。

图源：嘉宾演讲材料

捷豹路虎收集了用户对ADAS系统各个子场景的期待，以及能为用户带来什么样的帮助。例如，用户希望当在过十字路口时，系统能像人一样灵敏地判断障碍物并避免碰撞；在拥堵时，可以做一些其他事情；进入匝道时，能提前预知匝道变道，以便更快更准确地进行，并在过程中有很好的速度控制。然而，目前L2及L2+产品在实际场景中给用户带来的真实问题是，即使拥有自动泊车功能，由于泊车准确性和复杂程度尚未达到系统ODD可行驶范围，导致泊车准确率较低；泊车线不清晰，导致难以准确停靠，影响用户体验；在高速公路上，并没有明确显示识别到某项物体，使用户无法判断系统是否能做出反应，因此决定自行接管，就会对ADAS系统的依赖性产生了强烈负面影响。在每个给用户带来不愉快体验的小情绪临界点中，逐渐积累用户旅程，从点连成线，最终在时间积累下，逐渐导致用户对我们的产品失去信心，从而放弃使用。

而成功的产品旨在让情绪曲线更接近微笑的水平，提供给用户更平和安全的整体体验。构建系统体验有两个维度：一是系统本身的能力，是由系统本身的边界和设计运行域决定；第二是用户对系统能力的认知，取决于产品定义和人机交互。我们对产品的定义有一套流程。坚持从用户需求出发，定义产品。用户需求可以通过前期用户调研或数据采集，包括在中国，捷豹路虎会专门收集中国场景库，都会对产品定义有很大的影响。这并不意味着一定要直白的回应用户的每个需求，而是要观察到用户遇到的真实问题，从中提取需求，并从需求出发，影响到软硬件构建。通过软硬件集成，回应用户需求。

在定义好需求后，就会进入具体用户场景和用例。设计运行域实际上是决定功能是否能在当下场景中被行驶的重要连接，系统边界由软硬件本身的能力决定，最终要在软件层面实现的目标是让系统边界更接近ODD覆盖范围，同时增加ODD覆盖范围，就可以有更多场景被覆盖。在用户层面上，捷豹路虎也希望用户的认知能逐步提升。要让用户对产品有更好的期待，但必须在系统安全行驶范围内，也就是系统能力范围内，用户对产品有更高的期待越好。在这个过程中，需要通过很多方式来界定用户对能力和产品的认知。首先是市场上对我们目前已有产品的反馈，其次需要通过用户测试调研来了解用户的真实反应，最后要落实的就是HMI设计和整体用户体验的提升。

人机共驾理论：构建用户依赖性

图源：嘉宾演讲材料

对用户来说，over reliance这种过度依赖的情况就变成了用户相信系统能做更多的事，但实际上是做不到的。Balanced reliance是用户对系统边界的认知小于但无限接近系统边界时，形成用户对系统的依赖，用户可以感知到系统的能力，更信任并非常理解系统可以做到的事情；under reliance的情况是用户不太相信系统能赋予足够的依赖，认为系统无法达到预期，就会进行自我接管。

人机共驾理论：用户控制与合作关系

自动驾驶分级的内容，就是在驾驶、监管和接管的三个维度中，系统逐渐取代了人类驾驶员的过程。人类驾驶员与系统之间的关系有四个维度，就是控制、关联、合作和依赖。控制是用户可以明确指出目的，系统需要接受命令并执行，用户会收集系统给出的建议，系统会根据用户的反应进行反馈和实施过程；合作就是用户允许系统单独完成一些事情，系统需要与用户形成交流，并在需要用户打断的过程中告知用户；最终是依赖，也就是用户会非常信任系统，随时与用户交流决策。在这个过程中，使用户形成依赖性。但是改善用户体验的最终目标是在系统ODD覆盖范围内创造更平衡的依赖，减少人为干预的数量，创造更多信心，建立更无限、无缝的体验，通过提高系统能力和人机共驾策略，实现更好的人机界面。

提到人机界面，就不得不提到多模态交互。多模态交互可以根据不同场景进行更多提醒方式的自由组合；交互模块可以进行知识补充，相互监督，根据眼部状态，得到驾驶员的疲劳数据，传递到系统中通过声音模块提醒驾驶员。

人机共驾理论：多模态交互

HMI的反馈系统分为五个层级，是根据当下场景系统困难程度来决定的。

图源：嘉宾演讲材料

根据需求在驾舱模拟器中进行体验，才能了解在各个场景下对用户最佳的状态，然后来进行人机交互设计。

人机共驾的例子

以上在城市道路上使用LCC可以看做一个过度依赖的例子。当用户看到前车时，可能误认为LCC具备绕行功能，因此不会进行接管系统。这时需要系统给出强烈反馈提醒驾驶员接管，否则会对系统运行安全性造成负面影响。

在高速L2+过程中上下匝道为什么没有强烈提醒，用户就在NOA设计运行域范围内，系统能判断复杂场景并接替用户操作，所以不需要强烈提醒。对用户来说，这是一个较好的体验。捷豹路虎不希望有更多提醒，也不希望没有必要的提醒，这样才能让用户对自动驾驶产生良好依赖。对比而言，在LCC情况下，根据框架理论的关联练习层级；在L2+情况下，则是共同协作的层级。捷豹路虎希望不断训练和提高系统能力，同时提高HMI，最终让用户对产品有更强烈的依赖。

图源：嘉宾演讲材料

用户调研的方法论中有两部分，一部分是量化调研，另一部分是质性调研。可以通过类比方式理解这个概念。影子模式相当于更注重数据质量的过程，而数据采集相当于数据量化过程。基于数据量化调研，需要关注数据的功能、数量以及频率，反映出用户对系统的使用频率和使用程度。通过Funnel analysis逐渐依赖雷达系统，提高订阅频率。

在通过driving和parking场景使用时，可以通过数据量化方式了解用户是如何依赖系统的，以及用户在使用过程中可能会有哪些误操作和影响，有些问题可以通过HMI或系统工程师解决，最终目标是让用户对ADAS系统进行连续不断的订阅和使用。对产品提升和需求定义也有很好的帮助。