繼之前我們介紹智能座艙的隱式交互，今天分享下顯式交互，顧名思義就是駕駛員和乘客主動發(fā)起與汽車進行互動的方式。與隱式交互相比，駕駛員和乘客等用戶可以通過對話、主動執(zhí)行任務(wù)、手勢等方式與智能車輛助手進行顯式交互。智能座艙在主動與用戶互動的同時，還需要考慮各種文化和地理因素。例如，不同的手勢在意大利或日本可能意味著不同的東西。此外，通過分析用戶的情緒，智能座艙可以適當?shù)卣{(diào)整其交互方式，從而產(chǎn)生更多的移情交互。

總的來講顯式交互其主要包括以下四個方面：

基于語音的交互

基于顯示屏的交互

基于觸覺的交互

多模式混合界面交互

基于篇幅我們把顯式交互劃分為兩部分，本文主要是分享語音以及顯示交互

基于語音的交互

語音用戶界面 （VUI） 可以通過允許駕駛員與車輛進行交互而大大減少駕駛員的分心，而無需將視線從道路上移開或?qū)⑹謴姆较虮P上移開，并減少視覺認知負荷。當前語音交互分主機廠自己的，還有集成第三方助手

當前主機廠自己的語音助手如我們之前介紹蔚來的Nomi，小鵬的小P（小鵬的自動駕駛XPILOT以及智能座艙Xmart OS） 還有寶馬的，帶有“嘿，寶馬！”的 BMW 智能個人助理。奔馳的MBUX語音助手，當然還有我們之前文章Nvidia英偉達的 AI 智能汽車信仰中介紹的Drive concierge。等

集成的第三方助手，例如國內(nèi)的天貓精靈，百度的小度等，例如國外的 Amazon Alexa 和 Apple CarPlay。

數(shù)字語音助手 （VA） 需要理解以自然方式提供的命令，而不依賴于需要對用戶進行事先培訓(xùn)的預(yù)定義關(guān)鍵詞。車載功能，如信息娛樂、氣候控制、通話或發(fā)送短信等通信、車輛狀態(tài)（如剩余燃料），甚至通過與其他語音助手同步提供車外幫助。導(dǎo)航是最常用的 智能語音任務(wù)之一，其中駕駛員可以在旅途中請求導(dǎo)航方向，而無需在觸摸屏控制臺上鍵入內(nèi)容，也無需在安全關(guān)鍵駕駛條件下查看顯示路線。在長途駕駛中，尤其是在夜間，眾所周知，與前排座位上的同伴交談有助于保持駕駛員的警覺和清醒。

然而，增加駕駛員認知負荷的對話（例如手機對話）可能不利于駕駛員的警覺性。此外，被動傾聽可能不如主動參與對話有效。因此，已經(jīng)進行了研究，其中駕駛員和 VA 進行隨意的對話，而不是語音命令的信息收集序列，并且已經(jīng)表明它可以有效地防止駕駛員分心。研究表明，與 VA 進行短暫的間歇性對話有助于提高駕駛員的警覺性。此外，已經(jīng)進行了基于駕駛模擬器的研究，以表明 VA 應(yīng)該提供自信的聲音來吸引駕駛員的注意力。Large 等人的工作提供了設(shè)計對話 VA 以使駕駛員參與自然對話的指南。

語音助手還可以幫助提醒駕駛員注意迎面而來的緊急車輛。警報器是由警車、救護車和消防車等緊急車輛發(fā)出的獨特聲音。緊急車輛發(fā)出警報聲，提醒其他車輛和行人讓路。由于現(xiàn)代汽車的駕駛員分心或隔音，駕駛員可能不知道迎面而來的緊急車輛。基于聲學(xué)的緊急車輛檢測方法并為駕駛員提供聲學(xué)和／或視覺警報是解決問題的一種方法。Meucci 等人在工作中開發(fā)了一種通過基于信號處理的音高檢測算法的初始實時警笛檢測系統(tǒng)。先前關(guān)于警報器檢測的工作已擴展到聲源定位，并向靠近聲源的駕駛員提供警報。提出了一種基于 CNN 的集成模型，用于將交通聲景分類為噪聲、警笛聲和其他車輛聲音。該方法展示了 96％ 的準確度，即使是短 0．25 秒的樣本也能正確分類緊急警報器。

人車交互的一大挑戰(zhàn)是從 3 級駕駛到手動控制的 TOR（響應(yīng)時間），考慮到駕駛員的情境意識和分心程度，其中語音助手可能很有用。已經(jīng)對駕駛員在有和沒有 語音的情況下發(fā)出 TOR 后進行控制所花費的時間進行了研究。語音 提供了關(guān)于交通狀況、信息娛樂建議和日歷事件提醒的對話式討論。這些研究是在駕駛模擬器中進行的，結(jié)果表明 語音幫助及時接管了 39％。因此，其他研究也評估了在 3 級自動駕駛期間使用對話式語音進行接管請求。該研究表明，基于倒計時的簡單界面在可用性和感知接受度方面排名最高，但參與度最低，他們提出了 TOR 基于對話的交互設(shè)計指南。

但語音交互由于其順序性和時間性而存在固有問題。輪流或者打斷問題很常見，其中用戶不確定語音助手是否正在傾聽或準備響應(yīng)。用戶還需要依賴本質(zhì)上是短暫的短期記憶。當駕駛員需要在主要任務(wù)和三級任務(wù)之間執(zhí)行多項任務(wù)時，這種對短期記憶的依賴可能會在駕駛?cè)蝿?wù)期間產(chǎn)生問題。此外，用戶抱怨在訪問特定菜單等語音交互過程中缺乏控制。這激發(fā)了 下一節(jié)中討論的多模式交互的使用。