高振海：開發讓用戶欣然接受的智能汽車

在“雙碳”的目標下，新能源汽車正在全面進入市場。以中國和歐洲為代表的新能源汽車的市場滲透率越來越高。為進一步加強全球綠色低碳合作交流，促進全產業鏈整合，加速新能源汽車全方位市場化障礙突破，2022世界新能源汽車大會(WNEVC 2022)于8月26日至28日在北京和海南線上線下舉辦。

本次大會由中國科學技術協會、北京市人民政府、海南省人民政府、科技部、工業和信息化部、生態環境部共同主辦，主題為“碳中和愿景下的全電動化與全球合作”。

作為新能源汽車領域高規格、國際化、最具影響力的年度會議。來自全球新能源汽車領域的1000多位產學研高管齊聚大會現場，共同探討氫能與燃料電池、電氣化改造、產業鏈協同與跨界、構建智能生態等諸多熱點話題。

作為WNEVC 2022的白金贊助商和戰略合作媒體，汽車之家在大會現場帶來了與會嘉賓的精彩觀點。吉林大學汽車學院院長高振海在8月27日舉辦的2022新能源汽車用戶生態發展論壇上發表了精彩演講。

以下為現場演講:

各位用戶老師專家，我的報告是《如何開發出被用戶接受的智能汽車》。我叫高振海，來自吉林大學汽車工程學院。首先，讓我用一分鐘介紹一下我的學院。吉林大學汽車工程學院創建于1955年。我們首先成立了長春汽車拖拉機學院。我們的目的是為國家汽車工業培養工程師。1986年建立了中國第一所汽車工程學院，1988年建立了中國第一個汽車國家重點實驗室。我們目前的研究方向是從商用車到特種車再到底盤、變速器、車身、駕駛艙、燃油動力、新能源、智能網聯；我們的首任院長是中國汽車工業之父饒斌先生；目前，我院有100多名教授，還培養了中國首批汽車領域的院士郭孔輝、李俊、王云鵬。目前累計畢業人數38000余人，被譽為中國汽車工業和黃埔軍校人才培養的搖籃。

下面主要介紹我的這份報告，與前兩份報告有所不同。我的報告比較技術性，先講我們面臨的技術挑戰，再講我們的學術探索。

我們知道現在智能網聯汽車很火，但我認為在安全的前提下會員的接受度才是智能汽車大規模應用的關鍵。未來，量產智能汽車將通過安全測試，駕乘者將體驗到車企自身DNA元素的操控性和乘坐舒適性，這將成為市場競爭的焦點，也是車企必須掌握的核心綜合匹配技術。這是因為智能汽車到來后，駕駛的主次任務開始發生變化，我們從操控的主要任務轉移到駕駛安全，轉移到乘坐質量。正因如此，這是我對智能汽車的理解。無論是人控制汽車，還是智能控制汽車，都是人車環境閉環系統的協同工作。我們常說人是最不穩定的因素，我們突破智能汽車和智能道路來模擬甚至超越人來實現這輛車的駕駛。

智能汽車對汽車工程專業的挑戰，從最初的基于汽車特性的設計，轉變為基于以人為本的設計質量的控制。因此，需要充分發揮側重于垂直動態的汽車的性能，包括人類駕駛員和智能汽車駕駛員，并充分利用環境信息來全面優化駕駛性能的設計。最終的智能汽車產品要被車內的司機和交通人員接受。在此基礎上，從我們車輛工程專業的角度來看，傳統的汽車質量過于注重汽車的性能，而忽略了對人的性能的考慮。傳統的動力性、經濟性和行駛穩定性使汽車能夠行駛。傳統的人的因素，比如HMI設計、空間布局、座椅設計，其實都是基于人的終極能力，也就是人的手臂和身體的提升和接受范圍。這樣受約束的設計無法清晰的描述用戶的體驗，但智能汽車現有的品質會突出愉悅的性能，包括防止人誤操作的功能安全。從乘坐的角度來說，我們的智能駕駛艙如何提供一個理想的駕駛姿態，包括客廳、臥室和類似我們自己的第三生活空間，更強調多模態人機交互，聲音、觸覺、嗅覺？所以我覺得智能汽車的好壞，應該在保證安全的前提下，充分考慮駕駛體驗。

在此基礎上，作為車輛方面的專業人士，我們進一步考察未來交通出行的生態是什么。我們提出駕駛和乘坐都是愉悅的，讓原來的人被動適應車，主動適應人，從大眾化發展到人性化定制，甚至個性化定制，最后車會主動理解人去做。所以我認為未來的汽車設計將從信息體驗到駕駛體驗再到騎行體驗，重塑人、車、環境之間的居住生態。在此基礎上，我介紹一下我們這幾年做的一些探索。

我所在的學院和我們的重點實驗室從20世紀80年代開始研究汽車駕駛員的行為模型，從郭院士提出的方向控制模型到關鑫老師提出的方向和速度綜合控制模型，從我博士畢業開始一直在拓展應用于智能駕駛的擬人控制。我們希望更科學地揭示自然駕駛的本能規律和運動控制機制。在此基礎上構建智能汽車行駛品質的設計，讓智能汽車最終融入產品生態。在此基礎上，近十年來我們探索并構建了智能汽車駕駛品質的研發體系。從以人為本的設計方法和突出駕駛體驗感的關鍵技術的角度，從應用的角度，我們……我們專注于乘客接受度高的智能駕駛的人性化決策和運動控制，以及智能駕駛艙內乘坐舒適性和交互設計的高人機適應性。

為此，我們首先建立了以乘客體驗為中心的智能汽車駕駛品質的設計機制和規律，從感知、決策、控制、瞬時、短期、長期等維度建立了清晰的駕駛員行為分析。在此基礎上，我們構建了模仿駕駛員自然控制行為的智能汽車控制架構，從信息感知到軌跡決策到自動控制再到最終的控制執行。最大的特點是什么？原來智能汽車的控制基本分為感知和安全決策，也就是部分安全決策和控制。我們提出的架構提出了感知增強的認知預測，主要是模仿駕駛員的全身和特征認知行為，然后進行人性化的決策，然后進行愉快的運動控制，最后在底盤上實現運動控制和控制風格的一體化，這是一條五位一體的一體化技術路線。在這個基本路線下，我們對智能駕駛和智能人機進行了全面的研究。從智能駕駛的角度，綜合考慮人、車、環境作為約束，建立了區域安全性、駕駛可接受性、駕駛可達性等評價指標。在此基礎上，我們進一步模擬了駕駛員控制技能的學習趨勢，建立了汽車動力學的離線標定和在線學習機制，并進一步提出了反映熟練駕駛員特征的控制曲線，還充分利用了發動機的反應制動。

同時，最初的決策實際上僅僅依賴于環境檢測的信息。我們認為，在決策過程中，車輪與地面的關系和汽車動力學的特性同樣得到了考慮。因此，我們模仿人、車和信息的交互機制來建立管理動力學和輪胎之間關系的機制，為決策層提供運動學指導和狀態反饋，并基于決策信息的翻譯向線控執行層提供理想的控制指令，這樣我們就可以更加精細和人性化地模擬熟練和真實駕駛員的行為。在研究操控的同時，也探索了駕駛體驗的主客觀體驗方法。我們知道汽車戰略制定中所有的原始測試都是以汽車評估師的主觀評價為主，主觀評價的體系過于主觀，沒有科學的指導。因此，在主觀評價中，我們提出了基于實驗心理學的駕駛體驗主觀評價，從乘客的可接受性、對安全性的理解、他的控制壓力、他的信任度，這樣，在科學理論的支持下建立了主觀評價表，同時，我們提出了基于人體數字化生理表達的駕駛體驗客觀評價。這是什么方法？這有點像我們去醫院體檢。我們直接測量人體骨骼和肌肉的生物電，并基于這種感覺來評估智能車在控制駕駛時的肌肉反應，從而客觀評價駕駛體驗。

在客觀評價的基礎上，我們進一步考慮運動病的控制。我們知道，根據美國所做的統計，超過20%到30%的人在乘坐自動駕駛汽車時，很可能會引起司機和乘客的暈車行為。智能駕駛機制來自于人體系統感知的運動信息，視覺信息和他的運動信息，估算的運動信息與之前基于經驗的內部模型相沖突，從而產生暈車的感覺。因此，我們致力于研究減少暈車的方法。我們改進了駕駛艙環境和速度規劃算法。在我們的速度算法中，我們引入舒適度指標，進一步主動引起暈動病。

在自動駕駛的同時，我們也在探索在智能駕駛艙的應用。我們創新性地建立了優化的d……基于人體動力學模型的人機交互個性ign方案。我們根據中國的體征和生理特點，基于我們測試得到的肌肉骨骼運動控制的行為和肌肉骨骼的生物電，進行了高精度的人機交互仿真設計。我們試圖將用戶體驗貫穿于整個人機交互設計中，從定義到設計到測試到評估，建立了一套完整的正向開發流程。在此過程的基礎上，首先，針對國內車企缺乏平順性正向設計方法的現狀，提出了基于人體肌肉骨骼運動控制行為的平順性設計方法。目前國內的汽車座椅大多是加長或反式國外座椅，國產座椅都是按照歐美日的車身尺寸做的。因此，我們首先開展了中國人體體征研究，建立了乘客乘坐舒適性主觀測試評價方法，并進一步建立了基于人體肌肉骨骼和座椅模型骨骼和座椅材料的座椅舒適性正向設計評價。

最后，建立了仿真逼真度高的人體骨骼肌模型，結合座椅的有限元模型，實現了乘坐舒適性的正向設計。在此基礎上進一步與國內各大車企合作，我們嘗試挑戰現有座椅無法主動自適應調節的問題。我們希望提出一種基于乘員身體體征和動態演化規律的智能健康座椅。我們的輸出是基于對駕駛姿勢設計因素的考慮，綜合考慮了體征，即乘員的個性體征、乘員的駕駛姿勢、乘員在車內的工作時間和車內環境在振動下的狀態，建立一套主動控制和調節汽車智能、舒適、健康座椅的方法。同時，目前正在與美國福特合作研發下一代智能被動安全座椅。因為我們知道，如果我們無法預測智能汽車時代司機和乘客會以什么樣的姿勢坐在座位上，那么原始汽車設計中的乘客和司機都會面向儀表盤坐著，未來的智能汽車會背對儀表盤，你的座位會調整方向， 所以我們現在正在研究不同朝向的座椅與碰撞前人體受傷程度之間的關系，以積極改善汽車的被動安全性能，從而在碰撞事故不可避免地發生之前，盡可能地減少成員的損失。

我們在探索一種更前衛的東西。我們希望圍繞汽車的生態和整個產品的生態，探討法律約束下智能汽車的倫理屬性。比如我們遇到一個兩難的問題，當你選擇打人還是撞墻，你怎么選擇？我們希望通過倫理上的本能決策來實現這種我們定義為隱性和顯性的表達，同時進一步探索駕駛員社會屬性的決策，可以支持整個城市的大腦在未來完成車路云一體化的控制和調控。從國外來看，包括Nvidia等提出的RSS新概念，即責任敏感安全模型，為城市大腦提供了完整的智能汽車行為決策算法。

我對我的報告做了一個總結。近年來，我們一直致力于建立以人為本的智能汽車駕駛品質的設計方法、技術和應用。我們希望從智能駕駛體驗的意義上優化我們對人的研究，包括人對汽車垂直動態的理解，包括人的精神負荷和身體負荷，實現整個汽車運動控制的域控制一體化。最后，謝謝大家的聆聽，謝謝大家。(編譯/汽車之家李娜)在“雙碳”目標下，新能源汽車正在全面進入市場。以中國和歐洲為代表的新能源汽車的市場滲透率越來越高。為進一步加強全球綠色低碳合作與交流，促進全產業鏈整合，加速新能源汽車全方位市場化障礙的突破，2022世界新能源汽車大會(WNEVC 2022)于2012年北京和海南線上線下舉辦……八月二十六日到二十八日。

本次大會由中國科學技術協會、北京市人民政府、海南省人民政府、科技部、工業和信息化部、生態環境部共同主辦，主題為“碳中和愿景下的全電動化與全球合作”。

作為新能源汽車領域高規格、國際化、最具影響力的年度會議。來自全球新能源汽車領域的1000多位產學研高管齊聚大會現場，共同探討氫能與燃料電池、電氣化改造、產業鏈協同與跨界、構建智能生態等諸多熱點話題。

作為WNEVC 2022的白金贊助商和戰略合作媒體，汽車之家在大會現場帶來了與會嘉賓的精彩觀點。吉林大學汽車學院院長高振海在8月27日舉辦的2022新能源汽車用戶生態發展論壇上發表了精彩演講。

以下為現場演講:

各位用戶老師專家，我的報告是《如何開發出被用戶接受的智能汽車》。我叫高振海，來自吉林大學汽車工程學院。首先，讓我用一分鐘介紹一下我的學院。吉林大學汽車工程學院創建于1955年。我們首先成立了長春汽車拖拉機學院。我們的目的是為國家汽車工業培養工程師。1986年建立了中國第一所汽車工程學院，1988年建立了中國第一個汽車國家重點實驗室。我們目前的研究方向是從商用車到特種車再到底盤、變速器、車身、駕駛艙、燃油動力、新能源、智能網聯；我們的首任院長是中國汽車工業之父饒斌先生；目前，我院有100多名教授，還培養了中國首批汽車領域的院士郭孔輝、李俊、王云鵬。目前累計畢業人數38000余人，被譽為中國汽車工業和黃埔軍校人才培養的搖籃。

下面主要介紹我的這份報告，與前兩份報告有所不同。我的報告比較技術性，先講我們面臨的技術挑戰，再講我們的學術探索。

我們知道現在智能網聯汽車很火，但我認為在安全的前提下會員的接受度才是智能汽車大規模應用的關鍵。未來，量產智能汽車將通過安全測試，駕乘者將體驗到車企自身DNA元素的操控性和乘坐舒適性，這將成為市場競爭的焦點，也是車企必須掌握的核心綜合匹配技術。這是因為智能汽車到來后，駕駛的主次任務開始發生變化，我們從操控的主要任務轉移到駕駛安全，轉移到乘坐質量。正因如此，這是我對智能汽車的理解。無論是人控制汽車，還是智能控制汽車，都是人車環境閉環系統的協同工作。我們常說人是最不穩定的因素，我們突破智能汽車和智能道路來模擬甚至超越人來實現這輛車的駕駛。

智能汽車對汽車工程專業的挑戰，從最初的基于汽車特性的設計，轉變為基于以人為本的設計質量的控制。因此，需要充分發揮側重于垂直動態的汽車的性能，包括人類駕駛員和智能汽車駕駛員，并充分利用環境信息來全面優化駕駛性能的設計。最終的智能汽車產品要被車內的司機和交通人員接受。在此基礎上，從我們車輛工程專業的角度來看，傳統的汽車質量過于注重汽車的性能，而忽略了對人的性能的考慮。傳統的動力性、經濟性和行駛穩定性使汽車能夠行駛。傳統的人的因素，比如HMI設計、空間布局、座椅設計，其實都是基于人的終極能力，也就是人的手臂和身體的提升和接受范圍。這樣受約束的設計無法清晰的描述用戶的體驗，但智能汽車現有的品質會突出愉悅的性能，包括防止人誤操作的功能安全。從乘坐的角度來說，我們的智能駕駛艙如何提供一個理想的駕駛姿態，包括客廳、臥室和類似我們自己的第三生活空間，更強調多模態人機交互，聲音、觸覺、嗅覺？所以我覺得智能汽車的好壞，應該在保證安全的前提下，充分考慮駕駛體驗。

在此基礎上，作為車輛方面的專業人士，我們進一步考察未來交通出行的生態是什么。我們提出駕駛和乘坐都是愉悅的，讓原來的人被動適應車，主動適應人，從大眾化發展到人性化定制，甚至個性化定制，最后車會主動理解人去做。所以我認為未來的汽車設計將從信息體驗到駕駛體驗再到騎行體驗，重塑人、車、環境之間的居住生態。在此基礎上，我介紹一下我們這幾年做的一些探索。

我所在的學院和我們的重點實驗室從20世紀80年代開始研究汽車駕駛員的行為模型，從郭院士提出的方向控制模型到關鑫老師提出的方向和速度綜合控制模型，從我博士畢業開始一直在拓展應用于智能駕駛的擬人控制。我們希望更科學地揭示自然駕駛的本能規律和運動控制機制。在此基礎上構建智能汽車行駛品質的設計，讓智能汽車最終融入產品生態。在此基礎上，近十年來我們探索并構建了智能汽車駕駛品質的研發體系。從以人為本的設計方法和突出駕駛體驗感的關鍵技術的角度，從應用的角度，我們……我們專注于乘客接受度高的智能駕駛的人性化決策和運動控制，以及智能駕駛艙內乘坐舒適性和交互設計的高人機適應性。

為此，我們首先建立了以乘客體驗為中心的智能汽車駕駛品質的設計機制和規律，從感知、決策、控制、瞬時、短期、長期等維度建立了清晰的駕駛員行為分析。在此基礎上，我們構建了模仿駕駛員自然控制行為的智能汽車控制架構，從信息感知到軌跡決策到自動控制再到最終的控制執行。最大的特點是什么？原來智能汽車的控制基本分為感知和安全決策，也就是部分安全決策和控制。我們提出的架構提出了感知增強的認知預測，主要是模仿駕駛員的全身和特征認知行為，然后進行人性化的決策，然后進行愉快的運動控制，最后在底盤上實現運動控制和控制風格的一體化，這是一條五位一體的一體化技術路線。在這個基本路線下，我們對智能駕駛和智能人機進行了全面的研究。從智能駕駛的角度，綜合考慮人、車、環境作為約束，建立了區域安全性、駕駛可接受性、駕駛可達性等評價指標。在此基礎上，我們進一步模擬了駕駛員控制技能的學習趨勢，建立了汽車動力學的離線標定和在線學習機制，并進一步提出了反映熟練駕駛員特征的控制曲線，還充分利用了發動機的反應制動。

同時，最初的決策實際上僅僅依賴于環境檢測的信息。我們認為，在決策過程中，車輪與地面的關系和汽車動力學的特性同樣得到了考慮。因此，我們模仿人、車和信息的交互機制來建立管理動力學和輪胎之間關系的機制，為決策層提供運動學指導和狀態反饋，并基于決策信息的翻譯向線控執行層提供理想的控制指令，這樣我們就可以更加精細和人性化地模擬熟練和真實駕駛員的行為。在研究操控的同時，也探索了駕駛體驗的主客觀體驗方法。我們知道汽車戰略制定中所有的原始測試都是以汽車評估師的主觀評價為主，主觀評價的體系過于主觀，沒有科學的指導。因此，在主觀評價中，我們提出了基于實驗心理學的駕駛體驗主觀評價，從乘客的可接受性、對安全性的理解、他的控制壓力、他的信任度，這樣，在科學理論的支持下建立了主觀評價表，同時，我們提出了基于人體數字化生理表達的駕駛體驗客觀評價。這是什么方法？這有點像我們去醫院體檢。我們直接測量人體骨骼和肌肉的生物電，并基于這種感覺來評估智能車在控制駕駛時的肌肉反應，從而客觀評價駕駛體驗。

在客觀評價的基礎上，我們進一步考慮運動病的控制。我們知道，根據美國所做的統計，超過20%到30%的人在乘坐自動駕駛汽車時，很可能會引起司機和乘客的暈車行為。智能駕駛機制來自于人體系統感知的運動信息，視覺信息和他的運動信息，估算的運動信息與之前基于經驗的內部模型相沖突，從而產生暈車的感覺。因此，我們致力于研究減少暈車的方法。我們改進了駕駛艙環境和速度規劃算法。在我們的速度算法中，我們引入舒適度指標，進一步主動引起暈動病。

在自動駕駛的同時，我們也在探索在智能駕駛艙的應用。我們創新性地建立了優化的d……基于人體動力學模型的人機交互個性ign方案。我們根據中國的體征和生理特點，基于我們測試得到的肌肉骨骼運動控制的行為和肌肉骨骼的生物電，進行了高精度的人機交互仿真設計。我們試圖將用戶體驗貫穿于整個人機交互設計中，從定義到設計到測試到評估，建立了一套完整的正向開發流程。在此過程的基礎上，首先，針對國內車企缺乏平順性正向設計方法的現狀，提出了基于人體肌肉骨骼運動控制行為的平順性設計方法。目前國內的汽車座椅大多是加長或反式國外座椅，國產座椅都是按照歐美日的車身尺寸做的。因此，我們首先開展了中國人體體征研究，建立了乘客乘坐舒適性主觀測試評價方法，并進一步建立了基于人體肌肉骨骼和座椅模型骨骼和座椅材料的座椅舒適性正向設計評價。

最后，建立了仿真逼真度高的人體骨骼肌模型，結合座椅的有限元模型，實現了乘坐舒適性的正向設計。在此基礎上進一步與國內各大車企合作，我們嘗試挑戰現有座椅無法主動自適應調節的問題。我們希望提出一種基于乘員身體體征和動態演化規律的智能健康座椅。我們的輸出是基于對駕駛姿勢設計因素的考慮，綜合考慮了體征，即乘員的個性體征、乘員的駕駛姿勢、乘員在車內的工作時間和車內環境在振動下的狀態，建立一套主動控制和調節汽車智能、舒適、健康座椅的方法。同時，目前正在與美國福特合作研發下一代智能被動安全座椅。因為我們知道，如果我們無法預測智能汽車時代司機和乘客會以什么樣的姿勢坐在座位上，那么原始汽車設計中的乘客和司機都會面向儀表盤坐著，未來的智能汽車會背對儀表盤，你的座位會調整方向， 所以我們現在正在研究不同朝向的座椅與碰撞前人體受傷程度之間的關系，以積極改善汽車的被動安全性能，從而在碰撞事故不可避免地發生之前，盡可能地減少成員的損失。

我們在探索一種更前衛的東西。我們希望圍繞汽車的生態和整個產品的生態，探討法律約束下智能汽車的倫理屬性。比如我們遇到一個兩難的問題，當你選擇打人還是撞墻，你怎么選擇？我們希望通過倫理上的本能決策來實現這種我們定義為隱性和顯性的表達，同時進一步探索駕駛員社會屬性的決策，可以支持整個城市的大腦在未來完成車路云一體化的控制和調控。從國外來看，包括Nvidia等提出的RSS新概念，即責任敏感安全模型，為城市大腦提供了完整的智能汽車行為決策算法。

我對我的報告做了一個總結。近年來，我們一直致力于建立以人為本的智能汽車駕駛品質的設計方法、技術和應用。我們希望從智能駕駛體驗的意義上優化我們對人的研究，包括人對汽車垂直動態的理解，包括人的精神負荷和身體負荷，實現整個汽車運動控制的域控制一體化。最后，謝謝大家的聆聽，謝謝大家。(編譯/汽車之家李娜)

標簽：北京世紀福特

汽車資訊熱門資訊