距离小鹏汽车的「小眼睛误判现象」登上热搜，如今已过去了一个多月。当时何小鹏表示团队已连夜收到优化需求，并将在原有的DMS（疲劳驾驶监测系统）上改进算法。不过他也坦言：「说实话，不确定能做到100%正确，但还会持续优化。」
DMS的误判，肯定不是只出现在小鹏的车内，而目前智舱中存在的问题，肯定也不光集中在DMS。至于解决方案，也确实还很难做到100%改进，这是快速智能化带来的必然、正常的现象。
如今的智能座舱，被冠以 「第三生活空间」的定位，是各大车企竞相角逐的一大战场，功能和硬件更是卷到飞起。
不过，一片繁荣的背后，用户是否真的买单呢？答案并不尽然。行业内卷、体验不佳、功能鸡肋，这些是消费者在各大社交平台发出的吐槽。
那么，导致这些现象的原因是什么？智能座舱的真实市场究竟如何？解困之路又该怎么走？为此，Auto Byte采访了学术专家、技术供应商、车企以及用户调研者四方的从业者，从他们的口中获悉了答案。
槽点集中在哪些功能？
现阶段，智能座舱的功能主要包括娱乐类、交互类、操控类、安全类等多方面的功能。
重庆文理学院智能制造工程学院唐帮备副教授长期研究用户需求挖掘模型，在智能座舱开发需求层面也有所侧重，他将用户需求分为结构化的显性需求和非结构化的隐性需求。
他表示，由用户明确提出的结构化需求所转化成的智能座舱的功能设计，都是用户真正需要的功能，如触摸屏、抬头显示、无线充电等等。
而根据非结构化需求设计的语音交互、手势控制和驾驶员状态监测等功能，则需要进行基于生理和心理的用户体验测试评价，才能判断用户是否对于这些功能真正有需要。
结构化的显性需求如产品的尺寸大小、颜色、交互方式、功能配置等，这类可以清楚描述的需求，设计师可以通过质量功能展开工具直接转化为产品的设计参数。
而非结构化的隐性需求如造型、材质、气味、交互方式、「人性化」的功能等，并没有统一的理解和度量标准，设计师只能根据自身经验进行创新设计，这就可能导致最终的产品与用户实际需求不匹配。
在测评某款汽车智能座舱时，唐帮备发现，语音识别错误及不灵敏导致多位测试者体验感不佳，也有不少测评者表示并不需要驾驶疲劳状态检测功能，因为他们被摄像头实时监控时会产生不自在、反感等负面情绪；还有一些人则也是对驾驶疲劳状态的误判产生不满。
从另一个角度看，车企自身也未必没意识到这些功能的不足。
在某车企专注于智能座舱用户调研的资深产品经理Yuri也表示，语音交互是现在大家吐槽比较多的一个功能，很多时候容易从人工智能变成「人工智障」。另外，取消物理按键和手势控制也是用户吐槽的重灾区。
对于手势控制功能，深圳大学人因工程实验室副教授李国法（即将赴重庆大学任职教授）直言，以普通私家车为例，考虑到驾驶安全和硬件要求，语音交互相对来说更适用于汽车，手势控制则较为不适。不过，手势控制也有它的行车场景，如车内不方便讲话或者环境特别嘈杂时。
他表示，不管是语音交互还是手势控制，根本目的都是为了让车理解并响应我们的指令。在语音交互技术足够成熟的前提下，其优势大于手势控制，适用面也更广。
「能少动手才比较靠谱。」某汽车博主更是直接开怼手势控制功能。
除上述功能外，Yuri谈到，智能座舱的屏幕流畅度和车控菜单逻辑也被许多用户所吐槽。目前，每一个品牌都有它自己的菜单逻辑，对用户来说有一定的上手难度；其实跟着手机同步是最好的，但车机端有后台策略文档，很多逻辑是交错在一块的，难以实现层级的调用。
「用户要求的是以最快捷的方式去达成目的，这其实是最基本的，但现在车企都在卷，要把很多东西集成在车机里去调节。这样未必真的有必要。」Yuri说道。
背后的原因是什么？
Yuri告诉Auto Byte，所有智能座舱在功能设计初期，一定是考虑到了场景才去开发，当然也有技术本身发展到一定程度的原因，再有就是单纯为了内卷。总的来说，开发出的功能都是有需求的，让用户觉得功能鸡肋的根源是因为体验没做好。
天然短板+紧迫压力
针对一些智舱功能的不足，常与车企打交道的技术供应商也摸出一些问题门道。MINIEYE副总裁、智能座舱事业部总经理杨一泓表示，智舱产品的确存在一些待优化的技术问题，包括空间和时间方面。究其原因，可以从多个维度来分析。
首先，现在智能座舱整体的技术还在发展当中，例如机器视觉技术是从2019年才开始逐步被运用到座舱上，很多相关功能则是在2020年以后才开始逐步去完成其产品定义，还有摄像头模组等硬件也还有很大的优化空间；
其次，交互及视觉技术本身就存在天然的短板，这种短板并非来自于算法或者技术供应商，而是受到芯片等资源占用等的局限；
再次，用户对交互功能的不理想体验感，很多是由产品设计阶段的时间紧迫压力以及行业内卷现象所造成的，也就是说产品本身并未完成体验闭环。
伪需求+盲目堆叠
不久前，一位汽车达人在社交媒体平台讲述了他的真实经历，一个用牙签剔牙的动作，触发了智能座舱的吸烟模式，随后系统自动开启了一系列「贴心」的服务...
这似乎与杨一泓的说法不谋而合，「目前智能座舱的设计中很可能混杂着一些伪需求。」在设计层面，智能座舱需要更深入的市场反馈和更好的产品感，而不是盲目去堆叠技术。
集度智舱团队也对Auto Byte表示，有的车企过度依赖供应商，对用户需求没有深度了解，又为打造智能座舱爆点，盲目堆砌鸡肋功能，造成用户体验差的情形。
此外，还有用户怀疑：造成智能座舱部分功能体验不佳的原因，是否有可能是前端设计和工程样机打造这两个工作环节存在一定的脱节？
杨一泓表示，「不太可能有这方面的原因。」她介绍，根据目前的量产流程，基本上将产品交到算法供应商的时候，整个座舱样机已经定型了，硬件环境也基本ready了。「我们其实反而还希望把我们往前推一推，不要在整个物理环境定型的情况下才让算法供应商参与。」
DMS的「小眼睛困境」何解？
再回到小鹏汽车的「小眼睛误判事件」，当时那位博主由于眼睛小被DMS系统判定为「开车睡着了」，从而多次被小鹏扣减了智驾分。
对此，Yuri表示，现阶段主要问题还是出现在技术层面，DMS目前只是一个普通的摄像探头，而且其像素和角度识别也没有调教得非常优秀。当然，成本的限制也是有的。
深圳大学人因工程实验室副教授李国法则表示，造成误判的原因还是因为技术方案过于简单粗暴，只通过单一信息进行简单的阈值判定，多数只是实现了从0到1、从无到有的进步，而缺乏精益求精的优化。
现阶段，DMS是智能座舱产品的标配功能。按照欧盟E-NCAP发布的最新2025路线图，2022年7月起所有新车都必须配备DMS。
在公开算法方面，现在DMS系统多采用或参考美国国家高速公路管理局（NHTSA）的评估方法PERCLOS P80来分析判断驾驶员的疲劳程度。其中， PERCLOS（Percent Eye Closu）指在一段时间内眼睛闭合时所占的时间比例，P80指眼睑遮住瞳孔的面积超过80%就计为眼睛闭合。
杨一泓介绍，这一套机制其实在西方以及学界的验证比较多，但在国内的实际应用当中会发现，其对于小眼睛用户的确不太友好。因为小眼睛人群本身的眼部上下睁开和闭起幅度很小，容易造成DMS系统在大部分时间都处于可报警的状态，而超过了其本身该报警的阈值。
「从人脸图像中，还可以提取出打哈欠、困倦点头等相关的指标，如何综合考虑多方面的表现进行状态识别，仍是业界产品端有待进一步改进的点。」李国法表示，这在算法上其实不会增加太多的复杂度，关键是要一定的经验积累和实验验证。驾驶员戴眼镜、戴墨镜等常见情况，也会直接影响到对眼睑开闭程度等关键信息的有效识别。
此外，有一些用户对DMS功能关联到的个人隐私问题也颇具微词，称它是破坏用户隐私的最后一道防线。那么，如何保证在监测车内情况的同时，用户的隐私不受到侵害呢？
杨一泓则称：「我们的整个算法模块是离线的，采集到的信息都会在本地处理，系统不会存储任何的照片和视频，尤其是face ID。而且，为进一步保护客户信息，我们做了矢量加密的机制，文件即便被调取，也无法反向恢复成原本的照片和视频。」
脑电识别是否可行？
事实上，对于小眼睛的用户，杨一泓现在更推荐另外一种包含正常版和小眼睛版两套算法的机制，其更多关注的是眼部开合。
不过，她也坦言，这套机制的落地情况还不是特别好，目前仅有一个车型正式搭载。这是因为其对算力的要会更高， 而很多量产客户留出的资源占用冗余并不多。未来，他们也会考虑在汽车选型或者OTA中，尽可能将正常版和小眼睛版两套算法都升级到车机里。
不过，李国法从前沿研究的角度给出了新的方案，即通过把脑电等生理信号引入DMS系统，来实现对驾乘人员的状态识别和监测。
目前，他们就在做一些驾乘人员状态相关的脑功能图谱研究，并已经初步确定对驾乘人员状态敏感的电极通道，实现了使用集中于颞叶区（侧面耳朵附近）的少数几个脑电信号来有效识别驾乘人员的状态。
据介绍，这少数几个敏感的电极通道避开了其它非敏感通道的干扰信息，识别效果比使用全部的脑电信号得到的结果还要好。不过，由于要佩戴脑电采集设备、甚至在头皮上涂抹导电膏等原因，实际应用落地还不是十分可行。
「这项技术本身绝对不可能被运用到车载环境中。」杨一泓对此并不看好。
她表示，该技术主要是判断脑中两种不同的电信号，不能在非静止状态以及有外物环境在动，或有干扰有噪音的一个状态下使用。因此，行驶的汽车显然不是一个合适的环境。
据悉，当时在欧盟的第二版和第一版的草稿中，整体还是偏向视觉相关的技术及佩戴式的生物传感技术。
对此，李国法也坦言称，从研究角度来讲，戴着脑电采集设备去做实验时，很多时候都要求驾驶员的幅度不要太大，不要来回扭头，否则会影响脑电信号的采集精度。
不过他认为，可以从两方面去解决这个问题：
一是数据采集端，可以通过更少的脑电信号去识别驾驶员状态，或者采用非接触式的无线传输设备，当前的脑电采集设备正逐渐往干电极甚至无接触的方向发展，假以时日脑电数据的采集会越来越方便，也会推进相关技术的落地应用，而且在他们的研究中其实只需要像挂耳式耳机式的脑电采集设备就有可能实现对驾驶员状态的识别与监测；
二是数据处理端，通过更好的数据处理手段去剔除掉脑电信号中的噪音。当然，要落地应用，未来还有大量工作要做。
提升体验的「秘笈」是什么？
车企怎么说？
集度智舱团队认为，针对智能座舱已出现的用户体验不佳问题，车企需要回归到用户的本质需求，并具备能精准捕捉技术发展趋势和行业走向的洞察力。
此外，该团队建议，前端设计者应更多以用户中心，围绕用户开展产品设计、视觉设计、交互设计等。
供应商怎么说？
而作为技术供应商，MINIEYE智舱团队目前采取的优化措施是：在定点前的技术交流阶段增加一个反向沟通环节，明确客户功能需求的具体目标场景和技术要求，并根据量产经验给出中肯的技术建议。
「有的客户是能够和技术供应商互相正向打磨的，他会去思考和反推我们反馈回去的内容；也有客户对于自己想要的东西比较坚定，我们毕竟还是要做服务客户的业务，所以这种情况下最后可能还是会以客户的想法来完成整个产品的设计。」杨一泓表示。
此外，现在大部分量产客户是在座舱芯片选型、摄像头模组以及产品功能已经确定后，才来招算法供应商。等到算法供应商入局参与到项目后，几乎就只能「戴着脚镣跳舞」了，这对于算法最后的表现也是有很大影响的。
学术界怎么说？
深圳大学人因工程实验室副教授李国法则从宜人性、舒适性和智能化三点，对现阶段上车的智能座舱给出了建议和示范案例。
首先是宜人性。李国法谈到，国内的一些车型或多或少都存在「抄」的情况，造成很多车辆的设计并不十分符合中国人的人体特征和传统文化。为此，他们建立了智能座舱相关的用户体验数据集以及评测体系和模型，旨在带来能够服务于匹配中国人体特征和传统文化的优化设计。
其次是舒适性。李国法表示，目前座舱内的屏幕越来越多，在多屏幕联动的趋势下，如何有效设计人机交互界面，更精准、有效、美观地呈现相关信息，规避无效、干扰、低效信息和设计，在保障安全的前提下提升用户体验，这还需要做大量工作。
现在智能座舱的多屏设计，似乎是没能在用户手里发挥出应有的能力，有些「大材小用」了。一位用户曾在社交媒体平台发视频吐槽，称「智能座舱再多屏也只能是童歌播放器」。这个形容或许稍显夸张，但也的确说明了当前智能座舱屏幕设计的不足。
此外，李国法认为，智能化作为智能座舱的核心亮点，同样也有诸多待提升的地方，包括主动情感交互智能、个性化自适应调节智能、拟人化交互智能几方面。
其中，拟人化交互智能指的是系统要能理解人的意图，并作出对人来讲易于理解的交互反馈，避免出现「人工智障」的情况，可通过视觉、听觉、触觉等多模态传感器融合的方法，认知驾乘人员的意图并提供及时响应，做到驾乘人员「能理解」和「被理解」。
语音交互功能的提升，在很大程度上就是纯自然语言处理算法的提升，包括方言识别、多语种识别以及拟人化交互三方面；而手势控制要解决的则是遮挡问题，最直观的方法是增加从不同角度拍摄识别的摄像头，同时也要做好算法精度和复杂度、实时性的平衡。
另外，目前业界还没有手势和指令对应关系的完全共识，现在的一些研究普遍围绕自己设计的一些指令展开，可考虑从文化和操作上的强化认知这两点去建立整个行业在这方面的共识。
用户调研者怎么说？
在与做用户调研工作的资深产品经理Yuri交谈时，Auto Byte了解到，事实上现在他们做用户评测还没有形成科学的体系，所有功能调研采用的主要方式是使用性测试，这种方式对智能座舱的判断指标就两点，能不能用和好不好用，即客观评价和主观评价。
归到各个具体的功能方面。以语音交互功能上来讲，它的整个技术链路是接收信息、分析信息、降噪、给出反馈，他们从用户端收集到问题反馈后，会分别对应到技术链路里面，再从技术层面去解决它们。
「单纯是用户端，我能做的就是不断去丰富场景库，等其实每一家都说自己要建场景库，但场景实在是太多了。还有就是，通过调研确认用户吐槽的点是因为技术跟不上还是说功能本身的策略没有设计好。」Yuri表示。
自动驾驶与智能座舱的关系
「目前智能座舱的娱乐化功能大多是通过车载APP实现的，用户在手机上操作APP有量化的体验，但将其移植到车载屏幕上操作，则需要考虑驾驶安全的问题。」唐帮备说道。
他表示，在高阶自动驾驶实现之前，驾驶员的主要任务是完成汽车的驾驶操作，车载APP的娱乐操作则是次要任务。但驾驶员大脑的认知资源是有限的，当次要任务占据过多的脑认知资源，主要任务的脑认知资源就必然会减少，也就是说对驾驶者造成分神，导致一定的驾驶风险。
对此，杨一泓表示，短期内，全方位的自动驾驶是不会到来的，未来的8~10年仍将处在人机共驾的阶段，期间驾驶员需达到的专注程度与技术完善度相关，而部分用户对此还没达成清晰的认知，这样才会导致他们在一些不该开启自动驾驶模式的情况下，过度地信任系统。
她谈到，智能座舱中的DMS功能与自动驾驶安全是强相关的，该技术能够帮助车厂定义技术的边界，做到对驾驶员安全的提醒、要求和报警。现在，特斯拉、小鹏等车企都有基于DMS的驾驶员打分机制，核心都是为了规避驾驶风险，以保证驾驶员的安全。
「不管是自动驾驶技术还是智能座舱技术，现在都还在发展完善中，而DMS等驾驶员较为关注的座舱功能跟自动驾驶是密不可分的。随着自动驾驶技术逐渐成熟，未来智能座舱技术的刚需性会更强。」杨一泓总结道。
目前看来，智能座舱的多数功能还是有合理产品逻辑的，问题更多出在技术积累和算法策略上；对于少数存在的伪需求，各方则需要在用户需求认知上再多下功夫。同时，智能座舱在宜人、舒适、智能方面也还有很多路要走。不过现在最重要的，还是先解了眼前的困境。
