明天的智能汽车很可能会为司机提供相当多的与远程信息处理接口的交互控制。司机通常在行车时使用语音识别接口而在停车时使用触摸屏接口，毕竟，开车本身对坐在司机位上的人有很多要求。因此，以下几个问题对司机来说是很重要的：

Jonathan L. Gabel

软件工程师

IBM远程信息处理研究组

1. 当远程信息处理系统为司机带来了大量的附加感觉信息时,可能会发生什么？

2. 今后该系统到底是带来帮助还是累赘？司机是否能绝对控制该系统以保护他们不为外来信息所害？

3. 如果司机没有控制权，那么由谁或什么来做出那些决定，又根据什么来做出决定？

在我们能够认识到远程信息处理系统的所有潜力之前，必须回答这些或类似的问题。不过要找到答案，我们首先必须了解在人性因素研究方面的发现，特别是关于人脑是如何处理输入信息的研究。

与司机和乘客行为相关的大多数研究依靠间接方法来量化司机潜在的分心效应。考虑到视觉对驾驶的重要性，这些研究大多与眼睛有关，如司机扫视的持续时间、频率和扫描方式都是很常用的研究手段。另外，研究汽车驾驶行为也是很有用，比如巷道行车、速度保持、跟车行驶以及司机对目标或事件的反应时间等。

另外一类方法以司机的控制动作为主，如方向盘旋转、加速器调节、换挡、踩刹车板以及手离开方向盘的时间等。这些数据在试验期间用来推断司机的分心程度。

最后，已经采用或建议采用把任务完成时间作为衡量一个设备的分心潜力指标。作为最后的一种手段，还要对司机工作负荷和设备设计给出一个主观评价。

司机分心研究

最近美国密执根大学交通研究院和IBM合作进行的研究，已经开始研究语音类型(录音或合成音)和信息类型(导航信息、短消息或较长新闻故事)在影响司机分心程度上有什么差异。

目前对人性因素的研究促使我们思考技术在安全、舒适和效率三大领域所起的作用。

安全是第一位的。理想地，远程信息处理系统将执行例行诊断，当汽车处于危险状态并需要离开某条道路时通知司机，例如当出现发动机过热时。如果出现事故，系统的自动碰撞通知部件会进行事故严重性分析，并报告你的位置同时发出自动求救信号。当汽车发生故障时，你的位置及汽车诊断信息将自动报告给一台发射机。

在舒适性方面，远程信息处理系统将进一步扩展许多汽车嵌入式系统所发挥的作用。汽车的温度、座位、方向盘和反光镜的位置都将能通过该系统进行调整。此外，还可获得最新交通信息和事故报告，以及在复杂地域指导行车的导航系统。

为了成功地使这些驾驶辅助技术发挥出作用，必须开发出一个人机交互的基本框架。

一个主要问题是，所有的输入信息或通知可能会导致出现信息过载(overload)。因此必须开发出一个通知基本框架，它规定了一种有组织的系统性方法，用以指导设备如何与司机进行通讯。这样一种汽车司机信息系统(Ivis)必须考虑在司机与Ivis之间可能出现的两种截然不同的通讯类型：同步通讯和异步通讯。

在同步通讯中，司机每做出一个动作，Ivis都以视觉或声音进行反馈。由于同步通讯由司机发起，因此期望从Ivis得到响应。相反，在异步通讯中，则是Ivis通知司机某事件发生了，例如紧急情况、电话呼叫或新邮件。司机不参与这一通讯，因此事件发布必须很小心，以减少对司机可能造成的分心。

声音提示

在今天的传统汽车上，为司机提供的驾驶辅助信息仅限于声音提示和仪表板上的几个状态灯。司机仅知道需要注意某些事情，但很少能得到具体的信息，这种状况要一直持续到司机将车开到服务中心。在一辆配有基于语音的Ivis的汽车中，一旦系统发现有问题或有值得注意的情况，尽快让Ivis开始说话对司机来说是很有吸引力的。但问题是：司机能处理多少这些信息并维持安全驾驶？要回答这个问题，我们需要研究司机是如何工作的，特别是对基于语音和基于视觉的这两种输入是如何作出反应的。

研究大脑处理输入的一种方法是重点研究司机管理任务的方法。一些初步数据显示司机不能有效区分主次和管理基于语音的任务。例如：研究表明，同时发出的口头指示可能会增加司机的出错率，或当口头交互降低了反应时间时，他或她无法作出合适的弥补。简而言之，司机可能意识不到语音交互会造成分心，并可能无法对它所造成的分心进行弥补。更不幸的是，对移动电话和标准并发口头任务的语音通讯研究对此毫无帮助，因为它们基本上不同于与计算机进行对话。

特殊要求

浏览一个复杂菜单结构的特殊要求可能会给大脑带来一个认知负担，该认知负担在无对话时会在一定程度上占用驾驶所需的大脑思考资源。另外，目前的车内计算机不能把与司机的交互调整为即时行驶环境下的一种功能。

可以证实，与以语音为基础系统的交互，造成的分心影响要比同乘客交谈小，因为结束同机器的交谈要容易得多。在我们完全实现远程信息处理系统之前，需要作进一步的研究来澄清这些问题。

对司机任务管理的理解很清楚地告诉我们，远程信息处理系统设计必须考虑大脑对视觉输入或对语音输入的处理。一组答案是基于大脑的“多资源”处理能力，根据这一理论，语音交互对司机造成的分心影响，要少于手动控制汽车时主要任务视觉显示的影响。

研究远程信息处理系统中人性因素的工程师的长期目标是建立一个工作负荷管理框架。密执根大学在这方面进行了诸多研究。工作负荷管理单元决定为司机提供哪些信息，以及在什么时候提供。决策建立在包括天气、道路情况、驾驶速度、司机的心跳速率、日照时间以及信息重要性在内的诸多变量基础上。该工作负荷管理单元决定是否让某个分心信息送达司机。

有关工作负荷管理的研究已趋向成熟，IBM正在开发的Ivis会提醒司机通过一个微小的音调(耳机)或打开状态灯(由司机选择)来暂停信息，这样司机就可以决定什么时候来接听信息。

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