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本文由 刘优秀 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载。 题图来自Unsplash，基于CC0协议。 该文观点仅代表作者本人，人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务。现在汽车的智能化水平越来越高了，其中智能座舱的设计就是其中一个重点。这篇文章，我们来介绍几个智能座舱设计中的人机工程学和人机交互理论的模型，帮助大家更好理解驾驶行为的特点。 汽车智能化的发展，给原本就极为复杂的座舱设计也带来了新的挑战。座舱任务的多样化对人类的认知要求更高了。为了更好理解人机工程学和人的认知与行为，下面介绍几个理论模型，来帮助大家更好理解驾驶行为的特点。包括态势感知模型、基于技能-规则-知识的行为模型、多重资源理论、耶德定律等。

一、态势感知 态势感知最早用于飞行员的飞行场景，定义是“在一定时间和空间内对环境中的元素的感知，并对其意义的理解以及对它们在不久将来的状态预测”，也被认为是飞行员在飞行过程中对外部世界的内部认知模型。态势感知结构可以进一步分为三个层级，如下图所示： 态势感知的三个层级，图片来源 Telegram 用户号码列表 见水印 要素感知：感知环境中直观存在的某些元素及其特征，如山川河流的颜色大小面积等，这就构成态势感知的第一级； 态势理解：基于要素感知的基础上的理解，以及这些元素和其他元素通过格式塔的方式组合为不同模式时，构建出一幅想象的整体图景，以及理解到当前对象和事件的重要性[size=14.6667px]。





例如警告面板上的警示红灯，驾驶员理解红灯的出现可能会危及他的生命安全，这就构成态势感知的第二级； 态势预测：当有行驶中的汽车出现在特定的距离内时，预测这些汽车的未来行动能力，就构成了态势感知的第三级。 上图用于汽车驾驶中，能较好理解注意力缺失导致的问题。如当汽车开启了辅助驾驶模式，驾驶员正在玩手机或者看视频的时候，汽车需要驾驶员紧急接管，驾驶员在注意力缺失的情况下需要对当前环境、自身汽车和周围车辆状况等一系列因素进行感知、理解、预测、决策，最后再执行。极短时间内完成以上步骤很有可能让驾驶员出现认知负荷过载的情况，最后手忙脚乱导致悲剧发生，这就是为什么辅助驾驶需要驾驶员处于合理的情景意识。 B端产品经理如何快速上手新业务？