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隨著電動車的崛起，智能座艙和車機設計越來越重要。但對于駕駛而言，駕駛員的注意力分配至關重要。這篇文章，我們就來看看駕駛員的注意力分配問題。

你是否經歷過以下情況：

• 在欣賞音樂的時候，有些人喜歡閉上眼睛，這樣可以更好的體驗音樂帶來的震撼
• 你近視度數很高，當你不帶眼鏡的時候，你很難聽清別人講的話，你為了聽清楚，需要先戴上眼睛再好好聆聽
• 你開車的時候喜歡聽音樂，到達目的地后你必須要關閉音樂才能完成倒車入庫的操作，不然就會覺得注意力無法集中

或許你又聽過關于人注意力的一個非常著名的實驗”消失的大猩猩”，這個實驗讓設計師們開始有意識的在設計過程中試圖去規避類似的注意力盲區，但是本文將談論另一個更加具體的注意力話題——認知負荷

一、為什么聽歌喜歡閉上雙眼

其實很直白的一個解釋就是：當你丟失視力的時候，你的聽力會更集中。這是一個普遍現象，你也或多或少的聽說過“盲人的聽力更敏感”類似的話。

這是有科學依據的。因為人的感官最終都要把感覺傳遞到大腦進行計算，比如視覺、聽覺、觸覺等，然而大腦對這些信息的處理能力是有限的，當關閉一個通道后，大腦對其他通道信息的處理就會更加的飽和，對信息的把握更加優秀。

二、當你未戴眼鏡的時候，無法做到聆聽

在我開始研究這個話題之際，我詢問了身邊好幾個戴眼鏡的同事，當他們需要聆聽別人說話的時候，他們往往傾向于戴上眼鏡，不僅僅為了可以看清對方，而是因為戴上眼鏡之后可以聽的更清楚。

這種現象很普遍，在一開始我無法理解，因為戴上了眼鏡看到的畫面更加清晰了，傳入到大腦的視覺信息更加豐富了，為什么反而會聆聽的更清楚？后來我把視角轉移到大腦的處理負荷上，才真正的理解了。

因為常見近視的同學，戴眼鏡形成了一種習慣，在我們視力正常的時候（此處的視力也泛指戴了眼鏡后被矯正的視力），看到的畫面是清晰的，也就是大腦進化了幾千年后形成的最佳畫面，這種清晰的畫面對于大腦來說是安全的，大腦是習慣處理清晰的畫面。而視力不正常的時候，看到的畫面是模糊的，人為了分辨出模糊的物體要動用大腦高額的算力去識別、想象出眼前的畫面。

所以當你沒帶眼鏡之前，你無法分辨說話者面部的微表情，所以很難做到有效溝通，因為大腦的算力被占用。這時候你只能帶上眼鏡，讓畫面變得清晰，一切回歸最習慣的畫面。

三、關于VACP模型

針對上述現象其實有一個成熟的模型可以供我們使用。這個模式是VACP 模型（Visual, Auditory, Cognitive, Psychomotor）。這是一種用于分析和設計任務或系統的框架，特別是在多模態設計中。他主要從四個方面評估任務的要求和用戶的能力：

• Visual（視覺）：涉及視覺感知的任務需求，包括識別、閱讀、觀察等。例如，駕駛時的路標識別或儀表板上的信息讀取。
• Auditory（聽覺）：涉及聽覺感知的任務需求，包括聽覺信號的識別、語音的理解等。例如，緊急情況時的警報聲或語音導航系統。
• Cognitive（認知）：涉及認知處理的任務需求，包括記憶、決策、問題解決等。例如，導航過程中選擇最優路線或根據數據做出判斷。
• Psychomotor（心理運動）：涉及物理動作的任務需求，包括手眼協調、精細操作等。例如，駕駛時的方向盤操作或手動換擋。

VACP模型指導我們不應該在一個通道上占據人腦大部分的算力，理想狀態下我們應該平衡的分配每個通道對大腦的算力，當然如果某項任務必須主要要用到某個通道，那可以嘗試降低其他通道的算力占比不至于讓大腦宕機。

雖然VACP模型本身不提供直接的量化計算方式，但可以結合NASA-TLX 或者 SWAT等研究方法進行分析。這些工具可以幫助量化認知負荷的大小，以便更好地分配任務。VACP也提供了一種明確的角度，讓我們在設計的過程中可以考慮到一個任務是否在4個通道上失衡，即使沒有研究資源，也依然可以憑借經驗去分配每個通道的信息占比。

VACP模型雖然在描述用戶在信息接受時候只有視覺和聽覺2項，但是實際運用過程中，我們可以增加更多的通道，比如嗅覺，觸覺等

四、車機設計運用

讓我們回到文章開頭的問題中，喜歡聽歌的用戶在到達目的地開始倒車的時候，需要用視覺去觀察左右后視鏡或者倒車影像來進行入庫，在此過程中VACP中V通道的占比很大，大腦分配了大量的算力于此，所以我們可以自動的關閉音樂來降低A通道的負荷。

類似的，當用戶在駕駛的時候，駕駛員觀察路面，V通道的占比本身就比較多，為了降低V的負荷，我們可以把一些智能提示的交互做到語音上，或者做到VACP之外的觸覺，比如方向盤震動，方向盤力度等

總之在做車機多模態設計時，一定要綜合考慮各種信息對用戶認知負荷的占比，才能做出優雅的車機設計。