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隨著人工智能技術的飛速發展，汽車行業的智能化轉型正在加速。本文將探討“人在回路”（Human-in-the-Loop, HITL）理念在汽車設計與體驗中的應用，以及未來人機交互模式的演變。

在 2025 年的國際消費電子展（CES）上，寶馬以令人矚目的創新展示了其對汽車智能化未來的構想。寶馬亮相的核心技術之一是增強現實（AR）導航系統、全新的 HoloActive Touch 無觸控顯示界面，以及更加智能化的語音助手。這些技術不僅為駕駛者帶來了更加沉浸式的體驗，也為未來的智能駕駛艙描繪了全新藍圖。

圖：2025年CES展上BMW的未來座艙

寶馬的增強現實導航系統可以將導航信息直接疊加在擋風玻璃上，顯示即將到來的轉彎、限速提示和實時交通狀況等關鍵信息，駕駛員無需頻繁轉移視線，即可獲取關鍵信息，大幅提升行車安全性和駕駛體驗。而 HoloActive Touch 技術則通過虛擬顯示和手勢控制，打破傳統物理按鍵和觸屏的限制，讓用戶能夠輕松完成導航設置、娛樂操作和車輛功能調整。

寶馬的智能語音助手系統，實現了更加自然流暢的人機對話。不僅可以理解駕駛員和乘客的各種指令，還可以識別復雜語境，還能根據駕駛員的語氣和用詞判斷當前需求。例如，駕駛員說“我有點累了”，語音助手可以推薦最近的休息區，播放舒緩音樂，甚至調整車內氛圍燈光。

圖：《流浪地球2》劇照

這一系列創新技術的背后，是“人在回路” （Human-in-the-Loop, HITL）理念的深刻體現。在電影《流浪地球 2》中，數字人類和 MOSS 的融合展現了人類智慧與算法協同的可能性。人成為智能算法應用的一個重要環節，使算法可以適應更多復雜的變化，并產生質的飛躍。而所謂人在回路AI上車，就是將人類駕駛員的智慧和決策與人工智能技術深度融合。它并非簡單地用機器取代人，而是讓人和AI相互協作，發揮各自的優勢。

一、AI 在汽車設計與體驗中的應用

當前，AI 在汽車領域的應用已覆蓋設計、交互、駕駛輔助等多個環節，以下是幾個關鍵領域的表現：

1. 車身外形設計

AI 通過分析市場趨勢、空氣動力學和用戶偏好，為汽車外形設計提供創意支持，幫助設計師創造既美觀又高效的車身造型。例如，生成對抗網絡（GAN）技術已用于車身造型的快速生成多種設計方案，使設計周期大幅縮短并提升了效率。

湖南大學使用生成式AI設計汽車外形 圖源：譚浩教授

2. 語音助手與自然交互

基于大語言模型的車載語音助手已能夠理解復雜指令并進行多輪對話。從設置導航到控制車內設備，提升駕駛便捷性與安全性。例如，奔馳的 MBUX 系統不僅能根據語音調整導航，音樂播放甚至個性化回應，還能在對話中學習用戶的偏好，提供更個性化的服務。

3. 情緒識別與行為分析

通過車內攝像頭和實時AI算法，汽車可監測駕駛員的面部動作和面部表情、聲音語調和行為狀態。例如，當檢測到駕駛員疲勞時，系統會主動播放舒緩音樂、吹冷風，甚至調整車內燈光以幫助駕駛員恢復專注，尋找最近的休息區等。監測到有其他乘客在睡覺時，系統會自動調低語音助手和娛樂系統的音量，提供更貼心的服務。

4. 自動駕駛輔助

AI 已成為自動駕駛領域的核心，包括自適應巡航、車道保持和自動泊車等功能，顯著提升了駕駛的安全性與舒適性，并具備對復雜路況的實時識別和決策能力。憑借高精度傳感器與算法，它能完成交通標志識別、障礙物避讓、路徑規劃等任務，實現自動泊車、窄道通過、自適應巡航、車道保持等功能，為駕駛者提供高級駕駛輔助。學習記錄駕駛方式，比如記憶特定車位入庫手法。

圖：寶駿的循跡倒車

5. 個性化駕駛體驗

AI 可學習用戶習慣并調整車輛設置，如座椅位置、空調溫度和娛樂偏好，提供高度定制化的駕駛體驗。這種動態適應能力使汽車更像一個理解用戶需求的“智能伙伴”。

二、人在回路：智能駕駛的新模式

“人在回路”模式的核心在于人類與 AI 系統的協同合作，強調在復雜任務中人類參與決策的關鍵作用，確保 AI 系統的安全性與人類意圖保持一致。在汽車智能化中的體現包括：

1）任務協作與反饋學習

AI 可與車主共同完成復雜任務。例如，當出差需求產生時，AI 將協助生成包括航班預訂、酒店安排、會議材料準備以及報銷單草稿填寫在內的工作流，并在關鍵環節等待車主確認，確保流程符合實際需求。

2）動態個性化適配

AI 系統通過人與機器的互動學習用戶偏好，例如根據駕駛員的情緒調整語音助手語氣，或在惡劣天氣中主動優化駕駛模式。這種靈活適應性將成為未來智能駕駛的核心競爭力。在暴雨天氣下，AI能夠自動降低車速，并調整懸掛系統的硬度，提高車輛行駛的穩定性，同時將語音助手的語速適當減慢，讓駕駛員能更清晰地接收信息。

3）人機協作與責任保障

在緊急情況下，人類能夠通過簡單指令迅速接管系統，確保關鍵決策的可靠性。此外，人類在復雜任務中的干預將進一步增強對 AI 的信任感，同時界定AI的責任邊界。比如在自動泊車或者自動駕駛進行中，人類發現有情況，而車沒檢測到異常而在繼續執行時，除了踩剎車終止行程以外，還可以通過檢測到用戶在驚恐的喊“停、停、?！?、“哎！哎！哎！”、“啊！啊！??！”、“有人！”、“有車！”、“要撞了！”等警示語句，而觸發停止進程。

三、人機交互模式的未來預測

隨著技術的進化，人機交互模式也將經歷以下幾個階段的演變：

1）從指令式到協作式交互

AI 系統將從被動執行命令轉變為主動分析情境，與用戶協作完成復雜任務。例如，AI 不僅能根據關鍵詞啟動導航，還能基于日常習慣和實時交通狀況生成最佳行車路線，并詢問用戶是否需要調整。這一轉變依賴于AI對大量用戶出行數據的深度分析和對實時路況的精準預測技術的發展。

2）語境感知與情感共鳴

語境感知技術的發展將使 AI 系統更懂用戶的情緒與需求。例如，在長途駕駛中，當檢測到駕駛員疲憊時，AI 不僅能提供安全提醒，還可主動推薦適合的休息站，甚至播放適合的音樂，為駕駛注入更多溫度。發現每次行駛中遇到車禍小動物尸體時，車主會念佛號，那么下次遇到這種情況，可以主動建議播放《大悲咒》，敲電子木魚功德+1，屏幕播放佛光普照等。要實現這一點，需要AI在自然語言處理和情感識別技術上取得更大突破，能夠準確理解用戶語言背后的情感含義。

3）多模態交互體驗

多模態交互將成為主流，語音、觸控、手勢、表情等多種交互方式將無縫融合。例如，駕駛員通過語音下達指令，AI 可結合眼動軌跡和表情判斷是否需要進一步澄清或提供幫助，避免誤解和錯誤執行。這需要硬件設備的進一步升級，如更精準的眼動追蹤攝像頭和高靈敏度的手勢識別傳感器等。

4）伙伴式關系建立

AI 將從“工具”轉變為用戶的“伙伴”。例如，在長途出差中，AI 可以自動生成日程提醒、處理郵件并在必要時提供實時翻譯，逐步承擔更多人類日常事務。這要求AI具備強大的知識圖譜和跨領域的智能處理能力。

5）透明與信任增強

AI 的決策過程將更加透明可見，用戶可以實時了解系統作出的每一步決策依據。例如，在自動駕駛過程中，AI 可以通過車載屏幕或語音解釋當前駕駛選擇，如何選擇路徑和避障，讓駕駛員始終處于“回路”中，確保信任與安全。這需要AI在算法設計上更加注重可解釋性，將復雜的決策過程以通俗易懂的方式呈現給用戶。

四、“人在回路” 模式下的出差場景

未來，當車主準備一次重要的商務出差時，AI 將無縫集成全流程支持。

想象一下，未來當你在駕車途中收到了公司的出差郵件，AI 系統理解并分析其意義后。系語音助手用溫和且清晰的語音詢問：“檢測到您收到出差相關郵件，是否為您生成出差工作流？”…….經過多輪對話后，一個工作流誕生，它包括了以下任務。

1. 任務接收與工作流生成： AI 自動解析出差郵件中的關鍵信息，生成行程安排，包括航班預訂、酒店客房預訂和會議資料準備等。如果事后有報銷，那么根據用戶身份的不同，對于航班和酒店可能還會有指定的要求。AI會根據用戶所在公司的報銷政策，篩選出符合價格區間的航班和酒店，并優先推薦用戶以往經常選擇的航空公司和酒店品牌。
2. 會議資料與行李準備： AI 根據會議主題整理收集相關資料，生成大綱或簡報等，用戶可直接補充完善。同時，AI 根據目的地天氣與任務需求生成打包行李清單，確保出行無遺漏，比如帶上錄音筆或者某個特定存儲盤。AI通過網絡爬蟲技術，從學術數據庫、行業報告等渠道收集會議相關資料，并利用自然語言處理技術生成簡潔明了的大綱。
3. 動態調整與實時支持： 用戶可隨時通過語音或觸摸拖拽更改調整計劃，例如重新選擇酒店或調整行程，AI 將同步更新計算安排。當用戶因突發情況需要更改航班時，AI會迅速對比其他航班的時間、價格和剩余座位情況，為用戶提供最優選擇，并協助完成改簽手續。
4. 高效報銷與總結： 出差結束后，AI 協助生成報銷單，并自動整理總結出差期間的會議記錄和執行報告。

總結：未來的智能座艙是最大的AI接觸入口

從“AI上車”，到“人在回路”模式的深化，智能座艙是我們身邊最大型的，也是最全方位的AI接觸入口。其交互方式不再局限于人控機，它不僅是一個從 A 點到 B 點的交通工具，更是一個移動的智能終端。

未來，“人在回路”模式將人類智慧與 AI 算力深度融合，推動從協作任務執行到情感化互動的全面進化。智能座艙不再只是冷冰冰的機器，而是更可信賴、更有溫度的智能伙伴，共同塑造更加安全、舒適、高效的出行方式。