“双碳”目标下，新能源汽车正全面市场化进军。中国、欧洲为代表的的新能源汽车市场渗透率正不断提高。为进一步加强全球绿色低碳合作与交流，促进全产业链融合贯通，加速突破新能源汽车全面市场化障碍，2022世界新能源汽车大会(WNEVC 2022)于8月26-28日在北京、海南两地以线上、线下相结合的方式召开。
大会由中国科学技术协会、北京市人民政府、海南省人民政府、科学技术部、工业和信息化部、生态环境部等10家单位共同主办，以“碳中和愿景下的全面电动化与全球合作”为主题。
作为新能源汽车领域高规格、国际化且最具影响力的年度大会。本次大会有1,000多名全球新能源汽车领域政产学研高层云集大会现场，围绕着氢能与燃料电池、电动化转型、产业链协同与跨界、构筑智能生态等多个热点议题展开探讨。
汽车之家作为WNEVC 2022铂金赞助商及战略合作媒体，在大会现场为大家带来与会嘉宾的精彩观点。在8月27日举办的2022新能源汽车用户生态发展论坛上，吉林大学汽车学院院长 高振海表了精彩演讲。
以下内容为现场演讲实录：
尊敬的各位用户、各位老师、各位专家，我的报告是《如何开发让用户欣然接受的智能汽车》，我叫高振海，来自吉林大学汽车工程学院。首先我用一分钟介绍一下我所在的学院，我们吉林大学汽车工程学院建于1955年，我们最开始组建了长春汽车拖拉机学院，我们的用意就是旨在为民族汽车产业培养工程师，我们1986年组建了中国第一所汽车工程学院，1988年组建了中国第一个汽车国家重点实验室。我们现在的研究方向从乘商用车到特种车到底盘、传动、车身、座舱、燃油动力、新能源、智能网联；我们的第一任院长是中国汽车工业之父饶斌先生；目前我们学院有百余位的教授，也培养出来中国第一个汽车领域的院士郭孔辉院士、李骏院士以及王云鹏院士。目前累计的毕业生38000余人，被喻为中国汽车工业人才培养摇篮与黄浦军校。
下面主要介绍我的报告，与前面两个报告的区别，我的报告偏技术一些，首先说我们面临的技术挑战，然后说我们的学术探索。
我们知道智能网联汽车现在非常的热点，但是我觉得安全前提下的成员接受性是智能汽车大规模应用的关键，未来的量产的智能汽车会通过安全测试的验证，驾乘人员亲身体验具有车企自身DNA元素的操控性与乘坐舒适性，会成为市场竞争的重点，也是整车企业必须掌握的核心集成匹配技术。这个是因为在智能汽车到来之后驾驶的主次任务开始转变，我们从操纵的主任务来向行驶安全向乘坐行驶品质进行转移，为此这是我对智能汽车的一个理解，无论是人控车还是智能控制汽车，都是人车环境的闭环系统的一个协同工作，其中我们经常说人是最不稳定的因素，我们突破智慧的车和智慧的路，从而来模拟甚至超越人来实现这个汽车的行驶。
智能汽车对汽车工程专业的挑战从原来以车为特性来进行设计，变为以人为本的设计品质来进行控制，因此必须充分发挥汽车的侧重垂向动力学的性能，包括人类驾驶员和智能车驾驶员和充分利用到环境信息来全面的优化设计行驶性能。最终推出的智能汽车产品，应该是被车内的驾乘人员与交通人员所欣然接受的。在这个基础上从我们车辆工程专业角度讲，原来传统汽车的品质过于重视车的性能而轻视对人的性能的考虑，传统的动力性、经济性、行驶稳定性，这些是使得汽车能够行驶，传统涉及到人的因素，如HMI的设计、空间的布局、座椅的设计等，实际上是基于人极限的能力，就是人的手臂和躯体的升级和接受的范围来做这样的一个事。这样的约束型设计无法清晰化的描述用户的体验，而智能汽车现有的品质将更加凸显宜人的表现，包括去防止人的误操纵的功能安全，从乘坐的角度讲我们的智能座舱怎么提供理想的驾乘姿态，包括类似于自己的客厅、卧室、第三生活空间，更加强调多模态的人机交互，声音、触觉、嗅觉，因此我觉得智能汽车的品质应该在保证安全前提下充分考虑驾乘的体验感，包括运动的控制感、乘坐的舒适性和操控的便利性。
在这个基础上我们作为车辆中的专业自身的人员，我们进一步审视未来的交通出行的生态是什么，我们提出驾驶和乘坐的宜人，使原来人被动适应车到车主动适应人，从批量化的开发到人性化定制，甚至个性化的定制，最终车来主动的理解人来做，因此我觉得未来的汽车设计从信息类的体验到行驶类的体验到乘坐类的体验，将重塑人、车、环境之间的生存生态。在这个基础上我介绍一下我们在这几年做的一些探索。
我所在的学院和我们重点实验室从上世纪80年代一直在开展汽车驾驶员行为模型的研究，从郭院士提出的方向控制模型到管欣老师提出的方向与速度的综合控制模型，到目前我博士毕业之后一直拓展应用于智能驾驶的拟人化控制，我们希望更科学的揭示自然驾驶本能性的规律与运动控制机理，以此为基础来构建智能汽车的行驶品质的设计，使得智能汽车最终能够融入到产品生态中去，在这个基础上近十几年我们探索构建了智能汽车的行驶品质的研发体系，从以人为本凸显驾乘体验感的设计方法、关键技术，从应用的角度讲我们重点开展了高乘员接受性的智能驾驶的人性化决策与运动控制，高人机相宜向智能座舱乘坐舒适性与交互设计。
为此，我们首先是建立了以乘员体验感为中心的智能汽车行驶品质的设计机理以及规律，从感知、决策、操控、瞬时、短时、长时几个维度建立清晰化的驾驶员行为分析，在此基础上我们构建了仿驾驶员自然操控行为的智能汽车的控制架构，从信息的感知到轨迹的决策到自动的控制到最后的限控执行，其中最大的特点是什么，原来智能汽车的控制基本分感知、安全型的决策，就是偏安全型的决策跟控制，我们所提出的架构提出了感知增强认知的预判，认知预判主要是模仿了驾驶员的全身和特征认知的行为然后进行了人性化的决策，然后进行了宜人的运动控制，最后实现运动控制操控风格的在底盘上的集成，这样五位一体的一体化的技术路线。在这个基础路线下我们全面开展了智能驾驶和智能人机的研究，从智能驾驶角度讲我们全面的把人、车、环境作为约束的条件，建立的区域安全性、驾乘的接受性和行驶的可达性这样的评价指标，在此基础上我们进一步模拟了驾驶员操控技能的学习趋势，建立了汽车动力学离线标定和在线学习的机制，我们同时进一步提出了体现熟练驾驶员特性的控制曲线，也充分的利用了发动机的反动制动，在制动的过程中兼顾乘员的乘坐舒适性与系统的响应性。
同时，原来的决策实际上单纯依靠环境检测的信息，我们认为决策环节一样考虑到轮、地的关系和汽车动力学的特性，因此我们仿造人、车、信息交互的机制建立了动力学与实施轮胎关系的管理服务的机制，向决策层提供了运动学指导和状态反馈，向线控执行层提供基于决策信息翻译的理想的控制指令，这样一来能够更精细的更人性化的实现对熟练真实驾驶员行为的模拟。在控制上研究的同时我们也去探索驾乘体验感的主客观体验方法，我们知道在汽车策略开发中原来的所有测试主要是基于评车师的主观评价，主观评价的体系过于主观化，没有科学的指导，因此在主观评价上我们提出了基于实验心理学的驾乘体验感的主观评价，从乘员的接受性、对安全性的理解、他的控制压力、他的信任度，这样有科学理论支撑上建立了主观评价表，同时我们提出了基于人体的数字生理表达的驾乘体验感的客观评价，这个方法是什么呢，就是有点像我们去医院进行体测，我们直接量测人的骨骼和肌肉的生物电，基于这个来感觉来评测智能车在控制行驶时使得成员他的躯体所产生肌肉的反应，以此来进行驾乘体验感的客观测评。
在客观评价的基础上我们进一步的去考虑晕车的控制，我们知道美国做的统计，20%到30%以上的人在乘坐自动驾驶车容易引起驾乘人员的晕车行为，智能驾驶机理是来自于人体的系统感知到的运动信息、视觉信息和他的运动信息和以往基于经验建立出来的内部模型，估计出来的运动信息产生冲突，这样冲突引发了晕车的感觉，因此我们在致力于研究晕动症的减缓方法，我们改善座舱的环境，改善车速规划的算法，在我们车速算法中我们引入了舒适性的指示来进一步的主动环节晕动症的发生。
在自动驾驶的同时我们也在探索智能座舱上的应用，我们创新性的建立了基于人体动力学模型的人机交互性格优化设计方案，我们根据中国人体的体征与生理特性，基于骨肌运动控制的行为和我们测试得到的骨肌生物电特性，开展人机交互性高精度的仿真设计，我们尝试把用户体验贯穿到整个人机交互设计中，从定义到设计到测试到评价，建立了完整的正向开发的流程。在这个流程基础上我们首先针对国内的车企缺乏乘坐舒适性正向设计的方法，提出了基于人体骨肌运动控制行为的乘坐舒适性的设计方法，因为目前现在的国内的汽车座椅大都是延用或者是逆向国外的座椅，而且根据欧美日等人的身体尺寸进行国产的座椅，因此我们首先开展了中国人体体征的研究，建立了乘员乘坐舒适性的主观测试评价方法，进一步建立了基于人体骨肌与座椅模型骨架与座椅材料座椅舒适性正向设计的评价方案。
最后我们建立了高仿真逼真度的人体骨肌模型，并结合座椅有限模型实施了乘坐舒适性的正向设计。在这个基础上我们进一步与国内的主要车企合作，我们试图去挑战现在的座椅无法主动自适应调节的问题，我们希望提出基于乘员人体体征以及动态演变规律的智能健康座椅，我们的输出成果是基于对驾姿设计因素的考虑，考虑到体征，就是乘员的个性体征，乘员的驾驶姿态，乘员在车上工作的时长跟汽车在振动下的环境这些综合的因素来建立一套汽车智能舒适健康座椅主动控制调节的方法。同时我们目前和美国的福特公司正在合作开发下一代的智能被动安全的座椅。因为我们知道如果在智能车时代我们无法预测驾驶员和乘员会以一种什么样的姿态坐在座位上，原来的汽车设计所有的乘员和驾驶员是面向仪表板坐的，未来的智能汽车是背对仪表板，你的座椅会调节方向，因此我们现在在研究在碰撞之前不同朝向的座椅与人体损伤程度之间的关系来实现汽车被动安全性能的主动提升，从而在碰撞事故不可避免发生前来尽可能的降低成员的损失。
我们正在探索一个更加前卫的一个事，我们希望围绕汽车的生态整个产品运行的生态，探索智能汽车在法律的约束下他的伦理的属性，例如如果我们遇到两难的工况，当你选择撞人还是撞墙的时候，你怎么选择？我们希望进行伦理的本能性决策，来实现这种我们给他定义为隐性与显性的表达，同时我们进一步探索驾驶员的社会属性的决策，这种社会属性的决策可以支撑整个城市的大脑来完成未来的车、路、云一体化的控制和调控，在国外角度来讲就是包括了英伟达等提出RSS新的概念，就是责任敏感安全模型，这个为城市大脑提供完整的智能汽车的行为决策算法。
