开自动驾驶总忍不住抢方向盘?你和车的矛盾,根源在这两个字

引起这样两极分化的智驾使用体验，核心就俩字——信任。

信任是人机交互的核心要素—— 尤其当前的自动驾驶仅为SAE L2 级部分自动化，随时可能需要驾驶员手动接管。信任错配，会给驾驶员与车辆的安全交互带来严重负面影响。而想要校准驾驶员的信任水平，首要前提就是弄清楚：到底哪些因素，会影响人们对自动化系统的信任。

本实验招募36名有驾驶证的被试，平均年龄22.8岁，标准差5.49。采用2×3（2类场景、3种交互模式）的全因子被试内实验设计。

道路事件类型

①行人相关事件：含人行道过街、路缘行人等4种涉人场景

②交通相关事件：含红灯右转、跟车行驶等4种无行人纯交通场景

自动驾驶（AV）交互模式

①基于信任的自适应模式：累计信任得分±2分，触发驾驶风格激进度调整

②基于偏好的自适应模式：驾驶员每一次偏好反馈，直接触发驾驶风格调整

③固定模式：基线对照组，全程固定驾驶风格，无自适应调整

事件型信任水平：单次道路事件结束后，通过标准化问卷测得的驾驶员对 AV 的累计信任得分

驾驶风格偏好得分：单次道路事件结束后，通过标准化问卷测得的驾驶员对 AV 驾驶风格的累计偏好评分

接管行为总频次：驾驶员实际接管（踩踏板夺回车辆控制权）与接管意图（脚移至踏板预警位置）的总次数

每名被试通过专业驾驶模拟器完成7个驾驶单元（单个单元约10分钟），含1次手动驾驶+6组L2级自动驾驶（模式顺序平衡抵消学习效应）。

所有单元以随机顺序呈现8种道路事件，单次事件结束后暂停驾驶，填写信任与偏好问卷。

道路事件，直接决定你对辅助驾驶的信任。

越危险的行人场景，辅助驾驶成功处理后，我们对它的信任度反而更高，甚至希望它开得更激进。这是因为，高不确定性的场景里，系统的成功表现，会给你带来远超预期的信任感，而简单场景里的保守操作，只会让你觉得它能力不足。

驾驶员最喜欢的智驾交互模式，是能根据司机信任度自适应调整风格的模式。驾驶员真正想要的是 “系统能懂我当下信不信任它，自动适配我想要的风格”，而非手动设置的风格。

你对辅助驾驶的信任度，直接决定了你的驾驶行为。信任度越高，你就越能接受系统的驾驶风格，接管方向盘的次数就越少，甚至连 “脚悬在刹车上” 的紧张行为都会大幅减少。

本研究的一个创新点，是同时纳入了实际接管与接管意图两项指标。目前，绝大多数自动驾驶相关研究，仅以实际接管表现（即接管频率、接管反应时）作为测量指标，忽略了对接管意图的测量。

本研究用严谨的实验证明：行人这类高不确定性、高风险的场景，只要自动驾驶系统能稳定、正确地处理，反而会比普通交通场景更能快速提升用户对系统的信任。

本研究为未来的智驾设计提供方向：这类系统可通过驾驶员的信任动态调整自身驾驶行为，实现更顺畅的人车配合，最终优化人车交互体验、提升公众对自动驾驶的接受度。