自动驾驶技术正在重新定义人与车的关系，从驾驶员转变为乘客，从手动操作转变为智能交互，这场出行体验的革命正在逐步展开。

随着自动驾驶技术的迅猛进步，汽车的角色正从简单的运输工具演变为智能移动空间。这一转型不仅带来了技术架构的革新，也彻底改变了人与车的交互方式、控制权限管理及整体出行服务的形式。从高度自动驾驶车辆的人车交互设计，到远程监控与控制权限管理，再到自动驾驶出租车（Robotaxi）的广泛应用，自动驾驶时代的新角色日益明晰。

1. 高度自动驾驶车辆的人车交互变革

在高度自动驾驶环境下，传统驾驶任务逐渐由人类转移到系统，这导致人车交互的重点从驾驶操控转向行程管理和体验优化。研究发现，当车辆完全接管驾驶任务后，车内人员的需求发生了根本性的变化，从关注路况转变为寻求工作、娱乐或休息的机会。

1.1 多模态交互界面的演进

现代智能车辆的人机交互已从单一的视觉或触觉交互，发展为融合视觉、听觉、触觉甚至嗅觉的多模态交互系统。据《智能车辆人机交互设计》一书所述，有效的车载HMI设计需考虑不同感官通道的互补与增强。

例如，在自动驾驶模式下，车辆可以通过视觉图标表示感知结果，通过音频频道提供状态更新，并利用触觉反馈传递紧急警报，从而创造出无缝的交互体验。

• 视觉交互： 数字仪表盘和信息娱乐系统作为驾驶员最直接接触的视觉界面，其信息展示方式正经历重大变革。在自动驾驶模式下，这些界面不再需要显示大量驾驶信息，而是展示行程进度、周边兴趣点，甚至是休闲娱乐内容。
• 语音交互： 作为自动驾驶环境中最重要的交互方式之一，由于无需驾驶员手动操作而受到欢迎。先进的语音助手不仅能理解自然语言指令，还能根据上下文预测用户需求，提供个性化的行程建议和服务。
• 触觉反馈： 通过方向盘、座椅等部件传递警报信息，在不干扰视觉注意力的情况下提醒用户，这一功能在自动驾驶系统请求控制权交回时尤为重要。

1.2 情境感知与个性化体验

高度自动驾驶车辆的核心优势在于能够理解用户状态并相应调整交互策略。通过内置摄像头和传感器，系统可以检测乘客的情绪状态、疲劳程度甚至压力水平，并自动调节车内环境因素，如照明、温度和音乐。

中国人类工效学学会推出的“汽车新体验重构计划”提出了“五感六觉”框架，旨在系统化地衡量和优化这些用户体验维度，将主观感受转化为可量化的参数。

例如，当系统检测到乘客焦虑时，可能会自动调暗灯光、播放舒缓音乐，并通过温和的语气解释当前的交通状况，从而减轻乘客的不安感。

1.3 信任构建与透明度设计

在自动驾驶环境中，建立用户对系统的信任与交互设计同样重要。研究表明，乘客对自动驾驶车辆的接受度很大程度上取决于他们对系统决策的理解程度。

先进的HMI设计通过适当可视化系统的感知、决策和预测过程来实现这一目标。例如，当车辆准备变道时，它可以显示检测到的周围车辆，解释变道的原因，甚至预告即将执行的操作。这种透明度显著提高了乘客的安心感，尤其是对于首次接触自动驾驶技术的用户。

2. 远程监控与控制权限管理

随着自动驾驶技术的发展，远程监控与控制成为确保安全的关键要素。特别是在无人驾驶车辆遇到无法处理的情况时，远程操作员的介入能力变得至关重要。

2.1 远程监控系统的架构与挑战

典型的远程监控系统由车载传感器、通信网络和控制中心三部分组成。车载传感器收集车辆周围环境的实时数据，通过低延迟网络传输到控制中心，远程操作员基于这些信息做出决策并在必要时进行干预。

然而，这一架构面临诸多挑战。特斯拉Robotaxi服务在测试过程中就曾暴露出一些现代自动驾驶系统在远程监控方面的固有问题。据报道，一辆特斯拉Robotaxi在停车场中不断打转，即使远程支持人员尝试介入，车辆仍然无法脱困，最终陷入“无限循环”。这一事件揭示了当前远程监控系统存在的几个关键问题：网络延迟、情境意识有限，以及控制权限交接的复杂性。

2.2 分层权限管理机制

在面向服务的多域电子电气架构下，车辆内部存在大量用于自动驾驶、安全、舒适和远程诊断的异构服务。随着与外界交互的增多，车载网络面临递增的安全风险。

一种被提出的解决方案是基于属性的访问控制（ABAC）架构，它不仅支持细粒度和灵活的授权，还支持基于逐流过滤与监测的在线权限检测。这种机制可以形式化为一个五元组模型，明确定义主体、客体、策略和请求等要素，并通过哈希策略评估引擎高效执行权限验证。

车辆控制权限可以根据情境分为多个级别：

• 全自动驾驶模式： 系统拥有完全控制权，远程监控仅作监督。
• 辅助远程引导模式： 系统仍保持基础操作，但远程操作员可提供高阶指引。
• 直接远程控制模式： 远程操作员接管车辆的基本控制功能。
• 紧急干预模式： 远程系统获得优先控制权，执行安全关键操作。

2.3 安全通信与防攻击保护

远程控制的安全性极度依赖于通信链路的完整性和机密性。

车载安全通信实践，例如“SOME/IP over TLS”，为行业提供了重要的参考案例。此协议通过加密、身份验证和数据完整性检查等三项关键技术，确保数据在传输过程中的安全性，有效防止了窃听、篡改及中间人攻击。

在“SOME/IP over TLS”体系中，TLS（传输层安全）协议承担着传输层的安全保障任务，利用对称加密技术保护数据内容，并通过X.509证书来验证身份，确保数据的真实性和完整性，从而抵御潜在的数据篡改和中间人攻击。

针对远程控制功能，实施多因素认证机制至关重要，这确保了仅有经过授权的操作员能够访问车辆控制系统。此外，系统需持续监控通信链路的质量与延迟情况，一旦发现网络性能低于安全标准，应立即启动降级措施，避免在不稳定连接下继续操作。

自动驾驶出租车（Robotaxi）的应用与挑战

Robotaxi的发展现状

作为自动驾驶技术最显著的应用实例，自动驾驶出租车正在从初步试验阶段迈向广泛部署，这一进程反映了整个行业面临的机遇与挑战。

目前，已有数家公司在特定城市推出了Robotaxi服务。特斯拉计划于2025年6月在德克萨斯州奥斯汀启动其Robotaxi项目，并在当地测试无人驾驶的Model Y车型。不过，特斯拉在正式推出前仍面临监管障碍，尚未得到德克萨斯州政府及相关监管机构的最终批准。

类似地，其他自动驾驶企业也已在特定区域内开展Robotaxi服务，但规模相对较小。这些初步部署通常采取逐步扩展的策略：首先在地理围栏限定的区域内运行，配备远程监控人员，并随着时间推移逐步扩大服务区域，减少人为干预。

技术挑战与局限

Robotaxi的大规模推广面临诸多技术难题。特斯拉Robotaxi发生的“死循环”现象——车辆在停车场内无休止地绕圈，且远程干预无效——充分暴露了现有技术的缺陷。

感知系统的能力限制是当前Robotaxi所面临的重大挑战之一。特斯拉坚持采用“纯视觉”方案，即主要依赖摄像头和计算机视觉技术，而不像其他公司那样使用激光雷达和雷达系统，这一选择在复杂环境下的有效性仍有争议。在光线不足、场景复杂或结构相似的情况下，单一视觉系统易产生误判。

路径规划算法在极端条件下的表现也可能陷入逻辑僵局，缺乏处理非常规场景的灵活性。这不仅影响了行驶效率，还可能带来安全隐患。

此外，远程干预机制的有效性同样是亟待解决的问题。特斯拉Robotaxi“死循环”事件中，远程控制未能有效解决问题，说明当前远程监控系统在实际应用中的可靠性有待提高。

监管与标准化需求

要实现Robotaxi的全面普及，必须构建健全的监管体系和技术标准。现阶段，监管环境尚处于初级阶段，不同地区对Robotaxi的审批和运营要求存在较大差异。

例如，美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）要求特斯拉提供关于Robotaxi在恶劣天气条件下运行的具体信息。此类监管审查虽然必要，但因地域差异可能导致技术创新的推广速度放缓。

从行业发展来看，标准化是推动Robotaxi大规模应用的关键。正如数字车钥匙领域由CCC、ICCE和星闪联盟等组织推动标准统一，Robotaxi领域也需要建立跨企业的通信协议、安全认证和测试验证标准。

未来趋势与展望

体验导向的交互设计

随着自动驾驶技术的日益成熟，市场竞争将从单纯的技术能力转向用户体验的质量。中国人类工效学学会发起的“汽车新体验重构计划”标志着行业正从“功能驱动”向“体验驱动”转型。

未来的自动驾驶汽车将更加关注“五感六觉”的全方位提升，即从视觉、听觉、触觉、嗅觉等多个角度优化乘客体验，力求创造一个更加人性化、舒适的乘车环境。例如，智能光环境系统可以根据乘客的情绪状态自动调整，营造出更加愉悦的乘车氛围。

无缝集成的出行服务

自动驾驶技术的发展将促使汽车从所有权模式向服务模式转变。未来的出行服务将更加无缝衔接，用户可以在不同的自动驾驶服务间自由切换，无需担忧兼容性问题。

就像数字车钥匙4.0测试中追求的“一机通行”无缝体验一样，未来的Robotaxi服务也将致力于消除服务障碍，实现跨平台、跨品牌的顺畅体验。

韧性系统架构

特斯拉Robotaxi事件的教训将促使业界更加重视系统的韧性和容错能力。未来的自动驾驶系统将采用更为灵活的架构，即使在某些子系统出现故障或遭遇未知情境时，也能保持基本的安全功能。

这包括多层次的冗余设计、优雅的降级策略以及更高效的远程干预机制。特别是远程监控系统，将从简单的“观察者”角色转变为具有有限但可靠干预能力的角色，能在系统遇到问题时提供必要的指导和支持。

标准化与产业协同

自动驾驶技术的成熟将加快相关标准的制定和完善。就像星闪数字车钥匙通过ICCE联盟推动标准统一，加速技术的大规模应用一样，Robotaxi领域也有望通过类似的产业协作，解决互操作性、安全性和可靠性等共同问题。

这种协作不仅限于技术层面，还将涉及测试认证、监管框架等方面，旨在为自动驾驶技术的健康发展创造有利条件。

在多个领域，包括用户教育等，正为自动驾驶技术的大规模应用奠定坚实的基础。