在传统车机 HMI 中，界面层级与信息布局往往是静态且一次性设计的：导航、媒体、车辆状态被固定地分配到某些区域，驾驶者需要通过主动操作来完成信息切换。
这种设计在“人始终主导驾驶”的前提下尚可成立，但在智能座舱时代，这一前提已经被打破：驾驶权的动态变化，使得 HMI 不再只是显示信息的界面，而是需要成为一个持续判断当下任务优先级、并据此重构信息结构的系统。
* 驾驶模式驱动的信息层级变化
在智能座舱 HMI 设计中，“驾驶模式”是最关键的决策变量之一。不同驾驶模式对应着用户认知负荷的本质差异：自动驾驶下驾驶者的关注点从车辆控制转向状况监控与信息娱乐；人工驾驶下则首要关注安全相关信息与即时指令反馈。
1.1 自动驾驶模式
在具备高阶自动驾驶能力的车型中，座舱 HMI 会将自动驾驶系统状态、导航与乘客信息优先展示，而将纯手动控制相关的仪表信息弱化，从而减少额外注意力切换。
例如，小鹏 X9 搭载 XPILOT 自动驾驶系统，可在城市和高速下实现辅助驾驶支持，座舱界面在系统介入自动驾驶状态时，会突出显示自动驾驶状态图层、路径规划与感知提示（如前车与障碍识别），将娱乐、电话等非关键信息暂时置于次级位置，以便驾驶者快速获取当前行驶态势信息。
1.2 人工驾驶模式
在人工驾驶模式下，安全相关信息与即时警示是 HMI 设计的核心。包括车速、车距、报警提示、车道偏离等，必须在视觉层级上比娱乐与辅助信息更突出。
例如，极氪 001 采用 Zeekr OS 6.0 车机系统配合 AR-HUD 抬头显示技术，将与行驶安全相关的速度、驾驶辅助状态等实时数据投影到驾驶者视线前方。当车辆处于人工驾驶模式时，前方路况等实时关键数据的显示优先级都显著提升为第一通知层级，而诸如音乐播放等休闲娱乐功能则都由座舱系统动态调节以自适应驾驶状态，减少干扰。
臻品乐航
根据驾驶状态，动态调整音乐声场和节奏
* 场景驱动的信息层级变化
除了驾驶模式外，行车场景复杂度也是决定 HMI 信息层级配置的重要因素。例如城市拥堵与高速巡航场景的决策频率、风险类型截然不同。而夜间行驶则需要考虑视觉刺激与疲劳度。HMI 必须根据场景动态调整信息层级，使驾驶者更高效、安全地感知与响应。
2.1 城市拥堵场景
在城市拥堵中，驾驶任务频繁、细节决策密集，HMI 需要通过直观的动态态势图、驾驶辅助提示来减轻认知负担。
华为与 AITO合作车型（例如 AITO M9 搭载的 ADS 3.0）展示了动态融合感知的座舱策略。在复杂城市路况中，HMI 会实时将周围车辆、行人、路口信息通过 3D 视图展示，并优先提示潜在风险，如行人穿行、变道车辆等。同时导航界面会动态强调转向指示与交通灯信息，从而提升城市拥堵驾驶安全性。
2.2 高速巡航场景
高速状态下决策频率低，但误差容忍度小，因此 HMI 重心从多任务信息转向关键状态与预警信息，例如速度限制、前车距离、驾驶辅助激活状态等。
例如，在高速巡航状态下，极氪 001 的 AR-HUD 将导航下一路段关键提示、巡航速度与自适应车距控制（ACC）状态更突出地在驾驶视线前方显示，而诸如娱乐界面则自动进入“信息抑制”模式，只在人工要求下才展示。通过减少无关信息竞争，帮助驾驶者保持高效态势感知。
2.3 夜间行车场景
夜间情境下驾驶者视觉负荷更高，同时对高对比度信息的敏感度也增强。HMI 需要降低整体视觉刺激，将安全与导航信息保持清晰，同时避免高亮度及动态视觉干扰。
AITO M9的夜视增强能够做到超视距感知，识别范围可达150米，有效增强夜间行车安全。当夜间路况下出现危险预警（如前方障碍、转弯提示等），界面将以醒目的色彩层级和视觉标识展示以确保迅速被识别——这是 HMI 针对夜间场景的典型优先级重构机制。
* 总结
驾驶模式（自动 / 人工）直接决定显示内容的优先级调整策略，如自动状态下强调系统感知与娱乐，人工驾驶下强调安全与实时驾驶反馈。场景复杂度（城市拥堵 / 高速 / 夜间）则进一步细化界面的状态调整逻辑，以响应不同驾驶风险与认知要求。
这种驾驶模式 + 场景感知双驱动的动态信息层级重构是智能座舱 HMI 提升交互效率与安全性的核心策略之一。未来，结合 AI 与大模型的实时推理能力，这种动态重构将更加精准、可预测，从而打造出真正意义上的高效、安全、自然的人车交互体验。
在智能座舱 HMI 设计中，“扁平化交互路径”是提升操作效率和减少驾驶者认知负荷的关键策略。所谓扁平化，就是将高频操作直接从深层菜单暴露至主界面或物理快捷区域，让用户无需层层查找即可完成操作。这种设计不仅缩短了任务完成时间，还显著降低了驾驶时的分心风险。
* 零层级设计
零层级设计的核心是将用户在驾驶中最常用的操作，如空调温度调节、音乐控制、常用导航目的地入口等，直接暴露在主界面或快捷区域，无需进入二级甚至三级菜单。这不仅提升交互效率，还减少了注意力切换，从而增强驾驶安全性。
例如许多座舱中控大屏主界面采用了 Dock 栏式设计，将驾车高频功能如导航、空调、音乐、电话等一系列常用入口放置于首页且可快速触达。这样用户无需进入设置层级就可以直接完成操作，从而实现了真正的“零层级操作”。小鹏的 XDock 功能还支持自定义添加空调组件，进一步提升了用户使用 Dock 栏的自由度。
* 快捷控件实体化集成
除了在屏幕上扁平化入口之外，将高频操作结合实体按键或轮盘，也是提升交互效率的重要策略。这不仅提供了更快的操控反馈，还能让驾驶者在无需低头看屏幕的情况下完成任务。
比亚迪 Dolphin 等车型在中控与方向盘控制区域，通过对空调、座椅、风量、温度等高频功能采取物理滑块/快捷按钮组合的方式，使这些操作成为驾驶者“无需找菜单”的直接入口。这种设计使得例如空调温度调节、风速切换等操作能在最短路径完成，从而提升扁平化交互效率。
* 多模态融合触发
多模态交互（尤其是语音控制）也在新能源车 HMI 扁平化路径中扮演关键角色。通过自然语言指令代替视觉查找，用户可以在驾驶过程中央不离方向盘即可完成复杂任务。
如今市场上多款车型通过深度集成连续对话能力强的智能语音助手，让用户能够用一句话直接执行例如“导航到家”、“调空调26度”等高频操作。这种语音路径本质上是在用户意图与操作之间建立了新的“零层级通道”，从而实现更低的注意力成本。
问界 M9：支持6音区声纹识别
* 总结
扁平化交互路径的目标是将用户在驾驶过程中的高频操作直达可控界面或操作通道，从而：
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减少认知负荷：驾驶中降低信息层级查找，提高操作效率。
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提升安全性：驾驶者不必频繁低头查找菜单，降低分心风险。
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增强定制能力：支持用户根据个人偏好，自定义高频操作入口。
这些都是国内新能源车企在实际产品中不断探索与迭代的方向，也是 HMI 交互效率实现极致化的重要策略。
随着智能座舱显示技术的成熟——包括中控主屏、仪表屏、抬头显示（HUD）、副驾屏、后排娱乐屏等多屏联动的座舱生态逐渐成为高端新能源车型的重要卖点，车内不同屏幕之间的任务协同和信息接力已经成为提升交互效率与体验的重要设计策略。多屏协同本质上是要做到：一个任务可以跨屏启动、延续、查看和操作，而不破坏驾驶者的注意力投放与任务连贯性。
* 中控屏与仪表屏 / HUD 的导航任务接力
驾驶者在中控屏上设置导航或路线规划后，驾驶过程中最关键信息（如路段提示、距离、转向等）无缝转移到仪表盘或HUD，以便驾驶者无需频繁低头查看。
极氪 001 最新款智能座舱采用中控大屏 + 超大 AR-HUD + 数字仪表盘 + 后排娱乐屏的多屏组合。中控屏可用于导航输入和细节交互，而在行驶过程中，导航关键内容自动“推送”至 AR-HUD 抬头显示和仪表屏展示，从而使驾驶者能够在视线前方持续获取导航动态，如距离下一转向、车速建议等。中控屏在导航任务设定后自动释放空间给仪表与 HUD，从而减少驾驶者视觉切换成本。
39.3英寸AR-HUD抬头显示系统
20,000尼特，同级最高亮度
16英寸3.5KMini-LED高清中控屏
3.5K超高分辨率，200,000:1超高对比度
13.02英寸高清机长仪表屏
2,560*536超高分辨率
8英寸2KMini-LED高清后排娱乐控制屏
2K超高分辨率，200,000:1超高对比度
* 中控屏与副驾屏的任务分流
在多屏座舱协同体系中，副驾屏的功能在于承担了分担主驾驶屏幕交互负荷、协助完成任务输入与展示的重要角色。
其设计目标是在保证驾驶安全的前提下，让副驾乘客能有效参与或辅助执行部分中控屏上的任务，同时不干扰驾驶者的主要注意力。对于长途驾驶或多人乘车场景，主驾驶者往往更关注驾驶信息，而一些辅助或低优先级任务（例如导航目的地输入、多媒体筛选、路线备注等）可以由副驾屏来接手。
例如，驾驶者可以在中控屏设置导航目标、音乐播放列表等内容后，由系统在后台将这些待办任务分配或同步至副驾屏，使副驾乘客在不分散驾驶者注意力的情况下自行调整、优化这些内容。副驾屏不仅能独立展示娱乐内容，还能执行车辆设置、座椅调节、媒体选择等操作。这样一来，中控屏的主要职责被保持为行驶任务的决策界面，而副驾屏则承担了任务细节输入与优化的功能。
* 中控屏与后排娱乐屏的视听共享
后排娱乐屏更多承担乘客个人娱乐与信息消费的功能，同时也是整个座舱中尾部用户体验的重要承载者。在长途与家庭出行场景下，后排乘客的交互需求多样且独立，因此将部分任务从主屏分流给后排娱乐屏，可以避免主驾驶繁杂操作，为所有乘员提供场景分层的信息服务。
后排娱乐屏具备接管中控屏部分非关键任务的能力，例如：在长途行驶时，主驾驶在中控屏设置导航后可选择将“路线小窗”以缩略形式投放至后排娱乐屏，使后排乘客了解行程进度，减少需询问驾驶者的需求。
娱乐内容（例如音乐播放列表、影片）在中控屏与后排屏之间可以自由切换播放控制权，使后排乘客成为内容交互的主导者，而主驾驶则专注驾驶任务，减少交互冲突。
* 总结
跨屏协同能够重构用户在座舱内的信息流与操作流：
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任务分流：中控屏发起任务 → 根据内容属性，分配给副驾屏或后排娱乐屏。
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角色分工：不同乘员根据自身角色接管相应任务，减少冲突与注意力切换。
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互动一致性：系统层通过统一数据总线与任务状态管理，使跨屏任务在不同终端之间无缝联动。
这不仅提升了交互效率，也显著优化了座舱内多用户体验，使智能座舱真正能够满足多人协同、情境互动和驾驶安全之间的平衡要求。
语音交互的“去唤醒词”化
在智能座舱 HMI 设计中，语音交互作为多模态人机接口的重要组成部分，其目的不仅是“替代手动操作”，更是实现更自然、更符合人类对话习惯的交互方式。传统的语音系统依赖固定唤醒词（如“你好，小艺”、“Hey，小爱”），这在普通生活场景中可能尚可，但在驾驶中往往因为安全、认知等待而造成交互效率下降。
去唤醒词化（也称免唤醒词、自然语义触发）的目标是在特定安全场景（如高速巡航、长途驾驶）或日常私密指令（如“太热了”、“有点冷”）中，让系统能够直接理解自然口语、模糊语境、以及省略激活结构的语义，使人车对话更像人与人之间的自然交流，从而显著提升操作效率与驾驶专注度。
* 高阶语义理解与多轮对话
在高速场景下，驾驶者很少有余力去刻意说出唤醒词，甚至一句“太热了”这样的日常语句就足以传递意图。因此，高级语音交互系统不仅要精准理解语义，还要处理连续语句、模糊指令、甚至复杂多轮对话。
例如，国内车载语音领域的一大趋势是将大语言模型集成到智能座舱语音助手中，例如理想汽车推出的基于 Mind GPT-3o 的“理想同学”语音助手，通过多轮对话与更强的语义理解能力，实现更加自然的语音交互。该系统具备上下文记忆、逻辑推理和情感表达能力，使用户无需标准化命令即可自然交互。
这类大模型本质上把现场语境理解、驾驶情绪与自然语言对话融合起来，使交互从“机械指令”演进到“协作对话”，进一步推动免唤醒体验落到实处。
* 安全性与情境感知
免唤醒词语音交互在提升体验的同时，需解决两个关键挑战：
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误触发和误执行的风险：在高速、自动驾驶切换等安全关键场景下，系统必须结合环境感知、驾驶状态信号与语义判断过滤掉背景噪声与误触发，从而保证安全。
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私密性与上下文区分：在多人乘车场景中，语音助手需要区分驾驶者与乘客意图，并对不同区域指令做出合理响应。例如，“前面太热了”与“后排太热了”应被精准捕捉并控制对应区域空调，而不是误操作全部座舱。当前一些系统已在探索多音区识别与区域语音分离技术，但仍在迭代中。
* 总结
语音交互的去唤醒词化是智能座舱体验迈向自然语言理解与人类对话式交互的重要一步：
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从单一命令识别转向自然语境理解和非结构化对话。
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从机械激活转向随说随懂、语境感知参与。
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从静态指令执行转向多轮对话与语义协同理解。
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从单任务响应转向与驾驶场景和安全状态s动态融合。
国内新能源车企正在实际产品中推进这一趋势，使车机语音日益接近“随口说、立即懂”的自然交流形式，这不仅提升交互效率，也为未来更智能、更安全、更人性化的驾驶交互模式奠定基础。
