智能座舱主观测试方案研究

郭欣 孙露 杨靖

摘要：通过专家量化调查深入探讨了用户诸如研究人员感知维度用户实际进行测试、测试指标方案、方法、测试。所有指示系统都包含着、一个三维结构，由指标组成，用以评估现有的和创新的两类职能。该研究结合对市场主流智能座舱标杆车型进行实车测试，解释了测试方案的可靠性和合法性，并证实了用户的喜好，接受各种创新功能。

Abstract： Through the quantitative survey of experts， it deeply explores the actual testing， testing index schemes， methods， and testing of users such as researchers' perception dimensions. All indicator systems contain， a three-dimensional structure， composed of indicators， used to evaluate existing and innovative functions. The research combined with real-vehicle testing of the mainstream smart cockpit benchmark models in the market， explained the reliability and legitimacy of the test scheme， and confirmed the preferences of users and accepted various innovative functions.

關键词：智能座舱;用户研究;主观测试评价;用户偏好

Key words： smart cockpit;user research;subjective test evaluation;user preference

中图分类号：U472.43                                   文献标识码：A                                  文章编号：1674-957X（2022）01-0174-04

1  行业背景及发展现状

十多年来，中国在生产和销售方面一直处于世界强国的地位，但它仍然面临着一个大而不强的局面。近年来，随着我国汽车工业在新能源领域的实力不断增强，形势正在迅速变化。在“智能”领域，推动我国实现汽车动力伟大目标的另一个关键点，我国也在加快布局。行业认可智能化汽车三个重点分别为“智能驾驶”、“智能网联”、“智能座舱”，但从“安全”、“技术”等问题，更加考验协同能力使智能汽车驾驶的热度反而降低，从而整个行业的目光转向更容易的“智能座舱”。

目前行业发布的智能座舱评估体系，主要由第三方汽车媒体建立，而测试主体主要是媒体自身的审核员，虽然在专业性方面，第三方媒体机构有较高的素质，但其评估体系并没有完全以用户为核心，重点在于评价指标与用户对评价项目的评价不完全一致，实际评价过程也存在与用户爱车过程不一致的现象，因此要把握用户的偏好，首先评价环境应与用户使用场景一致，评价项目应与汽车用户体验点一致，评价过程应与用户过程一致，因此根据用户体验主观测试建立用户评价方案是研究用户偏好的关键[1-4]。

2  研究路径及方法

2.1 用户偏好及主观测试方案研究思路

以“用户体验”为核心，挖掘智能座椅用户喜好，分为以下几个阶段。第一阶段，建立使用场景体系，找到以用户智能化需求为核心的使用场景。第二阶段，基于用户使用场景，通过定量和定性的用户研究手段，提取用户感知的驾驶舱评价维度。第三阶段，以用户感知驾驶舱维度为中心，建立用户评价车辆智能驾驶舱的主观测试系统。第四阶段，评价体系，借助评价体系对当前有代表性车型的智能座舱进行主观评价测试，一方面，对现有用户喜好的感觉和需求进行归纳总结，另一方面借助产品的革新，智能功能革新的探索计划，寻找人员需求的程度，即了解原有功能的优点和不足，并找到革新的功能的找到用户的需求程度，为企业和合作伙伴产品智能座舱驾驶机器的计划提供了依据和支持[5-9]。

2.2 用户主观测试体系建立

基于“五觉”理论和智能座舱技术现状为基础，站在中立第三方角度，从用户（C端）和企业（B端）出发，形成以用户体验为核心，并能够对应车企智能座舱开发的主观测试体系。

研究方法均采用用户研究手段，包括访谈法、观察法等，其中包括专家访谈、定量调研、小组座谈会、随车深访、无察觉访问的形式。

对于用户端，用户视觉看到的主要为座舱内的硬件表现，触觉碰到和听觉识别到的包括座舱内硬件和软件的表现，嗅觉闻到的多为硬件所散发的气味，而知觉则是用户对于座舱内硬件和软件表现以及用户和软件硬件交互过程中的综合感受。从B端开发来讲，产品研发部门同样会按照软件开发和硬件开发来划分职能。因此从C端和B端共同需求来看，我们将智能座舱按照四个大的模块来划分，包括座舱硬件、人机交互、系统生态、创新功能。其中，座舱硬件、人机交互、系统生态三个模块代表的是智能座舱硬件、软件、用户与硬件和软件的交互，该部分主要测试用户对于现有功能的使用感受，而创新功能则用于前瞻性探索用户对于智能座舱创新功能的接受度和偏好度。（如图1所示）

通过用户调研数据发现，在智能座舱的四个模块中，人机交互能力是用户对于智能座舱最为期待的智能化方向，这也为智能座舱的指标体系搭建方面提供了数据支撑，在指标体系的搭建过程中，将重点落在人机交互部分。（如图2所示）

在对应模块之下建立三级评价指标，一级指标为对应模块下的智能座舱功能和智能座舱硬件，二级指标为功能和硬件的性能表现，三级指标为对二级指标性能指标的进一步展开。参考过往中汽信息科技在中国汽车行业客户满意度调研和中国汽车消费者满意度研究与评价建立的经验，从用户阅读的友好性、体系层级分解的必要性来看，三个层级为最佳层级数量。目前测试体系指标总计约400项，其中一级指标27项，二级指标86项，三级指标241项，随着课题的持续开展，指标体系将进一步迭代、更新。（如表1所示）

2.3 用户主观测试的评价规范

2.3.1 评价方法

经过阅读文献，参考对标成熟评测体系，总结目前的评价方法可以分类两种，一种是定量评价，一种是定性评价，而这其中定量评价又占据多数，因为定量评价有助于得到量化的评价数据结果。目前最常用的评价方法大致为三种，第一种，等级评价方法（如表2所示）;第二种，加分评价方法（如表3所示）;第三种，打分评价方法（如表4所示），即李克特量表变形版。

根据用户对于三种主要评价方法的定量调研结果，选择方法3的比例最高，50%用户更倾向选择方法3，也就是打分方式仍是用户相对更加偏向的评价方法。当然我们也可以看到，其他两种方法也均有一定的选择比重，尤其偏向定性的方法1。随后我们又通过小组座谈会的形式，向用户展示了这3种评价方法，来挖掘用户对这3种评价方法的选择倾向背后的原因。（如图3所示）

根据定量调研和小组座谈会定性研究结果得到用户所认为的3种主流评价方法优点和不足，相比之下，方法3確实评价评价更好一些，但也有区分度不明显的问题，而对于方法1则也有其不易量化的问题，总体来看，方法3仍然是用户认为更加符合表达意愿的评价方法。（如表5所示）

2.3.2 指标权重

层次分析法（AHP）是美国运筹学家萨蒂于上世纪70年代初提出的一种层次权重决策分析方法，因此采用方法来确定智能座舱评价体系指标权重。

2.3.2.1 流程图（如图4所示）

2.3.2.2 建立层次结构模型（如图5所示）

根据智能座舱指标体系构建不同层级的结构模型，当Bi对应模块时：

2.3.2.3 构造判断（成对比较）矩阵

层次分析法通过专家打分把所有因素两两相互比较构造判断矩阵， 采用的1-9分的计分标度来进行。（如表6所示）

判断矩阵构建（如图6所示）。

其中，标度aij的含义：Ai比Aj的重要程度。

2.3.2.4 层次单排序及一致性检验（如表7所示）

借助yaahp软件，计算求得B1、B2、B3、B4对Z的权重为[0.113，0.4071，0.2102，0.2697]。

2.3.3 评价测试用例

在以往实车动静态主观测试过程中，动态会规定车辆行驶的路线和路况，静态则会规定用户的绕车过程和打分顺序，尽管这样的评价测试过程没有规定到用户具体该如何对车辆的功能进行操作，但实际也是对用户的原始使用过程的一个还原，这其实和软件评价中的测试用例原理是相同的。随着汽车智能化程度不断提升，我们在课题和项目开展过程中就发现曾经评价传统性能的方式不再适用于评价汽车的智能化部分了，原因主要有两点，第一，用户对于车辆的传统性能比较清楚和熟悉，而对智能化程度不够清楚，第二，智能化功能在不同场景下的表现差异很大，有时在改变单一元素后就会造成测试结果的偏差。我们举个示例，比如要测试车辆的语音交互功能的连续对话能力（如表8所示），用户可能对这个功能使用方法并不一样，用户说出的唤醒词、交互内容、控制的功能不同，其测试结果都会有所不同，但显然这样的结果并不能完全表征被试车辆的连续对话能力，甚至一些极限的情况，用户对此功能并不熟悉，那样得到的用户主观测试结果必然是不客观不科学的。因此，我们就需要为主观评价测试体系设计标准的测试用例，每项用例对应一个或多个指标，也就是在整个过程中保证每项指标都能通过测试用例来完成主观评价测试。

2.4 评价结果分析

在建立用户主观评价测试体系后，我们选取了国内市场上智能座舱6款标杆车型，对其智能座舱表现进行用户主观评价测试。在调研方法上，采取了定量调研、小组座谈会、随车深访、入户深访四种方法，在北京、上海等四个城市完成了调研。

对调研数据的处理上，首先分析用户对智能座舱各项一级指标的关注程度及使用满意度，在此基础上，利用IPA模型（Importance Performance Analysis，重要性表现程度分析方法）分析得出各项一级指标的开发/改进优先级。然后继续利用IPA模型对各项一级指标所包含的二级指标、三级指标进一步分析，最终得到各项指标的评价结果。

在利用IPA模型得到各项指标的评价结果的同时，还可利用定量/定性调研的数据，获取用户在实际使用过程中对各项指标的使用满意点、不满意点、需求点，为厂家在智能座舱方面保持优势/改进不足提供用户偏好、主观评价方面的支撑。

下面以语音交互功能为例展示用户偏好及主观测试的研究结果。

对各个一级指标进行开发优先级分析后，确定语音交互功能处于“改进不足”区域，用户关注度很高但满意度较低，需重点改善。

在此基础上对语音交互功能所包含的各个二级指标、三级指标进行开发优先级分析，最终确定各个指标的优先级。如二级指标中语音交互便利性、语音助手声音品质处于“改进不足”区域，三级指标中语音对话方式、控制功能丰富性处于“改进不足”区域，需要优先改进。

在得到各项指标的开发优先级后，结合定量/定性数据，得到用户针对该项功能的使用满意点、不满意点、需求点，进而提出改进建议。如用户对“语音对话方式”指标的抱怨点主要集中在不具备打断功能和连续对话能力，而该功能的改进方向也应对应这两方面。

3  结语

本文基于提升智能座舱主观测试为目的，以主观测试流程为依托，分析了当前通过。重点通过主观评价测试的建设过程、完成成果、实测应用，从用户角度出发解决了当前智能座舱研发和测试所面临的一个痛点。未来研究团队将继续围绕智能座舱用户偏好为核心，持续对评价测试方案优化，为夯实内部科研基础赋能，为企业端产品开发和规划赋能。

参考文献：

[1]陈琦，延锋.汽车智能座舱“黑科技”5年内实现落地[J].汽车与配件，2020（13）：52-54.

[2]黄其伟，高凤晔.技术为王——中国智能网联汽车的下一个十年[J].汽车与配件，2020（16）：30-32.

[3]杜莎，高驰.对话佛吉亚未来座舱中国区业务负责人王佳栋：系统供应商如何将“智能座舱”产业化进行到底？[J].汽车与配件，2020（15）：35-37.

[4]刘晓丽.主观测试及其评估[D].吉林大学，2012.

[5]毛红丽.语言测试学本体论对中国英语教育的影响[J].技术与市场，2009（11）.