智能座艙主觀測試方案研究

郭欣 孫露 楊靖

摘要：通過專家量化調查深入探討了用戶諸如研究人員感知維度用戶實際進行測試、測試指標方案、方法、測試。所有指示系統都包含著、一個三維結構，由指標組成，用以評估現有的和創新的兩類職能。該研究結合對市場主流智能座艙標桿車型進行實車測試，解釋了測試方案的可靠性和合法性，并證實了用戶的喜好，接受各種創新功能。

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.

關鍵詞：智能座艙;用戶研究;主觀測試評價;用戶偏好

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

中圖分類號：U472.43 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻標識碼：A ? ? ? ? ? ? ?   ? ? ? ? ? ? ? ? ?文章編號：1674-957X（2022）01-0174-04

1 ?行業背景及發展現狀

十多年來，中國在生產和銷售方面一直處于世界強國的地位，但它仍然面臨著一個大而不強的局面。近年來，隨著我國汽車工業在新能源領域的實力不斷增強，形勢正在迅速變化。在“智能”領域，推動我國實現汽車動力偉大目標的另一個關鍵點，我國也在加快布局。行業認可智能化汽車三個重點分別為“智能駕駛”、“智能網聯”、“智能座艙”，但從“安全”、“技術”等問題，更加考驗協同能力使智能汽車駕駛的熱度反而降低，從而整個行業的目光轉向更容易的“智能座艙”。

目前行業發布的智能座艙評估體系，主要由第三方汽車媒體建立，而測試主體主要是媒體自身的審核員，雖然在專業性方面，第三方媒體機構有較高的素質，但其評估體系并沒有完全以用戶為核心，重點在于評價指標與用戶對評價項目的評價不完全一致，實際評價過程也存在與用戶愛車過程不一致的現象，因此要把握用戶的偏好，首先評價環境應與用戶使用場景一致，評價項目應與汽車用戶體驗點一致，評價過程應與用戶過程一致，因此根據用戶體驗主觀測試建立用戶評價方案是研究用戶偏好的關鍵[1-4]。

2 ?研究路徑及方法

2.1 用戶偏好及主觀測試方案研究思路

以“用戶體驗”為核心，挖掘智能座椅用戶喜好，分為以下幾個階段。第一階段，建立使用場景體系，找到以用戶智能化需求為核心的使用場景。第二階段，基于用戶使用場景，通過定量和定性的用戶研究手段，提取用戶感知的駕駛艙評價維度。第三階段，以用戶感知駕駛艙維度為中心，建立用戶評價車輛智能駕駛艙的主觀測試系統。第四階段，評價體系，借助評價體系對當前有代表性車型的智能座艙進行主觀評價測試，一方面，對現有用戶喜好的感覺和需求進行歸納總結，另一方面借助產品的革新，智能功能革新的探索計劃，尋找人員需求的程度，即了解原有功能的優點和不足，并找到革新的功能的找到用戶的需求程度，為企業和合作伙伴產品智能座艙駕駛機器的計劃提供了依據和支持[5-9]。

2.2 用戶主觀測試體系建立

基于“五覺”理論和智能座艙技術現狀為基礎，站在中立第三方角度，從用戶（C端）和企業（B端）出發，形成以用戶體驗為核心，并能夠對應車企智能座艙開發的主觀測試體系。

研究方法均采用用戶研究手段，包括訪談法、觀察法等，其中包括專家訪談、定量調研、小組座談會、隨車深訪、無察覺訪問的形式。

對于用戶端，用戶視覺看到的主要為座艙內的硬件表現，觸覺碰到和聽覺識別到的包括座艙內硬件和軟件的表現，嗅覺聞到的多為硬件所散發的氣味，而知覺則是用戶對于座艙內硬件和軟件表現以及用戶和軟件硬件交互過程中的綜合感受。從B端開發來講，產品研發部門同樣會按照軟件開發和硬件開發來劃分職能。因此從C端和B端共同需求來看，我們將智能座艙按照四個大的模塊來劃分，包括座艙硬件、人機交互、系統生態、創新功能。其中，座艙硬件、人機交互、系統生態三個模塊代表的是智能座艙硬件、軟件、用戶與硬件和軟件的交互，該部分主要測試用戶對于現有功能的使用感受，而創新功能則用于前瞻性探索用戶對于智能座艙創新功能的接受度和偏好度。（如圖1所示）

通過用戶調研數據發現，在智能座艙的四個模塊中，人機交互能力是用戶對于智能座艙最為期待的智能化方向，這也為智能座艙的指標體系搭建方面提供了數據支撐，在指標體系的搭建過程中，將重點落在人機交互部分。（如圖2所示）

在對應模塊之下建立三級評價指標，一級指標為對應模塊下的智能座艙功能和智能座艙硬件，二級指標為功能和硬件的性能表現，三級指標為對二級指標性能指標的進一步展開。參考過往中汽信息科技在中國汽車行業客戶滿意度調研和中國汽車消費者滿意度研究與評價建立的經驗，從用戶閱讀的友好性、體系層級分解的必要性來看，三個層級為最佳層級數量。目前測試體系指標總計約400項，其中一級指標27項，二級指標86項，三級指標241項，隨著課題的持續開展，指標體系將進一步迭代、更新。（如表1所示）

2.3 用戶主觀測試的評價規范

2.3.1 評價方法

經過閱讀文獻，參考對標成熟評測體系，總結目前的評價方法可以分類兩種，一種是定量評價，一種是定性評價，而這其中定量評價又占據多數，因為定量評價有助于得到量化的評價數據結果。目前最常用的評價方法大致為三種，第一種，等級評價方法（如表2所示）;第二種，加分評價方法（如表3所示）;第三種，打分評價方法（如表4所示），即李克特量表變形版。

根據用戶對于三種主要評價方法的定量調研結果，選擇方法3的比例最高，50%用戶更傾向選擇方法3，也就是打分方式仍是用戶相對更加偏向的評價方法。當然我們也可以看到，其他兩種方法也均有一定的選擇比重，尤其偏向定性的方法1。隨后我們又通過小組座談會的形式，向用戶展示了這3種評價方法，來挖掘用戶對這3種評價方法的選擇傾向背后的原因。（如圖3所示）

根據定量調研和小組座談會定性研究結果得到用戶所認為的3種主流評價方法優點和不足，相比之下，方法3確實評價評價更好一些，但也有區分度不明顯的問題，而對于方法1則也有其不易量化的問題，總體來看，方法3仍然是用戶認為更加符合表達意愿的評價方法。（如表5所示）

2.3.2 指標權重

層次分析法（AHP）是美國運籌學家薩蒂于上世紀70年代初提出的一種層次權重決策分析方法，因此采用方法來確定智能座艙評價體系指標權重。

2.3.2.1 流程圖（如圖4所示）

2.3.2.2 建立層次結構模型（如圖5所示）

根據智能座艙指標體系構建不同層級的結構模型，當Bi對應模塊時：

2.3.2.3 構造判斷（成對比較）矩陣

層次分析法通過專家打分把所有因素兩兩相互比較構造判斷矩陣， 采用的1-9分的計分標度來進行。（如表6所示）

判斷矩陣構建（如圖6所示）。

其中，標度aij的含義：Ai比Aj的重要程度。

2.3.2.4 層次單排序及一致性檢驗（如表7所示）

借助yaahp軟件，計算求得B1、B2、B3、B4對Z的權重為[0.113，0.4071，0.2102，0.2697]。

2.3.3 評價測試用例

在以往實車動靜態主觀測試過程中，動態會規定車輛行駛的路線和路況，靜態則會規定用戶的繞車過程和打分順序，盡管這樣的評價測試過程沒有規定到用戶具體該如何對車輛的功能進行操作，但實際也是對用戶的原始使用過程的一個還原，這其實和軟件評價中的測試用例原理是相同的。隨著汽車智能化程度不斷提升，我們在課題和項目開展過程中就發現曾經評價傳統性能的方式不再適用于評價汽車的智能化部分了，原因主要有兩點，第一，用戶對于車輛的傳統性能比較清楚和熟悉，而對智能化程度不夠清楚，第二，智能化功能在不同場景下的表現差異很大，有時在改變單一元素后就會造成測試結果的偏差。我們舉個示例，比如要測試車輛的語音交互功能的連續對話能力（如表8所示），用戶可能對這個功能使用方法并不一樣，用戶說出的喚醒詞、交互內容、控制的功能不同，其測試結果都會有所不同，但顯然這樣的結果并不能完全表征被試車輛的連續對話能力，甚至一些極限的情況，用戶對此功能并不熟悉，那樣得到的用戶主觀測試結果必然是不客觀不科學的。因此，我們就需要為主觀評價測試體系設計標準的測試用例，每項用例對應一個或多個指標，也就是在整個過程中保證每項指標都能通過測試用例來完成主觀評價測試。

2.4 評價結果分析

在建立用戶主觀評價測試體系后，我們選取了國內市場上智能座艙6款標桿車型，對其智能座艙表現進行用戶主觀評價測試。在調研方法上，采取了定量調研、小組座談會、隨車深訪、入戶深訪四種方法，在北京、上海等四個城市完成了調研。

對調研數據的處理上，首先分析用戶對智能座艙各項一級指標的關注程度及使用滿意度，在此基礎上，利用IPA模型（Importance Performance Analysis，重要性表現程度分析方法）分析得出各項一級指標的開發/改進優先級。然后繼續利用IPA模型對各項一級指標所包含的二級指標、三級指標進一步分析，最終得到各項指標的評價結果。

在利用IPA模型得到各項指標的評價結果的同時，還可利用定量/定性調研的數據，獲取用戶在實際使用過程中對各項指標的使用滿意點、不滿意點、需求點，為廠家在智能座艙方面保持優勢/改進不足提供用戶偏好、主觀評價方面的支撐。

下面以語音交互功能為例展示用戶偏好及主觀測試的研究結果。

對各個一級指標進行開發優先級分析后，確定語音交互功能處于“改進不足”區域，用戶關注度很高但滿意度較低，需重點改善。

在此基礎上對語音交互功能所包含的各個二級指標、三級指標進行開發優先級分析，最終確定各個指標的優先級。如二級指標中語音交互便利性、語音助手聲音品質處于“改進不足”區域，三級指標中語音對話方式、控制功能豐富性處于“改進不足”區域，需要優先改進。

在得到各項指標的開發優先級后，結合定量/定性數據，得到用戶針對該項功能的使用滿意點、不滿意點、需求點，進而提出改進建議。如用戶對“語音對話方式”指標的抱怨點主要集中在不具備打斷功能和連續對話能力，而該功能的改進方向也應對應這兩方面。

3 ?結語

本文基于提升智能座艙主觀測試為目的，以主觀測試流程為依托，分析了當前通過。重點通過主觀評價測試的建設過程、完成成果、實測應用，從用戶角度出發解決了當前智能座艙研發和測試所面臨的一個痛點。未來研究團隊將繼續圍繞智能座艙用戶偏好為核心，持續對評價測試方案優化，為夯實內部科研基礎賦能，為企業端產品開發和規劃賦能。

參考文獻：

[1]陳琦，延鋒.汽車智能座艙“黑科技”5年內實現落地[J].汽車與配件，2020（13）：52-54.

[2]黃其偉，高鳳曄.技術為王——中國智能網聯汽車的下一個十年[J].汽車與配件，2020（16）：30-32.

[3]杜莎，高馳.對話佛吉亞未來座艙中國區業務負責人王佳棟：系統供應商如何將“智能座艙”產業化進行到底？[J].汽車與配件，2020（15）：35-37.

[4]劉曉麗.主觀測試及其評估[D].吉林大學，2012.

[5]毛紅麗.語言測試學本體論對中國英語教育的影響[J].技術與市場，2009（11）.