上一部分我们谈到了我们为什么试图解决车载HMI的问题，这一部分主要介绍HMI的现状以及其内部的组织，认知和管理问题。
我们相信，为了能够提供创新的方法和创意，我们首先需要回顾和理解这些问题。 汽车制造业如何应对数字技术的进步？ 人与汽车之间的交互如何改变？ 这种变化引发了什么样的认知困难？
遗留问题
数字技术的发展速度及其应用还没有得到汽车制造商的配合。 虽然汽车制造商在设计和制造高功能和情感性的硬件方面是专家，但他们经常忽视汽车硬件和HMI之间的关键交互和机会。这通常是由于本土的复杂性 - 长期的工程和制造周期不断把它们放在计算演化曲线之后（摩尔定律似乎不适用于大规模制造和材料科学）。
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另一个障碍是制造业内的孤立团队结构，工程团队往往与内外饰、UI和交互设计团队隔离。当与具有这种结构的组织合作时，我们已经经历了一个很局促的解决问题和机会的方法。 因此，尖端技术并没有发挥其最大优势，认知和人机交互的基本理论尚未得到充分的应用。
即使团队一起工作，分享颠覆性的产品和经验想法往往为时已晚。 这可以从许多设备和车载接口上看到的“请点击这里”这种现象得到证实。
三星“智能冰箱”。 照片来源：http://Wired.com
汽车行业也倾向于依靠“时装”设计方法来进行汽车设计，从而将高水平的概念带入了生活，其目的就是让汽车展示的参与者目不暇接。 为了把这个概念变成一个实际的生产车辆，设计师们不得不把这个想法逐渐从高变低，直到落地。
而今天我们正在添加数字用户界面， 新S级的两台大型显示器，每台大小为12.3英寸，目前为基准。梅赛德斯奔驰网站上的设计师访谈
这种方法虽然有效，但不适合需要高度用户与新技术交互的概念。 这是因为为了获得正确的体验，您需要在真实的情况下开发真实用户的用户体验。 我们相信，需要一种方法来使得概念、用户体验和用户界面设计的想法能够以协作和有效的方式得到发展。 我们将在本系列的后面详细介绍这一点。
认知和肌肉记忆问题
自从20世纪20年代初的奥斯汀7号以来，驾驶汽车的本质并没有改变。 在过去的80年里，典型的汽车，其具体的驾驶位置，转向和控制方案，仪表甚至是内燃机的依赖，并没有真正采取任何重大的演进步骤。
多年来，这种顽强的一致性帮助了汽车行业 - 用户只需要学习驾驶一辆车来驾驶任何汽车。
最大最明显的变化是电子设备的数字化整合，多种功能通过计算机集成到HMI（例如GPS，远程信息处理，ADAS和信息娱乐系统）中。 这些元素引入了新的交互复杂层次，完全改变了认知模型和期望。
考虑一下1970年代梅赛德斯SL的内饰，与现在的梅赛德斯SL相比。
控件（旋钮，滑块和按钮）
在典型的交互设计方式中，我们可以通过以下方式来分解过去和现在的HMI：
控件：提供控制车内功能的工具或设备（例如音乐播放器上的旋钮）。
可信度：一个控件提供的操作性质，同时执行一个动作（例如，一个旋钮可以在一个轴上转动）。
反馈：控制器带来的变化或反应（例如旋钮旋转时的音量变化）。
映射：为控件开发一种“感觉- 理解控件的功能和位置（一位有成就的钢琴家可以通过“感觉”或肌肉记忆来演奏乐器）。
易学性：能够理解控件随时间变化的方式（例如顺时针旋转旋钮以增加音量）。
模式：通过切换到新功能可以使用的工具或设备的方式的数量（例如，也可以使用相同的旋钮来控制亮度）。
在昔日的汽车内饰中，表盘和旋钮的空间排列使人脑的心智图能够随着时间的推移而发展，进而构成肌肉记忆。
机械元件（如旋钮，开关和滑块）提供了控制和直接的机械反馈-- 一个实际的用户界面， 然而其模式少得多，因为汽车上的元件和控件之间有最直接的物理实体交流。
易学性一直是一个因素，我们需要把一切都变得简单，易用，让用户很容易学会。
与现代其他单一的人机界面完全不同的是，汽车中有更多的可控元件，数百个导航系统，远程信息处理，行驶控制和信息娱乐系统等等。
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目前，有形物理实体和图形用户界面（GUI）的组合很流行，GUI作为反馈的主要来源，具有用于不同车内功能和系统的多种模式， GUI内的元素可以通过类似鼠标的设备间接控制，或者最近通过触摸操纵元素来控制。
这里是你所看到的：一个屏幕和一个控制器...
然而这在认知层面增加了五倍复杂性
在不同的模式之间切换:(并且学习它们在哪里），不允许随着时间的推移建立单一的心智图。
GUI的易用性或可学习性：控件在哪里，它们的功能是什么？ 他们可以轻松学习吗？
实用性：如何移动一个圆形的旋钮与屏幕上的模式之间的移动有关？ 我们可以返回到之前车中的直接控制吗？
反馈：目前在GUI中依赖视觉反馈可能会让人分心。 用听觉和/或触觉反馈来赞美视觉反馈可能是答案。 （触觉技术是利用触觉的触觉反馈系统）
一致性和肌肉记忆：如果一个人改变汽车固有模式，他们必须从头开始重新学习一些基本的控制。
随着这些多模式人机界面的出现，人们现在面临着前所未有的复杂程度以及拥挤驾驶的额外压力。由于人脑中数据存储和访问的有限性，这在决策中起着巨大的作用。
认知的局限与“工作记忆模型”
要理解认识的局限性，首先需要研究人们如何通过建立长期和短期的记忆以及随着时间的推移而有意识地与世界接触。
Baddeley＆Hitch于2000年提出的“工作记忆模型”（1974年第一次）描述了“成型”的长期记忆系统，“流动”短期记忆系统和有限容量“偶发性缓冲” 。 成型的长期记忆系统包括语言，形状和形式的知识，以及肌肉记忆，而流动记忆往往更多的是视觉和听觉。
人们可以认为驾驶的行为是可塑造的 ，因为它使用长期的肌肉记忆，而围绕驾驶任务消耗的信息 - 谁在车前行走？ 我在哪里开车？ 我在听什么？ - 可以被认为是意识经验的一部分，在特定的时间处于情景缓冲中。
情景缓冲区的视觉，听觉和运动线索的能力有限，因此不允许轻松构建技能或肌肉记忆的人机界面很容易使其负担过重。 这又导致了驾驶员由于认知过载而造成的糟糕的决策和挫败感。
多年来，人机交互研究已经提出了几种解决认知过载问题的关键方法。 其中一种方法就是乔治·米勒（George Miller）在1956年提出的“分块”的概念，即个人只能在工作记忆中以正确的序列顺序记住或处理七个信息块。 这基本上意味着分组项目更容易记忆，因为分组有助于语音和视觉空间的记忆。
一个典型的例子 - 分块的电话号码意味着更好的回忆
分块的概念似乎也适用于视觉形式 - 类似分组的形状或模式也更容易记住。 这被称为接近度的格式塔原理。 （在这里的研究中提出了这个概念的进一步证据。）
“Proximity”的格式塔原则注意到a，b和c中元素的分组，基于它们彼此之间的接近程度
在本系列思想后面的章节中，我们将介绍如何在实际的HMI设计中使用这些方法。
挫折，困惑和安全问题
车内人机界面的复杂性，加上人类记忆力的限制，可能导致驾驶员的认知负荷过重。
因此，尽量减少分心和减少驾驶员失误已成为全球交通法律和决策者的焦点。 目前正在努力遏制使用干扰设备（如移动接口），这反过来也影响了HMI的设计。
例如，欧洲共同体委员会发布的关于车载HMI的欧洲原则声明：
该系统的设计应支持驾驶员，不应引起驾驶员或其他道路使用者潜在的危险行为。
系统的设计应该使驾驶员对系统显示或控制的注意力分配与驾驶状况的注意需求保持一致。
该系统的设计应该不会分散驾驶员视觉上的注意力。
同样，在美国国家公路交通安全管理局的指导方针中指出：
司机的眼睛通常应该看前方的道路。
驾驶员应该能够在执行次要任务（包括驾驶相关和非驾驶相关）的同时，至少一只手保持在方向盘上。
驾驶时执行的任何次要任务所引起的分心不应该超过与基准参考任务（手动无线电调谐）相关联的分心。
驾驶员执行的任何任务在任何时候都应该是可以中断的。
司机，而不是系统/设备，应该是控制和交互的主体。
显示器应该很容易让驾驶者看到，并且呈现的内容应该容易辨别。
因此，可以说，我们目前在HMI设计中面临的许多问题都是由于空间和汽车行业基础设施的遗留问题。 设计团队的孤立意味着，虽然可能引入新的功能，但组织结构可能不允许这些功能的敏感纳入。
这导致易学性问题，更不用说管理机构提出的明显的安全问题。 虽然汽车制造商一定程度上意识到了这些问题，但是我们认为，如果采用“一个团队”的协作方式，他们中的许多人可以尽早和迅速地得到缓解，他们可以在这里与真实用户一起设计，构建和测试新的想法并将其付诸实践。
下一部分，我们将带大家看看制造商为了解决这些问题而采取的一些方法，以及这个领域的格局变化。
原文链接：HMI - where we are now and where we wereByTim Smith,Harsha VardhanandDavid Mingay.
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