前言
传统人车交互是最直白的单向关系：你下指令，我执行。这种关系高效、明确，却始终隔着一层冰冷的距离。车从未真正"看见"过人。它知道你的目的地，却不知道你的疲惫；它听懂你的指令，却听不出你的烦躁。这种"功能至上"的交互范式，正在被一个根本性的转变所打破：座舱开始学会"读心"。座舱不再只是被动执行工具，开始真正读懂人的状态、感知人的情绪。
《2026智慧出行交互体验设计白皮书》以“人-车-环境”为核心，将智慧出行的交互体验设计拆解为九大趋势。
从最底层出发，用“AI辅助解释的透明化自动驾驶交互”解决人车之间的认知隔阂，让每一次感知、每一个决策、每一次交接都能被理解。
向中层延伸，以"AI动态协调的自适应情感场域"与"移动座舱的场景再生成"，构建能感知情绪、主动适配的座舱体验；以"AI预判支持的交互弹性适配""跨屏信息的生成、迁移与重组""具身可变的构型空间与场景"，重塑信息与空间的流动关系。最终，经由"AI增强的环境感知与沉浸式交互"和"生成式AI参与的人智共创"，最终汇入"AI多智能体构建的群体协同决策"——让单车的智能融入群体的智慧。本系列将依次展开这九大趋势。今日聚焦趋势2：AI动态协调的自适应情感场域
趋势概述
传统人车交互以功能操控为核心——用户发出指令，系统执行任务。这种模式的本质是"请求—响应"，车是被动的工具，人是唯一的决策者。而随着情感计算与多模态交互技术的成熟，座舱的角色正在发生根本性迁移：从"功能执行器"演变为"情感共振场"。系统首先通过多模态传感器（面部表情、语音语调、生理信号、行为模式）持续感知用户的情绪与心理状态；继而借助光、声、触、语义内容与空间氛围等多模态表达手段，动态构建与调节座舱中的情感体验环境；最终，人机关系从冷冰冰的功能响应，扩展为情绪共振与氛围协同。
这一趋势沿三个递进的维度展开：情绪状态感知 → 主动情感回应 → 情感场域营造。三者依次回答了三个问题——你怎么样、我能为你做什么、我想让你感觉如何。
情绪状态感知
在做出任何回应之前，系统首先要学会“看见”人。
传统座舱只能识别明确的语音指令，而情感感知型座舱则通过面部表情、语音语调、生理信号与行为模式等多模态信息流，实时捕捉用户的情绪状态，构建起一套可解释的情感模型。
学术领域的研究正经历双重跃迁：一是从单一模态（如仅靠面部表情）向多模态融合演进，二是从实验室受控环境走向真实驾驶场景下的连续监测。典型成果包括利用深度特征融合与多头交叉注意力机制提升多模态语音情感识别准确率的模型。
一种基于音频和文本编码器、交叉注意力机制、静态池化层及深度融合技术的先进CNN辅助多模态情感识别模型
图片来源：《MSER: Multimodal speech emotion recognition using cross-attention with deep fusion》
MoodTurner智能首饰提供了一个生动的例子：它持续监测佩戴者的心率与呼吸频率，当数据模式显示出焦虑或压力上升的趋势时，吊坠主动向用户发出提醒，并通过内部滚珠的滚动，引导用户完成呼吸练习，帮助平复情绪、调整呼吸节奏。
用户与MoodTurner的交互流程图
图片来源：《MoodTurner: A Self-Tracking Smart Jewellery to Support Awareness and Reflection in Sensory Processing Sensitivity Self-Care》
在行业实践中，前沿产品正在将这一能力落地为可感知的产品体验。
商汤绝影在2026北京车展上正式发布了面向"舱驾一体全场景智能体器"演变为"情感共振场"的智能座舱全系产品。作为已与超过30家车企合作、累计出货量近550万辆的汽车AI公司，商汤绝影此次以端云一体多模态大模型为底座，推出了四大座舱智能体：情感搭子、安全卫士、交互达人、出行伴侣。其中，“情感搭子”智能体尤为值得关注——它能通过多模识别感知用户情绪与穿着，结合端云大模型生成拟人化问候，并联动天气、日程、节日等信息提供情景迎宾。
商汤绝影智能座舱概念视频截图图片来源：商汤官网
与此同时，New Member原生智能体升级至2.0版本，实现了从"会聊天"到"能干活"的核心跨越，支持模糊意图导航、多人指令同步处理以及跨场景协同。
New Member原生智能体
图片来源：新华网《商汤绝影舱驾一体全场景智能体产品亮相北京车展 助力迈向超级智能体时代》
小米汽车智能座舱中的超级小爱，则展示了感知的另一条路径——不是追求感知维度的全面，而是把感知结果直接转化为服务判断的入口。它能结合车内语音、场景和用户表达来理解当前意图，核心逻辑不是提升单次语音控制的准确度，而是让用户的情绪和状态成为座舱服务的触发器。你不需要明确说出"我累了"，系统能从你的语气和状态中读出疲惫，并主动提供相应服务。
小米SU7小爱陪伴界面图片来源：小米汽车
主动情感回应
当系统读懂了你的情绪，下一步便是让你真切地"感受到"这份理解。
主动情感回应是连接"感知"与"场域"的桥梁。基于识别出的情感状态，系统通过跨模态映射机制，将情感信号转化为用户可感知的多模态表达——触觉振动、灯光色彩、声音语调、动态图形等，形成一套"情感—表达"的对应语言。
学术领域正将研究触角伸向触觉这一相对新兴的情感表达媒介。当前重点包括建立触觉刺激与情绪体验之间的映射机制，以及开发低门槛的触觉设计工具。一篇关于情感化触觉的综述系统梳理了触觉传递情感的三条路径：感官刺激、社交手势与多模态补充。而TactorBots开源触觉工具包的出现，让设计师得以通过手势驱动的触觉模块表达不同情感，降低了这一领域的设计门槛。
TactorBots：用于探索情感化机器人触觉的触觉设计工具包
图片来源：TactorBots: A Haptic Design Toolkit for Out-of-lab Exploration of Emotional Robotic Touch
行业实践中，不同品牌正以各自的IP语言探索情感回应的落地形态。
LG在2024CES上提出的"情感智能（Affectionate Intelligence）"概念，给出了一套从感知到行动的完整叙事。在通勤场景中，LG的AI车内感应解决方案能够检测到驾驶员忘带咖啡杯，主动询问"要不要去距离两分钟路程的咖啡馆买杯咖啡"；当监测到驾驶者心率升高时，系统会自动播放舒缓音乐帮助放松，并主动建议改道以避开事故路段。更细腻的是，它还能关联跨场景数据——早起时AI助手FURON会说"昨晚有人咳嗽，我已调整了房间温度"，并根据日程主动提醒"您今天下午没有安排，要不要和母亲一起去预约的健康检查"。这套设计的逻辑核心在于：情感回应不是等用户开口，而是在感知到需求的瞬间就完成判断和行动。
2026 CESLG未来出行解决方案视频截图
图片来源：知乎《CES 2026 | LG未来出行解决方案》
蔚来NOMI则走了另一条路。它不追求跨场景的复杂服务链，而是把"回应"这件事本身做到了极致的人格化。通过拟人化的表情变化、身体旋转与语音交互，NOMI以高度直观的情感表达方式回应用户状态。一个歪头的困惑表情，一个眯眼的微笑，都在告诉用户"我听到了，我懂了"。这种非语言的情感信号，往往比文字更具感染力。
蔚来NOMI
图片来源：蔚来汽车
情感场域营造
当感知与回应走向成熟，座舱开始从"对话"走向"氛围"。
情感场域营造是自适应情感场域的最高层级。在多媒体情感表达的基础上，系统通过整合空间环境（光线、声音、气味、温度）、交互对象（虚拟角色、数字IP、具身机器人）和交互场景，构建出连续、沉浸、可感知的情感氛围。
当前的落地实践，已经出现了这种"从功能到场域"的雏形。享界S9的智慧场景功能，展示了一套"用户主动编排场域"的逻辑。结合车窗遮阳帘、零重力座椅等独特配置，它为用户预置了"会客空间""轻松时刻""静谧空间"三大特色场景。更值得关注的是它的自定义能力——用户可以自由组合座舱内的各项设备，创造个人专属的空间模式。例如，用户可以创建"正念冥想小憩"场景：关闭车窗遮阳帘、开启香氛、将氛围灯调至50%极光模式、播放正念舒压音乐，保存后只需对小艺说"打开正念冥想小憩"，所有设备便会自动协同调整，在几秒内将整个座舱转化为一个舒适缓压的奢享空间。这背后隐含的设计逻辑是：场域构建正从"系统预设"走向"用户导演"。座舱不再是提供固定模式的"情绪播放器"，而是一个开放的情绪空间编辑器，用户可以按照自己的情感需求，随时定义这个空间应该成为什么。
享界S9 正念冥想小憩场景介绍
图片来源：享界官网
而学术前沿则指向更激进的下一步：场域不再等待用户编排，而是由系统主动构建。一项发表于学术期刊的研究，开发了首个在真实汽车环境中通过生物信号定量评估驾驶员情绪调节的系统。研究者联动氛围灯、背景音乐、香氛、通风与后排遮阳帘等车内环境要素，构建了一套面向驾驶员情绪调节的车内氛围系统，并在真实车辆环境中通过生物信号验证了情绪调节效果。当驾驶员处于高唤醒的负面情绪（如愤怒、焦虑）时，系统会自动降低视觉刺激强度，切换更柔和的灯光，播放低节奏背景音乐，释放舒缓气味，并通过通风和遮光变化减少外部干扰；当驾驶员处于低唤醒、情绪低落状态时，系统则通过更明亮的灯光、更有节奏的音乐和增强空气流动来提升精神状态。
情绪调节实验环境总览
图片来源：《Modulation of Driver's Emotional States by Manipulating In-Vehicle Environment: Validation With Biosignals Recorded in An Actual Car Environment》
这套系统的突破在于：它把座舱从"提示器"变成了"情绪环境"。驾驶员感受到的不再是一句语音安慰、一次香氛释放这样的单点回应，而是光、声、气味、气流和遮蔽关系的同步变化。整个空间像在"呼吸"一样，自然地将人带入目标情绪状态。
展望未来，随着生成式AI、空间计算与具身智能的持续发展，情感场域将从"被动响应"走向"主动叙事"，从"用户导演"走向"系统即兴"。座舱不再只是从A到B的容器，也不再只是会回应你情绪的助手。它本身就是一个能感知、能呼吸、能与你情绪同步变化的"活的空间"。当一段旅程的环境可以随你的心跳和情绪起伏而重新编排，人与车的关系也将从"主从控制"走向"情感共生"。
总结
综合三个子趋势，情绪状态感知，回答"你此刻需要什么"；主动情感回应，回答"我可以为你做什么"；情感场域营造，则回答"这个空间可以让我们成为什么"。三者构成一套完整的情感闭环：感知是入口，回应是桥梁，场域是归宿。它们的叠加，将座舱从沉默的工具转化为有温度的陪伴者。展望未来，随着生成式AI、空间计算与具身智能的持续发展，情感场域将从"被动响应"走向"主动叙事"。座舱不再只是一个从A到B的容器，而将成为具有疗愈、陪伴与激励能力的"情感伴侣"。当一段旅程可以被设计成一场情绪体验，人与车的关系也将从"主从控制"走向"情感共生"。
未来的座舱，不是在等待你的指令，而是在感受你的存在。
参考文献
[1] Mustaqeem Khan, Wail Gueaieb, Abdulmotaleb El Saddik, Soonil Kwon,MSER: Multimodal speech emotion recognition using cross-attention with deep fusion, Expert Systems with Applications,Volume 245,2024,122946,ISSN 0957-4174,https://doi.org/10.1016/j.eswa.2023.122946[2] Maysoon Al-quaran, Dominique Geißler, Ceri Kamoen, Nathalie Overdevest, Marijke van Lune, Iris Weijers, and Ruben Gouveia. 2022. MoodTurner: A Self-Tracking Smart Jewellery to Support Awareness and Reflection in Sensory Processing Sensitivity Self-Care. In Extended Abstracts of the 2022 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI EA '22). Association for Computing Machinery, New York, NY, USA, Article 432, 1–6. https://doi.org/10.1145/3491101.3519803[3] 何盛.基于情感化触觉的积极情绪体验设计研究综述[J].南京艺术学院学报(美术与设计版),2025,(01):72-78.[4] Zhou, R., Schwemler, Z., Baweja, A., Sareen, H., Hunt, C. L., & Leithinger, D. (2023). TactorBots: A Haptic Design Toolkit for Out-of-lab Exploration of Emotional Robotic Touch. CHI '23: Proceedings of the 2023 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, Article No. 370, Pages 1-19. https://doi.org/10.1145/3544548.3580799[5] Kim, H., Kim, S., Kim, H., Ji, Y., & Im, C. (2022). Modulation of Driver's Emotional States by Manipulating In-Vehicle Environment: Validation With Biosignals Recorded in An Actual Car Environment. IEEE Transactions on Affective Computing, 13, 1783-1792.
