內容大鋼
本書聚焦「當汽車獲得理解力之後，人與車的關係應該被如何重新設計」這一核心命題，書中系統構建了從意圖理解到安全落地的完整理論框架。全書分為三部分：第一部分「斷裂」從認知科學出發，論證傳統「人編碼指令、機器解碼執行」的交互契約為何在智能化時代結構性失效；第二部分「建構」沿意圖建模、多模態感知、端側推理、Agent工程、生成式界面到確定性約束六個環節，給出了一條從「理解用戶」到「安全行動」的完整工程鏈路；第三部分「共生」探討信任校準與人的主體性保護，回答了AI能力持續提升背景下人應該出現在哪些位置的問題。書中融合資訊理論、認知科學、控制論等跨學科工具，既提供可量化的數學框架與決策模型，也包含面向量產落地的工程方案與偽代碼參考實現。
本書適合智能座艙與智能駕駛領域的系統架構師、產品經理、AI工程師閱讀，也可供車企技術管理者與戰略決策者參考，同時適合人機交互、認知科學、人工智慧等方向的高校師生作為研究與教學參考用書。
目錄
序言
自序
前言 契約、超載、與一個從未被回答的問題
第1篇 斷裂——舊秩序為什麼走不下去了
第1章 注意力的物理學：汽車交互為什麼是最難的HMI問題
1.1 三個不應該發生的事故
1.2 注意力不是隱喻，是物理量
1.3 三代交互的認知成本審計
1.4 認知圍城與四條設計律令
1.5 本章的方法論說明
本章回顧
第2章 湧現的代價：大模型改變了什麼，又破壞了什麼
2.1 能力圖譜：大模型到底解鎖了什麼
2.2 風險矩陣：大模型在汽車上的特有失敗模式
2.3 部署約束：一張速查地圖
2.4 「應該/不應該用大模型」的診斷清單
2.5 概率-確定性邊界的形式化定義
2.6 概率智能與確定性規則的共存架構
本章回顧
第3章 行業坐標：智能座艙的四種路線與三個悖論
3.1 四種策略路線的特徵光譜
3.2 三個結構性悖論
3.3 產業鏈關鍵節點的策略分析
3.4 中國市場的特殊坐標
3.5 本書的立場：為什麼選擇「意圖原生」
本章回顧
第2篇 建構——造一個理解人的機器
第4章 意圖的數學：如何建模「用戶到底想要什麼」
4.1 意圖熵：給「模糊」一個精確的名字
4.2 多模態觀測：通道容量的疊加
4.3 意圖對齊的動態過程：序貫決策建模
4.4 新範式的架構骨架
4.5 落地的三級台階
本章回顧
第5章 感知的邊界：在雜訊、振動與隱私紅線之間讀懂人
5.1 聽覺通道：遠不止「語音識別」
5.2 視覺與車輛狀態通道：從感測器到意圖的漫長旅途
5.3 隱私紅線：全書第二條不可逾越的紅線
5.4 感測器方案的決策框架
5.5 多人感知：從單用戶假設到多乘員現實
本章回顧
第6章 推理的基礎設施：算力、延遲與面向未來的架構
6.1 算力地形圖：當前SoC的運行能力
6.2 端雲決策矩陣
6.3 OS層的最小改造
6.4 面向未來的架構彈性
6.5 跨域算力共享：座艙與ADAS的算力池化
本章回顧
第7章 Agent工程：從理解到行動
7.1 翻譯器與行動者
7.2 車載Agent的工具集
7.3 自主性分級：A0~A5
7.4 記憶與個性化
7.5 最小可行Agent
7.6 多人意圖仲裁：從單用戶Agent到家庭Agent
本章回顧
第8章 表達的工程學：生成式界面與人格設計
8.1 視覺表達：生成式用戶界面是約束滿足問題
8.2 言語表達：人格工程
8.3 環境表達：空間敘事
8.4 視覺與言語的協同輸出
8.5 稟賦效應與數字離別
本章回顧
第9章 確定性的代價：如何給概率AI套上工程韁繩
9.1 確定性需求光譜：D1~D4
9.2 三道防線
9.3 全鏈路安全審視
9.4 測試與驗證
9.5 標準與合規：直面差距
9.6 OTA安全驗證與持續監控
9.7 規則與AI的邊界判定清單
本章回顧
第3篇 共生——人與理解自己的機器如何相處
第10章 信任工程
10.1 信任的理論基礎
10.2 信任校準的四種設計模式
10.3 共享控制設計空間
10.4 信任度量體系
10.5 信任在中國市場的特殊維度
本章回顧
第11章 人的位置：當機器真的理解你之後
11.1 能力替代的認知代價
11.2 應該在哪裡故意保留人的參與
11.3 個性化的邊界
11.4 設計原則：技術的終極使命
11.5 當駕駛不再是主任務：L4+場景的交互範式
11.6 前方的路：三維展望
本章回顧
尾聲 方向盤與最後的翻譯
附錄
附錄A 核心概念詞典
附錄B 技術縮寫速查表
附錄C 推薦閱讀
附錄D 技術底色速查
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