許 為

（浙江大學心理科學研究中心，杭州 310058）

1 引 言

大型商用飛機駕駛艙是一個典型的復雜人機系統(tǒng)，其機載人機交互技術經(jīng)歷了機械化、自動化的發(fā)展過程，目前正在逐步走向智能化。該復雜人機系統(tǒng)包括了人因工程（human factors engineering）研究和應用的幾乎所有領域的內(nèi)容（許為，陳勇，2012；許為，葛列眾，2018）。

從發(fā)展角度看，機載人機交互技術最初的開發(fā)設計并非是遵循“以人為中心”的人因工程設計理念（馮志祥，白畇，2021；許為，2005）。早期的機械化飛機駕駛艙基本上遵循“人適應于機器”的設計理念。計算機技術帶來了自動化飛機駕駛艙，但是最初的自動化駕駛艙設計基本上遵循“以技術為中心的自動化”理念（Billings，1996）。自動化技術一方面帶來了許多好處，同時也帶來了一些人因問題，甚至間接或直接地造成了多起飛機解體的重大事故（Endsley&Kiris，1995；Mumaw et al.，2000）。進入智能時代，基于人工智能（AI）技術的智能系統(tǒng)逐步進入人們?nèi)粘５墓ぷ骱蜕?，大型商用飛機駕駛艙也不例外（Bailey et al.，2017）。如何基于“以人為中心”的設計理念，吸取自動化駕駛艙設計中的一些歷史教訓，利用智能新技術進一步提升商用飛機和乘客的安全性，這是擺在人因工程面前的一個重要課題（Billings，1996；許為，2004）。

本文首先概述針對大型商用飛機自動化駕駛艙的人因工程研究，然后討論和分析智能化飛機駕駛艙的概念、人因工程研究的初步進展以及今后的發(fā)展。最后，應用作者所提出的智能人機交互的人因工程模型和協(xié)同認知生態(tài)系統(tǒng)框架（許為，2022a），討論和分析大型商用飛機駕駛艙單人飛行操縱模式中的人因問題，為今后這方面的工作提出人因工程的初步解決方案。

2 自動化飛機駕駛艙

2.1 基本概念

自動化系統(tǒng)通常依賴于固定的邏輯規(guī)則和算法來執(zhí)行定義好的任務，并產(chǎn)生確定的操作結(jié)果。自動化操作需要人類操作員啟動、設置控制模式以及編制任務計劃等，在一些特殊操作環(huán)境中（如設計無法預測的非正常操作場景或應急狀態(tài)），自動化操作需要人工干預來控制系統(tǒng)的運行。

基于自動化技術的現(xiàn)代大型商用飛機駕駛艙中的自動化飛行系統(tǒng)主要由飛行管理計算機系統(tǒng)和控制顯示裝置、自動駕駛儀和自動駕駛模式控制板、自動油門、飛行指引儀、自動駕駛模式指示儀、水平和垂直導航狀態(tài)顯示器等組成（見圖1、2）。根據(jù)操作需求，飛行員不僅可以選擇不同的自動化水平（手動、半自動、全自動），還可以對由自動油門、俯仰和橫滾三個飛行維度組合而成的數(shù)十種自動化飛行控制方式作出選擇?；陲w行員對飛行管理計算機系統(tǒng)所輸入的指令和飛行規(guī)劃，在正常飛行場景下，自動化飛行系統(tǒng)可以自動操控所有的飛行任務（除了起飛），當出現(xiàn)設計無法預料的非正常飛行場景時，需要飛行員通過手動飛行操縱來執(zhí)行人工干預。

圖1 波音777 飛機駕駛艙人機界面示意圖（Boeing，2002）

2.2 主要人因問題

自動化駕駛艙提高了飛行操作的準確性及可靠性、經(jīng)濟性、乘客舒適性以及飛行安全性，同時也改變了駕駛艙人機界面的設計、飛行操作方式以及操作程序，并且對飛行員能力、知識、操作、培訓等方面提出了新要求（許衛(wèi)，2004）。

圖2 波音777 飛機駕駛艙布局

在傳統(tǒng)的非自動化飛機駕駛艙中，通過對各種儀表數(shù)據(jù)的判讀和理解，飛行員手動完成各種飛行操作任務。根據(jù)Rasmussen（1983）的行為層次認知工程模型（SRK），這是一種數(shù)據(jù)-驅(qū)動型作業(yè)，表現(xiàn)出以技能式（即手動操控）行為為主，并帶有一些規(guī)則式行為（即根據(jù)操作場景來選擇合適的操作程序）以及少量的知識式行為（即在應急狀態(tài)中，飛行員根據(jù)擁有的領域知識來采取有效的操作策略）。在自動化飛機駕駛艙操作中，飛行員操作通常是通過顯示器、控制顯示裝置和自動駕駛模式控制板等機載設備來實施對自動化飛行的監(jiān)控，飛行員以上3 種行為之間的相對比例正好與傳統(tǒng)駕駛艙中的比例相反，即飛行員的操控作業(yè)更多地歸屬于規(guī)則式和知識式行為，有效的自動化監(jiān)控操作更多地取決于飛行員對領域知識（自動化系統(tǒng)基本原理和飛行操作程序等）的理解；當遇到非正常飛行操作情景時，飛行員需要進行一定的推理決策（Sarter，Wickens et al.，2003；許為，2003）。這種規(guī)則和知識-驅(qū)動式監(jiān)控操作對飛行員的能力提出了更高要求，因此自動化駕駛艙雖然減輕了飛行員的體力工作負荷，但是增加了他們的認知工作負荷（Grubb，et al.，1994）。

在過去的幾十年中，人因工程界針對現(xiàn)代大型商用飛機駕駛艙中的人-自動化交互方面的問題開展了廣泛深入的研究，評估自動化駕駛艙對操作員情景意識、自動化模式識別、警戒水平、信任、工作負荷、工作績效等方面的影響，并且已達到基本一致的共識（例如，Sarter & Woods，1995；Endsley，2017a；許為，2003）。例如，自動化操作中的監(jiān)控作業(yè)會導致飛行員操作員警戒水平降低（Hancock，2013）、對自動化的過度信任（自滿）、過度依賴自動化（Parasuraman＆Riley，1997）等人因問題。

研究發(fā)現(xiàn)許多自動化系統(tǒng)存在脆弱性，它們在設計所規(guī)定的操作情況下系統(tǒng)運行良好，但是在遇到意外事件需要人工干預的應急狀態(tài)下，自動化系統(tǒng)可能導致操作員的“自動化驚奇”（automation surprise）反應（Sarter & Woods，1995），即操作員可能無法理解自動化系統(tǒng)正在做什么，為什么要這樣做，為什么它會從一種自動化模式轉(zhuǎn)換到另一種模式?！白詣踊@奇”可能引起飛行員的模式混淆、自動化情景意識下降，“人在環(huán)外”效應、診斷問題準確性和效率降低等人因問題，導致飛行員可能會作出錯誤的人工干預，從而帶來產(chǎn)生人為差錯的隱患（Endsley，2015；Endsley &Kiris，1995；Wickens & Kessel，1979；Young，1969）。FAA 航空安全報告系統(tǒng)（ASRS）的數(shù)據(jù)庫顯示，在1988—1995 年期間，大約有105 份事故報告與自動化駕駛艙有關。這些問題直接或間接地導致了一些重大飛機解體事故的發(fā)生（Endsley & Kiris，1995；Mumaw et al.，2000）。

2.3 人因問題產(chǎn)生的主要原因

美國聯(lián)邦航空局（FAA）的人因工程研究（1996）確認了導致以上這些人因問題的一系列原因，其中包括飛行員-自動化交互、人機界面設計、飛行員培訓等。Read 等（2020） 分析了美國國家運輸安全局（NTSB）、加拿大運輸安全委員會（TSB）和澳大利亞運輸安全局（ATSB）的事故數(shù)據(jù)庫中16 份涉及自動化系統(tǒng)的事故調(diào)查報告（1997 年1 月至2018 年6 月），結(jié)果表明多種相互作用的因素導致了與自動化相關的事故，其中最主要的因素包括飛行員情景意識、飛行操作程序、飛行員決策、自動化設計以及航空公司制定的自動化操作規(guī)定。導致自動化駕駛艙人因問題的原因往往不是單一的（Lee，2018；Kaber，2018）。例如，飛行員情景意識的下降往往是由多種因素造成的，其中包括人機界面設計、飛行員培訓和飛行操作程序等。以下概述人因問題產(chǎn)生的一些主要原因。

2.3.1 人機界面

現(xiàn)有駕駛艙自動化人機界面是經(jīng)過多次技術升級的產(chǎn)物。大型商用飛機駕駛艙自動化系統(tǒng)的開發(fā)始于上世紀70 年代，它的初期研發(fā)遵循了“以技術為導向”的理念（Billings，1996）。這種開發(fā)方式為飛行員提供了幾十種自動化模式和控制方式，導致了過分復雜的人機界面（參見圖1、2）。例如，針對自動化垂直導航飛行操作，系統(tǒng)提供了垂直速度、飛行高度改變、垂直導航航路、垂直導航速度以及飛行路徑角等眾多的控制方式，增加了飛行員的認知工作負荷和人為差錯的發(fā)生概率（例如自動化方式選擇錯誤）（FAA，1996；Xu，2007）。

新增的駕駛艙自動化系統(tǒng)功能與已有功能在人機界面的整合設計方面也存在不足。盡管航空界一直在努力優(yōu)化自動化人機界面的設計，但是受設計兼容性、飛行員培訓成本、適航認證風險等因素的影響，最初的“以技術為導向”設計給后續(xù)新機型人機界面設計的改進帶來許多挑戰(zhàn)，導致自動化人機界面并沒有得到根本性的改進。新增的機載設備一方面為飛行安全提供了進一步的保障，但是也有可能進一步增加了人機界面的復雜性（Dismukes et al.，2007）。例如，駕駛艙機載系統(tǒng)為飛行員提供了多通道告警信號（聽、視、觸覺等），然而逐步增加的新機載系統(tǒng)（例如地形回避和警告系統(tǒng)）的告警信號并沒有與原有告警信號系統(tǒng)實現(xiàn)有效的整合設計，有時會給高負荷應急狀態(tài)下的飛行員告成信息過載，從而帶來產(chǎn)生人為差錯的隱患（許為，陳勇，2014）。

2.3.2 自動化水平

系統(tǒng)的自動化水平會影響操作員的工作績效、工作負荷以及情景意識（Kaber，2018）。Bainbridge（1983）在總結(jié)了以往研究的基礎上提出了一個經(jīng)典的現(xiàn)象：自動化的諷刺（ironies of automation）：即自動化程度越高，操作員的介入越少，操作員對系統(tǒng)的關注度就越低；在應急狀態(tài)下，操作員就越不容易通過人工干預來安全有效地操控系統(tǒng)。Onnasch 等（2014）針對18 項自動化研究的元分析發(fā)現(xiàn)，自動化水平的增加有利于操作員工作績效的提升和工作負荷的下降，但是操作員的情景意識和手動技能也下降。研究表明采用適當?shù)淖詣踊兄诒苊膺@些人因問題的產(chǎn)生。例如，Endsley & Kiris（1995）的研究證明全自動化所導致的情景意識損失可以通過使用中等程度的自動化設計來彌補。

2.3.3 飛行員培訓

大多數(shù)的飛行員培訓內(nèi)容主要側(cè)重于自動化系統(tǒng)的基本操作知識，缺乏對如何在各種飛行場景中（包括非正常場景）選擇合適的自動化水平、方式等方面的任務導向型知識和自動化飛行領域知識等方面的培訓（Mumaw，Boorman et al.，2000）。從人因工程角度看，這些知識對于飛行員正確判斷自動化系統(tǒng)的工作狀態(tài)、建立完整有效的心理模型、提升規(guī)則和知識-驅(qū)動式監(jiān)控操作能力、提高解決問題和決策能力是非常重要的（Billman et al.，2020）。

2.3.4 文化因素

文化因素會影響人的自動化操作作業(yè)和對自動化的信任（Chien et al.，2018）。對自動化駕駛艙來說，國家民族文化和航空公司企業(yè)文化對飛行員的自動化飛行操作會產(chǎn)生影響。例如，美國得克薩斯大學對12 個國家的5879 名飛行員的問卷調(diào)查研究表明，對于駕駛艙自動化的態(tài)度和使用，不同國家文化間的差別明顯大于同一國家內(nèi)不同航空公司企業(yè)文化之間的差別。其中，大部分飛行員認為，在高負荷工作狀態(tài)下，應避免對飛行管理計算機系統(tǒng)的再編程，但是這種選擇的差異范圍在不同國家之間達到35%～64%；而對于所在航空公司是否要求飛行員使用自動化飛行的問題，不同國家間的選擇范圍則達到32%～84%之多（許衛(wèi)，2004）。

2.3.5 飛行操作程序

Mumaw，Boorman 等（2000）的研究表明，當飛行員應對非正常飛行狀態(tài)、執(zhí)行空中交通管制（空管）請求時，自動化飛行操作程序并不能有效地支持飛行員的任務。在某些情況下，沒有現(xiàn)成的操作程序來幫助飛行員處理這些情況。當飛行員的自動化心理模型和人機界面設計存在缺陷時，缺乏有效的飛行操作程序會增加飛行員的工作負荷。例如，駕駛艙自動化系統(tǒng)為飛行員執(zhí)行空管指令提供了方便，一些復雜的離場和進近航路、高度限制等飛行作業(yè)可通過飛行管理計算機系統(tǒng)的預編程來完成，一定程度上降低了飛行員的工作負荷。進場和著陸飛行操作是一個高負荷工作場景，臨時改變的進場或著陸空管指令會迫使飛行員修改預編的程序，從而將飛行員置于潛在危險的高工作負荷之中，或迫使飛行員放棄全自動化功能優(yōu)勢而回到低水平的自動化飛行操作，而某些離場和進近程序的設計也并非與駕駛艙自動化飛行操作程序完全兼容，增加了飛行員的工作負荷。

2.4 人因工程的途徑

針對自動化駕駛艙的人因問題，本文從以下幾個方面來概述人因工程解決方案。

2.4.1 “以人為中心的自動化”設計理念

駕駛艙自動化設計理念決定了飛行員與自動化系統(tǒng)之間的功能分配、系統(tǒng)設計、人機界面設計以及飛行操作程序的制定。針對自動化駕駛艙的人因問題，Billings（1997）提出了“以人為中心的自動化”設計理念，強調(diào)系統(tǒng)必須為飛行員提供足夠的反饋信息，保持飛行員的在環(huán)狀態(tài)，確保飛行員擁有對飛行的最終決策控制權。Endsley（2017）綜合以往的研究提出了一個人-自動化監(jiān)督（HASO）模型，該模型概括了產(chǎn)生自動化人因問題的主要因素，并且為實現(xiàn)有效的“以人為中心的自動化”理念提供了一個人因工程解決方案。

從飛機制造商角度看，波音和空客公司都強調(diào)了“以人為中心”的駕駛艙設計理念，但是具體的人機界面設計則不同?？湛偷淖詣踊{駛艙設計向飛行員提供了更多的自動化飛行操作功能和較少的自動化系統(tǒng)反饋信息（比如自動飛行狀態(tài)下靜止的側(cè)操縱桿和油門桿），希望降低飛行員的工作負荷。例如，空客飛機的自動化系統(tǒng)限制了飛行員的可控飛行包絡面（橫滾小于67度、俯仰角小于30 度），這是一種“硬保護”的設計思路。而波音的自動化設計更強調(diào)飛行員的主動控制權，采用的“軟保護”設計允許飛行員在飛行包絡面以外操控飛機，以便在應急狀態(tài)下允許飛行員主動操控飛機來擺脫困境。另外，波音駕駛艙為飛行員提供了余度式多通道反饋信息（比如失速狀態(tài)下中央手動操縱桿的抖動，自動飛行狀態(tài)下動態(tài)的操縱桿和油門桿）。圍繞這兩種自動化設計優(yōu)劣的爭議許多年以來一直沒有結(jié)論。從飛行安全看，兩類飛機事故率都極低，說明了實現(xiàn)“以人為中心的自動化”設計理念的重要性，但是人因工程界目前還缺乏足夠的飛行事故數(shù)據(jù)來對兩種設計方案做出一個全面的科學評價（許衛(wèi)，2004）。

2.4.2 人機交互和人機界面優(yōu)化

從人機界面設計來說，航空界一直在朝著“以人為中心的自動化設計”的方向努力。例如，為降低進場和著陸階段的可控飛行撞地（CFIT）事故率，增加飛行員的垂直狀態(tài)意識和低能見度下的可操作性，波音開發(fā)了垂直狀態(tài)顯示器（VSD），其中人因工程研究在顯示畫面格式設計和實驗驗證方面發(fā)揮了重要作用（Mumaw，Boorman et al.，2000）。新一代飛機駕駛艙（比如波音787 等）也推出易操作、整合化的飛行管理計算機系統(tǒng)的人機顯控裝置（Neville &Dey，2012）。從長遠看，設計出統(tǒng)一的、跨制造商和機種的標準化自動化駕駛艙是非常有必要的，有利于進一步提高飛行安全，并且降低航空公司的飛行員培訓和運營成本（FAA，1996）。

人為差錯是導致約70%民機重大事故的主要原因或原因之一，其中由駕駛艙設計引發(fā)的飛行員人為差錯占有相當大的比例（FAA，2004），航空界和人因工程界正在通過駕駛艙人機界面優(yōu)化設計和適航測試認證等手段來減少由設計引發(fā)的飛行員人為差錯（許為，陳勇，2014）。

研究者還從優(yōu)化人-自動化交互的角度來解決相應的人因問題。例如，針對現(xiàn)有自動化駕駛艙人機界面沒有提供有效信息來支持飛行員應對非正常操作場景的自適應認知能力和行為，Ackerman 等（2017）的研究提出優(yōu)化自動化情景意識的信息顯示來修復人- 自動化交互中的人因問題，Calhoun（2021）的研究則提出采用人類操作員啟動的自適應人-自動化交互機制有助于提升操作員的情景意識和人工干預的有效性，而不是采用傳統(tǒng)的系統(tǒng)分配的人-自動化交互機制。

2.4.3 適航認證

美國航空總局（FAA）在1999 年啟動了一項針對自動化駕駛艙人因問題的研究，結(jié)果表明FAA 適航條款中存在35 項與人因有關的問題，這些問題涉及如何在適航要求中充分考慮飛行員能力、如何有效地支持飛行員作業(yè)績效以及如何有效管理人為差錯等方面（FAA，2004）；FAA 25部對人因方面的適航要求是按照“以系統(tǒng)設備和功能為導向”的方式在相關的條款中作出一般性和定性的要求。該研究認為局部地修改25 部的部分條款無法系統(tǒng)地解決所存在的人因問題，有必要按照“以飛行員為中心”的方式增補一項新條款（CS25.1302） 來系統(tǒng)地解決這些問題（FAA，2013）。25.1302 新條款將整個駕駛艙中與飛行員飛行任務相關的設備和功能視為一個整合的人機交互系統(tǒng)，以飛行員任務為導向，以能否支持飛行員有效和安全地完成規(guī)定的飛行任務（作業(yè)績效）為目標，規(guī)定了這些設備和功能的設計必須與飛行員的能力相匹配，從而能夠有效地支持飛行員作業(yè)績效和人為差錯管理，并且最大限度地減少飛行員人為差錯等人因問題（羅青，2013）。歐洲航空安全局（EASA）和FAA 分別于2007 年和2013 年正式將該新條款（CS25.1302）納入適航認證要求（EASE，2007；FAA，2013），中國商飛也已將25.1302 條款納入C919 型號的適航認證中（黨亞斌，2012）。

2.4.4 人因工程的挑戰(zhàn)

Strauch（2017）的研究表明，盡管航空界和人因工程界都在致力于改進自動化駕駛艙的人因問題，但是經(jīng)典的“自動化的諷刺”現(xiàn)象在30 多年后仍然沒有得到徹底的解決，波音737 MAX 飛機在2018、2019 年（獅航和埃塞俄比亞航空）連續(xù)發(fā)生的與駕駛艙自動化系統(tǒng)有關的兩起重大事故說明了這一點（NTSB，2019）。作者多年前的研究表明實現(xiàn)和落實人因工程研究成果仍然面臨著挑戰(zhàn)（Xu，2007）。

針對自動化駕駛艙的人因問題，Xu（2007）采用Rasmussen（1985）的抽象層次結(jié)構(gòu)（AH）認知工程模型，開展了基于大數(shù)據(jù)的建模分析。這些數(shù)據(jù)包括：（1）飛行員問卷調(diào)查。調(diào)查數(shù)據(jù)代表了在駕駛艙自動化操作方面具備不同航線飛行經(jīng)驗的全球5000 多名飛行員（BASI，1998）；（2）飛行事故報告。航空安全報告系統(tǒng)（ASRS）數(shù)據(jù)庫中所記錄的與駕駛艙自動化飛行直接相關的105 個報告；（3）飛行模擬器實驗。在波音747-400 飛行模擬器上基于眼動追蹤、飛行員自動化監(jiān)控行為、自動化飛行績效的實驗數(shù)據(jù)（Sarter，Wickens et al.，2003）；（4）飛行員心理模型測試。飛行員在完成747-400 飛行模擬器實驗以后的結(jié)構(gòu)式訪談數(shù)據(jù)（Mumaw，Sarter et al.，2000）。該建模分析研究表明，飛行員掌握了駕駛艙自動化操作的基本知識和技能，飛行員人誤主要發(fā)生在執(zhí)行與規(guī)則式和知識式行為相關的自動化飛行操作時；有些飛行員缺乏一個完整有效的自動化飛行操作心理模式；自動化人機界面未能有效地呈現(xiàn)與自動化飛行目標相關的信息；飛行員沒有足夠的能有效應對應急狀態(tài)的自動化飛行操作程序。該研究建議，改進飛行員培訓、飛行手冊內(nèi)容、自動化飛行操作程序，并且進一步優(yōu)化基于“以人為中心”理念的駕駛艙人機界面。由于駕駛艙人機界面設計改進費時，并且不會影響現(xiàn)有機隊，因此研究建議優(yōu)先考慮飛行員培訓、飛行操縱手冊和飛行操作程序方面的工作。

針對有效的飛行員自動化培訓，采用Vicente（1999）認知工作分析方法對飛行員自動化培訓內(nèi)容的進一步分析表明，由于缺乏對駕駛艙自動化領域知識的有效和完整的表征，許多飛行員培訓內(nèi)容不能有效地幫助飛行員建立起一個準確和完整的自動化心理模型，也不利于有效地培養(yǎng)飛行員的知識-驅(qū)動式監(jiān)控能力和維持良好的情景意識。這些原因?qū)е聜€別飛行員遇到復雜操作情景和異常狀態(tài)時，有時不能有效地在整個領域知識空間內(nèi)搜索或推理出符合當前飛行場景的自動化飛行操作（Mumaw，Boorman et al.，2000；Xu，2007）。

導致波音737 MAX 飛機在2018、2019年兩起飛機解體事故的發(fā)生有多方面原因，其中包括制造商管理層、自動化系統(tǒng)設計（機動特性增穩(wěn)系統(tǒng)，MCAS）、人機界面設計（告警信息等）、適航認證、FAA 監(jiān)督、安全文化、飛行員培訓以及地面維修等（Cusumano，2020；The U.S. House Committee，2020）。從人因工程角度分析，這兩起737 MAX 飛機事故至少包括以下三個方面的原因：“以人為中心自動化”設計理念的實現(xiàn)（如何保證任何時候飛行員擁有對自動化系統(tǒng)的最終決策權，如何保證飛行員在應急狀態(tài)下能夠快速有效地中斷自動化系統(tǒng)來人工接管飛行操控），人機界面設計優(yōu)化（如何在現(xiàn)有駕駛艙告警人機界面中有效地整合新設備的告警信息，從而為飛行員提供足夠的情景意識，避免“自動化驚奇”現(xiàn)象等），必要的飛行員培訓和飛行手冊內(nèi)容更新（如何保證飛行員擁有一個準確和完整的自動化心理模型）。

由此可見，展望今后自動化駕駛艙的人因工程工作，人因工程界要繼續(xù)推動以往研究成果在實際應用中的落實；另一方面，人因工程界需要并且也一直在繼續(xù)開展自動化駕駛艙的研究。例如，在駕駛艙顯示界面設計方面，人因工程界研究如何優(yōu)化信息顯示來降低“自動化驚奇”的可能性（Dehais et al.，2015）；研究如何通過以人為中心的自動化顯示設計和訓練將飛行員的非適度自動化信任和依賴調(diào)整到適度狀態(tài)（王新野等，2017；Manzey et al.，2012）；研究如何通過有效的自動化監(jiān)控策略、飛行員培訓、心理模型構(gòu)建來幫助飛行員應對非正常飛行場景（Billman et al.，2020）。

最后，智能自主化新技術正在進入人們的日常工作和生活，自動化駕駛艙也不例外。在智能時代，人因工程的挑戰(zhàn)與機遇并存：既要在引進智能新技術的同時吸取自動化駕駛艙人因問題的教訓，同時要充分發(fā)揮智能新技術的優(yōu)勢，找到能夠進一步幫助解決自動化駕駛艙人因問題的有效方案。

3 智能化飛機駕駛艙

3.1 基本概念

從某種意義上講，機載自動化技術輔助飛行員的能力達到了瓶頸，在一些特殊操作環(huán)境中（比如設計無法預料的非正常操作場景），飛行員需要智能化、更高水平的“自動化”技術的支持。從技術層面上來說，不同于自動化技術，智能技術擁有獨特的自主化（autonomy）特征。帶有自主化特征的智能系統(tǒng)具有一定程度的認知學習、自適應等能力，在特定的場景下可以自主地完成獨立于人工干預甚至設計事先無法預料的一些特定任務（詳見本系列文章之五《五論以用戶為中心的設計：從自動化到智能時代的自主化以及自動駕駛車》，許為，2020）。自動化和自主化之間的區(qū)別不是在自動化水平上遞進的關系，有沒有基于智能技術的認知學習、自適應、獨立執(zhí)行等自主化能力是兩者之間本質(zhì)上的區(qū)別，智能系統(tǒng)借助于一定的算法、機器學習和大數(shù)據(jù)訓練等手段，可以在一定的場景中自主地完成以往自動化技術所不能完成的任務（Madni&Madni，2018；Kaber，2018）。

如前所述，現(xiàn)有飛機自動化駕駛艙系統(tǒng)是基于自動化技術，其運轉(zhuǎn)依賴于固定的邏輯規(guī)則和算法來執(zhí)行定義好的任務（比如通過飛行管理計算機系統(tǒng)的編程），并產(chǎn)生確定的操作結(jié)果，當出現(xiàn)設計無法預料的非正常飛行場景時，需要飛行員通過手動飛行操縱來執(zhí)行人工干預。從理論上來說，基于智能技術的飛機智能機載系統(tǒng)有可能克服自動化技術的局限性。例如，現(xiàn)有自動化飛行系統(tǒng)不能應對事先設計中無法預測的飛機故障或者非正常飛行場景，通過采用機器學習、大數(shù)據(jù)（基于大量經(jīng)驗豐富的飛行員操作數(shù)據(jù)以及相關的飛行參數(shù)和操作場景的知識庫）等技術，訓練并建立能夠應對故障和非正常飛行場景模式的智能飛行系統(tǒng)，從而彌補個體飛行員能力和知識的局限，安全有效地擺脫一些飛行操作困境。

針對未來駕駛艙機載智能系統(tǒng)的功能問題，目前還沒有具體完整的解決方案，但是研究者們基于智能技術的優(yōu)勢、自動化技術的局限性、飛行安全和航空公司等需求，展望了未來智能駕駛艙的發(fā)展（嚴林芳等，2017；楊志剛，張炯等，2021；吳文海等，2016）。例如，通過機載智能輔助駕駛技術來實現(xiàn)正常場景和標準飛行流程下“門到門”的全自動駕駛（包括場面滑行、起飛著陸），并且具備檢查單等相關飛行準備工作的全自動執(zhí)行能力；通過機載智能決策輔助技術為飛行員提供全飛行階段（正常、非正常）飛行操作的決策支持，以及提供指引以及信息融合（含空管、交通服務等）顯示、機組告警系統(tǒng)信息自動關聯(lián)、系統(tǒng)故障分析與預測等能力；利用智能語音識別技術開發(fā)出更加有效的機載人機交互界面；基于知識圖譜和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)以及決策樹等技術，形成具有飛行駕駛決策能力的數(shù)字模型。機載智能系統(tǒng)應該能夠感知飛行運營信息和飛機狀態(tài)（實時動態(tài)獲取飛機內(nèi)外部信息）、進行實時獲取、分析和預測（天氣、地形等）、進行記憶學習（空天一體化網(wǎng)絡進行云存儲，基于機器學習獲取新知識）、自主控制與規(guī)劃（飛行操作、航路規(guī)劃、飛行決策等）、裝備智能交互技術（觸摸屏、組合視景、民用飛機頭戴顯示、語音識別等）以及進行空地一體化智能維護管理等（嚴林芳等，2017；吳文海等，2016）。

國際上，歐洲航空安全局（EASA）（2020）發(fā)布了《AI 路線圖》，波音和空客等企業(yè)正積極探索AI 技術在航空領域的應用。中國商飛在2020 年發(fā)布了“有人監(jiān)督模式下的大型客機自主飛行技術研究”的技術指南（楊志剛等，2021）。

3.2 人因工程初步研究

3.2.1 “以人為中心”的智能化駕駛艙

智能自主化技術并非十全十美，它具有“雙刃劍”效應（許為，2020）。一方面，智能系統(tǒng)利用大數(shù)據(jù)、AI 深度學習等技術可以整合大量的專家知識，主動地幫助人類操作員在非正常場景中解決以往單人知識所不能解決的問題，這是傳統(tǒng)自動化技術無法實現(xiàn)的；另一方面，如果智能系統(tǒng)設計中不遵循“以人為中心AI”的理念，不保證人類擁有對系統(tǒng)的最終決策控制權，智能系統(tǒng)自主獨立執(zhí)行和不確定輸出等自主化特征有可能帶來飛行安全的隱患（許為，葛列眾，2020）。

人因工程界針對智能自主化技術已經(jīng)開展研究。Endsley（2017）認為“自動化的諷刺”效應也會在智能自主化技術應用中出現(xiàn)。在智能自主化系統(tǒng)中，隨著單個功能“自動化”水平的提高、整體系統(tǒng)的自主化以及可靠性的增加，操作員對這些功能的關注度和情景意識可能會降低，在應急狀態(tài)下出現(xiàn)“人在閉環(huán)外”的可能性也會增加。近幾年發(fā)生了許多起基于智能自主化技術的自動駕駛車致命事故，人因分析表明導致這些事故發(fā)生的原因包括：人機界面設計問題、情景意識下降、自動化模式混淆、“人在閉環(huán)外”、低參與度、過度依賴或信任自主化等，而這些問題正是以往人-自動化交互中的典型人因問題（Navarro，2018；NHTSA，2018；Endsley 2017；Xu，2020）。

另外，具有學習等認知能力的自主化系統(tǒng)隨著在不同環(huán)境中的使用會不斷提升自身的能力，其操作結(jié)果具有潛在的不確定性，因此自主化技術有可能比自動化技術給人類操作員帶來更強烈的“自動化驚奇”體驗（Sarter&Woods，1995）。這些效應可能進一步放大以上這些人因問題的影響程度，這種現(xiàn)象被稱為“l(fā)umberjack”效應（Onnasch et al.2014）。研究還表明，與自動化技術相比，自主化技術還可能會導致操作員高度情緒化的反應，一些社會因素更容易對操作員的心理產(chǎn)生影響（Clare，et al.，2015；de Visser，et al.，2018）。

由此可見，如同自動化技術在飛機駕駛艙應用的初期，智能化飛機駕駛艙的研發(fā)需要人因工程的早期介入和解決方案。正如本系列文章《四論以用戶為中心的設計：以人為中心的人工智能》中所提出的“以人為中心的AI”設計理念（許為，2019；Xu，Dainoff et al.，2022），針對民用航空領域的高風險性特征，“以人為中心設計”的理念強調(diào)人應該是在任何條件下、任何時候都擁有對系統(tǒng)的最終決策控制權。

針對航空智能系統(tǒng)研發(fā)，采用“以人為中心”的理念目前已經(jīng)基本達成了共識（例如，Parnell et al.，2021；EASA 2020；許為，陳勇，董文俊等，2022）。美國國家研究委員會（NRC）在2014 年發(fā)布的《民航自主化研究：邁向飛行新時代》中強調(diào)，智能系統(tǒng)的操作需要人的參與，要充分考慮人與智能系統(tǒng)之間的角色、職責和工作量的有效分配，人與智能系統(tǒng)是協(xié)作伙伴的關系。EASA 發(fā)布的《AI 路線圖》的副標題（“以人為中心的航空AI 途徑”）就明確了智能系統(tǒng)開發(fā)的理念（EASA，2020）。中國商飛強調(diào)開發(fā)智能系統(tǒng)要以人（飛行員）為核心，一切智能化功能均應該圍繞飛行員操作和決策需求開發(fā)（楊志剛等，2021）。歐洲人因和工效研究院（CIEHF）（2020）在《未來駕駛艙技術的以用戶為中心的設計和評估》的白皮書中強調(diào)，隨著AI 技術的實施，未來30 年航空領域?qū)l(fā)生許多變化，但是人類在系統(tǒng)控制和決策中仍將發(fā)揮關鍵作用；機載智能系統(tǒng)的設計應該“以飛行員為中心”；機載智能系統(tǒng)是提高飛行員情景意識、規(guī)劃和決策能力的“智能助手”，但不是完全取代人類操作員。

3.2.2 基于智能技術的初步探索

針對智能駕駛艙的探索研究多年前就已經(jīng)展開，盡管當時的智能技術還不成熟，但是人因工程專業(yè)人士與其他學科合作提出了一些概念，并且取得了一些初步結(jié)果。例如，飛行員助理（Smith & Broadwell，1986）、旋翼機飛行員助理（Miller & Hannen，1999）和CAMA（Onken，1999）。其中，Gerlach&Onken（1995）基于專家知識開發(fā)了民航駕駛艙智能決策輔系統(tǒng)（CASSY），該系統(tǒng)包括飛行員模型、目標沖突評估、飛行員意圖和差錯識別等功能，在各種飛行場景中通過對飛行狀等評估和規(guī)劃來協(xié)助飛行員，初步測試證明該系統(tǒng)是有效的。近幾年AI 技術的快速發(fā)展也進一步推動了這方面的研究。例如，Vemuru 等（2019）的研究開發(fā)了一個基于強化學習代理技術的智能系統(tǒng)，該系統(tǒng)通過在模擬器中感應飛行員的心理反應和飛行路徑來學習飛行技能，并且與飛行員形成一種協(xié)同合作關系，經(jīng)過訓練的智能代理可以在飛行的各個階段協(xié)助飛行員作業(yè)。

在國內(nèi)，中國商飛開展了針對智能化駕駛艙的初步研究（大漠，2016）。該研究對未來智能化駕駛艙提出了簡潔、智能、互聯(lián)、安全四大理念，將智能決策、主動優(yōu)化、虛擬現(xiàn)實、觸摸控制、機載互聯(lián)、語音控制等技術引入民機駕駛艙中，提出了全玻璃化駕駛艙概念，并且設計了擁有全新人機顯控界面布局的展示模擬駕駛艙。國外一些公司和研究機構(gòu)也正在開發(fā)機載智能系統(tǒng)等（郭建奇，2020），例如，泰雷茲（Thales）（2019）公布了正在研發(fā)的一些技術，其中包括作為下一代FlytX 航空電子設備套件之一的一個虛擬助手，該助手可為飛行員提供語音人機交互和實現(xiàn)初步的飛行員意圖識別；Daedalean 在開發(fā)首個航空自動駕駛儀系統(tǒng)中采用了深卷積前饋神經(jīng)網(wǎng)絡的AI 技術。

3.2.3 智能自主化水平

如何根據(jù)智能技術的自主化特征來有效定義智能系統(tǒng)的自主化水平（autonomous level）是一個重要的人因工程研究問題。它不僅涉及如何區(qū)分自動化與自主化之間的特征，并且也涉及如何有效地劃分智能自主化的等級水平，從而在系統(tǒng)設計中達到人與智能系統(tǒng)的最佳匹配和協(xié)同合作。在自動化領域，自動化水平的定義直接影響到系統(tǒng)設計中系統(tǒng)功能和控制權在人與自動化系統(tǒng)之間的有效分配。Parasuraman 等人（2000）從人類信息加工角度提出了自動化的“4 階段理論”（信息獲取、選擇和過濾，信息整合，行動選擇，控制和行動執(zhí)行），Sheridan & Verplank（1978）將自動化劃分為10 個水平。已有研究者認為傳統(tǒng)的自動化水平劃分并沒有充分考慮到智能自主化技術特征，因為這些自動化水平劃分主要是從人機功能分配的角度出發(fā)，并沒有考慮到智能技術的自主化特征，例如在特定場景下所具有的一些認知學習、自適應、自治（self-governance）、自主執(zhí)行等自主化能力（Kaber，2018；Bradshaw et al.，2013；Kistan et al.，2018；許為，2020）。因此這些傳統(tǒng)自動化水平定義不適合于智能自主化技術。

航空領域目前還沒有被廣泛接受的智能自主化等級劃分方法。有研究者強調(diào)人的參與程度和人類與智能自主系統(tǒng)之間的合作伙伴關系，將自主劃分為人操作、人授權、人監(jiān)督和完全自主4 個等級（盧新來等，2021）。經(jīng)過二十多年的研究，雖然目前依然沒有建立起具有實際操作意義的自主化等級劃分方法，但是人們對智能自主化以及自主化等級等概念的認知正在不斷深化。例如，EASE（2020）在AI 路線圖中提出了對應于智能自主化層次上的三種主要場景：人在回路中（HITL）、人在回路上（HOTL）和人在控制（HIC）。在1 級（人在回路中）中，駕駛艙機載智能系統(tǒng)扮演“助理“角色，協(xié)助機組人員操作，人類飛行員起著主控作用；在2 級（人在回路上）中，機載智能系統(tǒng)開展與飛行員之間的協(xié)作合作，機組人員仍然全權負責飛行和監(jiān)控；在3級（人在控制）中，機載智能系統(tǒng)擁有更高的自主化層次，在正常操作運行中，智能自主系統(tǒng)將不要求人的操作，但人負責監(jiān)督并且擁有最終的決控權。由此可見，對智能自主化程度的劃分正越來越多地考慮“以人為中心”的設計理念。

3.2.4 人-智能系統(tǒng)的協(xié)同合作

人與智能系統(tǒng)的協(xié)同合作是另一個重要的人因工程研究課題。不同于作為“輔助工具”的自動化系統(tǒng)，智能自主系統(tǒng)可以成為與人類合作的“隊友”，分享任務和操控權，形成“人機組隊”（human-machine teaming）式合作的新型人機關系，或者稱為“人- 自主化組隊”（human-autonomy teaming）式合作（Kaber，2018；許為，葛列眾，高在峰，2021）。在民航領域，研究者已經(jīng)開展了針對“人-自主化組隊”的一系列人因工程研究。初步研究表明，通過培養(yǎng)適當人-自主化組隊合作，人機之間會增加互信，提高人機系統(tǒng)的績效（Ho et al.，2017；Tokadli et al.，2021）。

在針對大型商用飛機單人飛行操作（single pilot operations，SPO）的研究中，研究者采用“人-自主化組隊”式合作的概念希望在飛機駕駛艙引進一個“智能副駕駛”來承擔起與飛行員合作的隊友角色，形成類似于雙乘員駕駛艙的機組合作關系。例如，Tokadli 等人（2021）采用一個“劇本委托界面”（PDI）來評估SPO 駕駛艙中的“人- 自主化組隊”式合作。該系統(tǒng)是一個基于領域知識庫和決策- 行為架構(gòu)的智能自主系統(tǒng)，在一些設計無法預料的操作場景中可以輔助操作員。初步實驗表明PDI 有助于飛行員與該自主系統(tǒng)的合作。Lim 等人（2017） 提出的SPO“虛擬飛行員助理”（VPA）系統(tǒng)架構(gòu)包括推理模型、不確定性分析模型、認知知識模型等，目的是通過SPO 飛行員與智能系統(tǒng)之間的協(xié)作來降低工作負荷。Brandt et al.（2017）采用“人-自主化組隊”式合作理念開展了針對地面站操作員執(zhí)行SPO 飛行跟蹤任務的評估，該研究采用了基于自動推薦系統(tǒng)的自主約束飛行計劃器（ACFP）系統(tǒng)，目的是通過該系統(tǒng)與地面站操作員的協(xié)作關系來支持地面站操作員在非正常場景中的快速決策。初步模擬實驗結(jié)果表明，與沒有ACFP 的地面站相比，參與者認為ACFP 提供了足夠的情景意識，降低了工作負荷。

3.3 人因工程研究展望

展望航空智能技術應用的前景，EASA（2020）的AI 路線圖基于“以人為中心”理念提出了三階段目標：第一階段（2019—2024）利用智能技術協(xié)助人類操作和增強人類能力；第二階段（2024—2028）開發(fā)基于人機協(xié)同合作的智能系統(tǒng)；第三階段（2029—2035）開發(fā)高水平自主化的智能系統(tǒng)，同時確保人是最終決控者。CIHFE（2020）從人因工程的角度提出了一份航空領域AI 發(fā)展路線圖，中期目標（2025—2035）強調(diào)開發(fā)智能數(shù)字助理和可解釋AI技術，保證智能系統(tǒng)能夠為機組人員提供有效的決策建議；長遠目標（2035—2050）是建立智能化空中交通系統(tǒng)，實現(xiàn)智能化空中交通。NASA（2019）《航空戰(zhàn)略實施規(guī)劃》中定義了近遠期目標。近期目標（2015—2025 年）是引入具有有限的自主化、執(zhí)行功能級目標的航空系統(tǒng)；中期目標（2025—2035 年）是引入具有靈活的自主化、可信任、可實現(xiàn)任務級目標的航空系統(tǒng)，并且人和系統(tǒng)合作完成任務目標；遠期目標（2035 年后）是引入具有自主性、可實現(xiàn)政策層面目標的分布式協(xié)作航空系統(tǒng)。NASA規(guī)劃還強調(diào)開展針對人與智能系統(tǒng)合作、人-自主化組隊合作的研究?？梢?，以上這些發(fā)展路線圖都強調(diào)了人在系統(tǒng)中的作用以及人與智能系統(tǒng)的協(xié)同合作。

針對智能駕駛艙人因工程的研究目前處于起步階段，本文針對今后人因工程研究和設計總體工作思路提出以下一些初步建議。

首先，采納“以人為中心”的理念來研發(fā)智能系統(tǒng)，將人放在系統(tǒng)研發(fā)的中心位置考慮，發(fā)揮人類與機器智能間的優(yōu)勢互補，實現(xiàn)“人在環(huán)”的系統(tǒng)設計，保證人擁有對飛機的最終操控權。人因工程要保證智能系統(tǒng)中有效的人機功能分配，即人類從事戰(zhàn)略、規(guī)劃和決策性任務，而系統(tǒng)則負責操作性任務，保證人與智能系統(tǒng)之間的最佳人機匹配和協(xié)同合作。

其次，開展機載人-智能系統(tǒng)交互、協(xié)同合作的基礎研究。針對人機協(xié)同合作計算模型和定量評估，構(gòu)建和實驗驗證基于“人-自主化組隊”合作的人機交互和決策模式及設計概念。采用多學科方法開展“人- 自主化組隊”研究，例如，采用協(xié)同認知系統(tǒng)理論（Hollnagel & Woods，2005），探索如何利用人類生物智能和機器智能在不同程度上的深度組合以及互補來支持基于人機組隊合作的自主化創(chuàng)新設計；開展人與智能系統(tǒng)之間人機互信、情景意識分享、決策分享、控制分享的認知和計算建模研究，為系統(tǒng)設計提供人因工程解決方案。

再次，從航空安全和智能技術成熟度看，目前大型商用飛機駕駛艙機載系統(tǒng)設備升級不可能全部采用智能自主化系統(tǒng)，應該是一種智能化與自動化的組合系統(tǒng)。人因工程應該根據(jù)人機功能分配、技術的各自特點，發(fā)揮自動化和自主化技術的優(yōu)勢互補，在人、自動化以及自主化三者之間找到最佳的“以人為中心”的人因工程解決方案。例如，飛行員在尖峰工作負荷階段的飛行任務可以是一個智能飛行技術融合的合適切入點，對當前航空技術的發(fā)展具有實際意義，也不會對目前的航空技術體系和駕駛模式產(chǎn)生大影響，有利于通過技術迭代來積累智能化技術融合的經(jīng)驗（楊志剛等，2021）。

最后，在人與智能系統(tǒng)交互和人機界面設計方面，要吸取自動化駕駛艙人因問題的教訓，優(yōu)化人機界面設計，考慮采用創(chuàng)新方法來設計人-智能自主化交互的人機界面，比如基于“人- 自主化組隊”式合作的人機交互設計，開發(fā)駕駛艙智能化人機交互界面。另外，智能飛行技術的引進將飛行員的角色從直接飛行操縱員轉(zhuǎn)向飛機資源管理者，人機界面設計必須保證飛行員有足夠的情景意識，在智能技術失效時駕駛員具備時刻接管飛機的能力。

4 個案分析：大型商用飛機單人飛行操作

4.1 基本概念及“以人為中心”的設計理念

過去50 多年中，技術發(fā)展推動了大型商用飛機駕駛艙機組人員逐步遞減（de-crewing）的趨勢，從最初5 名機組人員到目前機長和副駕駛2 人配置，這種遞減情況在不久的將來還會持續(xù)下去。作為新一代商用飛機發(fā)展核心技術之一，目前國內(nèi)外民航界正在積極探索和研發(fā)大型商用飛機“單一飛行員駕駛”（SPO）模式。SPO 指在大型民機駕駛艙中僅配置一名飛行員，借助提升的機載設備或者遠程地面站操作員的支持（或者兩者組合），能夠在各種飛行場景中安全有效地完成航線飛行任務，并且達到不低于目前雙乘員駕駛模式的飛行安全水平（Comerford et al.，2013）。SPO 會導致一場航空運輸革命，在滿足安全性條件下，SPO 可以帶來減少飛行員數(shù)量、提升經(jīng)濟性、減少駕駛艙資源配置、縮小駕駛艙空間和減輕飛機重量等方面的好處。

美國、歐盟、Boeing、Airbus 等飛機制造商正在開展SPO 研發(fā)（Comerford et al.，2013），國內(nèi)針對SPO 技術方案和系統(tǒng)架構(gòu)的一些研究工作也開始起步（王淼等，2020）。初期的SPO 研究主要涉及兩種SPO總體方案（Matessa et al.，2017）。一種是駕駛艙機載設備更新方案（簡稱駕駛艙方案），主要通過提升現(xiàn)有駕駛艙機載自動化系統(tǒng)或引進機載智能自主化系統(tǒng)來替代現(xiàn)有人類副駕駛的部分職責，SPO 飛行操作基本上不依賴于地面支持；另一種是遠程地面站飛行支持方案（簡稱地面站方案），該方案具有分布式機組的設計概念，即將現(xiàn)有副駕駛的部分職責從空中移到了地面。隨著研究的展開，研究者開始考慮第三種方案：“SPO 駕駛艙飛行員+駕駛艙機載設備提升+地面站飛行支持”協(xié)同實現(xiàn)的SPO 組合式模式（見圖3）。

圖3 “駕駛艙+地面站”SPO 組合方案演示和驗證系統(tǒng)架構(gòu)（王淼等，2020）

人因工程預備研究在飛機型號研發(fā)中起著無可替代的重要作用（許為，陳勇，2012），SPO 研發(fā)也不例外。在美國以NASA為主開展了一系列SPO 人因工程研究，歐洲和澳大利亞等地的科研院校也開展了SPO 人因工程研究，國內(nèi)這方面的工作尚未正式啟動。人因工程界強調(diào)實現(xiàn)SPO 的最大障礙不是技術本身，而是如何遵循“以人為中心設計”的理念，合理利用技術，研發(fā)出一個有效支持SPO 飛行安全的人因工程解決方案（Harris，2007；許為，陳勇，董文俊等，2021）。

4.2 人因工程初步研究

2012 年的NASA SPO 技術交流會確定了人因工程研究的5 個重點領域：SPO 設計方案、設備系統(tǒng)更新、人員交流與溝通、飛行員失能、適航認證。目前的人因工程研究主要集中在前三個方面，并取得了一些階段性成果（詳見許為，陳勇，董文俊等，2022）。實現(xiàn)SPO 的必要條件之一是更新現(xiàn)有駕駛艙機載設備系統(tǒng)，爭議的焦點之一是提升現(xiàn)有駕駛艙機載自動化系統(tǒng)還是引進機載智能自主化系統(tǒng)。

許多研究者出于對SPO 整體設計復雜性的擔憂，只是在一個“舒適區(qū)”內(nèi)提出一些針對現(xiàn)有系統(tǒng)局部改進的方案，雖然這種“演變”式路徑對系統(tǒng)開發(fā)和適航認證成本很低，但是很難從根本上解決人-自動化交互中的人因問題。從長遠來看，這種方法可能帶來飛行安全、人因工程、系統(tǒng)可擴展性等方面的問題。Sprengart 等人（2018）認為，離開“舒適區(qū)”是尋找SPO 系統(tǒng)方案的必要條件，只有這樣才能將SPO 飛行員與機載系統(tǒng)（自動化或智能自主化）在人-機、空-地的飛行協(xié)同操控和決策等方面達到最佳的匹配。Neis 等人（2018）建議，SPO 系統(tǒng)方案的設計應該回到原點，將人放回中心，讓技術適應人，最終達到人機關系的最佳匹配。因此，SPO 應該是優(yōu)化駕駛艙人機交互設計的一個新機遇，有利于解決“歷史遺留”的人-自動化交互的人因問題。

研究者希望在SPO 駕駛艙引進一個“智能副駕駛”來承擔起與SPO 飛行員合作的隊友角色，形成類似于雙乘員駕駛艙的機組合作關系來解決SPO 的一些挑戰(zhàn)。例如，Lim 等人（2017）提出的SPO“虛擬飛行員助理”等概念。在NASA、FAA 和Rockwell 早期合作的一項SPO 模擬艙實驗研究報告中，該報告建議SPO 的技術干預方案不應該僅僅是提升現(xiàn)有駕駛艙自動化系統(tǒng)，還要考慮引進新的智能自主化系統(tǒng)（Bailey et al.，2017）。盡管這方面的整體技術和人因工程研究尚不成熟，但是在民機機載設備領域已有一些正在研發(fā)的智能子系統(tǒng)（詳見許為，陳勇，董文俊等，2022）。例如，智能化推薦檢查表及狀態(tài)傳感系統(tǒng)，機載人機語音交互，智能化空中交通防撞系統(tǒng)，應對故障模式的智能飛行系統(tǒng)，可穿戴智能設備。這些研發(fā)有助于為SPO 機載智能自主系統(tǒng)和SPO 地面支持站的研發(fā)提供支持。

根據(jù)人因工程研究、機載自動化技術和智能技術可行性，許為，陳勇，董文俊等人（2022）建議SPO 駕駛艙機載系統(tǒng)的提升需要采用“自動化+自主化”的組合式方案，即根據(jù)場景復雜性選用技術，利用兩種技術的優(yōu)勢互補來獲取最大的安全保證。SPO 研發(fā)需要采納“以人為中心設計”的理念，將人放在系統(tǒng)研發(fā)的中心位置考慮，發(fā)揮人類與機器智能間的優(yōu)勢互補，實現(xiàn)“人在環(huán)”的系統(tǒng)設計，保證人擁有對SPO 飛機的最終操控權。針對駕駛艙設備升級，需要開展人機交互、協(xié)作和決策的人因工程研究，為SPO 空地人-人與人-機交互、協(xié)同和決策的系統(tǒng)整體設計提供方案。例如，基于智能技術，構(gòu)建和實驗驗證基于“人-自主化組隊”合作的人-自主化之間的人機交互和決策模式及設計概念；在以往研究基礎上，構(gòu)建和實驗驗證SPO 飛行員與自動化之間的人機交互決策模式和設計方案。

4.3 智能SPO 系統(tǒng)的人因工程分析

本文采用上一篇系列文章《六論以用戶為中心的設計：智能人機交互的人因工程途徑》中作者所提出的智能人機交互（i-HCI）人因工程模型來分析SPO 模式（許為；2022a）。iHCI 人因工程模型將人類操作員和智能系統(tǒng)（智能代理，intelligent agent）均視作為能夠完成一定認知信息加工任務的認知體，從而一個iHCI 系統(tǒng)可以被視為一個協(xié)同認知系統(tǒng)（Hollnagel & Woods，2005）。iHCI 人因工程框架強調(diào)人機協(xié)同合作、人機雙向主動式狀態(tài)識別、人類智能與機器智能的互補性以及人機合作式認知界面等特征?；趇HCI 人因工程模型，SPO駕駛艙飛行員與機載智能系統(tǒng)之間的交互就是一種智能人機交互，SPO 駕駛艙機載人機智能系統(tǒng)就是兩個認知體（SPO 飛行員，機載智能系統(tǒng)）協(xié)同合作的一個認知協(xié)同系統(tǒng)。

進一步地，“SPO 駕駛艙飛行員+駕駛艙機載智能系統(tǒng)+地面站飛行支持”組合SPO 方案強調(diào)人-機與空-地的飛行協(xié)同合作，該SPO 模式整體系統(tǒng)的安全運營不僅僅取決于單機中的“SPO 駕駛艙飛行員+機載智能系統(tǒng)”認知協(xié)同系統(tǒng)，還取決于來自“地面站飛行支持”“智能空中交通系統(tǒng)架構(gòu)”“智能化社會技術系統(tǒng)”認知協(xié)同系統(tǒng)的支持。所有這些認知協(xié)同系統(tǒng)形成了一個大型商用飛機智能SPO 協(xié)同認知生態(tài)系統(tǒng)（見圖4）。我們采用協(xié)同認知生態(tài)系統(tǒng)的框架來進一步分析SPO 的人因工程解決方案。

協(xié)同認知生態(tài)系統(tǒng)是一個多層次的系統(tǒng)架構(gòu)，一個子系統(tǒng)的協(xié)同認知系統(tǒng)可以是整體協(xié)同認知生態(tài)系統(tǒng)架構(gòu)中的某一層次。圖4 示意了智能化SPO 協(xié)同認知生態(tài)系統(tǒng)的多層次架構(gòu)，表1 概括了該協(xié)同認知生態(tài)系統(tǒng)各層次的系統(tǒng)組成部分。其中，認知協(xié)同系統(tǒng)的范圍和邊界條件是相對的，取決于分析目的。

圖4 基于“駕駛艙飛行員+駕駛艙機載智能系統(tǒng)+地面站飛行支持”的智能SPO 協(xié)同認知生態(tài)系統(tǒng)

表1 智能SPO 協(xié)同認知生態(tài)系統(tǒng)中各層次的主要組成部分

構(gòu)建一個“SPO 駕駛艙飛行員+機載智能系統(tǒng)+ 地面站飛行支持”SPO 模式涉及人- 機（機載系統(tǒng)）之間以及人- 人（地面站）空地之間的協(xié)同操控和決策、人-自動化/自主化交互等一系列問題，對安全飛行操作提出了許多新的要求，需要人因工程的支持。該SPO 模式的實現(xiàn)需要優(yōu)化人-機、空-地人員之間的功能分配，嚴格評估在正常以及應急SPO 飛行場景中各類人員的工作負荷、人機交互決策模式、空-地協(xié)同的飛行操控和決策等因素。例如，一方面，SPO 改變了駕駛艙飛行員的認知決策模式，SPO 避免了現(xiàn)有雙乘員駕駛艙中雙人飛行員之間潛在的認知決策沖突，有助于提升決策效率；另一方面，SPO 駕駛艙飛行員將更多地依賴于個人知識、人-機之間以及人-人空地之間的溝通和協(xié)同操控，因此SPO 的飛行操控和決策模式可能變得更為復雜。另外，SPO 飛行操控權的授權管理和權限分配可發(fā)生在人-機（機載、地面站系統(tǒng)）或者人-人（駕駛艙與地面站）之間，這個過程可能會出現(xiàn)飛行操控決策和權限分配方面的沖突。

相對傳統(tǒng)的人因工程研究思路，協(xié)同認知生態(tài)系統(tǒng)框架表現(xiàn)出它的優(yōu)勢。傳統(tǒng)的人因工程研究思路一般注重于單機人機系統(tǒng)（“SPO 駕駛艙飛行員+ 機載智能系統(tǒng)”）的問題，但這只是整個智能SPO 協(xié)同認知生態(tài)系統(tǒng)中的一個協(xié)同認知子系統(tǒng)，影響該子系統(tǒng)績效和安全的因素不僅僅是SPO 駕駛艙中兩個認知體之間的協(xié)同合作，還包括整個生態(tài)系統(tǒng)中其他層次上協(xié)同認知系統(tǒng)中各種認知體之間的協(xié)同合作。如圖4 和表1 所示，如果將SPO 解決方案的分析邊界逐步擴展到地面站飛行支持、智能空中交通系統(tǒng)架構(gòu)以及智能化社會技術系統(tǒng)，實現(xiàn)SPO 整體系統(tǒng)的優(yōu)化設計則取決于各種認知體之間的協(xié)同合作，其中包括地面站支持人員的協(xié)同合作、智能空中交通指揮系統(tǒng)操作員的協(xié)同合作、公眾對SPO 的認知和接受度、SPO 適航認證規(guī)范、航空公司運營等。因此，只有從協(xié)同認知生態(tài)系統(tǒng)的系統(tǒng)化角度出發(fā)，綜合考慮整個SPO 協(xié)同認知生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)各種認知體之間的協(xié)同合作，才能為SPO 系統(tǒng)的整體優(yōu)化設計提供一個完整的人因工程解決方案。

4.4 智能SPO 系統(tǒng)的人因工程初步解決方案

基于以上分析和討論，本文對今后“SPO 駕駛艙飛行員+ 駕駛艙機載智能系統(tǒng)+ 地面站飛行支持”SPO 模式的研究提出以下初步的建議。

4.4.1 “以人為中心AI”的設計理念

強調(diào)“以人為中心AI”的設計理念。SPO 系統(tǒng)設計要充分考慮人的需要、能力、潛力和極限，利用人已有的經(jīng)驗、知識和技能。例如，機載智能系統(tǒng)不應該完全取代飛行員，應該有針對性地發(fā)揮和增強飛行員的潛能（處理異常情況等）以及技能（基本飛行技能等）。現(xiàn)有雙乘員駕駛艙的自動化人機交互設計主要是基于“以技術為中心”理念，這種設計將一些飛行操作任務整體地分配給了自動化系統(tǒng)，沒有充分考慮飛行員潛能和技能，不能有效地利用飛行員的潛能（處理異常狀況等），也浪費了飛行員的基本飛行技能（Billings，1997）。SPO 設計必須采用“以人為中心”的理念來指導SPO 人機功能和任務分配，要制定出完整的SPO 人機功能和任務分配方案。SPO 駕駛艙自動化的提升或者智能化技術的引進會進一步減少手動操控，要考慮如何既能夠發(fā)揮飛行員潛能和技能，又能保證飛行員“人在環(huán)內(nèi)”的系統(tǒng)設計。

同時，通過有效的余度化設計和操控權權限管理，保證人擁有對SPO 飛機的最終操控權。例如，除非發(fā)生意外狀況（飛行員失能等），SPO 駕駛艙飛行員擁有對飛機的最終操控權；在應急狀態(tài)下，如果飛行員失能發(fā)生，機載（自動化研究智能自主化）系統(tǒng)及時找到合適機場，啟動應急著陸系統(tǒng)，控操飛機自動著陸；在這過程中，地面站操作員全程實時監(jiān)控；若綜合相關信息和充分證據(jù)表明，地面站操作員的介入是必要的，地面站操作員擁有飛機的最終操控權，可隨時接管SPO 飛機安全著陸。

4.4.2 人機協(xié)同合作的設計新范式

SPO 智能駕駛艙是由兩個認知體（SPO駕駛艙飛行員，機器認知體/“機器副駕駛”）組成的一個協(xié)同認知系統(tǒng)，機載智能系統(tǒng)不僅是支持飛行員的一個輔助工具，而且也是一名與飛行員合作的團隊成員（Hollnagel&Woods，2005；許為，葛列眾，2020）。例如，采用“智能副駕駛”系統(tǒng)來承擔人類副駕駛的一些職責，人機之間可以分享情景意識、任務、目標和飛行操控權等。

人機協(xié)同合作的設計新范式要求重新考慮人和機器在人機系統(tǒng)中各自的最佳角色，要嚴格定義飛行員與智能自主化系統(tǒng)在飛行操作中應該分別扮演什么角色。例如，未來SPO 駕駛艙飛行員的角色是否會從具體航線飛行操作過渡到承擔航線規(guī)劃等“任務管理”的角色；如何根據(jù)智能化等級和飛行操作場景來確定人機之間的協(xié)同分工合作；研究如何保證在應急狀態(tài)下飛機操控權在人機之間的快速有效切換，確保人擁有最終控制權。今后的研究要制定飛機操控決策權管理和權限分配，例如，基于定義的分配原則，智能自主技術可實現(xiàn)對SPO 飛行操控權限的動態(tài)分配，當智能化空中交通防撞系統(tǒng)（ITCAS）在檢測到即將發(fā)生碰撞時，同時系統(tǒng)檢測到飛行員失能或無法及時做出反應時，系統(tǒng)可以自適應調(diào)整擁有的權限級別來接管飛行操控（ATI，2019）。

4.4.3 協(xié)同認知生態(tài)系統(tǒng)的設計視野

SPO 系統(tǒng)設計需要從宏觀的協(xié)同認知生態(tài)系統(tǒng)角度出發(fā)，任何局限于“SPO 駕駛艙飛行員+智能機載系統(tǒng)”單機層面的設計方案都無法保證整個協(xié)同認知生態(tài)系統(tǒng)的優(yōu)化設計和安全運行。因此，必須開展對整個SPO 協(xié)同認知生態(tài)系統(tǒng)優(yōu)化設計的研究，其中包括駕駛艙飛行員、機載智能和自動化系統(tǒng)、地面飛行支持站、智能空中交通系統(tǒng)架構(gòu)以及智能化社會技術系統(tǒng)（許為，2022b）。

從地面站飛行支持和智能空中交通系統(tǒng)架構(gòu)看，需要研究不同空間上人-人、設備（地面站與駕駛艙）、人機之間的溝通以及在操控權分享和轉(zhuǎn)移過程中潛在的沖突，要考慮地面站操作員、空中交通管制員和駕駛艙的一體化協(xié)同模式（王淼等，2020；Comerford et al.，2013）。

從智能化社會技術系統(tǒng)角度看，研究要考慮如何獲取公眾對SPO 的認知和信任、飛機制造商與適航當局在SPO 飛機適航論證方面的合作、航空公司對SPO 研發(fā)的參與和支持（地面戰(zhàn)飛行支持設備，運營、人力資源等）（許為，陳勇，2013）。

4.4.4 基于智能自主化特征的設計思路

根據(jù)人因工程研究、機載自動化和智能自主化技術的特點，建議SPO 駕駛艙設備系統(tǒng)升級考慮采用“自動化+自主化”的組合式方案，并且根據(jù)場景復雜性選用技術，利用兩種技術的優(yōu)勢互補來獲取最大的安全保證。例如，提升現(xiàn)有機載自動化系統(tǒng)來優(yōu)化面向一般飛行場景的自動飛行模式，引進智能系統(tǒng)來支持面向復雜飛行場景的自主飛行模式（即可獨立執(zhí)行一些設計無法預期的非正常飛行場景）。人因工程要從人機功能分配、工作負荷、人機交互和協(xié)同合作等方面出發(fā)，優(yōu)化人-自動化-智能自主化系統(tǒng)三者之間的整合設計，通過實驗驗證最終的技術方案。

針對駕駛艙機載自動化升級設計，系統(tǒng)設計需要避免“自動化諷刺”現(xiàn)象，解決目前雙乘員駕駛艙中的人因問題（簡化自動駕駛模式，避免“人在環(huán)外”等），在人與自動化（自動化水平、人機功能分配、工作負荷等）之間找到一個最佳設計平衡點，保證只有通過嚴格人因工程實驗驗證的自動化升級方案才能在SPO 方案中被考慮。

4.4.5 飛行員失能監(jiān)控和人機協(xié)同控制

針對SPO 駕駛艙飛行員失能對飛行安全的影響，作為協(xié)同合作的智能機器認知體，SPO 駕駛艙必須裝備機載感知智能系統(tǒng)來準確監(jiān)控飛行員狀態(tài)，一旦發(fā)現(xiàn)飛行員進入失能狀態(tài)，機載系統(tǒng)或者地面站操作員必須快速接管SPO 飛機安全著陸。人因工程架構(gòu)強調(diào)人機兩個認知體之間雙向主動的狀態(tài)識別，一方面要加強機器認知體對飛行員生理、認知、情感、行為和意圖的監(jiān)測識別和理解；另一方面，加強飛行員對智能系統(tǒng)和環(huán)境的情景意識，從而保證人機之間有效的情景意識分享、人機互信、任務和目標分享、決策和控制分享等。

開展針對SPO 飛行員失能監(jiān)測指標的人因工程研究，利用人因工程實驗研究來篩選最佳監(jiān)測指標以及觸發(fā)告警的最佳閾限值。另外，開展針對SPO 飛行員失能的機載監(jiān)測手段的人因工程研究。例如，監(jiān)測系統(tǒng)的人機交互，系統(tǒng)舒服性等（非侵入式測量，遠程監(jiān)控等），監(jiān)測準確性和預測性（臉部識別，腦電測量等）。

針對從飛行員失能事件發(fā)生至SPO 飛機安全著陸期間的安全問題（類似一大型無人飛機），人因工程要提供解決方案，其中包括飛行員失能監(jiān)控、機載系統(tǒng)（自動化、智能化系統(tǒng)）的自動接管、地面站緊急飛行支持、地面站操作員情景意識和角色轉(zhuǎn)換等。

4.4.6 協(xié)同合作式人機界面設計

研究協(xié)同合作式人機界面設計新范式來有效支持人機協(xié)同合作、人機互信、情景意識共享、人機狀態(tài)識別、控制共享等需求?，F(xiàn)有雙乘員駕駛艙自動化人機交互設計造成了將飛行員置于“人在環(huán)外”的狀況，容易降低情景意識，無法迅速有效地處理復雜的意外情況。SPO 為新型駕駛艙人機交互界面的優(yōu)化設計提供了一個新的機遇，SPO 駕駛艙人機交互設計要基于“以飛行員為中心”的理念，解決現(xiàn)有雙乘員駕駛艙人機交互存在的問題。

例如，基于飛行員任務和工作負荷的4 人機界面動態(tài)優(yōu)化顯示方式，簡化駕駛艙自動化控制和顯示方式；采用創(chuàng)新設計方法（比如基于“人- 自主化組隊”式合作的交互設計）；采用基于自適應機制的智能人機交互，根據(jù)飛行員狀態(tài)以及場景動態(tài)調(diào)整人機功能分配。在低負荷操作中鼓勵手動操控，保持“人在環(huán)”的狀態(tài)；在高負荷操作中，系統(tǒng)控制飛機，人機界面要突出當前飛行目標參數(shù)的顯示，使飛行員能夠有效執(zhí)行航線規(guī)劃或者應急任務。

5 總 結(jié)

（1）大型商用飛機駕駛艙自動化系統(tǒng)的最初設計基于“以技術為中心”的理念，導致一些人因問題的產(chǎn)生，也給后期改進帶來了困難。航空界一直在努力采用“以人為中心的自動化”的設計理念不斷改進機載人-自動化交互設計，人因工程還面臨挑戰(zhàn)和還有許多工作要進一步開展。

（2）智能技術為進一步提升大型商用飛機駕駛艙人機交互設計和飛行安全提供了新的機遇?；凇耙匀藶橹行牡腁I”理念的人因工程研究已經(jīng)初步展開。為進一步提升機載人機交互設計和飛行安全，航空界對駕駛艙機載智能系統(tǒng)研究和應用寄予希望。

（3）根據(jù)我們提出的針對智能人機交互的人因工程模型以及協(xié)同認知生態(tài)系統(tǒng)框架，本文分析了大型商用飛機單人飛行操作模式的人因問題和研究，并且提出了人因工程的初步解決方案。