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人工智能行业人机交互技术发展分析

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人机交互技术发展分析

一、人机交互技术原理

人机交互功能主要靠可输入输出的外部设备和相应的软件来完成。可供人机交互使用的设备主要有键盘显示、鼠标、各种模式识别设备等。与这些设备相应的软件就是操作系统提供人机交互功能的部分。人机交互部分的主要作用是控制有关设备的运行和理解并执行通过人机交互设备传来的有关的各种命令和要求。早期的人机交互设施是键盘显示器。操作员通过键盘打入命令,操作系统接到命令后立即执行并将结果通过显示器显示。打入的命令可以有不同方式,但每一条命令的解释是清楚的,唯一的。

二、人机交互研究内容

机交互界面表示模型与设计方法(Model and Methodology)

一个交互界面的好坏,直接影响到软件开发的成败。友好人机交互界面的开发离不开好的交互模型与设计方法。因此,研究人机交互界面的表示模型与设计方法,是人机交互的重要研究内容之一。

1、可用性分析与评估(Usability and Evaluation)

可用性是人机交互系统的重要内容,它关系到人机交互能否达到用户期待的目标,以及实现这一目标的效率与便捷性。人机交互系统的可用性分析与评估的研究主要涉及到支持可用性的设计原则和可用性的评估方法等。

2、多通道交互技术(Multi-Modal)

在多通道交互中,用户可以使用语音、手势、眼神、表情等自然的交互方式与计算机系统进行通信。多通道交互主要研究多通道交互界面的表示模型、多通道交互界面的评估方法以及多通道信息的融合等。其中,多通道信息整合是多通道用户界面研究的重点和难点。

3、认知与智能用户界面(Intelligent User Interface,IUI)

智能用户界面的最终目标是使人机交互和人-人交互一样自然、方便。上下文感知、眼动跟踪、手势识别、三维输入、语音识别、表情识别、手写识别、自然语言理解等都是认知与智能用户界面需要解决的重要问题。

4、群件(Groupware)

群件是指帮助群组协同工作的计算机支持的协作环境,主要涉及个人或群组间的信息传递、群组中的信息共享、业务过程自动化与协调,以及人和过程之间的交互活动等。目前与人机交互技术相关的研究主要包括:群件系统的体系结构、计算机支持交流与共享信息的方式、交流中的决策支持工具、应用程序共享以及同步实现方法等内容。

5、Web设计(Web-Interaction)

重点研究Web界面的信息交互模型和结构,Web界面设计的基本思想和原则,Web界面设计的工具和技术,以及Web界面设计的可用性分析与评估方法等内容。

6、移动界面设计(Mobile and Ubicomp)

移动计算(Mobile Computing)、无处不在计算(Ubiquitous Computing)等对人机交互技术提出了更高的要求,面向移动应用的界面设计问题已成为人机交互技术研究的一个重要应用领域。针对移动设备的便携性、位置不固定性和计算能力有限性以及无线网络的低带宽高延迟等诸多的限制,研究移动界面的设计方法,移动界面可用性与评估原则,移动界面导航技术,以及移动界面的实现技术和开发工具,是当前的人机交互技术的研究热点之一。

三、人机交互技术发展成熟度

图表:人机交互技术成熟度曲线

一、从曲线上消失的技术

2018年,三个技术已经从曲线上消失,因为它们已经被主流采纳。

1、人体增强技术现在已经转变为外骨骼应用,这项技术的大部分已经被市场采纳。

2、随着传统设备开始创建环境氛围,环境体验已经被抛弃。

3、环境显示出于同样的原因而被删除。

二、曲线阶段的关键技术

嵌入式眼跟踪平台子系统是支持前端应用程序的“后端”平台,凝视控制就是其中之一。这些平台使应用程序开发人员和设备供应商能够缩短开发时间,降低未来汽车、AR/VR、消费者行为分析和医疗解决方案的成本。

嵌入式眼跟踪子系统的出现导致了潜在的商业化。现在,在较小的市场范围,TDPS开发了基于硬件参考设计的软件解决方案,开辟了一套新的、新兴的市场邻接,以前昂贵的研究和开发成本已经在这些设计中被摊销。虽然跟踪技术的基本原理到目前为止已经相对成熟,但作为一个平台的眼睛跟踪的应用仍然是新兴的。它的好处不像大众产品那样具有破坏性,但是在像病人辅助设备这样的垂直设备上,它的影响可能是巨大的。

业界要警惕新的竞争,因为进入壁垒较低。英特尔上下文感知工具包是开源平台的一个主要例子,它将吸引新的应用程序。Tobii为各种应用程序提供了四套开发人员工具包:UWP、CORE、Stream和Unityity。谷歌正在更新其下一个操作系统,包括对虹膜扫描仪的支持,这可能会迅速启动新的生物识别认证解决方案。巧合的是,谷歌公布了一项发育性血压测试的结果,使用的是他们的神经网络测量的视网膜扫描。类似的系统自2016年以来一直在试验中,比如诊断糖尿病视网膜病变。汽车领域已经在使用自定义的系统(例如查看机器的眼睛跟踪器),现在可以在安全和信息娱乐应用中使用眼跟踪平台技术。身临其境的VR头盔(HMD)制造商已经实现眼睛跟踪,让用户(例如,游戏玩家)获得更好的娱乐体验。消费者行为分析当前正在融合人工智能和机器学习算法,采用眼跟踪作为输入技术。价格将是医疗方面应用的主要因素,未来先进的眼睛跟踪解决方案普通人也能负担起。

欲了解更多行业的未来发展前景,可以点击查看中研普华产业院研究报告《2024-2030年中国人工智能行业发展前景及投资战略分析报告》。


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