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人工智能行業人機交互技術發展分析

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人機交互技術發展分析

一、人機交互技術原理

人機交互功能主要靠可輸入輸出的外部設備和相應的軟件來完成。可供人機交互使用的設備主要有鍵盤顯示、鼠標、各種模式識別設備等。與這些設備相應的軟件就是操作系統提供人機交互功能的部分。人機交互部分的主要作用是控制有關設備的運行和理解并執行通過人機交互設備傳來的有關的各種命令和要求。早期的人機交互設施是鍵盤顯示器。操作員通過鍵盤打入命令,操作系統接到命令后立即執行并將結果通過顯示器顯示。打入的命令可以有不同方式,但每一條命令的解釋是清楚的,唯一的。

二、人機交互研究內容

機交互界面表示模型與設計方法(Model and Methodology)

一個交互界面的好壞,直接影響到軟件開發的成敗。友好人機交互界面的開發離不開好的交互模型與設計方法。因此,研究人機交互界面的表示模型與設計方法,是人機交互的重要研究內容之一。

1、可用性分析與評估(Usability and Evaluation)

可用性是人機交互系統的重要內容,它關系到人機交互能否達到用戶期待的目標,以及實現這一目標的效率與便捷性。人機交互系統的可用性分析與評估的研究主要涉及到支持可用性的設計原則和可用性的評估方法等。

2、多通道交互技術(Multi-Modal)

在多通道交互中,用戶可以使用語音、手勢、眼神、表情等自然的交互方式與計算機系統進行通信。多通道交互主要研究多通道交互界面的表示模型、多通道交互界面的評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戶界面研究的重點和難點。

3、認知與智能用戶界面(Intelligent User Interface,IUI)

智能用戶界面的最終目標是使人機交互和人-人交互一樣自然、方便。上下文感知、眼動跟蹤、手勢識別、三維輸入、語音識別、表情識別、手寫識別、自然語言理解等都是認知與智能用戶界面需要解決的重要問題。

4、群件(Groupware)

群件是指幫助群組協同工作的計算機支持的協作環境,主要涉及個人或群組間的信息傳遞、群組中的信息共享、業務過程自動化與協調,以及人和過程之間的交互活動等。目前與人機交互技術相關的研究主要包括:群件系統的體系結構、計算機支持交流與共享信息的方式、交流中的決策支持工具、應用程序共享以及同步實現方法等內容。

5、Web設計(Web-Interaction)

重點研究Web界面的信息交互模型和結構,Web界面設計的基本思想和原則,Web界面設計的工具和技術,以及Web界面設計的可用性分析與評估方法等內容。

6、移動界面設計(Mobile and Ubicomp)

移動計算(Mobile Computing)、無處不在計算(Ubiquitous Computing)等對人機交互技術提出了更高的要求,面向移動應用的界面設計問題已成為人機交互技術研究的一個重要應用領域。針對移動設備的便攜性、位置不固定性和計算能力有限性以及無線網絡的低帶寬高延遲等諸多的限制,研究移動界面的設計方法,移動界面可用性與評估原則,移動界面導航技術,以及移動界面的實現技術和開發工具,是當前的人機交互技術的研究熱點之一。

三、人機交互技術發展成熟度

圖表:人機交互技術成熟度曲線

一、從曲線上消失的技術

2018年,三個技術已經從曲線上消失,因為它們已經被主流采納。

1、人體增強技術現在已經轉變為外骨骼應用,這項技術的大部分已經被市場采納。

2、隨著傳統設備開始創建環境氛圍,環境體驗已經被拋棄。

3、環境顯示出于同樣的原因而被刪除。

二、曲線階段的關鍵技術

嵌入式眼跟蹤平臺子系統是支持前端應用程序的“后端”平臺,凝視控制就是其中之一。這些平臺使應用程序開發人員和設備供應商能夠縮短開發時間,降低未來汽車、AR/VR、消費者行為分析和醫療解決方案的成本。

嵌入式眼跟蹤子系統的出現導致了潛在的商業化。現在,在較小的市場范圍,TDPS開發了基于硬件參考設計的軟件解決方案,開辟了一套新的、新興的市場鄰接,以前昂貴的研究和開發成本已經在這些設計中被攤銷。雖然跟蹤技術的基本原理到目前為止已經相對成熟,但作為一個平臺的眼睛跟蹤的應用仍然是新興的。它的好處不像大眾產品那樣具有破壞性,但是在像病人輔助設備這樣的垂直設備上,它的影響可能是巨大的。

業界要警惕新的競爭,因為進入壁壘較低。英特爾上下文感知工具包是開源平臺的一個主要例子,它將吸引新的應用程序。Tobii為各種應用程序提供了四套開發人員工具包:UWP、CORE、Stream和Unityity。谷歌正在更新其下一個操作系統,包括對虹膜掃描儀的支持,這可能會迅速啟動新的生物識別認證解決方案。巧合的是,谷歌公布了一項發育性血壓測試的結果,使用的是他們的神經網絡測量的視網膜掃描。類似的系統自2016年以來一直在試驗中,比如診斷糖尿病視網膜病變。汽車領域已經在使用自定義的系統(例如查看機器的眼睛跟蹤器),現在可以在安全和信息娛樂應用中使用眼跟蹤平臺技術。身臨其境的VR頭盔(HMD)制造商已經實現眼睛跟蹤,讓用戶(例如,游戲玩家)獲得更好的娛樂體驗。消費者行為分析當前正在融合人工智能和機器學習算法,采用眼跟蹤作為輸入技術。價格將是醫療方面應用的主要因素,未來先進的眼睛跟蹤解決方案普通人也能負擔起。

欲了解更多行業的未來發展前景,可以點擊查看中研普華產業院研究報告《2024-2030年中國人工智能行業發展前景及投資戰略分析報告》。


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