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人机融合创新设计 - 包装工程
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航战座舱显控交互研究进展与人机协同发展趋势 - 包装工程
按钮布局的一致性，机载显控系统的人机工效研究也 逐渐得到了相关领域的重视。为了解决仪表板日益拥 挤的问题，工程师在第 2 代机电伺服仪表的基础上对 飞行仪表进行综合，也对指示相关信息的仪表进行综 合，减少仪表数量；同时将无线电导航和其他经过计 算机加工的指引信息综合进相关的显示器中，形成第 3 代飞机仪表，即综合指引仪表。综合指引仪表不但 可以显示飞机综合的实时状态信息，同时还通过指引 信息告诉飞行员如何正确操纵飞机，以达到预定飞行 状态或目的地 [5] 。第 3 代头盔显示系统首次采用虚拟 成像技术，可直接将虚拟画面投射到驾驶员的面罩 上，配合计算机图像和数据处理运算技术，具备了实 时呈现画面的能力。 以人工智能、大数据为代表的信息技术在军事领 域广泛应用，现代战争形态演变不断突破，向着机械 化、信息化、智能化的方向发展。进入 21 世纪，触 屏及语音交互的方式取代了烦琐复杂的硬件按钮操 作，更为清晰的数字化屏幕也为信息显示提供了更大 的发展空间。第 4 代新型战斗机的机载设备通过更 大、更清晰的数字化屏幕呈现出更加多样的信息内 容。这一时期的人机交互主要通过数字屏幕进行信息 输出，通过语音、触摸屏和简洁的按键等多通道进行 信息输入。未来飞行员头盔的发展趋势是研制功能强 大、集综合性防护于一体的头盔系统，全息投影技术 也会逐渐发展成熟并应用于头盔显示器中 [6] 。历代战 机座舱显控界面见图 1 。 对战机座舱显控系统的发展，各领域的研究人员 针对人因工效、人机交互、座舱显示技术、人机协同 等方面进行了一系列研究。总结 20 世纪 80 年代至今具 有代表性的人物及研究成果，其研究成果引用量较高， 为座舱显控发展提供了理论依据或技术支撑，见表 1 。 军事技术的发展促使战场环境复杂性的大幅提 升，如 F–35 的大屏幕显示器将远不能满足飞行员获 取信息数据流的显示需求，而未来战斗机为了隐身， 会减小座舱空间，进而缩小座舱显示面积 [25] 。座舱内 的系统控制器将尽可能简化，除了保留一些控制飞行 的基本操作杆和少数与安全相关的控制器，其余的操
人机集成
1. 引言：将人体与计算机集成 人们对通过人机集成或“HInt”范式进行人机交互的兴趣日益浓厚 (Mueller, Lopes, et al., 2020)。这一范式的特点是超越了人与计算机之间传统的主从关系，走向了两者的融合 (Mueller, Lopes, et al., 2020)。在本文中，我们将探讨这一范式，重点关注人体与计算机之间的界限变得模糊的未来 (Lopes, Ion, et al., 2015)，并确定与这一未来相关的关键挑战。我们特别考虑了辨别用户或计算机器中哪一个在控制融合身体的挑战，我们注意到这种融合和共享控制的能力可能会提供新的机会，包括独特的用户体验，但它也带来了新的陷阱和缺点（Mueller、Lopes 等人，2020 年）。
人机协作
摘要 组织越来越多地转向人工智能 (AI) 来支持服务开发和交付。人工智能和人类的行为都需要组织和协调。最近，文献中讨论了自动化-增强悖论。自动化意味着机器接管人类的任务，而通过增强，人类和机器紧密合作以执行不同的任务。在本文中，我们研究了人类与人工智能之间的协作如何在不同的组织协调机制中展开。使用明茨伯格的协调机制 (1989)，我们分析了一家提供个性化素食食谱的案例公司中人与人工智能之间的分工。我们的研究结果表明，需要建立某些主要的协调机制（直接监督和规范标准化）才能使人工智能正常运行。我们发现人工智能可以控制服务扩展和服务个性化（增强），而人类则控制服务改进（自动化）。
人机协作的互补性
人工智能 (AI) 有可能显著提高人类在各个领域的表现。理想情况下，人类与人工智能之间的协作应产生互补团队绩效 (CTP)，这是他们任何一方都无法单独达到的绩效水平。然而，到目前为止，CTP 很少被观察到，这表明人们对互补性的原理和应用理解不足。因此，我们开发了一个互补性的一般概念，并形式化了其理论潜力以及在决策情况下的实际实现效果。此外，我们将信息和能力不对称确定为互补性的两个主要来源。最后，我们在两项实证研究中说明了每个来源对互补潜力和效果的影响。我们的工作为研究人员提供了决策中人机互补性的全面理论基础，并表明利用这些来源是设计有效的人机协作（即实现 CTP）的可行途径。
人机增强智能
当今人工智能研究进入新纪元，人工智能技术和应用已渗透到人类生活的方方面面，如何规避人工智能技术局限性带来的风险成为重大挑战。人机增强智能（HAI）的主要思想是替代人类的角色或将类似人类的认知能力嵌入智能机器。人机增强智能理念正受到学术界、产业界和政府部门的广泛关注和推动，其影响深远。人机增强智能的两种基本模式包括人机协同（HITL-HAI）和基于认知计算的人机增强智能（CC-HAI），这两种模式已成为人工智能的热点和基础前沿，近年来涌现出越来越多的原创研究。当前关于人机协同、人脑接口、人机协调与合作以及人机协同的高级感知和智能环境等理论正在不断涌现。尤其是 HITL-HAI 已广泛应用于航空、驾驶和机器人领域的交互式仿真模型。在此类模拟中，人类扮演着重要的角色
人机时代的曙光
本报告于 2020 年 10 月在人机时代语言网络 (lithme.eu) 启动时开始编写。随后举行了几次在线合作写作研讨会，在视频会议的同时在 Google Docs 中共同工作。贡献者名单自动记录在 Google Doc 活动日志中。报告内容于 2021 年 5 月 12 日完成，此时此活动日志被复制到 Google 电子表格中，并自动呈现“表格图”以衡量贡献。在此基础上，LITHME 主席 Dave Sayers 是第一作者。在活动日志中，紧随其后的是 LITHME 工作组 1 主席 Rui Sousa Silva，然后是 LITHME 副主席 Sviatlana Höhn。这三人都做出了重大而持续的贡献。其他指定贡献者都使报告成为现在的样子：权威、清晰、多样化和面向未来。我们期待着共同合作，共同完成这一重要预测的未来版本。