本文将深入探讨自动驾驶与 ACC 场景中的安全感问题，包括其结构与测量、影响因素、提升策略、安全感偏差的矫正策略以及定性定量测量与标准建立，最后阐述根据乘客个体差异优化 ACC 功能的方法。

随着科技的飞速发展，自动驾驶与自适应巡航控制（ACC）技术正逐渐改变人们的出行方式。然而，这些技术在带来便利的同时，也面临着诸多挑战。其中，用户对其安全性的感知，即安全感，成为了影响技术广泛应用的关键因素。

一、技术发展面临的挑战

自动驾驶汽车需克服公众接受度低、安全事故频发、数据安全隐患、法规适配困难及技术成熟度不足等问题。而 ACC 功能则受乘客个体差异影响，不同乘客对安全距离和车速的感知差异显著。

二、研究成果与发现

1. 安全感的结构与测量

ACC 场景

建立了主车速度、与障碍车距离和乘客主观安全感的关系模型，发现安全距离与时速呈线性关系，不同用户组同质性较高，为 ACC 系统优化提供了依据。

自动驾驶汽车

心理安全感包含认知和情感两个维度。认知安全感体现为用户认为操纵过程安全可靠、风险可控；情感安全感则表现为用户情感上的放松与安心。这两个维度与信任量表结构相似且信度良好。

构建了行为意向测量模型，涵盖购买、使用、推荐他人使用以及在自动驾驶区域行走等多个维度。心理安全感与行为意向呈正相关，其中认知安全感对自动驾驶汽车的推广具有显著预测力。

2. 安全感的影响因素

ACC 场景

目前主要聚焦主车速度、与前车距离等基本驾驶因素对安全感的影响，未来需拓展至路况、天气等更多因素。

自动驾驶汽车

心理过程影响因素包括新技术寻求倾向、政策信任、社会支持、了解程度、可用性、推行预期、收益知觉和可控性等八个关键因素。其中，可控性与安全感相关性最高，推行顺利度预期和收益知觉也至关重要。社会支持主要影响情感层面的安全感，可用性对安全感具有广泛影响。

不同用户群体对安全感的重视程度存在差异，如男性更关注网络安全，女性更看重数据报告；高学历人群重视安全数据，低学历人群更易受政府支持和网络安全影响。“紧急状态下是否能够可靠制动” 被用户视为最重要的因素。

3. 提升安全感的策略

ACC 场景

汽车制造商可优化速度控制算法和安全提示系统，未来可依更多因素调整策略以提升用户安全感。

自动驾驶汽车

提升可掌控感：通过优化车辆控制设计、增强可用性（如及时反馈、实用按钮、优化错误反馈、传递系统信息等）、建立用户交流群、加大宣传力度、利用大数据引导等方式提升用户控制感。

提升推广顺利度预期：政企合作提供道路、设备等证据，公布技术进展，借助名人效应等提升社会支持，完善法规制定，与权威机构合作，增强公众对技术推广的信心。

提升收益知觉：通过提升车辆整体功能（如优化乘坐舒适性、提高行驶效率）、采用场景化宣传展示收益等方式间接提升收益知觉。

三、安全感偏差的矫正策略

1. 信息共享与沟通

车内信息传递优化：优化无人驾驶运营车和私家车的车内信息传递系统，通过多种方式向用户解释车辆运行状态和安全提示，减少信息不对称导致的安全感偏差。例如，利用车内显示屏、语音提示等手段，详细展示 ACC 系统的工作原理、当前车速和车距设置依据，以及在不同情况下车辆的应对策略。

车外信息交互改进：无人驾驶运营车应加强与车外行人及车辆的信息交互。例如，在车辆外部设置明显的显示屏或灯光信号，实时显示车辆行驶意图（如转弯、停车等）、速度信息以及安全提示（如保持距离等）。同时，利用车联网技术，与周围车辆共享路况信息，提前预警潜在危险，提高整体交通环境的安全性。

2. 用户教育与培训

针对不同角色的培训内容：为无人驾驶运营车乘客提供安全教育培训，包括如何正确使用车内安全设施、应对紧急情况的方法以及对无人驾驶技术的基本了解。对于私家车驾驶员，开展关于 ACC 系统功能、操作技巧和安全注意事项的培训，提高他们对 ACC 系统的信任和正确使用能力。

持续教育与知识更新：提供持续的用户教育和知识更新渠道，如通过手机应用程序推送最新的技术进展、安全提示和使用技巧等信息。定期组织线上或线下的交流活动，让用户分享使用经验，解答用户疑问，使他们能够跟上技术发展步伐，正确理解和评估车辆的安全性，减少因知识老化导致的安全感偏差。

3. 设计优化与个性化体验

人机交互界面改进：优化无人驾驶运营车和私家车的人机交互界面设计，使其更符合用户的认知习惯和操作需求。例如，简化 ACC 系统的操作流程，将常用功能设置在易于操作的位置；采用直观的图形界面和明确的文字提示，让用户能够快速理解车辆状态和系统信息。同时，根据用户反馈和行为数据，不断调整界面布局和交互方式，提高用户体验和安全感。

个性化安全设置与反馈：提供个性化的安全设置选项，满足不同用户的安全感需求。例如，在私家车 ACC 系统中，允许驾驶员根据自己的驾驶习惯和安全偏好调整安全距离、车速限制等参数。同时，系统应根据用户的操作和反馈，实时调整自身行为，提供个性化的安全提示和建议。

四、安全感的定性定量测量与标准建立

通过用户访谈、观察、案例分析等定性方法以及心理安全感量表、安全指标量化模型等定量手段，可深入了解用户安全感状况并分析其影响因素。

1. 定性测量方法与维度

用户访谈与观察：通过对无人驾驶运营车乘客、私家车驾驶员和乘客的访谈，了解他们在不同场景下的安全感感受、担忧和期望，观察其交互行为，为定性分析提供依据。

案例分析与经验总结：收集自动驾驶和 ACC 相关安全事件、用户投诉和成功案例，总结影响安全感的关键因素，为评估安全感提供参考。

2. 定量测量指标与模型

心理安全感量表：开发测量量表，从认知安全和情感安全维度测量，通过问卷调查获取评分，分析影响因素，为产品设计提供指导。

安全指标量化模型：建立基于驾驶数据和用户反馈的量化模型，如 ACC 场景中以安全距离、车速变化频率、系统响应时间等为指标，确定与安全感的定量关系，为系统优化提供支持。

3. 标准建立的依据与意义

基于用户需求与安全要求：安全感标准应满足用户基本安全需求，考虑技术发展水平和应用场景，规范产品设计和服务，保障用户安全。

促进技术发展与行业规范：明确的标准为技术研发提供方向，促进行业规范，提高安全性和可靠性，推动技术普及。

五、根据乘客个体差异优化 ACC 功能

1. 了解不同乘客群体的需求和特点

年龄差异：

年轻乘客可能更注重驾驶的便利性和科技感，对于 ACC 功能的响应速度和智能化程度有较高要求。例如，他们可能希望 ACC 系统能够更快地适应路况变化，并且提供更多的个性化设置选项。

年长乘客则可能更关注安全性和舒适性，对 ACC 功能的稳定性和可靠性要求较高。例如，他们可能希望 ACC 系统在保持车距时更加保守，避免频繁的加减速，以减少身体的不适感。

性别差异：

男性乘客可能更关注车辆的性能和操控性，对于 ACC 功能的精准度和响应速度有较高要求。例如，他们可能希望 ACC 系统能够更准确地判断前车的距离和速度，并且在需要时能够迅速加速或减速。

女性乘客则可能更关注车辆的安全性和舒适性，对 ACC 功能的易用性和稳定性要求较高。例如，她们可能希望 ACC 系统的操作界面更加简洁明了，并且在行驶过程中能够保持平稳的车速和车距。

驾驶经验差异：

经验丰富的驾驶员可能更倾向于自主控制车辆，对 ACC 功能的干预程度有较高要求。例如，他们可能希望在使用 ACC 功能时能够随时调整车速和车距，并且能够在必要时迅速接管车辆的控制权。

新手驾驶员则可能更依赖 ACC 功能的辅助作用，对系统的安全性和稳定性要求较高。例如，他们可能希望 ACC 系统在行驶过程中提供更多的提示和警告，并且在遇到紧急情况时能够自动采取制动措施。

2. 个性化设置

车距设置：

根据乘客的驾驶习惯和需求，提供不同的车距设置选项。例如，可以设置近距离、中距离和远距离三种车距模式，让乘客根据自己的喜好进行选择。

对于较为谨慎的乘客，可以提供更大的车距设置，以增加行驶的安全性；而对于追求高效驾驶的乘客，可以设置较小的车距设置，以提高行驶的效率。

响应速度：

提供不同的 ACC 响应速度选项，以满足不同乘客的需求。例如，可以设置快速响应、中速响应和慢速响应三种模式，让乘客根据自己的驾驶风格进行选择。

对于喜欢激进驾驶的乘客，可以选择快速响应模式，让车辆能够更快地跟随前车的速度变化；而对于喜欢平稳驾驶的乘客，可以选择慢速响应模式，让车辆的加减速更加平缓。

提示方式：

根据乘客的喜好和需求，提供不同的提示方式。例如，可以设置声音提示、视觉提示和触觉提示三种模式，让乘客根据自己的习惯进行选择。

对于容易分心的乘客，可以选择声音提示和视觉提示相结合的方式，以确保他们能够及时注意到车辆的状态变化；而对于对声音敏感的乘客，可以选择触觉提示的方式，通过方向盘的震动来提醒他们注意前方路况。

3. 智能学习功能

学习乘客的驾驶习惯：

ACC 系统可以通过传感器和数据分析技术，学习乘客的驾驶习惯和行为模式。例如，系统可以记录乘客在不同路况下的车速、车距和加速度等参数，并且根据这些数据来调整自己的工作模式。

通过学习乘客的驾驶习惯，ACC 系统可以更好地适应不同乘客的需求，提供更加个性化的驾驶体验。

自适应调整：

根据乘客的反馈和实际行驶情况，ACC 系统可以进行自适应调整。例如，如果乘客觉得系统的车距设置过大或过小，可以通过手动调整或反馈给系统，让系统自动调整车距设置。

同时，系统还可以根据路况的变化和其他车辆的行为，自动调整自己的工作模式，以确保行驶的安全性和舒适性。

4. 用户界面设计

简洁明了：

ACC 系统的用户界面应该设计得简洁明了，易于操作。例如，可以采用直观的图标和菜单设计，让乘客能够快速找到自己需要的功能选项。

同时，界面上的信息应该简洁明了，避免过多的干扰和复杂的操作流程，让乘客能够专注于驾驶。

个性化定制：

允许乘客根据自己的喜好和需求，对用户界面进行个性化定制。例如，可以设置不同的主题颜色、字体大小和显示方式，让界面更加符合自己的审美和使用习惯。

同时，还可以提供快捷方式和自定义按钮，让乘客能够快速访问自己常用的功能选项。

反馈及时：

用户界面应该能够及时反馈 ACC 系统的工作状态和车辆的行驶情况。例如，当系统调整车速或车距时，界面上应该显示相应的提示信息，让乘客能够清楚地了解车辆的状态变化。

同时，界面上还应该提供实时的路况信息和预警提示，让乘客能够提前做好应对准备。

5. 持续改进和优化

收集用户反馈：汽车制造商可通过问卷调查、在线论坛和客户服务等渠道，收集用户对 ACC 功能的反馈，了解用户满意度及改进期望，为系统优化提供依据。

数据分析和改进：利用大数据分析用户驾驶数据和反馈信息，找出系统问题和不足，针对性地改进 ACC 系统性能和用户体验。

软件升级和更新：随着技术进步和用户需求变化，定期对 ACC 系统进行软件升级，增加新功能、优化性能、修复问题，提升用户满意度和驾驶体验。

六、结论

自动驾驶与 ACC 技术虽取得显著进步，但安全感问题仍是其广泛应用的关键挑战。通过深入研究安全感的结构与测量、影响因素、提升策略、安全感偏差的矫正策略以及定性定量测量与标准建立，并根据乘客个体差异优化 ACC 功能，有助于推动技术持续发展，提升用户体验，为未来交通智能化奠定基础。