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本报北京10月11日电 （记者闫伊乔）2025年“中国新闻传播大讲堂”10月11日在北京启动。本年度“中国新闻传播大讲堂”以“新思想引领新征程：记者的守正与创新”为主题，邀请来自22家新闻单位的32位新闻工作者担任主讲人，录制32集课程视频，将新闻一线实践融入全国高校新闻传播专业的课堂教学。
“中国新闻传播大讲堂”自2020年正式推出，共邀请全国199位优秀新闻工作者走进课堂，累计上线192集长视频课程、500集短视频课程，成为全国普通高等院校和高等职业院校师生学习互动、成长共进的“大平台”，是集国情大课、思政大课、专业大课、实践大课于一体的中国金课。
在“中国新闻传播大讲堂建设发展研讨会”上，来自北京大学、中国传媒大学、浙江传媒学院、新疆大学等高校的新闻传播院系负责同志就各高校使用“中国新闻传播大讲堂”的特色经验、典型做法、发展建议等展开深入研讨，共同为培养高素质新闻传播人才贡献智慧力量。
《 人民日报 》（ 2025年10月12日 04 版）
为解决这一矛盾，设计的出发点需要从指令执行的机械性转向协同共制的动态过程——车辆与人共同完成一个任务，而不是简单地将命令传达给系统。
想象这样的场景：堵车路段，車端分析路网与个人偏好，主动提出“降低车速、保持安全距离、分步放缓进入下一个合并道”的策略；驾驶者只需确认或微调，系统就能在最短时间内完成控制策略的分配。這种协作性不是对驾驶者的替代，而是对驾驶者能力的延展。要实现这种转变，必须讓多模态输入与输出成为日常能力，而非特殊事件才触发的功能。
语音不再只是控制指令的入口，而是与眼神、手势、触控、座舱光线和声场共同构成的信息入口。眼动与姿态监测帮助系统理解驾驶者的专注度与任务紧迫性，进而决定信息呈现的密度与时机；触觉反馈则通过方向盘的轻微振动、座椅的压力感知，传达系统对当前方案的信心与可控性。
输出方面，信息呈现从单一屏幕扩展到多通道：简洁的界面信息、可感知的情境灯光、环绕声场、甚至是局部的AR投影，使关键信息在最短时间内被理解而不过载驾驶者的认知资源。
在这一演变中，安全与信任成為两块基石。设计者并非追求全方位的智能，而是让推理过程尽可能透明、可解释，给驾驶者以回退和干预的权力。每一个协作决策都应具备“可追溯的理由”与“可控的边界”，当系统提出建议时，驾驶者清晰地看到其健康的理由与实時的风险评估，拥有随时撤回或修正的能力。
这种可控性是建立信任的关键，也是长期用户粘性的基石。
协作智能座舱还需具备情境自适應的能力。白天与夜晚、城市高密度交通与郊区平稳路段、单人驾驶与陪同乘客场景，座舱应在信息密度、反馈强度、娱乐与任务提示之间自动平衡。例如夜间模式下，信息密度下降、语音clearer、灯光柔和，避免干扰驾驶；城市繁华时增加对路况与导航的协同提示；长途时更强调疲劳识别与休息建议，以及对车内舒适性的优化。
这样的情境化服务不是简单的个性化，而是对驾驶任务从场景出发的综合优化。
理解与应用的关键在于“闭环”设计：传感器网络持续感知、系统進行理解与推理、再向驾驶者给出协作决策的建议，最终驾驶者的确认或修改反馈会回流到系统，形成持续的学习与适应。通过这样的闭环，座舱不再是静默的执行器，而是一个能随時与人协作、參与任务的智能伙伴。
未来的座舱，可能在你试图超车前，先给出能量、路线和驾控的综合建议；在你选择音乐、气氛与导航风格时，系统会同步结合安全边界与驾驶者偏好，提供无缝的交互体验。通过这样的设计，交互的目标变成“让人更高效、更安全地完成任务”，而协作则成為常态化的工作方式。
在整理落地前景时，需要强调两类场景的共性：一是需要快速、高信任度的任务协作；二是需要对驾驶者状态、情境变化具备感知与自适应的能力。这些共性成为未来设计的共同语言，也为企业在不同车型、不同用户群体之间推广提供了统一的框架。下一部分将把这个框架落地成具体的设计原则、技术路径与落地方法，帮助你把“从交互到协作”的理念转化为可落地的产品能力。
以下从设计原则、技术路径与落地步骤三方面，勾勒出一个实用的路线图。
第一，设计原则的清晰化。以用户为中心的全景旅程地图成为起点：从上车、启动、日常通勤、长途驾驶、充电与停靠到离场，每一个阶段都要明确目标、信息优先级、交互路径和情境切换条件。交互應具备可预测性与可解释性：驾驶者在任何时刻都能理解系统为何给出某个建议，以及如果选择不同的行动会带来哪些后果。
隐私与安全放在同等重要的位置，数据的采集和使用需遵循最小化原则，关键数据在本地处理或采用端到端加密传输，并在用户授权下才能共享给云端或第三方。情感与信任设计不可缺席：通过可解释的反馈、可控的回退、以及对异常情况的明确指引，让驾驶者感知座舱是值得信任的伙伴，而非“隐藏在背后的黑箱”。
第二，技術路径的系统化。构建一个“感知-理解-协作”的闭环架构：感知层通过多模态传感器（摄像头、雷达、声学传感、触觉传感等）采集环境与驾驶员状态信息；理解层进行多模态融合、情境推理、用户偏好建模与决策推演；协作层将推理结果转化为可执行的行动方案，并通过可控的界面与反馈機制传递给驾驶者。
核心要素包括：多模态输入的鲁棒融合、情境感知的自适应调度、对话与任务管理的对等交互、以及对话管理的可解释性与安全回退策略。硬件侧需要高效的边缘计算能力，保证低延时的决策与反馈；软件侧则应具备模块化、可扩展的開放式接口，支持第三方应用接入与生态协同。
数据治理和隐私保护策略应从设计阶段就嵌入，确保数据最小必要、可撤回、可审计。
第三，落地步骤的可执行路径。1)需求洞察与情景设计：通过真实驾驶场景的观察、用户访谈和数据分析，明确协作的核心任务、优先级与边界。2)原型与评估：建立低保真到高保真的交互原型，进行认知负荷、响應时间与可用性评估，确保在驾车环境中的安全性与舒适性。
3)技術实现：锁定感知传感、边缘计算、对话系统、情境推理和数据治理的技術方案；制定严格的延迟预算与容错策略，确保在极端交通情况也能保持稳定性。4)体验迭代：通过实际场景测试与A/B测试，持续优化信息呈现、反馈强度与交互节奏，使协作能力逐步深入人心。
5)安全与隐私合规：建立透明的权限体系、可控的回退机制和数据脱敏/本地化处理策略，确保合规与用户信任。6)生态建设与商业模式：通过开放接口与开發者工具，吸引第三方应用与内容服务的接入，形成多元化的生态生态，提升用户留存与品牌差异化。
第四，落地案例的想象与现实化路径。设想某品牌的协作座舱在城市通勤场景中發挥作用：在起步阶段，系统基于路况、车速、疲劳检测与个人偏好，主动提出节奏调整、导航微调和休息提醒等协作策略；驾驶者只需进行极低成本的确认或微调，系统就能在短时间内完成任务分配。
進入高密度路况，座舱会通过多模态输出进行情境化信息呈现，避免信息堆叠带来的认知负担；在长途驾驶时，座舱将娱乐、导航、车况监控和休息建议进行智能整合，提供个性化的情景模式。这样的路径不仅提升安全与效率，也能为用户带来更高的舒适感和參与感。
第五，商業与体验的平衡。协作座舱的价值来自于提高安全性、降低驾驶者的认知负荷、提升任务完成效率，以及带来更深层次的情感连接。这要求品牌在产品定位、价格策略、服务模式和数据治理上做出清晰取舍与策略设计。开放生态、可拓展的接口、以及与汽車制造商、内容提供商、出行服务平台的协同，是实现长期竞争力的关键。
第六，向前看的愿景。未来的协作座舱将進一步融入人機交互的新范式：例如通过情境化的语义理解实现跨应用的任务协同、通过情感识别实现更贴心的陪伴、通过云端与邊缘协同实现跨车型的无缝迁移体验。这样的愿景不是遥不可及的理想，而是以用户需求为中心、以安全与信任为底线、以技术可执行性与生态协作为支撑的现实路径。
若你所在的企業正处在车载交互的探索阶段，這套“从交互到协作”的设计路径可以作为方向上的锚点，帮助团队快速聚焦核心任务、减少设计疑虑、提升落地成功率。
总结一下，从交互到协作的智能座舱并非简单的功能叠加，而是一种以人为本、以情境为驱动、以信任為底座的系统性创新。通过清晰的设计原则、稳健的技术路径与务实的落地步骤，企业可以把“未来的座舱”转化為“正在使用的体验”，讓人车协同成为日常驾驶中自然、可靠、愉悦的共同体。
若你正在筹划新車型或升級现有座舱，这份路线图希望为你的团队提供可操作的视角，帮助你在竞争激烈的市场中实现差异化与长期价值。
图片来源：人民网出品记者 吴小莉
摄
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