1、 人工智能之人机交互 Research Report of Human-Computer Interaction 2020 年第 3 期 清华大学人工智能研究院 北京智源人工智能研究院 清华-中国工程院知识智能联合研究中心 2020 年 6 月 qRqPqOxPnNqPpPrOqOrPsR7NcM9PnPnNoMmMfQqQoQeRoPrM6MmNpPvPrQsNvPtOtN 1 概述篇概述篇 . 1 1.1 人机交互的概念. 1 1.2 人机交互的发展历程. 2 1.3 专家 AI TIME论道人机交互 VS 智能 . 5 2 技术篇技术篇 . 13 2.1 触控交互. 13 2.2 声控交

2、互. 15 2.3 动作交互. 21 2.4 眼动交互. 27 2.5 虚拟现实输入. 31 2.6 多模态交互. 40 2.7 信息无障碍中的智能交互技术. 42 2.8 人机交互领域必读论文. 46 3 人才篇人才篇 . 53 3.1 学者情况概览. 53 3.2 代表性学者简介. 56 4 应用篇应用篇 . 73 4.1 智能终端. 73 4.2 智能穿戴. 75 4.3 智能家居. 76 4.4 游戏领域. 77 4.5 教育领域. 78 4.6 医学领域. 80 5 趋势篇趋势篇 . 83 6 结语结语 . 85 参考文献参考文献 . 87 图目录图目录 图 1-1 人机交互界面的发

3、展 . 2 图 1-2 Wonder Painter 示例 . 7 图 1-3 全手型感应 . 9 图 2-1 电阻式触摸屏结构示意图 . 13 图 2-2 电容式触摸屏原理示意图 . 14 图 2-3 红外触摸屏原理示意图 . 14 图 2-4 表面声波式触摸屏原理示意图 . 15 图 2-5 语音识别系统的主要模块 . 16 图 2-6 语音合成方法 . 19 图 2-7 指关节跟踪示意图 . 25 图 2-8 基于眼动跟踪的人机交互研究框架 . 28 图 2-9 不同注视位置触发示意图 . 30 图 2-10 (a)单行程眼势；(b)多行程眼势 . 31 图 2-11 用户在虚拟现实中使

4、用 QWERTY 实体键盘进行输入 . 32 图 2-12 (a) TipText；(b) BiTipText. 36 图 2-13 VISAR 键盘 . 38 图 2-14 小型触摸表面 . 39 图 2-15 (a)PizzaText；(b)RingText . 40 图 3-1 人机交互领域全球学者分布 . 54 图 3-2 人机交互领域 TOP5 国家 . 54 图 3-3 人机交互领域学者 h-index 分布 . 55 图 3-4 人机交互领域中国学者分布 . 55 图 3-5 中国与其他国家的合作论文数量情况 . 56 图 5-1 人机交互技术趋势 . 83 图 5-2 人机交互

5、国家趋势 . 84 图 5-3 人机交互机构趋势 . 84 表目录表目录 表 1-1 各种人机交互界面的特征比较 . 4 表 3-1 近三年高产学者百人名单 . 70 概述篇 1 1 概述篇概述篇 1.1 人机交互的概念人机交互的概念 人机交互（Human-Computer Interaction, HCI），作为一个术语，首次使用是 在由Stuart K. Card， Allen Newell 和Thomas P. Moran撰写的著作 “The Psychology of Human-Computer Interaction”里1，它是一门研究系统与用户之间的交互关系 的学问。系统可以是各

6、种各样的机器，也可以是计算机化的系统和软件。人机交 互界面通常是指用户可见的部分，用户通过人机交互界面与系统交流，并进行操 作。人机交互技术是计算机用户界面设计中的重要内容之一，它与认知学、人机 工程学、心理学等学科领域有密切的联系。 目前关于人机交互的定义主要有三种： 一是 ACM （Association for Computing Machinery）的观点，它将人机交互定义为：有关交互计算机系统设计、评估、 实现以及与之相关内容的学科；二是伯明翰大学教授 Alan Dix 的观点：人机交 互指的是研究人、计算机以及它们之间相互作用方式的学科，学习人机交互的目 的是使计算机技术更好地为人

7、类服务；三是宾夕法尼亚州立大学 John M. Carroll 的观点：人机交互指的是有关可用性的学习和实践，是关于理解和构建用户乐于 使用的软件和技术，并能在使用时发现产品有效性的学科。无论是哪一种定义方 式，人机交互所关注的首要问题都是人与计算机之间的关系问题。 人机交互技术的发展与国民经济发展有着直接的联系， 它是使信息技术融入 社会、深入群体，达到广泛应用的技术门槛。任何一种新交互技术的诞生，都会 带来其新的应用人群、 新的应用领域， 带来巨大的社会经济效益。 从企业的角度， 改善人机交互能够提高员工的生产效率， 学习人机交互能够降低产品的后续支持 成本。在个人的角度，可以帮助用户有效

8、地降低错误发生的概率，避免由于错误 引发的损失。在现代和未来的社会里，只要有人利用通信、计算机等信息处理技 术进行社会活动，人机交互都是永恒的主题，鉴于它对科技发展的重要性，人机 交互是现代信息技术、人工智能技术研究的热门方向2。 人工智能之人机交互 2 1.2 人机交互的发展历程人机交互的发展历程 人机交互的发展历史，是从人适应计算机到计算机不断地适应人的发展史， 交互的信息也由精确的输入输出信息变成非精确的输入输出信息。 随着网络的普 及和无线通讯技术的发展，人们的需求不再局限于界面美学形式的创新，现在的 用户更多的希望在使用多媒体终端时，有着更便捷、更符合他们的使用习惯，同 时又有着比较

9、美观的操作界面3。在过去的几十年间，人机界面经历了从命令行 界面到图形用户界面两个主要发展阶段的演变；近年来，人机界面的发展越来越 强调交互的自然性，即用户的交互行为与其生理和认知的习惯相吻合，随之出现 的主要的交互界面形式为触摸交互界面和三维交互界面4。 图 1-1 人机交互界面的发展 命令行界面 基于命令行界面（Command-line Interface, CLI），用户使用键盘按照一定的 规则输入字符，以形成可供机器识别的命令和参数，并触发计算机进行执行。其 优点是由于键盘输入相对较高的准确率，以及几乎不需要冗余的操作，所以熟练 的用户可以达到非常高的交互效率，同时，通过规则的设计，命

10、令行界面也能支 持丰富灵活的指令形式。但是，命令行界面的缺点在于交互非常不直观，由于机 概述篇 3 器命令与自然语言的构造规则往往相去甚远，所以用户需要记忆大量的指令，有 时甚至需要具备计算机领域的专业知识和技能，才能达到较高的使用效率。这对 于新手用户而言大大提升了学习成本， 也显著影响了普通用户使用命令行界面时 的体验。 图形用户界面 为了改进命令行界面的问题，人们提出了图形用户界面（Graphical User Interface, GUI），该界面将命令和数据以图形的方式展示给用户，用户通过所见 即所得（What You See Is What You Get, WYSIWYG）的方式

11、与显示的界面元素 进行交互。 根据人机交互领域中的定义， 图形用户界面一般包括窗口 （Window） 、 图标（Icon）、菜单（Menu）和指针（Pointer）这四类主要的交互元素。用户通 过控制指针来对窗口、图标和菜单等显示元素进行指点（Pointing）操作，从而 完成交互任务。 广义的图形用户界面泛指一切用图形表征程序命令和数据的界面 系统，但在狭义上，图形用户界面一般指个人电脑（PC）上的二维 WIMP 界面。 此时，用户与界面交互的设备一般是键盘和鼠标。图形用户界面的一大优势是摆 脱了抽象的命令， 通过利用人们与物理世界交互的经验来与计算机交互， 从而显 著降低了用户的学习和认知

12、成本。然而，由于图形用户界面的基本操作是指点， 即用户需要使用指针来选择交互目标， 因而其往往对用户指点操作的精度有较高 的要求。此外，由于鼠标设备所在的控制域（Motor Space）与界面显现的显示 域（Visual Space）是分离的，因而用户需要对目标进行间接的交互操作（Indirect Manipulation），从而更加增加了交互的难度。 触摸交互界面 在触摸交互界面上（Touch User Interface），用户通过手指在屏幕上直接操 作显示的交互内容。根据人机交互研究中的定义，触摸交互界面一般包括页面 （Page）、控件（Widget）、图标（Icon）和手势（Gestu

13、re）这四类主要的交互 元素 A 用户通过触摸、长按、拖拽等方式直接操控手指接触的目标，或者通过 绘制手势的方式触发交互指令。目前，触摸界面主要存在于智能手机和可穿戴设 备（如智能手表）等设备上。触摸交互界面的优势是充分利用了人们触摸物理世 人工智能之人机交互 4 界中物体的经验，将间接的交互操作转化为直接的交互操作（Direct Manipulation），从而在保留了一部分触觉反馈的同时，进一步降低了用户的学 习和认知成本。然而，触摸操作受困于著名的“胖手指问题”，即由于手指本身 的柔软，以及手指点击时对于屏幕显示内容的遮挡， 在触屏上点击时往往难以精 确地控制落点的位置，输入信号的粒度远

14、远低于交互元素的响应粒度。同时，由 于触摸交互界面的形态仍然为二维界面， 所以这限制了一些与三维交互元素的交 互操作。 三维交互界面 三维交互界面（3D User Interface）的出现进一步提升了人机界面的自然性。 在三维交互界面中，用户一般通过身体（如手部或身体关节）做出一些动作（如 空中的指点行为，或者肢体的运动轨迹等），以与三维空间中的界面元素进行交 互， 计算机通过捕捉用户的动作并进行意图推理， 以触发对应的交互功能。 目前， 三维交互界面主要存在于体感交互、虚拟现实、增强现实等交互场景中。三维交 互界面的优势是进一步突破了二维交互界面的限制，将交互扩展到三维空间中。 因此， 用

15、户可以按照与物理世界中相同的交互方式， 与虚拟的三维物体进行交互， 从而进一步提升交互自然度，降低学习成本。不过，三维交互的挑战在于由于完 全缺乏触觉反馈， 所以用户动作行为中的噪声相对较大， 而且交互动作与身体的 自然运动较难区分，因而输入信号的信噪比相对较低， 较难进行交互意图的准确 推理，限制了交互输入的准确度。此外，由于相对于图形用户界面和触摸交互界 面，动作交互的幅度一般较大，所以交互的效率也较低，同时更容易让用户感到 疲劳。 表 1-1 各种人机交互界面的特征比较 交互界面 交互接口尺寸 触觉反馈 输入精度 交互效率 自然性 命令行界面 大 有 高 高 低 图形用户界面 大 有 中

16、 中 中 触摸交互界面 小 部分 较低 较低 较高 三维交互界面 大 无 低 低 高 概述篇 5 表 1-1 汇总比较了几种交互界面的特点，可以看出，随着交互界面的演变， 交互的自然性逐渐提高，但由于交互接口尺寸的限制和触觉等反馈信道的受限， 导致了输入的精度和交互效率反而逐渐降低。 这种交互自然性和高效性之间的制 约关系，成为了人机交互研究中的难题，如何在两者之间兼顾和平衡，是具有重 要理论和实践意义的研究问题。 1.3 专家专家 AI TIME论道人机交互论道人机交互 VS 智能智能 2019 年，清华大学人工智能研究院长张钹院士、唐杰教授、李涓子教授等 人联合发起“AI TIME”sci

17、ence debate，希望用辩论的形式，探讨人工智能和人 类未来之间的矛盾，探索人工智能领域的未来。AI TIME 是一群关注人工智能发 展，并有思想情怀的青年人创办的圈子。AI TIME 旨在发扬科学思辨精神，邀请 各界人士对人工智能理论、算法、场景、应用的本质问题进行探索，加强思想碰 撞，打造成为北京乃至全国知识分享的聚集地。 AI TIME 第七期论道人机交互 VS 智能中邀请到了清华大学计算机科学 与技术系长聘教授史元春、中科院软件所研究员田丰、中科院计算所研究员陈益 强、 小小牛创意科技 CEO 曹翔等四位重量级嘉宾，论道人机交互的发展及未来， 现将其探讨内容整理如下。 1.3.1

18、 人机交互的人机交互的先驱学者先驱学者 1979 年，当年轻的乔布斯拜访施乐 PARC 研究中心时，他看到了施乐新发 明的图形用户界面（GUI），相比当时的文本命令行界面，程序图标、窗口化、 下拉菜单和绚丽的图像效果把乔布斯狠狠地震撼了。 “仿佛蒙在我眼睛上的纱布 被揭开了一样”，乔布斯传中如此描述乔布斯当时的感受：“我看到了计算 机产业的未来”。乔布斯回到苹果后，迅速将 GUI 移植到苹果产品上，随后上 市的 Macintosh 取得了轰动效果。 人工智能之人机交互 6 今天我们习以为常的触摸屏或图形用户界面，在 40 年前尚是石破惊天的革 命。在计算机横空出世的这近半个多世纪里，有一些学者

19、做出了巨大的、直接的 贡献。 Vannevar Bush（范内瓦布什范内瓦布什） 1945 年， 在电子计算机尚未 “出世” 时， 范内瓦 布什就发表了题为 “As We May Think”的文章，形象描述了未来个人电脑，一种被称为 MEMEX 的机器， 阐释了直接交互、超链接、网络存储等概念。 J.C.R Licklider（约瑟夫利克莱德约瑟夫利克莱德） 1960 年，约瑟夫利克莱德提出“人机共生”的思想，并在布什的领导下 通过美国国家科技计划大力支持了人机共生理念下的图形与可视化、 虚拟对象操 控、互联网络等研究项目，在他的主导下，个人电脑、互联网络的标志性关键技 术在六七十年代逐次诞

20、生了。约瑟夫利克莱德领导的交互式计算，不但研发了 分式操作系统，而且直接地引导了图形技术。 Douglas C. Engelbart（道格拉斯恩格尔巴特道格拉斯恩格尔巴特） 恩格尔巴特在 1963 年设计出一款手掌大小、以轮子为基础的设备，此设备 也就是鼠标的原型，1968 年在旧金山的秋季联合计算机会议上，恩格尔巴特先 后演示了鼠标、所见即所得的文字编辑器、超链接、文本图形混排等，还谈到了 阿帕网（ARPANet，互联网的前身）以及科技进步的未来。他是人机交互的先 锋，开发了超文本系统、网络计算机，以及图形用户界面的先驱；并致力于倡导 运用计算机和网络，来协同解决世界上日益增长的紧急而又复杂

21、的问题。他被冠 为“鼠标之父”。 在 Vannevar Bush、J.C.R Licklider、Douglas C. Engelbart 等先驱的推动下， 在语言学、心理学、计算机科学的共同参与下，计算机从没有用户界面，到有了 图形用户界面，开创了个人电脑以及互联网络等惠及整个社会的新产业。未来， 在新的传感和多媒体技术的共同支持下， 机器将可以通过感知和数据处理技术来 理解我们，来理解周围的环境，实现更自然、更智能的人机交互。 概述篇 7 1.3.2 嘉宾分享案例嘉宾分享案例 每位嘉宾就所做所见，讲述了人机交互正在或即将发生的场景，这些场景基 本代表了人机交互最新、最前沿的研究方向。 Wo

22、nder Painter Wonder Painter，由北京小小牛创意科技研发，是一款融合了人工智能、机 器学习和人机交互为一体的新型技术，可以将任何静态物体立即转换成动画。 图 1-2 Wonder Painter 示例 曹翔老师现场展示了 Wonder Painter 工作的典型例子。一张普通的纸，一支 普通的笔，画下天马行空的图画，再由手机采集起来，瞬间就可以转化成三维的 动画。曹翔老师希望通过这项技术，打破普通人表达创意的门槛。 输入技术和相关理论输入技术和相关理论 自然人机交互具有输入非精确性等新型特征，同时 EMG 等新的输入通道为 自然人机交互提供了研究机遇。如何建立针对新型特

23、征的运动模型，并利用生理 等新型通道感知用户交互意图是人机交互研究的重点之一。 田丰老师就此介绍了 自己的两项工作。 一是运动目标获取非确定性模型。在运动的画面中，如何知道用户真正想点 击的是哪一个模块，其基本思路是：1）构建落点分布模型，揭示落点分布与目 人工智能之人机交互 8 标初始位置、大小间的关系；2）对目标获取错误率进行预测；3）增强移动目标 获取成功率。 二是基于 EMG 的交互意图隐式感知技术。想象一下，你拿起一支笔，或者 喝了一口水，不等你给机器传达命令，它就通过你的肌肉电信号，感知到了你现 在正在做什么。这就是田丰目前在做的另一项研究。该项工作的主要思路是：1） 提出一种通过

24、肌电感知技术对日常手部动作及所接触物品属性进行感知的方法； 2） 通过布置手臂上的传感器捕获手部活动时的 EMG 信号；3）提取能表征 EMG 信号的均方根、AR 系数等特征并通过机器学习方法识别物体。 多模态协同感知多模态协同感知 陈益强老师指出，普适计算时代，未来的人机交互模式应该是多模态的。我 们既可以用键盘、鼠标、语音进行机器操作，也可以用手势、表情、唇语进行操 作。围绕“多模态”设想，陈益强提到了自己的两项工作。 一是基于多模态感知理论的手语识别。陈益强将面部识别、手势动作识别和 手语识别相融合，来提高手语识别的精度，以期帮助残障人士和外界沟通。 二是基于多模态感知理论的人机交互方法

25、，利用语音，视觉，可穿戴等等， 使机器人获知用户当前复杂行为及情感状态。陈益强提到： “人机交互的终极目 标，是达到人机之间的无缝互动，仿佛人和人在交互一样。因此，机器要准确感 知到人的当前动作、行为甚至情绪。我们基于多模态手段，如语音、面部表情、 可穿戴生理指标检测等，试图解决这个问题。” 自然用户意图的准确理解自然用户意图的准确理解 在使用手机软键盘时，经常发生误触的问题，26 个字母挤在狭窄的输入界 面里，再配上胖乎乎的手指，点错的经历太多了。这是触屏这种自然交互界面上 典型的难题：胖手指难题。输入信号脱离了实体按键，通过触屏控制输入仍然可 以达到精准的输入效果。 概述篇 9 图 1-3

26、 全手型感应 史元春教授的研究工作，提出了基于贝叶斯推理的自然用户意图理解框架， 建模用户行为特征，在模糊的输入信号上推测用户的真实意图。基于这项技术， 史元春教授的团队已经研究实现了手机、平板、头盔、电视等一系列接口上的输 入法，输入准确度大幅度提高，且几乎不需要视觉瞄准，进而还能支持盲人用户 准确实现软键盘输入。史教授正在研制的手机前置摄像头的操控行为。通过感知 到人手在界面上的操作变化，可以做出新的“输入法”。比如手握手机的任意边 框或位置，就可以输入信息、访问界面。这些操作无需经过人眼确认，通过字体 感知即可实现准确输入。这些成果已见诸实际应用，如：电容屏防误触技术部署 在了华为 MA

27、TE 系列千万量级手机上，智能输入意图推理算法应用在搜狗和华 为的输入法上， 无障碍手机交互技术应用于手机淘宝和支付宝等。史元春教授指 出， 要建立一套理解人的意图表达的计算框架，还要继续在理论和传感技术上做 更多研究。 1.3.3 技术思辨技术思辨 嘉宾从人机交互的理论和方法、 与人工智能的关系和未来技术发展趋势和挑 战、人才培养等方面发表了自己的看法并进行了热烈的讨论。 人机交互的理论和方法人机交互的理论和方法 Q1：交互界面的构建有计算模型吗？ 人工智能之人机交互 10 Q2：如何定量评估界面设计的效果？ 田丰认为交互界面的构建是有计算模型的，但针对自然人机交互，研究者做 了“点”上的研

28、究，还没有完全系统化。 史元春教授同意以上观点，并指出定量评估的方法虽有，但很不充分。不过 借助相应的传感技术，定量评估的原理和技术都在不断拓展，这从红外反射监测 血流、血压参数、情绪变化等一系列应用上就可以看出。 曹翔补充道：人机交互很难用计算机模型衡量，是因为人机交互的任务是多 样的，且越来越娱乐化，这令交互效率很难界定。我们越来越需要通过生理指标 衡量人机交互的体验，这里面一定需要定量数据。 明确的任务性的工作相对容易 建模，因为目的很清晰；体验性的、娱乐性的、沟通性的工作比较难用计算的方 式建模， 因为其中夹杂着大量非简单人机交互的内容， 例如人与人之间的互动等。 人机交互与人工智能的

29、关系人机交互与人工智能的关系 Q1：在中文上，两者都有关于“人”的研究，有共同的研究内容和方法吗？ Q2：两者研究成果的价值体现有何异同？ Q3：智能人机交互主要指什么？ Q4：人机交互研究对AI有贡献吗？ 陈益强提出：要做好智能人机交互，必须做到个性化。人脑智能分为三个部 分，中枢神经、小脑和大脑，这三部分体现了不同程度的智能，可对应人机交互 中的不同智能应用程度。比如神经智能，中枢神经控制下的膝跳反射或条件反射 就可和键盘鼠标触屏技术等传统人机交互技术相对应，注重实时的感知与执行， 实现敲一下键盘，屏幕就弹出一个字。而像语音识别、手势识别这一部分新型人 机交互，就类似于小脑智能部分，侧重于

30、基于学习或预测的执行，过程包括了感 知-学习-执行。而智能人机交互的终极目标，需要在感知刺激的基础上不仅有学 习，还应有知识推理，而后决策执行，这类似于大脑智能层次，到了这个部分， 人机交互应该能做到带情感甚至带有价值判断的智能人机交互。 概述篇 11 史元春教授认为，人机交互应该让机器更好的适应人，适应人的本性，适应 人的操控能力、感知能力和认知能力。从“人”的研究内容上来说，人机交互与 人工智能有差异，但出发点是一致的，即“人机共生”。目前看，人工智能的研 究更多的体现在人的识别、语言的表达等数据密集型任务上的处理方法，人机交 互的研究更偏重于对人的主动交互行为和感知能力的建模、 传感和建

31、立适应的接 口技术，人机关系必定向着共生的方向发展，这些研究内容和方法会相互影响和 适应，交叠的研究内容会越来越多。“做人工智能最后要接触人机交互，做人机 交互最后也要接触人工智能。” 田丰提出了“人机交互和人工智能从交替沉浮到协同共进”的观点。未来的 计算机将是一个智能体，人与智能计算机的交互，即是人机协同；而从人工智能 的角度讲，自动驾驶、自动诊断也讲求人机协同，两者殊途同归。人机交互想解 决不确定性，就需学习人工智能的方法，两者互相支撑，协同并进。 曹翔补充：机器在不断地取代人力，未来所有带“老”字的职业，都将被 AI 取代，例如老司机、老中医等。为什么呢？因为 AI 最擅长数据和经验，

32、完全 依靠经验驱动的职业很可能被 AI 取代。创造性的、沟通性的、娱乐性的工作， 则是不可被 AI 取代的，这就体现出了人机交互的重要性。 陈益强不完全同意曹翔的观点，他指出：“我认为带老字的职业都不会 被取代。例如一台自然语言处理及知识推理能力极强的类似医疗诊断机器，它可 以借助公开发表的文献（大数据）习得 80%的经验，但剩余 20%的疑难杂症（小 数据）无法习得，这部分只能求助于老医生。” 如何评论未来交互技术的发展如何评论未来交互技术的发展 Q1：最近出版的科技之巅总结了近十年全球百项突破性技术，包括IT、能 源、生物医药、材料等共十章。其中，人工智能与人机交互分列第一和第二章， HC

33、I主要集中在手势、语音交互和穿戴产品，可否对现在人机交互技术和未来交 互技术的发展做评论？ Q2：您最关心的HCI挑战是什么？ 人工智能之人机交互 12 史元春教授讲道：“未来计算机的形态会变化，甚至可能不存在了，但计算 机技术会持续为我们服务，成为人机共生的一部分，交互接口、交互任务会有很 大的变化，但会更自然，更智能。” 陈益强指出，普适计算可以使手环、穿戴设备等计算机形式化于无形，就像 看不见摸不着的空气一样。例如穿戴设备可以附着在衣服、鞋子里，实现人机共 生。最后在材料、计算技术的进步下，真正实现对人类自然行为的意图理解，助 力解决人口老龄化、阿尔茨海默病早期预警等。 曹翔最关心的是，

34、如何通过机器、技术放大个人的创造力，从而帮助个人在 社会和工作中立足。“我们五感的潜力，不只局限于物理世界的刺激。随着技术 的进一步发展，我们可以挖掘更多的感官体验力，创造全新的体验。” 田丰老师更关注如何通过人机交互的研究推动相关产业的发展， 产生主流的 影响。例如电子白板对中国教育信息化的推动，人工智能对帕金森、脑卒中、阿 尔茨海默、痴呆等做辅助诊断等。值得一提的是，田丰带领团队研发的笔式电子 教学系统获得了国家科技进步二等奖， 并与协和医院共同取得了国家卫健委颁发 的医疗健康人工智能应用落地 30 最佳案例的荣誉。 人机交互的人才发展路径人机交互的人才发展路径 Q1：工业界需要什么样的交互人才？ Q2：学校如何培养人机交互人才？ Q3：如何判断自己适不适合做人机交互？ 史元春教授提到： “我们培养的人才应该能够发现交互难题，并