随着车联网、大数据、人工智能、5G 等先进技术在交通工具领域的应用与发展，汽车内饰功能的多样性改善了驾驶体验，但同时也增加用户信息负担，分散驾驶注意力。研究用户对内饰造型特征的设计认知，指导设计符合用户认知负荷的内饰人机系统，为未来智能汽车的内饰设计带来启发。

脑机接口（BCI）技术正从科幻走向现实，通过建立大脑与外部设备的直接信息通路，实现人机交互新方式。该技术分为侵入式和非侵入式两类，前者主要用于医疗康复领域，后者则在教育、游戏、心理健康等领域广泛应用。

本文基于移动终端环境，采用ErgoLAB人机环境同步平台V3.0，通过同步采集用户主观偏好、交互行为和眼动数据，对智能家居产品界面设计特征进行评估。

不正确的手部姿势是增加手部病变的原因之一，现有研究大都将单一独立的手势作为研究对象，通过对表面肌电的测量分析单一手势疲劳的能量消耗，但聚焦于自然整合的交互性手势研究却很少。分析自然整合手势疲劳的能量消耗模型，如浏览网页、玩游戏、打字，可为设计更符合人体工效学的互联网产品提供建议。

多模态情绪识别技术通过融合脑电、眼动、面部表情、语音及生理信号等多源数据，实现对人类情绪状态的精准识别。该技术采用标准化情绪诱发实验采集数据，通过特征提取与模型融合提升识别准确率，可应用于驾驶安全、人机交互等领域。

随着ChatGPT爆火网络，人们开始意识到人工智能、机器学习、深度学习和自动化早已不再是未来的技术，这些技术已经开始在我们的工作、生活中发挥作用。一方面这些技术会提高我们工作的效率，一方面也在促使我们积极学习新技术，不断提高创新能力、高级决策能力和组织能力。而这些能力都依赖于认知功能。

眼动技术已成为人因研究中疲劳监测的有效手段。研究表明，疲劳状态下眼跳速度下降、注视时间延长、瞳孔直径缩小、眨眼频率增加。ErgoLAB平台通过AI模型整合眼动、生理等多模态数据，实现疲劳状态的智能评估与预警。眼动指标能客观反映注意力、认知等变化，为预防安全事故、提升工作效率提供科学依据。