摘要： 在驾驶模拟人因研究中，如何高效、同步地采集眼动、生理、行为等多维度数据是一大挑战。本文将分享我对 SCANeR™ Studio Human Factors Pack（人因工程包） 的项目实战经验，深入解析其如何通过开放的硬件生态与内置的全局同步机制，构建一个强大的多模态实验平台，显著提升研究效率与数据可靠性。

本文探讨了预期功能安全（SOTIF）的核心命题：系统硬件正常、软件无崩溃，车辆为何仍可能发生危险？文章拆解了“性能不足、功能局限、人为误用”三大风险来源的工程内涵，介绍了四区模型、三分法则等方法论，并结合VaHIL高级整车在环、“水母”云仿真平台、“水木灵境”场景工场等工具分享工程实践。最后提出“足够安全”的标准界定、AI算法的SOTIF适配等待解问题。SOTIF不是概念，而是一套从“识别风险”到