2025 年 4 月 25 日，在汽車消費趨勢洞察大會上，深藍汽車智能座艙高級總監趙曜指出，近年來，在中國車企的推動下，HUD 快速發展，逐漸取代組合儀表成為車型標配。AR-HUD 通過提供豐富的導航信息、場景重構信息及智能駕駛控制器感知內容，顯著提升了駕駛安全性。隨著高精定位技術的應用，AR-HUD 能夠實現更精準的車道偏離預警和導航貼地效果，為用戶提供更優質的駕駛體驗。
AR-HUD 基于智能輔助駕駛的場景化體驗需求，具備動態車道級導航、自動駕駛狀態可視化等功能，能夠清晰展示剎車、加速、并線狀態及實時環境感知下的風險預警，增強用戶在復雜路況下的駕駛信心。在極端天氣和夜間行車時，AR-HUD 也能有效投射車輛距離與成像，提升駕駛安全性。深藍汽車等車企正積極探索 AR-HUD 的終極形態，旨在實現大 FOV 下全擋風玻璃顯示效果，為用戶提供更直觀的導航和信息展示。
趙曜 | 深藍汽車智能座艙高級總監
以下為演講內容整理：
智能輔助駕駛平權為 AR-HUD 技術發展帶來新機遇
1988 年，通用汽車首次搭載 HUD，自此 HUD 產品由軍用走向民用。HUD 在汽車中從落地應用到形成產業規模，歷經了漫長時間。最初是 C-HUD，通過一塊塑料光板進行投射，隨后發展為能夠投射在前擋風玻璃上的 W-HUD，如今則是 AR-HUD。
HUD 的快速發展階段始于 2020 年以后，在中國車企的引領下，從用戶體驗感知和性價比等方面，逐漸讓用戶接受。2023 年以后，HUD 逐漸取代組合儀表，成為車型標配。
首先是 FOV 大小的變化趨勢。從原先的 9 × 3 ° 以下，逐步發展為 10 × 4 °，未來將達到 13.5 × 5 °。可以看出，HUD 為用戶帶來的體驗觀感越來越好，從 C-HUD 到 W-HUD 再到 AR-HUD，其占比也在逐年變化。
圖源：演講嘉賓素材
HUD 上的信息顯示從最初簡單的車速、指示燈、安全帶及危機提醒等安全報警類信息，逐漸拓展到導航信息、場景重構信息、車道偏離信息等，以多種方式呈現給用戶，核心目的在于提升駕駛安全性。
在中國市場中，城市 NOA 以及 2.5 級輔助駕駛的搭載率不斷上升，今年開始，城區輔助駕駛配置的搭載數量呈指數級增長。在這種趨勢下，我們在進行 HUD 交互設計時，希望讓用戶了解智能駕駛控制器的感知內容，從而更安全地監控車輛輔助駕駛狀態。
我們對相關信息進行了分解與收集，在較低階階段，信息相對較少；到了 L1、L2 級別，我們突出展示了基礎導航信息、環境信息以及主動安全告警信息。同時我們發現，HUD 并非顯示內容越多越好，在沒有高精定位之前，很多 AR 場景在實際應用中無法精準實現，因為定位精度只能達到米級，車輛無法準確判斷自身所在車道，導致在進行貼地效果等場景呈現時存在延遲，效果不佳。
隨著高精定位技術的應用，車輛將能夠明確自身所在車道，基于此，我們可以更好地實現車道偏離預警、導航貼地效果等，這依賴于自動駕駛性能的提升，也為用戶帶來了更好的體驗。
基于智能輔助駕駛的場景化體驗需求
動態場景方面，HUD 的主要功能之一是實現動態車道級導航與路徑引導，無論是在自動駕駛還是人工駕駛狀態下，都能幫助用戶規劃路徑，避免走錯路。
自動駕駛狀態可視化方面，HUD 通過引導線、箭頭等方式，展示自動駕駛的剎車、加速情況，以及并線時的狀態，讓用戶清晰了解車輛是否可以安全變道。另外還會展示實時環境感知下的風險預警功能，在雨霧等惡劣天氣條件下，無論是人駕還是輔助駕駛，HUD 都能更清晰地識別前方車輛，為用戶提供安全保障。
以重慶的黃桷灣立交橋為例，這是亞洲較為復雜的立交橋之一，匝道眾多。我們在此測試 AR-HUD 的效果，針對導航性能展開了一系列工作，包括車道引導、實時路況標注、實時交通信息呈現等。在進行 UI 交互設計時，我們借鑒了類似《極品飛車》等游戲中的場景化、游戲化交互元素，使 AR-HUD 的導航顯示更加直觀。
關于場景化需求，我們提出了三個問題。在自動駕駛狀態下，車輛為何會突然剎車？車輛變道時為何速度會很快？為何快撞上前車時車還不減速？作為 HUD 設計方，我們希望以最快速度將這些信息呈現給用戶，讓用戶了解車輛的決策過程，例如通過車距的黃色、紅色標識來體現自動駕駛的決策距離等，目的是讓用戶清楚知曉自動駕駛的運行狀態。
在春秋季節，經常會遇到霧天、雨天等極端天氣。AR-HUD 能夠很好地解決這些情況下的駕駛問題，只要自駕控制器能夠感知到，HUD 就能清晰顯示相關信息。在外界車輛可視度不佳時，HUD 能在前擋風玻璃上清晰投射出車輛距離與成像。在夜間行車方面，即使在大燈未照射區域，激光雷達探測到行人后，AR-HUD 也能顯示出人員走動情況，滿足用戶對夜間駕車安全性的更高需求。
全民智能駕駛輔助時代下 AR-HUD 的演變趨勢探討
我們理解的 AR-HUD 終極形態是，在大 FOV 下，能夠在不同場景中清晰顯示導航和自駕信息，實現全擋風玻璃顯示效果。在變道等情況下，主駕、主駕后側及副駕人員都能在全擋風玻璃上看到 AR-HUD 的效果。
目前需要解決前車標記不準、告警不及時、實景融合效果差以及引導線無法繪制等難題。隨著自駕高精定位技術的應用，前車標記不準和告警不及時等問題得到改善，延遲降低，用戶體驗提升，這也延長了用戶在自動駕駛狀態下的預判時長，延長了用戶接管車輛的時長，增加了安全防御時間。
FOV 越大，AR-HUD 占用前方儀表臺板的空間就越大。在車輛設計開發布置初期，需要精心規劃每一寸空間，以滿足儀表臺板對支撐空間下沉位置的要求，確保光線投射效果，實現更好的 FOV 體驗性能。
當前設計思路發生了變化。對于 SUV 車型，若要增大 AR-HUD 的 FOV，會與組合儀表的空間需求產生沖突。深藍汽車認為，未來 AR-HUD 是發展趨勢，因此堅定取消組合儀表，為 AR-HUD 騰出空間。
當前，AR-HUD 越來越成為用戶體驗的核心。在車輛前期設計布置時，將 AR-HUD 作為核心進行布置。即使需要對轉向支撐的彎曲曲率等進行大幅調整，也要確保 AR-HUD 的體驗效果。這是由于軟件定義汽車后，設計理念發生了重大變化。
保證大 FOV 后，虛擬成像距離可從 7.5 米以上拓展到更遠，以虛擬圖像在路面上投影，實現增強現實 HUD 投影距離的真正落地。經過實踐發現，將成像距離設置為 7.5-10 米，遠端 20 米時，對于近端信息顯示和遠端場景的 AI-HUD 融合效果最為合適。基于此，我們開發大 FOV 功能。
針對大 FOV 設計的痛點，我們有以下解決方案。首先，光波導技術對下部體積的要求較低，原本布置一個 13 × 5 規格的 AR-HUD 可能需要 16-19 升空間，采用光波導技術后，體積至少減少一半，特別是在 z 軸深度方向上有很大提升空間。
關于分辨率低、顆粒感明顯的問題，今年隨著主流的 3.1 英寸 TFT 逐漸升級為 4.1 英寸、5.1 英寸，在 7.5 米的前方離地距離下，5.1 英寸 TFT 在顯示顆粒感和分辨率方面有較大提升，PPI 已提升至大于等于 100 以上，顯示效果更加直觀細膩。
針對陽光倒灌導致溫升風險，可能對 TFT 屏造成損傷的問題，通過多年算法積累，我們已完美規避這一風險，使 AR-HUD 能夠真正替代儀表顯示，讓用戶無需低頭看中控屏，即可在 AR-HUD 上獲取所需信息。
在本次車展中，我們還發現了一種可使 FOV 更大的途徑，即 HOE，通過全息投影方式實現 AR-HUD 的 PGO 方案，使整個體積更小。HUD 產業發展趨勢呈現多樣化，包括向 PHUD 方向發展，有一次投影方式，也有像光波導這樣的兩次投影模式。圍繞大 FOV 體驗感的提升，不同技術路徑和解決方案正在快速發展迭代。
我們期待未來兩年，隨著 AR-HUD 技術及行業的快速發展，在不同技術路徑下，圍繞大 FOV、小體積的終極目標，能夠為用戶帶來更好的體驗。
（以上內容來自深藍汽車智能座艙高級總監趙曜于 2025 年 4 月 25 日在汽車消費趨勢洞察大會發表的《基于與輔助駕駛深度融合的 AR-HUD 體驗設計》主題演講。）
