人機交互工程的案例
自動駕駛人機交互[一]：自動駕駛人機交互的Why、What、Where
Ⅳ類HMI功能
在有人駕駛模式下，需提供Ⅲ類HMI所有功能，同時可支持駕駛員在車外的無人駕駛模式。適用于L4、L5級駕駛自動化系統(tǒng)。
下表2是四類自動駕駛人機交互功能的對比。
表 2 自動駕駛人機交互功能分類
自動駕駛人機交互的主要目標是保證系統(tǒng)的安全運行，其主要受到安全威脅的使用場景見下圖1。
圖 1 自動駕駛人機交互使用場景
場景一：自車感知系統(tǒng)失效
使用場景描述
指自動駕駛系統(tǒng)的環(huán)境感知傳感器（攝像頭、毫米波雷達、激光雷達、超聲波雷達）或先驗感知傳感器（高精地圖、GNSS）發(fā)生故障，無法有效獲取車道線、目標、交通標志等情況。
圖 2 自車感知系統(tǒng)失效
HMI響應要求
場景一對自動駕駛人機交互的響應要求見下表1。
表 1 自車感知系統(tǒng)失效場景HMI響應要求
*注：Ⅰ類/Ⅱ類/Ⅲ類/Ⅳ類HMI功能的定義參見《自動駕駛人機交互[一]：自動駕駛人機交互的Why與What》。
場景二：超出設計運行區(qū)域ODD范圍
使用場景描述
指當前車輛超出了自動駕駛系統(tǒng)定義的設計運行區(qū)域（地理圍欄、道路基礎設施、天氣、交通等）。
圖 3 超出設計運行區(qū)域ODD
HMI響應要求
場景二對自動駕駛人機交互的響應要求見下表2。
表 2 超出設計運行區(qū)域ODD范圍HMI響應要求
場景三：駕駛員狀態(tài)異常，無法正常駕駛
使用場景描述
指當駕駛員處于不在場、疲勞、注意力不集中等異常情況，而無法完成動態(tài)駕駛任務。
圖 4 駕駛員狀態(tài)異常
HMI響應要求
場景三對自動駕駛人機交互的響應要求見下表3。
展開 什么是人機交互技術？
什么是人機交互技術？
在人工智能電話機器人中，最為重要的技術當然是人機交互，什么是人機交互技術呢？
人機交互技術（Human-Computer Interaction Techniques）是指通過計算機輸入、輸出設備，以有效的方式實現(xiàn)人與計算機對話的技術。
人機交互系統(tǒng)的主要組成
1、多模態(tài)輸入/輸出：多模態(tài)輸入包括鍵盤、鼠標、文字、語音、手勢、表情、注視等多種輸入方式；多模態(tài)輸出包括文字、圖形、語音、手勢、表情等多種交互信息。
2、視覺合成：使人機交互能夠在一個仿真或虛擬的環(huán)境中進行，仿佛現(xiàn)實世界中人與人之間的交互。
3、 對話系統(tǒng)：主要由兩種研究趨勢，一種以語音為主，另一種從某一特定任務域入手，引入對話管理概念，建立類似于人人對話的人機對話。可通過該系統(tǒng)，輕松把握狀態(tài)信息。
4、知識處理：自動地提取有組織的，可為人們利用的知識。
5、智能接口代理：智能接口代理為實現(xiàn)人與計算機交互的媒介。
主要特點
多媒體系統(tǒng)的交互特點
基于語音的智能人機交互是當前人機交互技術的主要表現(xiàn)形式，語音人機交互過程包括信息輸入和輸出的交互、語音處理、語義分析、智能邏輯處理以及知識和內容的整合。
與傳統(tǒng)用戶界面相比，引入了視頻和音頻之后的多媒體用戶界面，最重要的變化就是界面不再是一個靜態(tài)界面，而是一個與時間有關的時變媒體界面。
人類使用語言和其它時變媒體（如姿勢）的方式完全不同于其它媒體。從向用戶呈現(xiàn)的信息來講，時變媒體主要是順序呈現(xiàn)的，而我們通常熟悉的視覺媒體（文本和圖形）通常是同時呈現(xiàn)的。在傳統(tǒng)的靜止界面中，用戶或是從一系列選項中進行選擇（明確的界面通信成分），或是用可再認的方式進行交互（隱含的界面通信成分）。
在時變媒體的用戶界面中，所有選項和文件必須順序呈現(xiàn)。
展開 自動駕駛人機交互 [五]：駕駛員狀態(tài)監(jiān)控
作者 | HYZY
來源 | 焉知
知圈 | 進“HMI社群”請加微信15221054164，備注HMI
一、基本概念
駕駛員狀態(tài)監(jiān)控系統(tǒng)DMS（Driver Monitor System）屬于自動駕駛人機交互的一部分，其使用攝像頭獲取的圖像及其它車身傳感器輸入的數(shù)據(jù)，通過視覺跟蹤、動作識別等技術監(jiān)測駕駛員的駕駛行為和生理狀態(tài)，當判斷駕駛員不在場或處于非正常駕駛狀態(tài)時（疲勞、分心等），自動駕駛系統(tǒng)向駕駛員發(fā)出報警或執(zhí)行其它安全策略，以確保車輛運行安全。
圖 1 駕駛員狀態(tài)監(jiān)控DMS
從技術原理上，駕駛員狀態(tài)監(jiān)控系統(tǒng)DMS可分為直接監(jiān)控和間接監(jiān)控兩種類型：
直接監(jiān)控：通過傳感器獲取駕駛員頭部運動、面部運動、眼部運動、心電或腦電等直接表征駕駛員狀態(tài)的信號，用以判斷駕駛員的狀態(tài)；
間接監(jiān)控：通過獲取駕駛員的駕駛行為信號及相關車輛狀態(tài)信號，間接判斷駕駛員狀態(tài)。
直接監(jiān)控方式可獲取更多的駕駛員狀態(tài)信息，且隨著相關視覺技術的進步，其判斷結果可信度也不斷提升，多用于自動駕駛系統(tǒng)的人機交互。間接監(jiān)控方式可獲取的駕駛員狀態(tài)信息有限，通常可用于駕駛員駕駛風格判斷及整車駕駛模式匹配。
二、駕駛員狀態(tài)定義
駕駛員狀態(tài)監(jiān)控系統(tǒng)DMS可識別的駕駛員狀態(tài)見下圖2。
展開 267 基于matlab的信號處理GUI人機交互 ￥25.9
基于matlab的信號處理GUI人機交互，利用GUI功能完成包括振幅調制AM（Amplitude Modulation），雙邊帶調幅信號DSB（double sideband），單邊帶信號SSB（single sideband ），調頻FM模擬（Frequency Modulation）調制在內的調制解調過程，輸入波形及濾波參數(shù)可調，程序已調通，可直接運行。
自動駕駛人機交互[四]：用戶接管和主動干預
圖 1 人類駕駛員作為自動駕駛系統(tǒng)的“備胎”
接管的本質就是車輛駕駛控制權在“人”與“機”之間的轉換問題，根據(jù)駕駛權轉換的發(fā)起者和執(zhí)行者不同，接管可分為由自動駕駛系統(tǒng)發(fā)起的被動接管和由用戶發(fā)起的主動干預。
圖 2 接管與干預
被動接管的準確定義為：當出現(xiàn)動態(tài)駕駛任務DDT相關的系統(tǒng)失效或車輛超出設計運行區(qū)域ODD范圍時，由自動駕駛系統(tǒng)向用戶發(fā)出接管請求，用戶通過控制橫縱向運動控制的方式予以響應。被動接管強調由自動駕駛系統(tǒng)發(fā)起，用戶被動執(zhí)行。
主動干預的準確定義為：用戶在自動駕駛系統(tǒng)仍處于活動狀態(tài)時，主動向橫縱向運動控制裝置提供輸入，系統(tǒng)根據(jù)用戶的輸入是否達到閾值選擇退出功能還是繼續(xù)執(zhí)行動態(tài)駕駛任務DDT。主動干預則強調由用戶主動發(fā)起。
二、被動接管
1、被動接管基本要求
觸發(fā)自動駕駛系統(tǒng)發(fā)出接管請求的事件可分為可預期事件和意外事件兩類：由可預期事件觸發(fā)的接管請求通常屬于非緊急狀況的駕駛權轉換，系統(tǒng)應盡早向用戶發(fā)出接管請求，以保證用戶有足夠的時間完成接管動作；由意外事件觸發(fā)的接管請求通常屬于緊急狀況的駕駛權轉換，一般難以保證用戶有足夠的接管時間。
圖 3 請求接管
系統(tǒng)發(fā)出的接管請求信號應跟隨請求時間逐步提升警告強度，例如從單純視覺信號報警升級到視覺信號加聲音信號報警，直至接管請求結束。
2、接管功能時序
當可預期事件觸發(fā)了非緊急狀況下的被動接管時，自動駕駛系統(tǒng)應繼續(xù)運行。如果用戶在一段時間后仍未及時恢復對車輛的控制，自動駕駛系統(tǒng)應能進入最小風險控制MRM，可通過逐步降低車速，確保車輛在可預期事件發(fā)生前剎停。
展開 有條件自動駕駛落地有效助力--人機交互與接管
分別從如下幾方面進行相應的研究：
1）功能體驗研究
研究車輛交互中聲音、震動、燈光的駕駛員功能體驗的效果；
研究各種車機信息交互之間的影響，使與駕駛員交互信息效果最優(yōu)；
研究各類方式的交互效果的測評；
2）人機交互研究
研究實際應用中的人機交互的方式轉變與應用；
研究觸屏、語音、手勢、人臉等多模態(tài)交互功能開發(fā)；
為自動駕駛車輛的人機交互提供開發(fā)支持；
3）人機接管研究
研究體系與自動駕駛功能之間的對應關系；
研究從駕駛場景（緊急制動、行人穿行 ）、駕駛員（年齡、職業(yè)、場景等）、車輛狀 態(tài)（主動接管、ODD場景的接管）等多維度的接管場景體系；
智能交互業(yè)務體系
智能駕駛中的人機交互分為純粹的人機交互和人機接管兩個方向。其中，人機交互包含語音數(shù)據(jù)、人臉數(shù)據(jù)、手勢識別、人因數(shù)據(jù)等幾個方面。其上各方面分別是從數(shù)據(jù)采集，建立樣本庫，開發(fā)算法，到最終形成評價應用入手進行研究。而人機接管過程則更多與智能駕駛的控制過程做強綁定，實現(xiàn)需要從駕駛員、環(huán)境、采取機制等幾個大方向的研究策略。具體說來可包括如下幾個業(yè)務體系。
對于面向自動駕駛的人機交互解決方案來講，涉及在高級智能化階段基于高性能國產AI芯片的高安全性解決方案，以及聯(lián)合云端大腦，整合高精地圖、數(shù)據(jù)閉環(huán)、智能汽車運營等全方位云端智能化，構建智能汽車核心能力。整合路端智能化，支持車路協(xié)同功能的落地，極大提升系統(tǒng)安全性。
通過對智能交互業(yè)務梳理，可通過數(shù)據(jù)庫建設、測試用例、算法開發(fā)與評價應用等方面作為業(yè)務方向，同時對駕駛員行為全面監(jiān)控，為人機接管提供更科學的依據(jù)，可以全面提升駕駛體驗。
展開 Pro/E優(yōu)化人機交互的解決方案：Manikin
Pro/ENGINEER Manikin是一項PTC在2008年年底發(fā)布的三維人體模型新技術，由PTC內部對人體工程學，人機界面，CAD技術有深刻理解的研發(fā)團隊開發(fā)。Pro/ENGINEER Manikin包括Manikin Extension模塊和Manikin Analysis Extension模塊，用戶可以借此在Wildfire 4.0 M060及以上版本的環(huán)境下，模擬圍繞設計產品的生產、安裝、使用、維修等人為活動。
Manikin可緊密地集成在Pro/ENGINEER中，從而實現(xiàn)在用戶習慣的工作環(huán)境中，方便地使用。在今天的全球市場中，產品設計工程師經常要面對挑戰(zhàn)，確保他們的產品能夠在世界范圍內被順利地生產、安裝、使用以及維修。產品經常要求被作為針對某個特定人群的設計，而且要 確保產品使用時的安全規(guī)則及標準，在使用各種復雜、昂貴并且使用費時的傳統(tǒng)工具后，用戶表達了對產品越來越多的人性化設計需求。
由于在產品開發(fā)流程中缺乏工具的集成性，產品開發(fā)團隊一般情況下必須為了得到有關人的設計因素，重要的人體工學驗證結果而付出足夠的等待。在很多情況下，有關人的設計因素驗證需要長期的時間及高成本的物理樣機。如果一個產品的設計沒有達到用戶需求或滿足設計指標，那這中間的時間及金錢將會因為返工設計而翻倍。
Pro/ENGINEER Manikin為工程師和人機工程專家提供了一種易用的而且務實的設計方案。使用者可以在工業(yè)界的ISO標準下對設計進行虛擬的人機工程測試，而關于人的樣本因素，方案中提供了全球范圍的各種特征性選擇。實踐證明，越早地在設計中體現(xiàn)人機界面的設計優(yōu)化，更多的開發(fā)時間及成本將被有效地節(jié)約下來了。
展開 東京工業(yè)大學利用高精度3D打印技術輔助人機交互研究
東京工業(yè)大學（以下簡稱“東工大”）是日本頂尖的理工科大學，擁有140年的歷史，是一所專攻工程技術與自然科學的研究型大學。東工大十分注重產學研結合，并且持有很多專利。迄2021年，東工大已誕生2位諾貝爾獎得主，包括1位諾貝爾生理學或醫(yī)學獎得主和1位諾貝爾化學獎得主。
東工大的長谷川實驗室成立于2008年。其研究項目之一是如何提高機器人精密運動部件的靈活性，從而增強人機交互。在機器人的研發(fā)過程中，為保障運動結構件的精度，長谷川實驗室引進了高精度3D打印機——Raise3D Pro3。
“我想制造一個動作靈活的機器人。此外，我還想降低這項技術的成本，以讓它得到廣泛應用。”在面對目前市場上的機器人運動部件精度不足，導致運動靈活性低問題時，長谷川實驗室的Hasegawa Shoichi教授表達了他對機器人未來發(fā)展的愿景。
長谷川實驗室在毛絨娃娃的內部添加了一個機器人結構。
展開 自動駕駛人機交互 [六]：最小風險策略MRM
作者 | HYZY
來源 | 焉知
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一、 MRM的定義
自動駕駛人機交互有一項基本要求為：當用戶無法及時響應自動駕駛系統(tǒng)發(fā)出的接管請求時，自動駕駛系統(tǒng)應執(zhí)行最小風險策略MRM，以保證車輛運行安全（參見自動駕駛人機交互[四]：用戶接管和主動干預）。
這里最小風險策略MRM（Minimal risk maneuver）的概念源于功能安全標準ISO 26262，其準確定義為：在駕駛自動化系統(tǒng)或用戶無法執(zhí)行動態(tài)駕駛任務或動態(tài)駕駛任務接管時，駕駛自動化系統(tǒng)所采取的降低風險的措施。
在自動駕駛系統(tǒng)功能設計中，為適應不同的需求，通常可以定義多種不同的最小風險策略MRM，常見的MRM見下表1。
二、 MRM的目標
根據(jù)最小風險策略MRM的定義，MRM運行的目標是保證車輛運行安全，而在自動駕駛系統(tǒng)設計中，“保證車輛運行安全”指的就是車輛進入了最小風險狀態(tài)MRC。也就是說，在自動駕駛人機交互中，當用戶無法及時接管駕駛任務時，系統(tǒng)應可以自動執(zhí)行最小風險策略MRM，使車輛進入最小風險狀態(tài)MRC。
最小風險狀態(tài)MRC（Minimal Risk Condition）的定義為：當車輛無法完成預定的行程時，由用戶或駕駛自動化系統(tǒng)執(zhí)行并最終使車輛事故風險達到可接受的狀態(tài)。常見的幾種最小風險狀態(tài)MRC定義見下表2。
展開 人機交互領域取得重要進展
代表著人工智能人機交互領域的一項里程碑式的工作，并支持從基于觸摸的設備到語音操作的電子系統(tǒng)的演變。
人工智能(AI)、物聯(lián)網(wǎng)(IoT)和智能家居的快速發(fā)展正在以有意義和根本性方式更新我們的生活方式，而這種變化的基石是人和機器之間強大而準確的交流。連接用戶和機器的人機界面是這種交流的結構化系統(tǒng)，可以包括語音或手勢，后者是當前廣泛采用的語言。與機器的交流和互動正在改變我們的生活方式。然而，開發(fā)一種同時具有防水、耐磨、高保真和高精度人機交互功能的聲學界面仍然是一個巨大的挑戰(zhàn)。
來自重慶大學的學者報道了一種用于與機器通信的可穿戴式翻譯接口的防水聲傳感器(WAS)。由于內部微粒的聲音響應能力，IS具有明顯的0.1-20 kHz的頻率響應范圍，幾乎覆蓋了整個人體聽覺范圍。WAS對人體排汗穩(wěn)定，顯示全方位響應，并顯示0.0001 kHz的出色頻率檢測分辨率。WAS具有一系列引人注目的功能，可以作為可穿戴的聲學人機界面和高保真的音樂錄制聽覺平臺。此外，在人工智能算法的輔助下，基于WAS的聲學接口具有顯著的98%的語音識別準確率。
展開 聚焦車載屏檢測，怎能不筑牢智能汽車人機交互安全線？
當汽車從單純的交通工具，進化為集出行、娛樂、交互于一體的智能移動空間，車載中控屏、儀表屏、AR-HUD等顯示設備，早已告別單純的“顯示工具”定位，成為人車交互的核心樞紐。一塊卡頓、失靈、工況不穩(wěn)定的車載屏，不僅會徹底毀掉駕乘體驗，更會直接埋下行車安全隱患。
但行業(yè)現(xiàn)狀卻格外刺眼：據(jù)第三方汽車投訴平臺數(shù)據(jù)統(tǒng)計，智能汽車座艙相關投訴中，車載屏幕黑屏、觸控失靈、強光下可視性差、極端工況下卡頓死機等問題，占比超過35%，成為用戶吐槽重災區(qū)。消費電子屏直接“上車”、測試環(huán)節(jié)簡化、車規(guī)級驗證缺失，是行業(yè)普遍存在的痛點。
在智能座艙競爭步入白熱化的當下，車企比拼的早已不止是屏幕尺寸、分辨率與交互邏輯，更是極端場景下的穩(wěn)定性與可靠性。而車載屏性能檢測系統(tǒng)，正是藏在產業(yè)鏈幕后、守住座艙品質與安全的關鍵一環(huán)，也是智能汽車從量產到上路不可或缺的“質檢守門員”。
從消費電子到車規(guī)級，車載屏測試絕非“簡單驗機”
手機、平板等消費電子屏的檢測邏輯，完全無法適配車載場景。汽車行駛環(huán)境的復雜性、工況的多變性，以及車規(guī)級嚴苛的安全標準，讓車載屏性能檢測成為一項系統(tǒng)化、全維度、高精準度的工程。
相比于家用電子設備，車載屏要直面-40℃至85℃的極端溫差、長期顛簸振動、復雜電磁干擾、強光直射、高低電壓波動等多重考驗，同時還要滿足全天候流暢交互、零失誤操作的行車安全要求。傳統(tǒng)人工抽檢、單一參數(shù)測試的模式，不僅效率極低，而且無法覆蓋全場景工況，極易讓不合格品流入量產環(huán)節(jié)。
車載屏性能檢測系統(tǒng)，正是針對車載場景專屬打造的全流程測試解決方案，徹底打破傳統(tǒng)測試的局限性，實現(xiàn)從硬件性能、交互體驗、環(huán)境適配到系統(tǒng)穩(wěn)定性的全覆蓋驗證，全程貼合ISO 16750、ISO 26262等車規(guī)級標準，完成從研發(fā)、試產到量產的全生命周期質量管控。
展開 
用戶作品賞析 | Ansys 在汽車人機工程學驗證中的應用
本期開始Ansys中國微信公眾號將連載發(fā)布所有獲獎作品，詳盡展現(xiàn)用戶如何從Ansys工程仿真解決方案中獲益，誠邀各位近距離觀賞他們的應用實踐真知，希望通過這些杰出的工程仿真實踐指導更多用戶。
作品賞析（7）| Ansys 在汽車人機工程學驗證中的應用
內容簡介
傳統(tǒng)汽車內部功能分區(qū)明確，在進行相關分析與驗證時可以通過不同的手段與方式進行針對性的試驗；但隨著汽車電動化與智能化的不斷深入，原本相互獨立的不同功能區(qū)塊邊界不再清晰，大量功能復用混合在一起，這對分析仿真驗證的手段提出了很高的要求。試驗人員不再滿足于單獨的視覺或單獨的空間、舒適度評價，而是希望將不同的驗證手段相結合，以打造全方位綜合性的體驗。通過Ansys仿真與實驗臺架等手段相接的方式 ，我們可以在設計階段的驗證中進一步強化分析與驗證的真實性，從而使評價更為準確。
關于作者
蔡志偉 | 智己汽車
智己汽車科技有限公司資深工程師，擔任人機工程師。
展開 2019年中國生物醫(yī)學與智慧醫(yī)療論壇暨第十八屆全國生物醫(yī)學工程專業(yè)學位研究生教育工作研討會
為探討生物醫(yī)學與智慧醫(yī)療的未來發(fā)展方向，進一步提高生物醫(yī)學工程專業(yè)學位研究生的培養(yǎng)質量，全國生物醫(yī)學工程專業(yè)學位研究生教育協(xié)作組組長單位天津大學協(xié)同南京醫(yī)科大學，將于2019年10月18- 19日共同承辦2019年中國生物醫(yī)學與智慧醫(yī)療論壇暨第十八屆全國生物醫(yī)學工程專業(yè)學位研究生教育工作研討會，現(xiàn)就會議事宜通知如下：
l 主辦單位
全國生物醫(yī)學工程專業(yè)學位研究生教育協(xié)作組
全國智能醫(yī)學工程教育聯(lián)合體
l 指導單位
全國工程專業(yè)學位研究生教育指導委員會
中國生物醫(yī)學工程學會
國際電氣與電子工程師學會-生物醫(yī)學工程分會（IEEE-EMBS）
l 承辦單位
南京醫(yī)科大學生物醫(yī)學工程與信息學院
東南大學-南京醫(yī)科大學醫(yī)工交叉創(chuàng)新研究院
天津大學醫(yī)學工程與轉化醫(yī)學研究院
天津大學精密儀器與光電子工程學院
l 協(xié)辦單位
天津神經工程國際聯(lián)合研究中心
天津市智能人機交互康復工程技術中心
南京醫(yī)科大學第一附屬醫(yī)院
南京醫(yī)科大學轉化醫(yī)學研究院
一、會議時間地點
時間：2019年10月18日-19日
地點：南京水秀苑大酒店
二、會議日程
2019年10月18日 下午 16:00-19:00 注冊報到
2019年10月19日 上午 08:30-12:30開幕式、大會主題報告、張貼報告
2019年10月19日 下午14:00-17:30 分論壇報告
1、康復醫(yī)學及機器人論壇；
2、人工智能及醫(yī)學應用論壇；
3、生物醫(yī)學工程專業(yè)學位研究生教育研討會；
4、研究生論壇；
三、 會議征稿及截稿時間
征稿領域包括但不限于：生物醫(yī)學工程與技術、醫(yī)藥工程、醫(yī)學與生物物理學、神經醫(yī)學、臨床醫(yī)藥、醫(yī)學圖像與醫(yī)學電子學、醫(yī)學信息學、物理醫(yī)學與康復、人工智能、大數(shù)據(jù)，醫(yī)療機器人等。
展開 紅海與藍海，選擇CS還是EE？
不做比較的話可能對這個從業(yè)人數(shù)沒有概念，截止到2020年年底，我國集成電路行業(yè)從業(yè)人員規(guī)模在40萬人左右。
IC行業(yè)在全球領域來說并不能稱得上藍海，但對于目前國內的行業(yè)發(fā)展和人才總量來看，那是迫切需要去發(fā)展壯大的一片市場。
二、IT和IC的實際差別
從行業(yè)類別上來說：
IT行業(yè)包括計算機系統(tǒng)、算法、人工智能、數(shù)據(jù)存儲、大數(shù)據(jù)處理、人機交互與軟件工程（最常見的碼農工作）等等。
IC包括通訊網(wǎng)絡、信號處理、系統(tǒng)處理、電子學、微電子、電氣工程等等。
通俗來說，就是前者軟件，后者硬件。
而從就業(yè)上來看：
IT行業(yè)的就業(yè)不難，只是上限很高，下限很低。
行業(yè)飽和并不只是體現(xiàn)在各種APP的創(chuàng)業(yè)夢上，招聘門檻已經在接連幾年不斷下降，甚至不需要打開招聘網(wǎng)站，成百上千家喊著零基礎轉碼農的培訓機構就已經佐證了這一行業(yè)現(xiàn)實。
IC行業(yè)門檻很高，人才相對緊缺，競爭也不像互聯(lián)網(wǎng)那么激烈。本科生較少從事本專業(yè)工作，一般都是讀到碩士才會選擇就業(yè)。
只拿人才培養(yǎng)上來說，IC行業(yè)國內培訓機構可能不超過二十個，而且單是招生門檻就必須本科起步，對學科也有一定要求。
如果哪家機構能在IC培訓上喊著”零基礎“、“學歷不限”的口號，那十有八九是盯著風口闖進來的外行人。
門檻就在這里，兩個行業(yè)的人都很清楚，同時也有一項行業(yè)共識：
碼農的職業(yè)生涯黃金期是在30歲之前，但硬件工程師卻是經驗決定薪酬。
展開 CATIA V5常用模塊簡介（二）
它還可以通過與其它DMU產品的集成做更多復雜組合的運動仿真分析，能夠滿足從機械設計到功能評估的各類工程設計人員的需要。
CATIA V5電子樣機空間分析設計（SPA：CATIA DMU Space Analysis）
使用先進的干涉檢查與分析工具、高級的斷面分析工具、測量工具、距離分析工具和3維幾何對比工具等進行最佳的DMU校驗。SPA以交互式或以批處理方式進行碰撞、間隙及接觸等干涉檢查計算，并得到更為復雜和詳盡的分析結果。距離分析和3D幾何模型對比工具能夠分析比較3D幾何模型并將結果進行可視化顯示，運用剖面觀察器，設計人員可以對計算結果進行剖視，并在剖面上進行測量以便更進一步的了解并評估被比較對象之間的差異。SPA通過與CATIA目標管理器（COM）的集成，還能夠進行質量和慣性等物理性質的測量及計算。SPA先進的校驗功能，保證其能夠處理電子樣機審核及產品總成過程中經常遇到的問題，能夠對產品的整個生命周期（從設計到維護）進行考察。
CATIA V5人體模型構造（HBR：CATIA Human Builder）
在虛擬環(huán)境中建立和管理標準的數(shù)字化“虛擬”人體模型，以在產品生命周期的早期進行人機工程的交互式分析。HBR提供的工具包括：
人體模型生成、性別和身高百分比定義、人機工程學產品生成、人機工程學控制技術、動作生成及高級視覺仿真等。一個友好的用戶接口確保了人體因素分析能夠由非人體分析專家進行研究。HBR能夠滿足來自轎車、工廠設計和電氣產品等行業(yè)的設計工程師、技術支持維修工程師和概念設計師等不同工業(yè)界人士的需要。有效地將HBR與HAA（人體行為分析）、HME（人體模型測量編輯）及HPA（人體姿態(tài)分析）結合起來可以生成更高級的人體模型，得到更詳盡的分析結果，使設計更符合人機工程學對舒適性、功能性及安全性的要求。
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