飞行专家 vs 新手：驾驶舱视觉扫描策略的差异分析

更新时间：2026-06-05

点击次数：11

飞行安全是航空业永恒的主题。在整个飞行过程中，飞行员必须持续构建和更新他们的情景意识以维持飞行安全。而情景意识的更新，离不开对特定飞行仪表（如姿态指示器、速度表、高度表等）和外部环境的持续监控。

监控活动在动态飞行阶段（如起飞和着陆）尤为关键，包括对飞行仪表的观察与解释。而专家与新手的差异具体体现在哪里？

本研究使用基本和高级眼动指标来研究新手和专家飞行员在着陆场景中的视觉信息获取、注视分散和注视模式化，以深入揭示专业知识对驾驶舱视觉扫描策略的调节作用。（Lounis et al., 2021）。

航空安全的关键环节

在飞行过程中，飞行员必须严格监控飞行仪表，因为这是有助于更新其态势感知的关键活动之一。商业航空事故中很大一部分涉及机组人员对驾驶舱仪表的监控不足。

飞行安全基金会对188起涉及监控问题的事故进行调查后指出，许多监控错误仍然发生，其中大部分出现在飞行的动态阶段（如爬升、下降、进近和着陆）。因此，提升驾驶舱监控质量，是减少人为因素导致的事故的关键。

专业知识与视觉扫描策略

专业知识对视觉扫描策略的调节作用已在多个领域得到证实，包括象棋、医学影像解读、体育等。在航空领域，研究表明，与新手相比，专家飞行员在驾驶舱中的信息获取更高效，注意力分配更均衡，扫描模式更复杂。

过往研究发现，专家飞行员的注意力分配更灵活，能够根据任务需求动态调整扫描策略。此外，专家飞行员在目视飞行规则条件下，扫描范围更广，能够更好地平衡仪表盘与外部视野之间的注意力分配。这些研究提示，视觉扫描策略的差异可能是区分专家与新手飞行绩效的重要指标。

其中，眼动追踪数据往往被用于比较视觉扫描策略，如估计视觉扫描的分布和模式化。然而，以往研究大多仅使用基于注视次数和平均注视时间等基本指标，忽略了关于仪器扫描序列的信息，因此反映注意力部署过程动态的丰富数据丢失或未被充分利用。

因此，本研究提出使用基本和高级眼动指标来研究新手和专家飞行员在着陆场景中的视觉信息获取、注视分散和注视模式化（图1）。

如何追踪飞行员的每一次注视？

本实验共招募32名男性被试。根据飞行经验分为两组：新手组，由无实际飞行经验的参与者组成（n=16）；专家组，由现役专业航空公司飞行员组成（n=16），最少拥有1600飞行小时。

使用ISAE-SUPAERO的A320型飞行模拟器PEGASE。驾驶舱仪表包括：主飞行显示器、导航显示器、电子中央飞机监控显示器、飞行控制单元。视野覆盖约180度。通过侧杆、两个推力手柄和方向舵控制飞机（图2）。

被试需使用侧杆控制飞机，手动（即无自动驾驶）执行三次相同的着陆场景：

控制场景：无附加任务的标准着陆

简单双任务场景：附加监控任务，即需定期查看ND区域，每0.5海里喊出飞机与跑道阈值之间的距离

困难双任务场景：每0.2海里喊出该距离

每次着陆任务从2000英尺高度开始，持续约4分钟。三个场景随机排序以避免学习效应。

使用非侵入式眼动追踪系统（Smart Eye）记录眼动数据。该系统能检测人脸与头部运动、眼动和注视方向，将图像边缘信息与眼睛和眼睑的三维模型相结合，确定注视方向和眼睑位置。

共使用集成在驾驶舱内的五个摄像头进行拍摄。使用多个摄像头的主要优势在于，即使存在显著的头部运动（平移和旋转）或某个摄像头被参与者遮挡（如被手遮挡），眼动和头部追踪仍可维持。

驾驶舱被划分为10个兴趣区（AOI），对应飞行员在飞行中可检查的不同飞行仪表和显示器（图3），包括：姿态指引仪（1）、速度带（2）、垂直速度带（3）、飞行模式信号牌（4）、航向带（5）、导航显示器（6）、ND区域（显示双任务场景中需回忆的距离值）、飞行控制单元（8）、电子集中飞机监控（9）和窗外（10）。

选择将我们的分析限制在显示与飞行参数（高度，速度等）和外部视图（窗外）直接相关的信息的仪器上。

专家“看"得更快、更广、更有章法

采用2（组别：新手 vs 专家）×3（场景：控制、简单双任务、困难双任务）重复测量方差分析。

飞行绩效的分析结果显示（图4），组别对速度偏差有显著主效应，在困难双任务场景中，专家组的速度偏差显著低于新手组，场景与组别交互效应显著；组别对垂直速度偏差有显著主效应，专家组的垂直速度偏差低于新手组。场景主效应显著，控制场景偏离最小，困难双任务场景偏离最大；组别对双任务遗漏数有显著主效应，专家组遗漏次数显著少于新手组。场景主效应显著，困难双任务遗漏多于简单双任务，新手组在困难双任务中遗漏急剧增加，专家组则保持稳定。

这些结果表明，专家飞行员在飞行绩效的多个指标上均优于新手，尤其在高负荷（困难双任务）条件下优势更加明显，体现了专业水平对飞行绩效的积极调节作用。

对于基础眼动指标的分析显示（图5），专家组的平均注视时间显著短于新手组，注视次数显著高于新手组。这些结果与假设一致：专家飞行员表现出更多且更短的注视，体现了更高的感知效率。

进一步对眼动指标进行分析，转移矩阵可视化显示新手组的注视转移主要集中在主飞行显示器（兴趣区1-5），而专家组的注视转移分布更广泛，涉及更多兴趣区之间的组合。

注意力模式K系数结果显示，控制场景中，两组均表现为焦点注意但专家组的K系数显著低于新手组，表明专家组的注意力分布更广泛。组别与场景交互显著，控制场景中专家K值低于新手；困难双任务中专家K值为负，新手仍为正，表明专家更早切换到环境注意模式,以更广泛地监控环境。

序列分析结果显示，专家组注视转移熵显著高于新手组，表明专家的注视序列更随机、切换更频繁，反映了专家在更多仪表之间更频繁地切换，而不是被锁定在少数几个仪表上。专家组Lempel-Ziv复杂度显著高于新手组，表明专家的注视模式更复杂、更多样，即他们使用了更丰富的仪表组合。此外，专家组在所有场景中的常见AOI序列数量均多于新手。这表明专家保持了更复杂和精致的视觉扫描模式，包含更多样的可能组合，而在高负荷条件下，这些模式的保持能力体现了专家的优势。

以视觉扫描策略评估驾驶行为

本研究通过结合基本和高级眼动指标，系统揭示了飞行员专业水平对驾驶舱视觉扫描策略的调节作用。专家飞行员在感知效率、注意力分布、扫描复杂度和规律性等方面均表现出显著优势，且在高负荷条件下仍能保持稳定的视觉扫描策略。

这些发现不仅深化了对航空领域视觉专家行为的理解，也为飞行员培训、绩效评估和驾驶舱人机界面设计提供了重要的科学依据。未来研究可进一步探索将这些眼动指标应用于飞行员实时监控系统，以提高飞行安全性并减少因人为因素导致的事故。

参考文献

Lounis, C., Peysakhovich, V., & Causse, M. (2021). Visual scanning strategies in the cockpit are modulated by pilots’ expertise: A flight simulator study.PLoS one, 16(2), e0247061.

欢迎关注我们的公众号，了解更多精彩内容