为了试着去解释为什么理想L的老内饰虽然简单但长时间待着很舒服，以及Livis的新内饰让我这种感觉更强烈，专门做了下学习研究，形成了以下bullet point，只是个人的感受，理论也只是理论不一定能准确反应现实，仅供参考:

- Predictive coding 最早在视觉神经科学中由 Rao & Ballard 等人在 1990s 末形式化，Karl Friston 在 2000s 将其扩展为更广义的皮层响应 / 自由能框架：核心观点是大脑通过预测输入、比较误差、更新模型来理解世界，而不是被动接收感觉信号。

- 从 predictive coding / efficient coding 的角度看，低视觉复杂度、连续材质和大面积稳定表面，可能提高场景的可预测性，减少局部特征冲突与频繁的预测误差更新，从而降低视觉解析和注意维持的负担。因此，这类环境更容易被体验为安定、低刺激、耐看、不易疲劳；在合适的材料、比例、光线和工艺配合下，也可能形成高级感或豪华感。

- 相反，过多材质边界、强反光、发光元素、不可预测动态变化，增加了注意捕获与场景解析成本，也可能带来更频繁的预测更新需求。这类高 prediction error 元素容易制造兴奋感、科技感或展示性，但如果密度过高或缺乏秩序，也更容易造成认知负担和视觉疲劳。

- 大面积均匀材质，例如一整片皮革、一整面木材、连续织物，会让视觉系统在初次扫视后较快形成稳定预测。后续注视时，纹理、反射、边界关系都比较可预期，因此 prediction error 较低。

- 多材质拼接，例如皮革、金属、亚克力、亮黑塑料、发光元素同时并存，会增加视觉分割任务。每跨过一个材质边界，视觉系统都需要额外处理纹理、光泽、深度、反射和功能含义的变化；如果材质边界过密、逻辑不清，预测误差更容易持续偏高。

- 动态光源也类似：缓慢、低亮度、变化规律可预期的氛围灯，较容易被纳入稳定的场景模型；但快速变色、高对比、频繁闪烁或节律不稳定的光源，会持续刷新视觉输入并捕获注意，使预测模型更难稳定，也更容易带来兴奋感、视觉疲劳或不适。

- 因此，「理想」的车作为一个长时间停留的空间（人们待在车里的时间是越来越长的），要做一个强调安定，耐看，长期舒适的豪华内饰，要做一个低噪声、低冲突、结构连续的感知环境：大面积平整面用于建立视觉秩序，连续材质用于降低边界切换，少量高质感细节用于形成视觉焦点。

- 中控台、门板、座椅等主要视觉区域，应尽量保持形面完整、材质铺陈连续、纹理方向一致。同一种木纹可以延伸数十厘米，同一种皮革可以大面积包覆，让视觉系统不必在不同材质模型之间反复切换。

- 从预测编码角度看，高显著性、容易引发预测更新的元素或者prediction error的元素仍然可以存在，但应被控制在少数关键位置。它们适合制造仪式感、科技感或品牌记忆点，而不是充满整个座舱。

你觉得这个理论怎么样？

- 最后再补一句：低刺激并不等于无刺激。即便一个空间足够温馨、舒适、安定，如果完全缺少电视、电脑、手机、音乐、游戏等，人一定会无聊，向外寻求别的刺激。

- 因此，理想的座舱体验并不是单纯追求安静、克制和低负担，而是能够在你需要时，提供足够丰富的感官刺激、比如一个非常好用的系统、前后的大屏，音响，和车多种方式交互，而Livis 把这些体验提升到了新的高度。

- 这也是我另一篇微博里说的，当你跟车去交互，去主动寻求这些「刺激」时，「硬内饰」应当越来越成为稳定背景，而不是持续抢占你的注意力。

感谢清风作图

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