随着网约车平台的快速发展，站在路边随缘苦等着出租车的出行方式，仿佛已经成了历史。网约车不仅为大家的出行节省了不少时间，而且运气好时还可以收到平台甩出的优惠券，这比传统的出行方式更加实惠。

但不少小伙伴都发现了一个问题：平时自己好好的，怎么一上网约车就晕车呀？是不是司机师傅们技术不太行，驾驶不稳？

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先说第一个结论：网约车容易晕车不是人们的心理作用，而是这一行当普遍使用的新能源电动车会提高晕车的概率。如果涉及自动驾驶，那么与传统车辆相比，晕动症的发生率会增加 17.24%。

至于造成这一现象的原因，还得从人们为什么会晕车说起。

人为什么会晕车？

晕车在医学上使用的名词是晕动症，表示人体暴露在刺激性的运动环境中（不管你是坐车、坐船还是坐飞机）出现的一系列不适反应，如头晕、疲倦、冷汗、胃部不适、恶心呕吐、过度换气等。

尽管大家对晕动症的症状都有着较为清晰的理解，但对它的成因却一直没有明确的答案。

就像科学解释恐龙灭绝那样，解释晕动症也只有几个假说来解释生理学上的发生机制。

其中最广泛采纳的是感觉冲突假说：当感觉系统感知的运动信息相互矛盾；视觉、动觉以及位置觉等实际传入的感觉信息和人体根据以往经验所预期的感觉信息之间产生矛盾，都会导致产生晕动症。

让我们来把它翻译成能理解的话：首先，人类的感官是一套精密的系统。人们的视觉、听觉、平衡感、对自身肢体位置与运动的感知等能力在漫长的演化过程中学会了互相配合，让人类得以应对复杂的环境。

当一个人奔跑时，大脑协调起各类感官，游刃有余地计算指挥——眼睛，我收到了你的视觉信号，身边的花花草草都被甩在身后看不见了；耳朵，我收到了你的听觉信号，耳畔传来呼呼的风声；骨骼肌，我收到了你发来的神经信号，你很卖力，已经有点累了。

这些信号综合起来，大脑知道了你跑得还挺快。

如今现代人的感官工作方式和百万年前石器时代的人类并没有显著差距，然而工业革命以百年为单位的发展给人类带来了太多新东西。

当人们坐车坐船，一些人的大脑已经开始吱哇乱叫了：你手脚都没动，你坐在原地，那望向窗外的眼睛凭什么发来风景在移动的信号，凭什么！哇，内耳的平衡感知怎么还告诉我有晃动！这不可能啊！大脑处理不了信息，一阵眩晕。可怜的人开始被晕动症折磨。

这也是为什么许多人自己开车的话不那么容易晕车，因为司机握着方向盘脚踏油门主动掌握汽车，身体产生的每一个动作都在通知大脑：我们在动哦，我们真的在动！

而大脑只要能感知到人的动作和运动之间的关联，对方向改变与加速减速都有预判，就能得过且过觉得一切都是和谐的，人也就不容易产生晕动症。

为什么坐电车比坐油车晕？

电动车比起传统燃油车，在让大脑产生我没在动啊的错觉上青出于蓝而胜于蓝。这同样是由多个因素堆叠而成的。

1、电动车的加速减速更快

0~100km/h 的加速性能一直是衡量车辆“是不是一辆好车”的重要指标。在这件事情上，20 万价位的电动车在百公里加速上战胜 400 万的燃油超跑根本不是问题。

这样的对比本身有股跟游泳冠军比跑步的味儿，因为纯电动车引擎一起步就能输出最大扭矩（衡量汽车动力输出的单位），而传统内燃机需要依靠变速箱（不管是手动还是自动的）逐级提升旋转力的输出。

电动车在刹车的时候大多数有进行动能回收的系统，目的是省电节能，但很大一部分车型动能回收系统都介入得很突兀，车内乘客会感觉到一股拖拽感，加重不适。

这样的性能决定了电动车加速和刹车时都更快更突然，更接近一脚油门一脚刹车的人见人打驾驶技术，给大脑制造的感官不匹配感也更强。

2、电动车运行更安静

电动车引擎运行时的声响比起传统燃油引擎的轰鸣可轻巧太多了，带来的震动也更小，因而乘客对车辆何时要起步加速没有预判，也没有白噪音来分散注意力。

事实上，太安静导致晕车的问题一些车厢隔音特别好的豪车也有，结果有钱人的烦恼被科技进步给扩散了。

除了电动车外，如今干扰感官让人眩晕的来源还有各类虚拟现实娱乐设备。例如极少听见有谁骑自行车犯晕，但 VR 眼镜动感单车晕的人比比皆是，且暴露于虚拟环境中的时间越长，晕得越严重。

游戏还能少玩或者避免玩特定类型，但从 2022 年起全国新能源汽车的数量已经超过 1000 万。

面对大势所向，车企也都在努力改进舒适度。比如采取加大车内视野范围，优化制动系统和动能回收，开发具有缓冲性能的座椅，改进自动驾驶的算法等措施。

作为乘客出行时想要减少晕动症有几个小 tips：要么多看窗外，要么闭目养神；坐在视野更好的前排，如果有朝向向后的座位不要去坐它；不要玩手机，不要玩手机，以及不要玩手机！

参考文献

[1] SIVAK M, SCHOETTLE B. Motion Sickness in Self-Driving Vehicles[R]. Michigan: The University of Michigan Transportation Research Institute, 2015. 

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[3] 柴立宁，化成城，周占峰，基于脑电样本熵功率谱的VR诱发晕动症分析[J]. 电子测量技术，2022年10月，45（20）

[4] 高振海, 金励辛, 高菲, 等. 自动驾驶车辆晕动症研究综述[J]. 汽车技术, 2022(8): 1-9