《Technovation》：Acceptance begins with understanding: Technology acceptance of autonomous and uncrewed vehicle systems in urban mobility and logistics
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交通运输占全球温室气体排放的近四分之一，加剧了城市出行与物流中的交通拥堵、空气污染、能源消耗及安全挑战。在此背景下，自主与无人车辆具有革新城市系统的潜力。研究人员将UxVs作为包容性描述标签，涵盖地面自主出行系统[如自主车辆、共享自主车辆及自主班车]与自主物流
交通运输占全球温室气体排放的近四分之一，加剧了城市出行与物流中的交通拥堵、空气污染、能源消耗及安全挑战。在此背景下，自主与无人车辆具有革新城市系统的潜力。研究人员将UxVs作为包容性描述标签，涵盖地面自主出行系统[如自主车辆、共享自主车辆及自主班车]与自主物流及末端交付系统[如自主交付机器人、自主交付卡车、智能储物柜及仅用于末端包裹配送的无人机]。新技术融入社会技术系统不仅取决于技术性能，还取决于用户信任、感知风险及情感反应。然而，当前关于UxVs的实证研究相对有限且彼此割裂。为解决该问题，研究人员采用探索性系统文献综述方法，基于技术接受模型及其扩展理论，综合分析了截至2024年底的文献。研究构建了一个综合性的技术接受框架，发现外部冲击、组织内部领导力及制度政策框架等情境因素塑造了接受路径，信息搜寻、信任、感知风险与情绪反应是核心决定因素，且出行与物流应用间的接受机制存在系统性差异。该综述强调了持续存在的社会人口与技术特定差距，以及对真实世界实证研究的需求。
研究背景与意义：交通运输业对温室气体排放的贡献率接近四分之一，加剧了城市出行与物流领域的拥堵、污染等挑战，促使交通技术快速演进。自主与无人车辆作为涵盖地面自主出行与末端物流交付的综合性技术分类，展现出革命性潜力。然而，新技术的成功整合不仅依赖技术性能，更高度依赖于用户信任、感知风险等心理与情境因素。现有关于UxVs接受度的实证研究多处于孤立状态，且技术接受模型等既有理论在应用中往往局限于核心预测因子，忽视了政策环境、人口统计变量等更广泛的情境维度。针对城市智慧技术接受度研究碎片化的现状，研究人员开展了这项探索性系统文献综述，旨在跨领域整合UxV接受度的实证发现。研究提出了一个多维度的整合框架，该框架不仅融合了经典模型，还凸显了情境因素的核心地位，并系统揭示了出行与物流应用在接受机制上的差异。这一研究为政策制定者和技术开发者提供了循证基础，并对未来开展长期、混合方法及跨技术比较研究指明了方向。该论文发表在《Technovation》。
关键技术方法：研究人员主要采用探索性系统文献综述方法。在文献检索与筛选阶段，研究团队在Scopus等三大数据库中执行了多轮关键词检索，并依据纳入排除标准进行了严格筛选。研究的核心分析手段是应用混合演绎与归纳主题编码方法。研究团队依托NVivo软件，基于TAM和智能技术TAM的既有维度进行演绎编码，同时从样本文献中归纳出新的理论维度。最终，研究团队将初步构建的48个一阶编码归集为17个二阶主题，并进一步抽象为7个三阶聚合维度，从而完成了对跨领域实证证据的理论统合。
研究结果：
信息搜寻：通过分析多项实证研究得出，信息搜寻（包括自发型和外部提供型）是跨越出行与物流应用的核心驱动力。自发型信息搜寻能够显著提升用户感知有用性（PU）和感知易用性（PEOU），降低感知风险；而外部信息（如试点试验和媒体宣传）则直接影响用户信任。研究表明，信息不对称是限制用户接受度的关键前因。
情绪：通过结构方程模型及路径分析得出，积极情绪（如热情、技术爱好）增强开放性与接受意愿，而消极情绪（如恐惧、焦虑）则作为显著障碍。女性、老年及低收入群体表现出更高焦虑。测试与实车演示能有效缓解焦虑并提升感知安全性，情绪因素通过TAM核心机制影响信任与行为意图。
态度：通过量化分析得出，价值导向态度（如享乐动机、环境友好性）与技术导向态度（如信任、感知风险、个人创新性）显著决定行为意图。信任与感知安全是基础条件，而感知风险持续削弱接受意愿。积极态度与更高的支付意愿（WTP）相关，且态度在PU、PEOU与意图之间起关键中介作用。
技能：通过实证观察得出，技能（包括生理与认知能力及自我效能感）是塑造PEOU和信任的基础。身体或认知受限的老年人需无障碍设计。缺乏直接经验的用户认知易不稳定，而经验丰富者表现出更高信任与技能自信。这说明技能提升干预能强化接受路径。
信念：通过测试TAM核心构念发现，信念（包含PU和PEOU）锚定用户的认知处理。PU在预测出行与物流应用行为意图中常居最强指标。成本、速度与便利性是影响PU的主要前因。PEOU在技术早期阶段或老年群体中影响尤为显著，并通常通过信任和PU间接影响意图。
行为意向：基于UTAUT模型构念分析得出，社会影响和绩效期望在不同UxVs中均为最强的行为意图预测因子。社会影响在发展中国家及年轻群体中更强；促进条件与PEOU紧密相关，其影响随用户经验增加而变化。这表明规范压力与基础设施准备度共同塑造接受度。
情境影响：通过归纳文献中反复出现的模式得出情境影响维度。外部冲击（如COVID-19大流行）通过改变非接触式配送系统的PU与PEOU重塑接受模式；组织内部领导力通过透明沟通建立信任；制度与政策框架通过设定标准建立感知合法性与安全。这些因素主要作为核心TAM前因变项的调节者发挥作用。
讨论与结论：在讨论部分，研究人员整合了既有理论的见解。研究显示，单一模型无法全面捕捉UxV用户接受的复杂性，故提出涵盖信息搜寻、情绪、态度、技能、信念、行为意图及情境影响的整合框架。在该框架中，信息搜寻被重新概念化为早期决定因素。研究总结出接受路径存在系统性差异：物流应用接受度主要由PU和便利性驱动；而自主出行应用则更依赖社会影响与促进条件。研究还强调了情绪变量的核心地位以及情境影响的关键作用。
研究结论部分，总结指出该研究为城市出行与物流中UxVs的接受度提供了整合分析体系。研究将既有TAM变体与情境因素整合，证明接受度不仅受个体认知控制，还受多维前因系统性调节。研究理论上解决了文献碎片化问题并明确了城际出行与物流的技术差异化接受机制；实践上为政策制定者支持用户信任和技术部署提供了干预路径。研究最终呼吁未来前瞻性实证研究采用纵向设计、混合方法并重点关注人口异质性与跨技术比较，为UxV融入城市基础设施提供动力。
