近期，某演員乘電車時暈車一事登上熱搜榜。部分網(wǎng)友借此回憶了類似的經歷，“坐電車更容易暈車”的說法在社交平臺升溫。那么，電車比燃油車更易讓人暈車嗎？

電車暈車概率相對更高

在醫(yī)學上，暈車被稱為暈動癥，是人體前庭系統(tǒng)與視覺感知沖突引發(fā)的適應性生理反應，常見癥狀包括頭暈、惡心、嘔吐等。

“我們可以用感覺沖突理論來解釋暈車。”重慶文理學院智能制造工程學院副教授唐幫備研究團隊成員陸火平說，人眼看到車內靜止的座椅、扶手等物體，會向大腦傳遞“身體靜止”的信號，但負責感知平衡與運動的前庭系統(tǒng)，卻能夠捕捉車輛行駛中的線性加速度，向大腦傳遞“身體在運動”的信號。兩類信號持續(xù)在大腦中“打架”，導致人體協(xié)調功能失衡。反復刺激后，人體神經系統(tǒng)便會啟動自我保護機制，激活嘔吐中樞，暈車癥狀隨之出現(xiàn)。

而電車與傳統(tǒng)燃油車在技術特性上的顯著差異，放大了這種“信號沖突”，這成為電車更易誘發(fā)暈車的關鍵因素。

發(fā)動機是燃油車的動力來源，需經過吸氣、壓縮、燃油做功、排氣等步驟進行工作，動力輸出存在一定延遲，加速過程相對平緩，使乘客的身體有足夠的時間適應車輛運動狀態(tài)的變化。

然而，電車依靠電機驅動，電機具有瞬時高扭矩的特性，扭矩響應時間通常為燃油發(fā)動機的1/10，甚至更短。這意味著，駕駛員的腳剛接觸加速踏板，電機就能夠瞬間爆發(fā)動力，車輛運動狀態(tài)會快速改變，隨之而來的推背感或急加速后的拉扯感十分突出。

“這種毫無緩沖的動力變化，會讓前庭系統(tǒng)瞬間接收到強烈的運動信號，而此時視覺系統(tǒng)和軀體感覺系統(tǒng)還沒來得及反應，信號沖突會在短時間內急劇升級，從而加劇身體的不適感。”陸火平補充道。

除此之外，長期以來，人們已經習慣了燃油車發(fā)動機運轉時的噪音，甚至能夠通過噪音的變化判斷車輛狀態(tài)。比如，發(fā)動機噪音變大，意味著車輛正在加速；噪音變小，則說明車輛在減速或勻速行駛。這種可感知的噪音，在無形中成為一種輔助信號，幫助大腦協(xié)調各感官系統(tǒng)的信息。

而電車在行駛過程中，電機運轉產生的噪音極小，主要以高頻電流聲為主，且震動多為低頻震動，難以被人體準確感知。為了保障安全，電車會通過外部揚聲器模擬燃油車的發(fā)動機噪音，但這種模擬噪音與車輛實際運動狀態(tài)的匹配度，遠不如燃油車。

“當大腦無法通過熟悉的噪音、震動信號判斷車輛的行駛狀態(tài)，原本用于協(xié)調感官系統(tǒng)的輔助信號消失，各系統(tǒng)傳遞的信息更難統(tǒng)一，感官協(xié)調能力會受到干擾，進而增加暈車的概率。”唐幫備說。

“綜上所述，電車確實相對燃油車更易誘發(fā)暈車。”唐幫備說。

從人和車兩方面努力緩解不適

那么，為何有人乘坐電車沒事，有人卻暈車呢？

“暈車的發(fā)生存在明顯的個體差異。前庭系統(tǒng)敏感度、年齡、身體狀態(tài)等因素，都會影響人體對電車行駛狀態(tài)的適應能力。”唐幫備說。

具體而言，從生理基礎來看，前庭系統(tǒng)天生敏感的人，內耳中負責感知運動的半規(guī)管、耳石器官更靈敏，更容易捕捉到車輛細微的加速、減速變化，也更容易暈車。兒童的前庭系統(tǒng)尚未發(fā)育成熟，老年人的前庭功能逐漸退化，這兩類人協(xié)調處理感官信息的能力較弱，暈車風險更高。除此之外，當人處于疲勞、空腹等狀態(tài)時，神經系統(tǒng)的耐受度會下降，即便面對輕微的信號沖突，也可能暈車。

基于上述分析，唐幫備團隊從人與車兩方面，提出了緩解暈車的建議。

從人的角度出發(fā)，乘客可通過主動調節(jié)身體狀態(tài)，更好地適應電車行駛特性。乘車前，可借助針灸刺激合谷、內關等穴位，降低前庭系統(tǒng)敏感度，從而減少暈車的可能。同時，可采用藥物預防手段，在乘車前服用暈車藥，但需留意藥物可能帶來的嗜睡、口干等副作用，兒童、孕婦等特殊人群服用時要格外謹慎。此外，日常可通過定期乘坐電車開展適應性訓練，讓身體逐步習慣電機驅動帶來的動力變化與能量回收系統(tǒng)的減速模式，提升神經系統(tǒng)對感官沖突的耐受度。

從車的角度來看，可通過技術升級減少行駛過程中引發(fā)乘客感官沖突的因素。首先是通過優(yōu)化算法，使電車更準確地識別車道偏移、路面顛簸等路況信息，讓車輛根據(jù)路況平緩調整行駛狀態(tài)，避免突然加速、減速。其次是可通過參數(shù)自適應控制技術改善駕乘體驗。可通過大量實驗，采集不同人群在電車行駛中的生理反應數(shù)據(jù)，確定易誘發(fā)暈車的行駛狀態(tài)區(qū)間（如加速時間、減速力度等參數(shù)閾值）。車輛系統(tǒng)若檢測到行駛狀態(tài)接近閾值，將自動調整動力輸出、能量回收強度等參數(shù)，避開“暈車區(qū)間”。

“目前，我們團隊正在開展針對電車暈車的研究。比如，我們分析駕乘人員的身體圖像信息，預測其是否會暈車；一旦捕捉到暈車前兆，會向車輛控制系統(tǒng)發(fā)送信號，啟動對應的防暈車模式。”唐幫備說，未來隨著技術的不斷完善，電車暈車問題將逐步得到解決，綠色出行將會更舒適、更安心。