同一趟落地，職業機師比新手多掃 50 次儀表，每一眼快 0.4 秒。

兩千英尺，跑道在正前方。

土魯斯的一間實驗室裡，模擬機的座艙停在 2000 英尺，土魯斯布拉尼亞克機場的 14R 跑道在正前方。受試者要把飛機手動帶下來，不能用自動駕駛，速度壓在 130 節，航向對準 143 度，垂直速度維持在每分鐘 +500 英尺到 -800 英尺之間。整趟大約四分鐘。

這一趟他還要做另一件事。每隔 0.2 海里，把飛機到跑道頭的距離念出來。那個數字由機場附近的無線電助航台提供，顯示在導航顯示器上的一小塊區域裡，不看就念不出來。

座艙裡藏了五台攝影機，以每秒 60 次的頻率記錄他的眼睛轉到哪裡。

這是三趟落地裡最難的一趟。

84% 的重大事故牽涉到監控

座艙裡的儀表監控一直被寫進事故報告。1994 年美國國家運輸安全委員會（NTSB）檢討一批美國的重大事故，其中 84% 牽涉到不當的監控。飛行安全基金會（Flight Safety Foundation）後來出了一份改善航跡監控的實務指南，檢視 188 件有監控問題的事故，指出監控失誤多半發生在爬升、下降、進場、落地這幾個動態階段。2013 年，美國聯邦航空總署（FAA）要求航空公司把監控技能的訓練明確列進課程。法國失事調查局（BEA）在 PARG 研究之後，建議用眼動追蹤細看組員的視覺掃描。

PARG 研究對 931 名機師做過調查，結果是多數機師希望有人把座艙裡所謂「標準」的視覺巡邏路線描述清楚。另一份調查裡，75% 的機師認為，知道各個飛行階段該有的視覺型態，會讓他們的監控做得更好。

要寫得出那份描述，得先有人把專家的眼睛量成數字。

兩組人，同一台模擬機。

2021 年 2 月，法國土魯斯 ISAE-SUPAERO 的 Christophe Lounis、Vsevolod Peysakhovich 與 Mickaël Causse 在《PLoS One》發表這份實驗。受試者 32 名，全為男性，視力正常或矯正後正常，分成兩組。

一組叫新手，16 人，平均 25.7 歲，標準差 5.5 歲，全是 ISAE-SUPAERO 的航太工程學生。他們懂高度表、速度表這些儀表在講什麼，對怎麼操縱飛機也有概念，就是沒有實際飛行經驗。

另一組是現役航線機師，16 人，平均 34.39 歲，標準差 8.86 歲，最低飛行時數 1600 小時，平均 4321.73 小時，標準差 2911.41 小時。他們全都飛過 A320，實驗當時 68.75% 在飛 A320，31.25% 在飛 B737。

機器是 ISAE-SUPAERO 的 PEGASE 模擬機，座艙比照 A320，有主飛行顯示器（PFD）、導航顯示器（ND）、飛機中央電子監控（ECAM）與飛行控制單元（FCU），視景涵蓋約 180 度，操縱靠側桿、兩支推力桿與方向舵踏板。

每個人飛三次同樣的落地。控制情境什麼都不加，簡單雙重任務要每 0.5 海里念一次距離，困難雙重任務改成每 0.2 海里。三種情境的順序隨機排列，避開練習效應。

同一段進場飛三次，變的只有副任務的密度。

座艙被切成十個興趣區：姿態儀、速度帶、垂直速度帶、飛行模式指示器、航向帶、導航顯示器、導航顯示器上顯示距離的那一小塊、飛行控制單元、ECAM，以及窗外。眼動資料由 Smart Eye 的遙測式眼動儀以 60 Hz 記錄。

新手的偏差是機師的兩倍

飛行表現先分出高下。速度偏差，新手平均 5.46 節（標準差 1.94），機師 2.66 節（標準差 1.97）。垂直速度偏差，新手平均每分鐘 565 英尺（標準差 130），機師 258 英尺（標準差 134）。兩項的組別主效果都達到顯著。

航向沒有差別，F(1, 30) = 0.03，p = 0.874。論文的解釋是每次任務開始時飛機幾乎已經正對跑道，這個變項本來就不太會動。

念距離的副任務也分得出來。漏念次數，新手平均 2.75 次，機師 0.68 次。把時間壓力從每 0.5 海里加到每 0.2 海里，新手漏得更多，機師在兩種情境之間沒有差別。

更多次、更短的一眼

眼睛的部分先看兩個最基本的指標。平均停留時間，機師 1.1 秒（標準差 0.2），新手 1.51 秒（標準差 0.21）。停留次數，機師 188 次（標準差 21），新手 137.5 次（標準差 19.9）。

同樣的四分鐘進場，機師的視線多落下 50 次，每一眼快 0.4 秒。眼動研究把這種組合稱為專家在知覺編碼上的優勢：看一眼就把要的數值取走，於是同樣的時間裡可以多跑好幾輪，情境覺察更新得更頻繁。

兩組看向十個興趣區以外的時間都很低，機師 4.21%，新手 4.62%。

加上副任務之後，兩組的停留都變短、次數都變多。把所有受試者放在一起算，控制情境的平均停留是 1.58 秒，兩種雙重任務情境都掉到 1.16 秒；平均停留次數則從控制情境的 137 次，上升到簡單情境的 172 次與困難情境的 177 次。

視線黏在主飛行顯示器上

接下來看視線在儀表之間怎麼移動。把每一次「從哪個興趣區跳到哪個興趣區」統計成轉移矩陣，新手的轉移機率集中在十個興趣區裡的前五個，也就是主飛行顯示器上的那一群：姿態儀、速度帶、垂直速度帶、飛行模式指示器、航向帶。機師的轉移機率分散得多，時間在更多儀表之間分開。

差異大到可以拿來認人。論文把轉移矩陣餵進 Cosine KNN 這個分類器，做五折交叉驗證，在控制情境下判斷受試者屬於哪一組，準確率 91.7%（論文的討論段另外給了一個 93% 的數字，沒有標明對應哪個情境）。

還有一個叫 K 係數的指標，比較每次停留的長度與緊接著那次轉移的幅度。正值代表焦點式注意，看得久、跳得近；負值代表環境式注意，看得短、跳得遠。控制情境下兩組都是正值，新手 0.41，機師 0.14。組別的主效果沒有到顯著（p = 0.07），情境與組別的交互作用則是顯著的。

加上副任務，整體平均從控制情境的 0.28 掉到簡單雙重任務的 -0.12，注意從焦點轉向環境。時間壓力再加重之後，困難雙重任務的整體平均回到 -0.01。分組來看，困難情境下新手是 0.09，已經回到焦點那一側，機師是 -0.10，留在環境那一側，兩組的差距達到顯著。論文據此認為，副任務加重之後新手的焦點與環境比例又動了一次，機師維持原本的策略。

掃描序列裡的資訊量

把掃描當成一串序列來看，兩個指標同樣分得出組別。

轉移熵衡量序列的不可預測程度，數值越高，代表要描述這串掃描需要越多資訊。機師 1.56 位元（標準差 0.2），新手 1.22 位元（標準差 0.2）。

Lempel-Ziv 複雜度衡量序列能被壓縮到多小，重複的片段越多、壓得越小、數值越低。機師 40.3（標準差 5.6），新手 33（標準差 5.2）。機師掃描裡的重複片段比較少。

哪些三連掃描留了下來

再把序列切成固定長度的片段來數，三個一組、四個一組，一直到六個一組。控制情境下，新手最常出現的三連掃描是窗外到垂直速度帶再回窗外，平均重複 6.4 次。機師最常出現的是窗外到 ECAM 再回窗外，平均 17.4 次。

只算三個興趣區都不重複的三連掃描，機師有四組，最高的是窗外到 ECAM 到姿態儀，平均 9.4 次，其次是窗外到垂直速度帶到姿態儀，8.6 次。新手最高的是窗外到速度帶到姿態儀，2.6 次。

加上念距離的副任務，兩組最常出現的三連掃描都變成窗外到導航顯示器距離區再回窗外。簡單情境下新手 17.6 次、機師 19.1 次，困難情境下新手 21.1 次、機師 22.2 次。副任務把兩組的眼睛都拉去同一個地方。

差別在於原本那些跟落地有關的掃描還剩多少。新手在控制情境養出的不重複三連掃描只有一組留到簡單情境，到困難情境一組都不剩。機師的四組，在簡單情境還留著兩組。

沒有被直視的速度帶

有一件事對不上。機師的速度偏差比新手小，可是速度帶很少出現在他們最常見的掃描序列裡，新手的序列反而常常有它。新手最常出現的五連掃描是窗外、速度帶、窗外、速度帶、窗外，平均 1.5 次；機師的是窗外、垂直速度帶、姿態儀、窗外、姿態儀，平均 3 次。

論文的解釋是周邊視覺。速度帶上的數字在動，這種移動不必直視也察覺得到，機師的眼睛停在姿態儀那一區，速度的變化仍然進得來。

眼動儀記錄的是眼睛轉向哪裡，這叫顯性注意。人可以在不移動眼睛的情況下把注意放到某個東西上，這叫隱性注意，眼動儀量不到。

論文自己列的限制

這份實驗比的是職業機師與完全沒飛過的人，兩端差得太遠，觀察到的眼動差異有機會被放大；作者建議後續改用每 1000 小時分一級的方式，看視覺策略是怎麼一階一階長出來的。

PEGASE 有主要顯示器，也能模擬真實飛行，但不是全動模擬機，跟操作現場仍有距離。實驗只做了一種天氣。眼動儀在一公尺距離的精度約 1 度，兩個相鄰的興趣區容易判錯。

職業機師的掃描停得更多次、每次更短、落點分散在更多儀表上、序列裡重複的片段更少，副任務加重之後焦點與環境的比例也不會跟著跑掉。論文因此主張把這幾項當成訓練時的量測指標，在課程裡追蹤受訓者的掃描有沒有往機師那一組移動。