A New Era in Human Factors Engineering: A Survey of the Applications and Prospects of Large Multimodal Models

近年来，大型多模型（LMM）在医疗保健、社会心理学和工业设计等领域的潜在应用引起了广泛的研究关注，为人类因素研究提供了新的方向。例如，基于LMM的智能系统已成为人类因素研究的新颖课题，LMM引入了新的研究范式和方法论。因此，本文旨在通过专家-LMM合作的文献综述探讨LMM在人类因素和人类工效学领域的应用、挑战和未来前景。具体而言，提出了一种新颖的文献综述方法，并介绍了基于LMM的事故分析、人类建模和干预设计的研究。随后，本文讨论了研究范式的未来趋势和LMM时代人类因素和人类工效学研究的挑战。预计本研究可以为将人类因素与人工智能相结合提供有价值的视角和参考。

本论文旨在通过专家-LMM合作的文献综述，探讨LMM在人因工程领域的应用、挑战和未来前景。具体而言，研究LMM在事故分析、人体建模和干预设计方面的应用研究，并讨论了人因工程研究在LMM时代的未来趋势和挑战。

本论文提出了一种新的文献综述方法，介绍了LMM在人因工程领域的应用，探讨了LMM引入的新的研究范式和方法论。

本论文介绍了LMM在人因工程领域的具体应用，讨论了未来的研究趋势和挑战。同时，提出了一种新的文献综述方法，为将人因工程与人工智能相结合提供了有价值的参考。

最近的相关研究包括：1.《Large-scale Multimodal Learning for Intelligent Transportation Systems: A Survey》；2.《Multimodal Machine Learning: A Survey and Taxonomy》；3.《Multimodal Deep Learning: A Survey》。