平滑追踪跟随连续运动目标，需要目标本身在动
别名: 平滑跟踪 · 追随运动 · pursuit eye movement · retinal slip
概念解释
视野里出现一个连续移动的目标时，眼睛会用平滑、连续的转动跟随它的轨迹，让目标始终维持在中央凹附近，这种运动叫平滑追踪（smooth pursuit）。它和扫视的根本区别在于触发条件：平滑追踪几乎不能主动产生——离开一个真实存在、连续运动的视觉目标，人几乎无法用同样平滑的方式转动眼球去"追"一个静止场景里假想的路径，尝试这样做时眼球实际执行的是一连串扫视的组合，而不是真正连续的平滑运动。
机制
平滑追踪依赖对目标运动的持续视觉反馈：视网膜探测到目标相对眼球的滑动速度（视网膜滑移，retinal slip），这个速度误差信号被实时用来调整眼球跟随速度，使其逐渐匹配目标速度、让视网膜滑移趋近于零。这是一个闭环负反馈控制过程，与扫视那种一旦触发就按预设弹道执行、中途不接受反馈修正的方式完全不同。追踪的启动本身有几十到一百多毫秒的潜伏期，且在目标突然加速或变向时，追踪速度会短暂落后于目标，随后靠一次小幅的追赶性扫视（catch-up saccade）补上剩余的位置误差——纯粹的平滑追踪很少能做到全程零误差，真实记录到的轨迹通常是平滑追踪和小幅修正扫视的混合体。
怎么研究
经典范式让被试注视按恒定速度或正弦规律移动的靶标，记录眼球速度轨迹，计算追踪增益（眼球速度与目标速度的比值，越接近1说明追踪越精确），比较不同目标速度、不同可预测性（匀速直线 vs 突然变向）下增益和追赶性扫视频率的变化。常见自变量是目标速度、运动可预测性、目标对比度；常见因变量是追踪增益、追赶性扫视频率与幅度、追踪启动潜伏期。
边界
追踪增益会随目标速度升高而下降——超过每秒数十度这个量级后，眼球已经无法用平滑运动跟上，只能依赖越来越频繁的扫视来断续追赶，此时的"追踪"实际上已经退化为一连串扫视拼接出的近似轨迹。此外，平滑追踪几乎完全依赖真实的连续视觉运动信号——界面里试图用静态元素或离散跳变模拟出"连续移动感"，即便看起来像是在动，驱动这段眼动的机制也可能已经掺杂了更多扫视成分，而不再是纯粹的平滑追踪。
怎么落地
- 界面里需要用户持续目光跟随的移动元素（跑马灯提示、随手势滑动的动画反馈、需要视觉跟踪的动态曲线），应把运动速度控制在多数用户能维持较高追踪增益的范围内，避免速度过快迫使用户依赖断续扫视追赶，从而在追赶间隙里丢失运动过程中的细节。
- 目标运动路径突然变向或加速的设计（如非匀速的强调动效）会打断已经建立的平滑追踪，造成短暂的信息丢失窗口，如果这段信息重要，避免把它安排在方向突变的瞬间。
- 验证办法：录制用户实际的眼动轨迹，比较其速度曲线与目标运动速度曲线的贴合程度（追踪增益），增益明显偏低或追赶性扫视频繁出现时，说明运动设计已经超出了用户平滑追踪的能力范围。