如何读懂智能汽车用车场景？

如何读懂智能汽车用车场景？恭喜发财简谱 撰文 / 张晓亮 编辑 / 张 南 设计 / 师玉超 每当提到场景，大家最直觉的想法就是讨论这些场景发生的频次，然后就是与频次高度相关的权重问题。我们先不论什么样的权重算是合

恭喜发财简谱

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撰文 / 张晓亮

编辑 / 张 南

设计 / 师玉超

每当提到场景，大家最直觉的想法就是讨论这些场景发生的频次，然后就是与频次高度相关的权重问题。我们先不论什么样的权重算是合理，单就使用频次衡量场景而言，至少存在以下几点不合理之处，或者风险。

首先，频次不完全等于场景的重要性。

如果统计频次，对于绝大多数细分市场而言，上下班代步都是无可争议的最高频用途，甚至占到了所有使用场景的95%以上。但这并不意味着上下班代步这个场景在上述细分市场可以占到同等比例的权重，因为按此权重设计出来的产品基本上只能用于上下班代步了。

其次，不同场景对于用户体验管理的意义或者侧重是不同的。

高频场景通常是为了让产品好用，如果有条件就推动用户的用车标准进入一个新的高度，这样才可以给其他品牌设置壁垒。很多低频场景要么是为了增强用户的购买欲望，要么就是为了解决用户某种痛点或者隐患。

比如现在很多新势力车企都在做的露营场景，从频次角度这肯定不是高频场景，但它可以证明电动车的某些独特能力，同时又给用户描述出了具有强烈向往的画面。这非常有利于给用户种草，推动用户从现有的燃油车换购到电动车上。显然从种草这个维度，露营场景就非常重要。

同样道理，交通事故绝对不是高频场景，甚至用户都唯恐避之不及，但为什么大家还要把碰撞表现作为重点研发的对象呢？因为它消除的是用户的某种需要强烈规避的隐患。

最后，虽然大家都说场景，但本质上对场景的定义存在很大区别，甚至经常各说各话。

如果对场景的定义或者描述层级没有对齐，大家在这个基础上讨论频次就显得更加没有意义。

站在用户视角上，宏观尺度、中观尺度和微观尺度的场景各有不同，往往用户口中宏观视角的场景就是车辆的用途，比如上下班代步、公务通勤、中长途等等。

中观尺度则是与用户使用旅程高度相关的，但每个用户旅程的拆解又必须在宏观尺度场景之下才有明确含义（这与互联网行业的体验地图还是有很大差异的）。

到了微观尺度则是各种琐碎的用车事件。

实际上，宏观、中观和微观尺度的场景在产品定义中各有不同的含义。SoCar将宏观场景指向产品定位问题，中观场景指向竞争策略和体验主线问题，微观场景则指向具体的功能定义问题。

如果站在车的视角上讨论场景则是另外一种含义，因为车不同于人，人看到的和理解的东西，车未必理解，但我们又要让两者对应起来，只有这样车才会智能。

那么车理解的场景是什么呢？

一组可观测变量有意义的组合。什么是可观测变量？就是来自车辆感知系统（包括各种传感器、摄像头或其他车辆运行参数）、驾驶员或其他用户的指令输入（比如深踩油门、进入R档、启动雨刷……），以及生态数据（比如天气、地理信息等等），这些可观测变量组织在一起，如果其中某个变量发生改变，带来用户意图的改变，就意味着场景发生了改变。

比如，现在智能化程度高一些的电动车品牌，即便你在D档上面，只要车速是0的情况下，解开安全带，打开车门，车辆也会自动判断出用户的意图是要驻车和下车。这个时候车辆会自动进入P档，并且启动EPS并且下电。这个过程其实就是场景的切换，从驾驶场景切换到了驻车场景。而触发这个变化的关键变量，或者说发生改变的变量就是解开安全带或打开车门，当然这有另外一个前提就是车速为零。

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随着我们不断对各种可观测变量构成组合的分析，车可以感知的场景就会越来越精确地与用户意图或者说用户能够理解到的场景匹配起来，车的智能化水平也会不断提高。

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随着我们不断对各种可观测变量构成组合的分析，车可以感知的场景就会越来越精确地与用户意图或者说用户能够理解到的场景匹配起来，车的智能化水平也会不断提高。

但是这个过程本身就是需要对各种长尾问题进行持续地跟踪、分析和积累。这个时候如果把频次统计和权重问题直接纳入进来，上述过程必然就会走样。

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