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汽车工程师韩薇的数字化焦虑与求索( 三 )


因此 ， 从汽车设计上来说 ， 智能大屏是特别体现用户体验的地方 ， 但每个用户对它都有不同的感知和不同的要求 ， 实际上属于定制化的东西 。 而这种应用很难一步到位 。 加上造车周期可能要两三年 ， 需要尽量掌握用户现在的需求以此精确预知两三年后可能的需要 。 韩薇认为 ， 这是目前汽车智能化进程中最难的一点 ， 而且并不是靠软件技术所能解决的 。 “比如 ， （在汽车中控大屏上）大家看腾讯视频的时候 ， 最喜欢用哪种操作？是副驾用还是主驾用？习惯从上往下划 ， 还是从下往上划……”有多少车主 ， 就有多少使用场景、多少个使用习惯 。 而智能化吸引用户的地方 ， 往往就是在这些细节上的“读懂人心” 。
韩薇意识到 ， 对于智能汽车 ， 纯用传统汽车的那套模式行不通——因为现在汽车的软件已经是在数字化转型了；但纯用互联网的节奏也迎合不了这个项目 ， “它本身就是一个复合的产物 。 ”
作为站在行业革新前沿的解题者 ， 韩薇清晰地感知到 ， 汽车智能化必然是一个迭代的过程 ， 必然是需求不断体验、不断提升的一个过程 。 “每一家都是” ， 韩薇笃定的说 ， 这也是为什么每家车企的新车发布会 ， 经常会给媒体雷同的感觉 。
她感慨 ， 有些进程是绕不过去的 ， 可能发布会上两三分钟的一个看似很小的功能介绍 ， 背后却是软件工程师分析了无数遍的数据、经过多轮验证后最终拿出的一个方案 。
与智能化技术一体同步迭代的 ， 是电动车的迭代升级 。 无论是传统车企 ， 还是以蔚来、小鹏、理想为代表的新造车企业 ， 产品的迭代升级速度已然成为竞争的关键 。
对用户思维与大数据的渴求
“数字化 ， 简单来说 ， 是把一切需要决策的依据交给大数据 ， 以此来推动每一个设计方案落地 。 汽车行业的数字化 ， 最难的是目前并没有足够的大数据以及相应的分析模型 ， 来支撑数据分析及做决策 。 第二难的 ， 是需要改变意识 ， 尊重并迎合市场需求和技术 。 ”韩薇认为 ， 从这两点来看 ， 汽车智能化的高成本试错 ， 似乎无法越过——这也是为何过去几年无论传统车企 ， 还是新造车企业 ， 都处在不断融资状态的原因 。
作为软件工程师 ， 某种程度上 ， 韩薇的任务是减少这种试错成本 。 但一切的关键在于数据的取得——软件方案的设置和体验效果的预测 ， 需要更多的数据支持 。 “完全来自终端用户的足够多的大数据是没有的 ， 它的模型没有建起来 。 电车我是知道的 ， 一开始收集的是三电的数据（电池、电机、电控系统） 。 我们现在要的是针对客户需求的数据 ， 整个中国或整个世界都在慢慢的收集 ， 都不能一步到位 。 ”韩薇说 。
对于韩薇的团队来说 ， 在没有真正的大数据以及针对大数据做出来的决策之前 ， 他们要做的是从各个角度来模拟这一部分数据 ， 包括从4s店获得用户体验信息、成立专门负责用户体验的专业团队 ， 或者其他各方面搜集的用户需求 ， 然后根据这些用户的需求 ， 把数据细化、剥离出来 ， 再借助专门的分析程序 ， 最终形成一个方案 。
对于在方案设计上的用户思维 ， 韩薇认为 ， 永远要从场景出发 。 而且跟i－Pad等设备不同 ， 汽车的数字化功能要考虑的因素更为复杂 。 “比如中控大屏 ， 你要考虑它的安全性——字体的大小会影响到驾驶员分心不分心 。 操作的精细度不能太高 ， 我一边开着车 ， 你让我太精细的控制一个功能也不行 ， 对吧？不能让它交互太复杂 。 所以 ， 汽车的用户体验要考虑的角度 ， 跟互联网不一样 。 ”“数字化只是技术手段 ， 人工智能在汽车功能上的落地 ， 才是真正的目的 。 ”韩薇强调 ， 如果将汽车智能化作为整个社会智能交通体系的一部分来考虑 ， 这将是一整套的数字化产业链过程——汽车要在智能网联的基础上把数据收集出来 ， 然后发送出去 ， 包括跟其他车辆之间交互的数字化信号 ， 而这输入输出以及中间做决策的过程 ， 实际上整个就是一个数字化的过程 。


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