汽车智能功能逐渐多样化，现阶段车厂应该是做加法丰富用户感知，还是做减法让驾乘体验更简单？
再次谢知乎汽车大大邀(*¯︶¯*) 先说结论：做加法与丰富用户感知，和做减法与让驾乘体验简单，并不是由此及彼的简单映射关系。 也就是说做加法并不意味着就能够丰富用户感知，比如说厂家为了公告油耗数据好看并且期待节油传播效果所增加的发动机启停功能，大部分用户并不喜欢，而且一上车就会关闭其功能； 而做减法也同样并不一定能够让驾乘简单，比如说当所有的物理按键都集成在车载大屏中时，若是语音控制和车载大屏UI和UE设计不够人性化时，就会让用户在行车中若是想调低个温度都是要抓狂的事情。 但是在通常情况下，我们会通过增加配置功能来丰富用户感知，是因为没有更好的其他办法，或者是没有更牛批的技术实力，或者是受限于成本而不愿意采用更前沿的技术，又或者是对于自己的产品不够自信，而做加法则是最直接简单且粗暴的方式。 在以往，通常是自主品牌自下而上抢夺汽车市场时会采用“做加法”的方法，试图以更丰富的配置和更低廉的价格，来弥补品牌上的弱势，亦或者是产品技术实力上的弱势， 而现在在智能化的浪潮下，最典型的案例就是在自动驾驶方面，我们都试图通过更多的传感器，更高的算力，更多数量的芯片等等，来变相向广大消费者证明：我们在自动驾驶上也足以和特斯拉媲美。但实际上最受伤害的还是厂家，成本压的人透不过气来。 反而在做减法上，要么十分保守，要么十分激进。比如说通过更多数量，更大尺寸的触控屏幕操作来取代物理按键，以示在智能化方向上的决心。 但实际上，最理想的智能化浪潮下的产品打造策略不应该由简单的“做加法”和“做减法”来框住思路和策略。而是应该从极致的用户体验出发，深层次思考产品设计。 正如我最喜欢苹果产品的打造理念里有这样两句我最为欣赏的话：  所以说，如果从极致的用户体验角度出发打造产品，势必要将能够满足人类最本能体验的要求，那么背后一定是在纷繁中建立秩序。 如果总的一句话来说，那一定是：将纷繁留给自己去打造人性化的秩序，留给用户的却是自由，是使用过程中人性本能的自由，不需要思考，不需要被教育。 而这些，都是融于所有的细节之中，细节到用户使用过程中都不会察觉，不去思考，总是觉得一切都那么顺理应当，一切都那么浑然一体。 如果用苹果手机iOS系统的设计来举例，如下图的视图弹窗提供了三种关闭方式： 再比如说在下图中，为了方便单手操作，将右上角的“取消”移到了底下，从而更方便操作。 那么对于智能化汽车发展到今天来说，我认为有苹果手机打造雏形的应该就是小鹏P7的全场景语音体验了。 除了小鹏打造的全场景语音之外，我想很多用户对于目前使用的车载语音大部分的抱怨还是会很多的，比如说识别不准确，很多功能不能靠语音操控，不能模糊语义处理等等。 而小鹏全场景语音可以做到真正让用户解放双手，那么从用户的语音使用场景和痛点出来看（语义识别准确性已作为基本能力不再展开）。 1、如果车内有多人出行，我们在使用语音交互时往往需要提前告知其他人保持安静，不然通常是要么识别不出来谁在下指令，甚至完全听不清。 在这种情况下，如果想要做到自然的体验，那么就会期望语音哪怕在杂乱无章的环境里也能够准确识别出下指令的人，并且能够准确识别出内容来执行动作。 在这一点上，小鹏的全场景语音可以做到锁定音区，会根据识别出下指令的人所在的音区，而其他音区里不相关的内容就不会被收录。 2、在交互的过程中，如果是两个人正常交流，自然不需要每次都要说一句：“喂，朋友，XXXXXXX”，所以在和车机语音交互时，也希望能够顺利且正常的交流。 多轮连续对话能力一直被视为智能语音交互能力的重要指标，也是能够做的到的产品大肆传播的内容。 为什么说这一项很难呢？是因为语音系统需要正确判断语句中的停顿甚至改口，还需要能够区分指令和闲聊内容，能够屏蔽他人插话的干扰，以及联系上下文进行语义分析。 呈现给用户的体验，只是简单的不需要每次都要唤醒，可以自然进行多轮对话而已，但是背后却需要交互系统具备完善的边听、边想、边调整的智能预测模型，而且对于模型的准确程度要求还非常高。 3、既然希望语音能够解放双手，那么就需要通过手能够做的操作，通过语音也可以操作执行。 比如说我们在开车时播放歌单，随机听到一首好听的歌想要收藏，这时候就需要手动操作，但是这种操作对于开车的场景下来说，既不安全，也不方便。 所以理想的语音交互就能够解决这些问题。比如说想要收藏，手动操作需要点击心形，而语音操作就通过直接说“收藏”即可。 4、复杂多指令并发。想象一下，在车里我们往往会有需要接连或者同时操作的场景出现。比如说我爸开车时，坐在副驾驶的我妈就会说：“孩子在后面睡着了，你把他窗户关上，要是热的话就把你自己的窗户开个小缝。” 这个时候自然就需要后排车窗关闭，主驾车窗打开一小部分。若是我们在给车机语音下指令时，还需要先让它把后排车窗关闭，执行动作之后再说让它把主驾车窗打开1/5时就会非常烦。所以需要面对这样几个指令，甚至需求相反时都能够很好识别，且能够准确执行的智能语音，才是我们真正想使用的。 5、只有把语义理解的颗粒度做细，才能够支持长句理解，精准意义的理解等等。毕竟我们总是不希望让语音来控制时，我们还需要将想要表达的意思拆分成一个一个又一个的短句来描述。 所以说，这样的语音交互，才能够让我们在车里使用车机语音进行控制，甚至是调侃打趣时，能够做到想说就说，不用刻意去考虑它能不能听得懂，能不能干的了，能不能听得到等等。 那么也可以想象得到，能够达成这样的效果，背后必然有通过足够大的数据支持，以及对于用户使用语音交互时场景需求的全方位思考，将复杂的数据和内容梳理出秩序，从而提供给语音知道面对千奇百怪的方式要做到如何的应对自如。 再比如说，我们支持无线充电功能，并不是因为充电线在车上不能解决充电的问题，而是面临一些场景时，充电时有线并不方便，比如说在高速就口缴费时，出停车场扫二维码支付停车费时等等。 但是想要直接做成无线充电并没有那么简单，背后需要思考的是充电的平台设计在哪里比较合适，方便用户取放；是不是需要有角度，便于用户查看信息瞟一眼就可以看到；充电功率要达到多少，才能解决足够的补电效果；防滑垫要怎么设计才能够不让手机掉出来… 这就是所谓的“真正的简约远不止删繁就简，而是在纷繁中建立秩序”，才能够让我用户在使用过程中本着人性本能的自由即可，不会察觉，不用去思考，总是觉得一切都那么顺理应当，一切都那么浑然一体。 而这才是真正的该做的加法和该做的减法，才是真正的利用场景化打造出色的用户体验的方法，才能够真正的在智能化浪潮下赢得用户。  