車企如何決勝“智能化”競爭？

王柯 高仲騏

編者按：

當前，以電動化、智能化、網聯化、共享化為趨勢的汽車“新四化”，正在成為汽車行業未來發展的新趨勢。羅蘭貝格管理咨詢公司撰文稱，汽車智能網聯化是車企短期內提升產品競爭力并打造差異化的關鍵，而勝利屬于對用車場景和用戶需求有深厚理解的玩家。本報摘要刊登，以饗讀者。

經歷28年的持續增長后，中國汽車市場在2018年首次出現銷量下滑。羅蘭貝格作為汽車行業全球領先的戰略咨詢公司，將推動汽車行業變革的四大趨勢總結為“MADE”（M-Mobility移動出行;A-Autonomous driving自動駕駛;D-Digitalization數字網聯化;E-Electrification電氣化）。

出行服務商、科技企業、造車新勢力這些深度推動汽車行業變革的三重因素，正是伴隨著這四大趨勢應運而生，這三重因素的疊加，使汽車行業的主機廠正面臨著更加復雜的競爭格局。

羅蘭貝格相信，在“MADE”四大趨勢中，智能網聯化將是各主機廠在短期內提升產品競爭力并打造差異化的關鍵。

中外汽車主機廠都越來越聚焦MADE這四大趨勢，無論是短期還是中遠期，MADE都影響著主機廠的產品和模式。

智能化賦能車企

其中，移動出行（M）和自動駕駛（A）在中遠期改變著汽車行業的出行模式，待未來自動駕駛技術成熟后，移動出行終將成為自動駕駛的主要場景之一，以無人駕駛出租車的形式改變行業格局。

短期來看，主機廠的網約車和分時租賃依靠自身業務盈利難度仍然很大，將作為移動出行的過渡業態存在。對主機廠更大的意義在于搶占并積累核心資源、探索商業模式、提升品牌曝光度以及作為車輛銷售（特別是新能源車）的出口。

羅蘭貝格《汽車行業顛覆性數據探測》第五期報告指出，自動駕駛領域已出現了飛躍式發展，自動出行即將在領先國家中成為現實。在自動駕駛的發展中，中國始終位居前列，無論是政府的引導還是消費者對自動出行技術的接受度。隨著5G技術的發展，自動駕駛行業更是取得了重大的進展。

智能網聯化（D）和電氣化（E）則已在短期內對主機廠產品產生影響。其中新能源產品銷量迅速增長，但受政策影響明顯，在產品方面難以單純通過新能源技術打造自身差異化的亮點。

智能網聯化以智能交互和車聯網為代表，發展則更多受終端用戶需求的驅動?；ヂ摼W、大數據、通信網絡的快速發展，已經讓消費者在生活的諸多方面體驗到智能化所帶來的便捷，這種對于便捷和極致體驗的需求也自然轉移到汽車產品上，并將持續增加。

智能網聯化也賦予主機廠機遇，使他們可以基于對用戶的理解，打造符合目標用戶群體需求的智能網聯亮點。一些本土品牌近年來抓住了智能網聯化發展機遇，致力于打造車聯網、智能交互等方面的產品亮點，將自身品牌形象與智能網聯相融合，成功實現品牌形象提升與突破。

誰是智能化“總設計師”

如今，消費者希望基于不同場景，與汽車通過某種形式進行交流，豐富行車體驗。因此，近年來從整體智能座艙概念的提出，到具體的智能交互機器人、智能大屏、智能交互玻璃、高級生物識別等交互媒介的興起，車內的創新科技更是不斷在CES（國際消費類電子產品展覽會）呈現并逐步量產。主機廠是否也應當緊跟智能化潮流，投入大量精力到智能交互硬件和軟件開發中？

羅蘭貝格的觀點是：主機廠在智能網聯化的發展中，應當著眼于定義和架構智能交互概念，設計各用車場景下的交互策略和交互邏輯，并定義和選擇合適的智能交互硬件。

未來供應商的核心在于開發更多智能的交互硬件和軟件，而主機廠提升智能交互的核心在于整體智能交互概念的設計，而非在產品中簡單的堆砌更多智能交互硬件。如果將智能交互的過程分五個環節，信息經由輸入媒介、輸入交互信息內容，通過交互策略和設計邏輯的分析處理，反饋輸出交互信息內容，最后藉由輸出媒介顯示。

各種智能交互硬件即輸入和輸出媒介，是消費者的直接觸點。但對主機廠來說，智能交互硬件的作用只是輸入和輸出用戶的交互信息，而智能交互的核心則在于智能交互概念。

例如主機廠的智能交互策略需要通過識別駕駛員情緒，在選擇身份信息識別硬件的時候，可能相較于指紋識別更偏向使用臉部識別媒介，因為一套臉部識別系統既可以識別身份信息，又可以識別情緒信息。

在識別駕駛員情緒后，交互策略和設計邏輯可以相應調節車內氛圍燈顏色，選擇播放適合心境的音樂，調整交互語音的語氣語調，甚至改變導航提示時的細致程度來匹配駕駛員的情緒。這些輸出媒介都并不“酷炫”，但通過智能交互概念設計能夠體現出智能化，讓駕駛員感受到體貼。

此外，在語音互動領域，主機廠也應明確在語音識別、自然語義處理以及應用接口各環節的參與程度，積極參與車內功能和語音應用接口的對接。

語音交互無需轉移駕駛員視線和雙手，是駕駛過程中人車交互過程中理想的解決方案，也將成為各個應用的流量入口。

語音交互的過程包括語音識別（ASR），自然語義處理（NLP）以及應用接口三大技術領域;其中自然語義處理（NLP）和應用接口是主機廠實現差異化的關鍵。主機廠可以調整語音交互識別的語義分類權重，使輸出結果更符合用車場景，也可以基于語義識別的結果搭接、疊加不同的車輛功能及車聯網應用。

使用場景定義汽車功能

車機也被稱為智能時代的“第四塊屏”，成為人們生活中除電視、電腦、手機之外的又一重要的信息獲取界面。

但目前車聯網功能和手機應用存在重疊。

一種情況是用戶主要在手機而非車機上使用部分應用，例如很少有用戶使用車聯網預定火車票、機票和酒店;另一種情況是車機中的應用難以適應車內的使用環境，例如用戶認為微信等車聯網功能在車內使用同樣不方便。

車聯網將成為乘用車“標配”，因此單純使“車輛聯網”已無法體現產品差異化，如何體現車聯網和手機功能的差異，便成為主機廠研發車聯網功能的核心關注點。

手機應用并不一定符合車輛使用場景的需求，并且手機所處環境與車輛使用場景也存在差異。以往聚焦單一功能的研發模式使車聯網功能的整體性和適應性不強。

羅蘭貝格建議主機廠圍繞車輛的使用場景定義車聯網功能，并結合智能化進一步優化客戶體驗。

主機廠應強化圍繞車輛使用場景選擇和定義車聯網功能，從“功能聚焦”向“場景聚焦”轉變，以場景為主線，最終形成以場景為主線的一套車聯網功能解決方案。

例如圍繞地圖導航功能，基于實時車輛位置信息選擇出行相關的車聯網功能，圍繞車內生活需求匹配車內的音樂、通訊等功能。

在梳理場景時，羅蘭貝格從“誰”、“在哪里”、“什么時候”、“做什么”四個問題出發，以“駕駛員/乘客”、“車內/車外”為劃分場景的維度，形成四大核心相關場景。

這四大場景可以作為基礎場景并根據用戶在各場景下的需求進行車輛功能的選擇與開發。

舉例來說，使用微信是駕駛員在車內場景的主要需求之一，在使用時會有避免觸摸操作、保障私密等需求。這些需求即對應了微信信息文字和語音自動轉換、車內乘員的識別等功能。

當駕駛員接收到微信信息后，車聯網微信應用能夠判斷車內是否還有其他乘員，將接受到的微信文字轉換成語音進行播報，再將駕駛員的語音信息轉換成文字進行回復。

再進一步結合智能化的話，即使車內有其他乘員也可以通過身份識別（例如臉部識別）判斷是否適合播報來源于某個群組的聯系人發來的信息。