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2023年12月13日，在2023第五届智能座舱与用户体验大会上，Thoughtworks中国区设计总监马彦青表示，在智能座舱的发展趋势下，我们需要通过6大关键方法实现的体验的系统性提升和持续追踪。
Thoughtworks中国区设计总监
以下为演讲内容整理:
智能座舱面临的挑战
当前智能座舱发展面临诸多挑战。
从功能设计和交互设计层面，即便是单一模态的屏幕交互，交互设计仍旧沿用或照搬移动互联网的操作逻辑。比如使用车载导航，同样需要在众多APP中寻找地图软件并进行输入/搜索，这一操作过程在开车场景中较为繁琐。
在功能定义和产品定义层面，我们耗费了很大精力做概念创新，但这些创新真的能为用户的真实使用场景服务、促进用户的购买决策吗？这是值得思考的。
落地层面，不论是整车级别，还是智能座舱，在前期策略环节都会提出非常多创新的概念和功能方向，但在落地过程中面临跨部门协作和技术储备、技术卡脖子的问题。
智能座舱产品创新关键方法
基于过往实践，我们凝炼了六个关键方法。从前期如何用更前瞻的视角对智能座舱进行趋势扫描；到过程中如何通过量化数据方式，建立对用户的共情；挖掘场景时深入用车和出行第一现场，找到用户未被满足的需求；再到很多功能和概念如何建立重点，分别面向营销和工程，对齐我们的功能点设计和体验要求；最终到具体交互层面，如何平衡交互模态之间的优劣势，做持续优化和提升。
图源:演讲嘉宾素材
技术的变化和更新是日新月异的，而整车研发基本以年为单位，两个因素叠加下来给我们的产品创新带来了全新挑战——前瞻性——思考几年后才上市的新车如何保持领先。我们需要着眼于做技术趋势的扫描和提前布局，并落回到用户的真实场景和诉求。
通过趋势研究方法，扫描、收集与智能座舱相关的技术、体验、宏观信号，分析信号背后的驱动因素，包括人们的体验需求、政策、经济等来帮助判断趋势势能。最终有机整合行业技术、体验需求与宏观变革三重信号，推导出智能座舱应用趋势，进而构筑智能座舱趋势库。
第二，要做到共情真实用户，就需要从抽象描述到真实数据。当我们做产品定义无从下手时，基本都是因为没有对用户产生真正的共情，没有理解用户的行为模式。
行业内许多车企客户切身体会到了这个痛点，希望用更加量化的方式做目标用户的圈定和锚定。针对这一问题，我们通过对用户的具体行为特征如家庭现状、工作现状等建模，识别自变量和因变量，通过统计检验的方式对用户的行为特征进行研究。通过数据描述，结合定性描述和消费观念的描述，我们会提出具体目标，这些目标不仅仅是围绕家庭观、消费观、工作观、出行观的描述，更重要的是把生活和出行方式数据化。在项目执行过程中，有了具体的数据后，很快就能在需求侧达成共识。
第三，在进行用户调查的过程中，为了避免由于主观原因带来的信息偏差，我们往往从客观观察开始，通过对目标用户真实用车情形的跟踪，识别有启发性的行为特征、痛点以及未满足需求，捕捉高价值片段。在车内安装摄像头，记录用户的出行场景和历程等。这种观察有助于我们更好了解用户痛点。
接下来是建立产品的重点。在近几年的竞争中，行业十分关注创新，认为一定要提出市面上没有的、吸引用户眼球的创新概念点，其核心价值满足偏营销侧或偏品牌认知侧的服务，但对于是否促进用户购买决策是存疑的。比如一款车推出了宠物模式，能够把后排座椅折叠起来，便于宠物上下车。这一概念在刚推出时看起来很新奇，但实际上能不能促进用户决策是一个问号。用户在决策过程中更加关注感知度更高的价值，如座椅的舒适度、通风加热等。
建立产品重点时，我们不能忽略真香点，比如自动驾驶或辅助驾驶的功能是用户用了之后回不去的功能。我们在做产品创新时会提出非常细腻的、能够为用户提供极大价值的点，但在购买决策环节中很难体会到，但却可以通过长时间的使用体验，逐渐体会到这样的细腻设计，并形成新的购买决策的标准。
图源:演讲嘉宾素材
所以，在做功能定义时需要做好分层，分析哪些是营销卖点，哪些能够真正促进用户购买决策，哪些能让用户在长时间的使用过程中逐渐积累对我们品牌的好感度，进一步形成买点。
第五，在交互层面，智能座舱有许多交互资源，在智能座舱从单点智能向第三空间发展的趋势下，我们更需要结合更多交互模态实现用户体验和效率的提升。
谈到智能座舱，我们都会想到多模态。下图横轴是用户在座舱任务中的类型，包括获取通知、无目标浏览、有目标地检索、操作输入和获得内容。纵向分为输入模态和输出模态，颜色代表不同交互资源的优劣势和胜任能力。
图源:演讲嘉宾素材
基于任务和模态的匹配，我们希望探索新的、基于软硬件结合的交互模式。此前我们与车企合作，围绕自动驾驶场景下语音提示、抬头显示，屏幕显示、氛围灯辅助等设计多模态的交互。
最后，提出这些功能和概念，最终如何落到车上，持续进行追踪和优化呢？我们提出了通过静态和动态的测试方式，进行具体HMI体验设计的评估。静态测试有一些易用性的原则，沿用部分移动互联网领域用户体验不同的要素进行原则设定。动态则更加关注在驾驶过程中的安全性。我们研发了基于眼动仪捕捉的测试软件，核心逻辑是测试当用户操作某个车机功能时，眼睛离开路面的时长，来判定功能的有效性和安全性指数。
