Customer First - The Very First of Making Smart Cars

顶层设计和软件能力，车企一定要自己掌握

谢铭诗（上汽大通技术中心副总经理）

智能网联的发展，目前有三个主要痛点：

首先，最大也是最难的痛点，用户的真正需求到底是什么？有时候我们看到一些需求，但它其实并不是用户真正的需求，并不是高频高粘性的，也就是所谓的“伪需求”。以各家企业都在解决的自动泊车方案来说，在各大城市，有一个常见的场景是地下车库中的立体停车位，绝大部分司机需要非常认真地操作才能将车停进比较窄的停车位。这无疑是一个非常广泛的需求，但是到底要怎么去定义这个需求？按照工程化的思维设计产品，第一步应该是找车位，但这一步其实根本就不需要，因为用户完全可以靠自己确定车位，用户的真正需要是停车最后几米的事情——我的车要怎么正好居中地停到这么一个小小的车位上。所以寻找用户需求并不是想当然的事情，要真正找准是非常困难的。

第二个痛点是谁来买单的问题。智能网联发展多年，企业之间的同质化竞争严重，你能想到的招数别家也能想到。别家没有想到没有做到的招数，究其原因往往是因为价格太高，现阶段无法实现。还是以刚才立体停车库的用户需求来说，最后那几米的解决方案并不是没有。我们可以通过在车上安装双边有深度的摄像机来解决这个问题，这样一来可以看清钢板坡度的高度差，也能方便地找到居中线。但问题是价格太贵了，这个场景也未必是用户生活中最高频的场景，用户不愿意为此买单。

第三个是企业如何运营的痛点。怎样去筛选那么多用户痛点的优先级？有些痛点对所有用户都是高频的，有些却未必。我们企业在产品量产前就要规划好相关的运营公式，量产后更要获取数据去维护和调整。现在我们有一个比较好的做法，是在选车过程中就让用户参与进来，也就是C2B用户定制化。选车过程中，让用户自己定义需要什么，为这个配置而买单，而不是用户觉得花钱买东西是一种冗余和浪费。如果用户后来后悔了，发现原来没有选择的东西事后变成了刚需，我们也有技术手段通过改装来解决这个问题。

如何在未来智能汽车的新赛道中胜出，不同模式的企业考虑策略会有不同，但我觉得有三个维度的六件事情是需要我们考虑的。第一是基础，我们一直说软件定义汽车，软件无疑是最重要的，同时电子电气架构也同样重要。顶层设计和具备软件能力的团队，是杀出赛道的重要基础。这两件事情一定是由企业自己深度掌握，不能轻易交给旁人来做。

第二是手段，大家刚才谈到的一个痛点是迭代和成长太慢，因此我们要注重建设两个重要能力——一个是交互，一个是成长。交互泛指车内人机之间产生的交互体验，交互做得不好，用户就不喜欢你的产品。成长主要是指技术方面的成长，一定要逼着自己快快成长，多问问自己：为什么不能快一点成长?为什么不能先推出去，以后再迭代更新?为什么一定要100件事情都要追求完美才量产？
 
第三是驱动。未来智能汽车的发展受到两件事情的驱动，一是用户场景的定义，一是数据的驱动。

这六件事情，也就是上面所说的软件能力、电子架构、人机交互、技术成长、场景驱动和数据驱动，关系到企业的软硬实力和幕后英雄，要真正在这六个领域把基础夯实，把团队搭建好，重新定义自己的角色，明确与外界的合作和分工，只要遵循这六件事情，自己掌握住核心，其他事情都可以交给第三方来做。

良好的产品用户体验是小碎步式的不断积累和快速迭代而来

王晨东（上汽通用智能网联平台执行总监）

现阶段传统车企最大的痛点是和造车新势力相比迭代速度太慢。如果把眼光再放远一点，拿造车新势力和消费类电子产品比较，新势力的速度也是比较慢的。原因在哪里呢？就是因为消费类电子产品有更快的迭代速度，很多东西一开始出来不见得是最好的。造车新势力在硬件、传感器、摄像头、CPU这些地方的投入是非常大的，他们只用最好的硬件，但即使这样，他们的产品刚出来的时候也会走很多弯路。用户普遍反映新势力造车的一些用户体验非常好，这些也不是一蹴而就的，是靠很多小碎步不断积累和快速迭代出来的。

用户方面的痛点说到底也是迭代太慢的痛点。以往，整车厂规划未来产品，三、四年是一个合理的时间区间。但现在，规划一年以后都很难，完全是看着社会的变化和年轻人需求的变化，做一些快速的适应和快速的迭代。所以我们现在正在做的一个非常重要的工作是采集车辆数据，从很多数据中找出用户需要什么。这些来自企业自身累积的车辆数据、用户行为数据和来自第三方的外部用户需求洞察数据，对我们未来快速迭代和远期的产品规划都是有帮助的。

智能网联的未来有两方面，一是智能座舱的用户体验，二是智能驾驶。前者的重点是让车主感受到这辆车的专属性。未来两三年，音乐、导航、语音这些功能大家都会有，这时我们和用户直接的触点来自对用户真正的理解，怎样让他感觉这辆车是专属于我的、是符合我的真实需求的。此外还有车机和手机的差异化，提供用户在车内才能享受到的专属服务，而不是和手机雷同，付两遍费用，用起来反而不方便。

这些光靠汽车企业是做不到的，因为用户整个行为的大部分时间发生在平时的生活中，他接触到更多的是手机、商务活动、购买支付这样的场景。未来我们和互联网公司的合作将不再是导航和内容类的合作服务，更多是对用户画像的服务，通过用户画像精准知道他们需要什么、什么时候提供给他们想要的服务。这些服务在未来可能通过5G去进行更多的云端连接，也可能并不需要5G直接搬到车里的大屏上，这样与用户之间的交互也会更好。

只盯着对手，就永远超越不了对手

章迅（华为可信理论、技术与工程实验室副总裁）

智能网联的用户需求需要我们主动去发现。有时候用户对有些功能没有需求，可能只是因为该功能做得不够好，比如车载语音助手如果语音识别率低用户就没需求。我们需要进一步了解用户为什么不用某个功能，是不了解、不会用，还是嫌麻烦？产品设计初期，如果只是看竞争对手有什么自己就做什么，并没有把满足用户需求作为第一要义，就永远不可能走在前面。盯着竞争对手，永远只能在竞争对手屁股后面，永远超越不了竞争对手。

从设计的角度来说，我们需要尽可能让产品的很多特性“软化”，通过软件把用户想要的特性具象地呈现出来，低成本快速“试错”。用户的需求和感受存在不确定性，事实上我们也不可能预见所有的用户需求。但有一点我们可以且必须要去做的，在智能网联的平台上，依靠自身架构，快速应对市场不断变化的需求，不断提升自身的产品能力。

未来两三年，车企的发展会遇到很多困难。从车企内部来说，第一个困难是传统车企会非常痛苦，软件定义汽车说了好多年，但这个转型是非常困难并且痛苦，软件工程能力不是一两天就能构建成功的。

第二个困难来自特斯拉。特斯拉作为美国的上市公司，有些事的出发点不一定是产品自身的商业成功，但中国企业不行。特斯拉既在技术上遥遥领先，商业模式又和我们完全不一样，我们既不能仿效也难以超越。

第三个困难是车企很难跟上互联网公司的节奏。传统企业以做产品为出发点，考虑更多的是用户是否关注产品、是否会为此买单，而互联网企业是讲流量和数据的，这种不同造就了车企更趋稳妥或者保守，更新迭代慢。

从车企外部来说，汽车行业最大的技术挑战是实现真正的全自动驾驶。未来三年中，我们会更多地关注AI不确定性、Safety & Security 等问题，虽然我们能力尚且不足，但希望能够和有志于在智能车领域做到业界第一、业界领先的车企共同努力来实现这个目标。这条路会很难，但是我们必须走，而且必须赢。