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未來汽車智能化將朝哪個方向發展?

我快閉嘴 ? 來源:車云網 ? 作者:新聞菌 ? 2020-08-25 10:15 ? 次閱讀

一場關于汽車智能化的分享會在蔚來NIO House東方廣場店舉行。這是2020年車云會沙龍首次來到線下。

今年,汽車智能化已經進入飛速發展的元年。車云研究院今年推出了CC-1000T智能座艙評測體系,并已經測試了50款市場上的主流車型。

語音交互到底好不好用?控制車機到底有幾種方式?車內智能化已經到了什么程度?未來的汽車智能化應該朝哪個方向發展?

針對這些被持續關注的話題,在本次蔚來與車云聯合舉辦的車云會上,不僅有來自車云研究院首席專家王建軍帶來車云研究院“CC-1000T智能座艙評測體系”測試結果首次公開,還有來自蔚來人工智能產品設計部副總監陳穎瑞對蔚來汽車智能化的分享和打造NOMI背后的故事的分享。此外,各位嘉賓還圍繞智能汽車未來的發展方向展開圓桌討論。

50款主流車型智能化程度大揭秘!

在人人皆談智能化的今天,汽車智能化發到何程度?消費者對智能化車型的接受程度又有多高?…

基于此,2020年車云網推出了“CC-1000T智能座艙評測體系”,并在上半年針對市面主流車型進行智能化程度測評,總數達50款,其中不乏蔚來、小鵬在內的新造車產品,以及BBA在內的豪華品牌產品和自主品牌汽車產品。

車云研究院專家王建軍首次揭秘了這50款車型的智能化測評結果。

在王建軍展示的測評結果中,自主品牌汽車整體的智能化程度較高,但整體的價格和品牌的檔次感不及合資品牌。相反,合資品牌在檔次感和質量控制方面做得比較好,但在智能化程度上表現較弱。而新造車品牌則在智能化和檔次感上都展現出比較優秀的表現。

智能汽車發展到如今,人和車已經擁有了多種交互形式。在現場,王建軍展示了評測過程中多段車內智能人車交互的案例和片段,不難看出,不同的交互方式在車內為駕駛帶來了極大的便捷性。

其中目前使用最主流的還是智能語音交互。王建軍認為現階段的智能語音交互是目前人車交互中較為便捷和重要的交互方式。

除了智能語音,不少車型還采用聲紋、視覺或者方向盤按鍵燈等交互方式。比如寶馬車上的手勢、奧德賽通過手勢和光感對于門的控制。甚至通過視線都能夠對車機的大屏進行控制。

智能化的浪潮下,人車交互是必然結果。車企絞盡腦汁的開發人車交互場景,甚至在車內采用智能機器人形象,以提升用戶與車的情感交流。

對此,王建軍認為“人家交互不一定要純粹實用性的,語音交互也需要一些情感化,如果把語音的助手能夠形象化一些,在人機交互的時候感覺會更好。”

而針對在自動駕駛、車內娛樂、游戲等方面的實用性,王建軍也一一向在場觀眾分享測評后的結果和感受。

針對自動駕駛方面的測評結果,王建軍表示現階段測試的車型中,特斯拉做的比較好,自主泊車方面小鵬P7準確度比較高,蔚來ES8在50款車型中整體素質表現較好。

“未來智能汽車會是什么方向,我個人覺得還是會以人為中心,以人為本,通過數據驅動實現人機交互和個性化的體驗,同時實現用戶與車企之間新的關系。”在第一階段車輛智能化評測后,王建軍總結道。

NOMI背后有哪些不為人知的故事?

從誕生之日開始,蔚來便成為汽車行業的焦點。而其車上的智能機器人NOMI更是話題中心的中心。贊揚之余,更是有不少車企循著蔚來的路子在車內打造智能機器人的形象。

蔚來人工智能產品設計部副總監陳穎瑞介紹,NOMI的英文諧音是“know me”,中文譯為“懂我”。

NOMI的打造思路也與大多數車企不同。“我們做NOMI設計的時候并不會簡單的把它剝離開來只當作一個語音助手,我們把它當作一個人設形象去設計,這點是和傳統車廠他們做功能化的設計是有一個區別的。在最初的時候更像是在寫一個劇本,把這輛車當作一個人,怎么去做個設計,參考更多的是影視作品,包括變形金剛、大黃蜂,包括有一些人工智能的形象。”陳穎瑞介紹。

蔚來希望NOMI能夠拉近和用戶間的距離,讓用戶感受到這不僅僅是一個交通工具,而是能夠陪伴用戶成長,是一個有溫度有感情的人設。

除了形象,蔚來在NOMI的聲音上也做了許多深入。陳穎瑞介紹,NOMI的聲音不是簡單的尋找一個明星或者聽上去悅耳的聲音那么簡單。沒有人知道一個車去發聲的時候應該是什么樣子的。

所以蔚來產品開發部門找到了許多聲優甚至好萊塢電影團隊,與他們交流NOMI聲音的打造。“我們做了很多調研,看了很多影視作品,包括《星際穿越》、《星球大戰》等等,讓用戶感覺它不是一個純粹的機器,能夠營造出一種所謂數字化的高檔感。最后我們選中了一個比較合適的聲優。”

在智能交互的硬核技術上,蔚來對NOMI進行了9800萬句的對話訓練,為了打造現在NOMI的擬人化聲音效果,每一位聲優收錄了16000句中英文語料。

陳穎瑞表示:“我們去做AI,希望NOMI能夠真正聽懂用戶說的話,能夠真正的懂他們。”

到目前為止,搭載NOMI的車輛已經銷售超過五萬臺,這一數字接近蔚來到目前為止的總銷量。用戶除了功能性的對話。平時,還會與NOMI聊天,NOMI每天與蔚來用戶對話的次數超過22萬次。

同時,蔚來還首創NOMI心愿單,用戶可以通過NOMI直接反饋用車意見和想法,建議會直達后端產品經理,并在24小時內予以用戶回復。

陳穎瑞表示:“我們是一個用戶企業,希望通過我們的車,NOMI這個平臺、這個伙伴能夠建立起不同用戶之間的聯系。”

未來汽車智能化將朝哪個方向發展?

不論是車云研究院專家王建軍對市面上主流智能汽車的測評結果的分享,還是蔚來人工智能產品設計部副總監陳穎瑞講述的NOMI背后的故事,都無法否認的是,智能化已經深入到汽車的打造中,并且將越來越深。

但從目前來看,車企對車內智能化的打造還處于不斷試錯中,雖然投入大量人力物力,許多智能化配置仍屬于“偽需求”,消費者使用率也普遍不高。

知名汽車博主常巖盡管已經是一位特斯拉車主,但他還是表示現在車機體驗還有許多細節需要完善,如果在基礎功能上車機的體驗能同手機功能至少一樣的情況下,消費者是愿意使用車機的。

在這方面,蔚來軟件產品與設計部產品經理田昊認為,打造產品的人要真正感受一下,到底作為一個車主平時通勤或者長期出行需要做什么。“我們蔚來這邊還是圍繞著一些比較剛性的用車的需求,比如說我的出行,還有智能的控制,還有豐富的娛樂信息,我們可能更多傾向于做這些事情,當然我們肯定也會去探索更多的事情,但是我們肯定先把這樣的基礎工作先做好,然后再去做這些事情。”

知乎kol凱凱穆正凱則認為,一些偽需求普遍存在于宣傳層面,尤其在智能語音剛興起時,消費者的使用感受并不好。

他表示:“廠商普遍的宣傳思路就是這套車機說話特別像人,但實際上發現最后這條路是走偏的。蔚來很明白,他們不會把車機的語音,包括交互方式完全去向人那個方向靠攏,而是一個非常精致的,非常溫暖的機器人,這樣給到車主、車內的乘客一個比較常態化、比較正常的一個引導的方向。”

不斷試錯下,如何更深一步挖掘車內智能化?

蔚來軟件產品與設計部產品經理閆林娜認為主要在于智能化場景需求的探索。主要有三個主要方向。

第一,自動觸發對場景化設計,根據場景來觸發車內的智能化需求和體驗。第二,駕駛安全的場景需求,利用自動駕駛的技術以及人臉識別來去判斷當前車輛的信息,還有用戶的狀態、交通環境的狀態,做一些保護性、安全性的措施。第三,打造情感化的智能化場景,比如有很多用戶下了班之后,可能不會立馬回家,會在車里待個幾分鐘來做個自我調整或放松,在這種時候可以做一些情感化的模式和智能功能的陪伴和協助。

蔚來人工智能產品設計部副總監陳穎瑞對閆林娜的觀點表示贊同,他表示蔚來將在接下來相當長的一段時間,讓用戶做體驗的升級,包括把這塊能力慢慢延伸到移動端,甚至是一些物理空間,在車里面幫助用戶做一些解放。

而從目前來看,智能化仍然不是用戶在購買汽車時主要的考慮因素,關于智能化什么時候才能成為消費者購車的決定因素這個問題上,知名汽車博主常巖認為,目前傳統品牌本身在智能化產品的打造上還處于比較分散的階段,市場教育不夠好。但在未來一到兩年里隨著大家的產品層面達到自動化的程度,消費者會逐漸把重心放在這上面。

對于常巖的看法,車云研究院專家王建軍表達認為,如果在汽車其他的一些技術上面能夠更進一步,或者有殺手級的應用,讓用戶不得不用這個軟件的時候,很有可能這個才是智能化真正讓大家去把它作為第一選擇的要素。

對此,蔚來軟件產品與設計部產品經理田昊則表達類似觀點,智能化成為消費者購車主要選擇因素,還需要兩個契機。

第一個契機就是能夠真正的達到智能駕駛或者是說大規模的應用輔助駕駛的時,消費者會更關注智能駕駛。第二個契機是當體驗更好的智能化應用出現時才能刺激用戶需求。

關于車企如何實現真正的汽車智能化,知乎kol凱凱穆正凱認為,車企真正實現汽車智能化則要形成屬于自己的生態,所有的主機廠最終在智能化領域會形成自己的生態,用戶會逐漸的習慣這套智能化系統的各種操作,例如蔚來的NOMI,蘋果對用戶的影響。凱凱表示,智能化得是打造一個用戶的黏性以及品牌未來成長空間潛力的一個決定性的因素和手段。

“從車企的角度來講,則應該弱化汽車作為一個純交通工具屬性的角色,將來如果有一天我們能做到開著某某款的智能化的車去了商圈購物,去了超市就直接拿東西,拿了就往車上搬,不用付錢,出停車場閘口的時候直接就扣掉了,這個智能化的方向永遠不是增加用戶的操作,而是減少用戶的操作。讓人體會不到科技的存在,通過一句話就能實現以前十幾步的操作,一句話就能搞定,這個是未來汽車智能化發展的方向吧。”凱凱表示。

車云小結:

這場干貨頗多的車云會飽含著對未來智能汽車的暢想和對當下智能化的思考。相比七年前,更深入,更全面。也為未來汽車智能化的打造提供了具有參考性的意見和建議。智能化的巨浪越來越迅猛,真正的智能汽車時代越來越讓人期待。
責任編輯:tzh

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