场景引擎：未来3年智能座舱必需品

伴随智能座舱的发展，你会发现车内App越来越多，但常用的没有几个，想要的服务越来越难找；在驾车过程中，频繁地点触屏幕或按键会分散精力，从而干扰安全驾驶……

软件定义汽车的概念已经提出并在逐步实现，由规则驱动的智能座舱已经迈出了第一步，但用户痛点也随之而来，上述的几个案例足以说明。如何在硬件配置不变的情况下，满足用户使用场景的“增值”服务？长远来看，由数据和人工智能驱动的场景引擎(Scene Engine)将为用户智能地提供服务，从而不断提升用车体验。

安波福认为：在未来3年甚至更久的时间里，场景引擎将成为智能座舱系统的必需品，场景化服务也将成为各大OEM的必争之地。

场景引擎，凭什么赋能智能座舱？

国内已有多家厂商在做场景引擎，但就目前而言，场景引擎正处于初期混沌状态，还没有出现独领风骚、做出标杆性场景引擎的供应商。虽然市场上场景引擎没有固定的模型和开发模式，但在某些方面已经达成共识，安波福归纳有如下几点：

本地标准场景和本地用户数据分析

在安全驾驶等需要车机快速响应的场景以及触发条件和执行动作强绑定的场景等方面，考虑到数据处理和网络响应，需要对用户个人行为进行本地记录和分析，以便提供个性化的服务。

案例：如果正在行驶的路线已经走过很多次，导航会自动进入极简播报模式，避免打扰用户享受音乐。

大数据和云计算

云端有海量的用户数据，分析处理后可以提供更准确的服务。

案例：通过分析大量车辆的导航数据，系统可以更加合理地规划每个人的出行路线，从而提升通勤效率。

第三方内容接入

第三方可以提供海量的服务内容，同时此部分也可以进行运营。

案例：当到家或者公司之后，系统可以语音提醒用户是否有待取的快递，这背后是系统与快递公司数据的全面贯通。

千人千面和人工智能的应用

相较于传统的车上服务由后台定义、只能做到千人一面，AI可以根据用户平时用车的习惯主动为用户提供个性化服务，满足千人千面的用车需求。同时AI也会自我学习、自我进化，在不干扰用户的前提下提供适时的贴心服务。

案例：开车回家熄火之后，在没有立刻开车门的情况下，系统会主动把座椅调到合适的位置，播放用户喜欢的音乐，或把氛围灯调暗一点，进入小憩模式。

用户与OEM，如何实现双赢？

OEM要效益，用户要体验，如何将两者似乎背道而驰的要求进行融合？如何创造性地实现双赢？这是安波福一直以来反复推敲的问题。

基于对各方利益的深入挖掘与分析，安波福提出了用户效益概念：

用户效益 = 场景 ✕ 体验 ✕ 效率

换句话说，我们认为车厂的效益源自终端用户的购买力，而终端用户购买的基础是要满足他们在不同场景下高效地获得智能化服务。具体来看，体现在以下几个方面：

第一，场景至上

终端用户以用车来实现投入的变现。除了为终端用户提供交通工具这个属性之外，在现在智能化网联化大流行的时代，车需要更懂得终端用户的使用场景，因此，汽车提供的任何服务都需要在特定场景下进行。

第二，体验为先

用户体验在手机应用领域已经得到非常广泛的体现。随着智能汽车安卓系统应用越来越广泛，终端用户期待车机具有跟手机一样的智能化体验，因此任何的场景开发均需要考虑用户体验，并且要以高优先级对待。

第三，效率协同

我们认为，场景不以多少为目标，为提高客户体验而牺牲场景也不可取。场景与体验的融合即为场景效率，只有在场景数量和体验感受上达到了效率的平衡点，才能获得更好的用户口碑。

安波福的解决方案

安波福基于行业领先的相关技术及经验，已经开发了一套车机本地端的场景引擎。基于安波福的效益变现原则，我们提出了智慧埋点和智慧中台两个概念，以实现多场景、好体验与高效率的协同平衡。

智慧埋点：现在车机的埋点均为并行的单线收集数据，而车机有数百上千个埋点，这些并行且独立的埋点数据在云端无序的储存着，不仅占用了昂贵的车厂云端硬件资源，而且对应的数据也无法变现。通过智慧埋点，我们解决了数据并行而缺少逻辑关系的痛点。汽车将能理解用户在类似场景的个性化需求，最终输出用户希望的动作，提高用户对智能化的理解，提高品牌粘度。

智慧中台：当前汽车功能很丰富，但是这些功能是固定的，不能随着时间延续而变化。通过智慧中台，安波福在智能场景引擎的基础上，再一次突破场景的限制，将功能中台化。后续上市汽车的所有功能，都可以通过场景引擎的云端进行编辑，汽车的所有功能都可以增加、删除、变更，达到常用常新的目的。