如何理解和评价一部智能车的产品竞争力?

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汽车演化到了智能时代,原本我们习以为常的很多产品评价标准变得不再那么有效。


例如,以往无论车企内部还是普通用户,大家都习惯于使用参数、配置去描述一款车。自然如何描述这台车也就意味着大家对这台车的评价往往也是基于这些维度展开的。但现在看来至少有三个方面的原因让这种描述变得不再准确、可靠:


1、同一个配置,装在不同车上,由于设计方案不同,配置的用法不同,导致这些配置最终解决的问题以及带给用户的体验完全不同。比如理想L9的车载冰箱,我们在组织用户上车做体验的时候大家普遍觉得非常惊艳,但小鹏P5使用冰箱更早,却没几个用户意识到这个配置的存在。


2、同一个功能,可能背后的配置存在多种方案,如果只是在配置表层面展开比较,很容易导致标准不统一、对比无法拉齐的问题。比如同样都是领航辅助的ADAS能力,有的车基于视觉+激光雷达,有些则单纯依靠视觉。这个时候只比较配置难免偏颇。


3、同一个配置,在有些车上可以在不同场景上发挥完全不同的作用,但在另外一些车上却只能呈现固定的功能状态。比如门板上的氛围灯,有些车可以拿来做开门预警,有些车仅仅就是一个氛围灯。


由此可见随着智能化进程的不断深入,配置的含义正在发生巨大变化。由于智能化将会导致汽车需要应对更加复杂的使用场景,同时每个场景之下还要承接指数上升的用户需求。这个时候再靠以往那种“堆叠配置”的“机械智能”(配置约等于部件,每个配置解决一个相对确定的需求,每增加一个需求可能就意味着需要增加一个配置)逻辑,不仅车辆的成本承受不了,产品本身的装载空间也没办法容纳这么复杂的配置或者部件了。因此在定义智能车时,我们必须换一种新的逻辑:首先我们需要把软件和硬件解耦,让软件可以发挥更大的作用,将硬件视为软件的资源。这样软件就可以控制硬件在不同场景下呈现不同的状态,解决相应的用户需求。除此以外,更为重要的是,我们还需要将配置和功能解耦,也就是需要将配置的黑盒子打散,让每个配置可以在更小颗粒下被软件调用,这样才能让硬件变得足够灵活,才能适配足够复杂多样的场景。所谓的配置和功能解耦,也就是把配置打散形成各种配置能力,然后按照每个能力进行调用。


由于上面的这种变化,才会导致配置不再是简单的配置,而是成为了功能的提供者或者构建功能的资源。对于用户而言,发展到终极阶段最为理性的产品认知应当是:车辆有什么配置不再重要,车辆在哪些场景下,能提供哪些功能,解决用户的多少问题,以及解决问题的综合感受(体验)才是关键。这有些像我们要想判断一台车的静谧性是不是足够好,我们要看的肯定不是车门上有几道密封圈,而是直接坐到车上感受一下这个结果。只不过受制于惯性的产品描述语言,用户的认知逻辑还没有进化到这一步,但这种趋势已经非常明确了。


从上面这些案例我们可以看到,智能车时代,过去那种依靠参数、配置描述产品的语言变得不再那么有效了(由于很多参数本身就是用来描述配置的,配置的逻辑改变了,以往的那些参数自然也就变得不够充分了),我们急需一套新的逻辑,可以更加全面地理解和描述智能车,当然也可以基于这套逻辑去评价智能车的产品竞争力。


基于上文的那些案例,我们看到软件与硬件解耦,配置与功能解耦,带来的最大改变其实是配置不再是直接承接用户需求的触点,因为配置需要被“打散”,并且通过软件在具体场景中被“重组”成为各种功能或功能组合。因此智能车时代承接用户需求的其实是功能,这也是我们过去几年一直在强调从Feature list向Function list的转变。但这种转变也会遇到各种挑战。首先是各种功能的颗粒度难以统一,因此如何定义每个功能,如何对Function owner进行分工管理等等都会成为车企需要持续摸索优化的问题。其次,与配置相似,功能也是一个个被“封装”起来的盒子,而不是某种基本单位。因此不同功能也需要重复调用很多重复的资源。在这种情况下仅仅是把配置改成功能本质上并没有进步。最后,对于用户而言,由于不同车辆的功能清单并不统一,很多时候同一个名称的两个功能,在不同车辆上的内涵可能差异非常大。这个时候让用户拿功能清单做对比,只会乱上加乱。


因此在处理这个问题的时候,SoCar在配置和功能之间增加了一个资源层,也就是将配置打散形成若干配置能力。然后再对配置能力做整合,将不同配置提供的相似或者相同能力合并到一起,然后去重,再将这些配置能力服务化,形成一组原子服务清单。实际上这个过程相当于把原本具体,但颗粒度很粗的配置转化成了构建功能的基本单位,也就是原子化的服务。站在用户视角上,原子服务的含义是用户车辆控制的基本单位。当在具体场景中,用户需要完成某项特定任务时,他需要通过组合调用多项原子服务,这个时候这组原子服务合理的组合就成为了一项功能。因此原子服务既是配置能力打散后的结果,也是组成具体功能的各种资源。这个时候配置就成为了某些原子服务的提供方,在解决具体任务的时候,配置是通过提供这组原子服务(配置能力),组成了具体功能发挥作用的。


上述逻辑表述起来有些拗口,但构建原子服务这一层对于理解智能车产品竞争力的却至关重要:


1、解决了配置颗粒度过粗、功能的颗粒度又参差不齐的问题,让不同的智能车在服务层可以对比。也正是因为服务层有了一个统一的标准,我们才可以看到比直接比较配置表更为本质的信息。


2、更加贴近用户对产品的真实需求。毕竟用户不关心车辆使用哪些配置解决问题,而是关心能否解决问题,以及解决问题带来的体验如何。而原子服务更能反映车辆组建各种功能的潜力。


3、让用户体验优化、成本管理和配置管理更加灵活。毕竟车辆真正需要的是这些原子化的服务或者能力,而不是一个个具体的配置。如果先有原子服务这个目标,再基于服务设计并收敛配置方案,会让智能车的方案设计打开更多自由度。


综合上面这些,SoCar在解构并描述智能车时,往往是从四个层级分别展开的,自上而下分别是:


体验层:对应的是车辆的综合感受,如果车企的品牌定位清晰,核心价值明确,这种体验也会是非常稳定的。


场景层:对应的是车辆可以覆盖的各种场景,以及每个场景下可以为用户解决的具体问题。如前文所述,真正承接用户需求的触点其实是车辆的一项项功能。但在做功能定义之前,通过场景层其实就可以大致判断车辆需要哪些原子服务。


服务层:也就是前文重点介绍的原子服务这一层,这里不再赘述。其实通过对比服务层,我们也可以大致看出不同车企构建功能的潜力或者未来升级迭代的潜力。


物理层:也就是工程配置表这一层,但这一层我们真正需要比较的并不是越多越好,而是支持同一组原子服务,谁的效率越高越好。


有了上述四层概念,我们才可以针对每一层的含义展开具体评价和描述。同时,由于每一层都仅仅是反映一些特定问题,但任何一层都不能独立给出产品竞争力的全部信息,因此很多时候跨层分析才能真正看到问题的关键。这方面的分享我们下次再续。

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张晓亮
张晓亮SoCar CEO

从事汽车市场研究咨询工作20年,专注于产品战略研究,先后服务于一汽大众、一汽集团、北汽集团、上汽集团、广汽集团和吉利等十余个品牌,参与40余款新车的产品定义工作。

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