随着智能车产品形态的初步形成，用车场景的宽度和深度都在加速拓展，场景裂变导致的用户需求也随之呈现指数函数的增长状态。显然，应对这种局面，汽车产品的实现思路必须全面调整。
以往，我们都是通过某项配置与特定的场景和用户需求握手。尽管近年来很多配置已经由背后的软件驱动，但每个配置自成闭环并且相对独立的设计理念导致这些配置依旧属于“机械智能”，而非“数字智能”。若要真正可以承接指数函数增长的场景和需求，下一阶段的智能汽车就必须实现更为彻底的数字智能，也就是要做到绝大部分的控制软件上移，让配置成为整车控制软件可以灵活调配的资源，进而每个配置就可以在不同场景下，在软件的控制下，呈现出更为多样的形态，实现不同的功能。如果做到这一点，每个配置，或者每个硬件就不再是“单利价值”，而是在为用户创造“复利价值”。
显然，无论对于用户还是对于车企而言，数字智能和复利价值肯定是一种更为高效和具有吸引力的价值创造模式。但目标清晰并不等于路径可行，车企要跨越机械智能到数字智能的产品逻辑就必须抛弃很多早已习以为常的思考逻辑和工作模式。今天我们就简单对比一下机械智能时代的产品定义思路与数字智能时代有哪些关键差异：
1、指标在前还是场景在前？
以往，产品定义都是通过一组特定的指标描述产品开发目标。但随着产品内涵和外延的变化，这些指标本身得以成立的前提也就遭到破坏了。要么指标本身的含义变得更为复杂，同一个指标在不同场景下的内涵不再一致；要么指标出现缺失，导致很多用户需求没有指标进行承接。
如果理解了这一轮变化的发起方在于场景，而此前产品指标诞生的前提也是场景相对固定，要解决这个问题就必须重新回归汽车诞生之初那种思考模式，也就是场景在前，指标在后，甚至很多创新场景的早期探索阶段，我们需要容忍指标的缺失。毕竟指标是对产品特征的抽象，如果产品形态本身不能稳定，指标也就不可能稳定下来。这个使用产品指标描述的产品开发目标也就失去意义了。
举一个很简单的例子，今天大部分电动车的加速性能已经超过用户日常使用的需求了，而且电动车加速性能的带宽可以远远大于燃油车。这个时候用户需要多大能力的加速性，核心取决于当时的使用场景。如果我们再以加速性作为产品关键特征，而忽略场景的影响，那就难以把握各项产品目标的平衡。
2、自下而上还是自上而下？
由于汽车工业已经经历上百年的沉淀，早已形成复杂的横跨上下游和企业内部各部门的分工协作体系。在这种体系下，按照各自负责的领域，有效分工、充分协作才是确保效率，实现规模优势的关键。久而久之这就形成一种非常严密、固化的协作模式，但本质上这是一种自下而上，局部带动整体的演化模式。在汽车产品内涵和外延足够稳定的前提下，这种模式更加有利于车企实现产品的小步快跑。但是同样道理，由于前提被突破了，这种模式的弊端也就更为凸显了。这个时候就需要更多自上而下，从根源上重新思考整车的架构和方案的迭代思路。
但是在超大型公司推行自上而下的效率远远不如小公司来得直接。因此我们看到至少是智能化的上半场，对智能化有充分理解的初创公司往往表现出比传统车企更大创新能力和对产品趋势更为精准的判断。但这同样有一个前提，就是高层的认知必须充分准确，对于造车新势力而言，也就是创始人必须真的懂车，尤其是懂智能车。
那么下一阶段的关键在哪里？随着成功的造车新势力规模快速扩大，创始人的认知和亲力亲为所带来的优势将会边际效用递减。与此同时传统车企的认知也在逐步跟上，大家逐渐又会回到一个差不多的位置上。这种情况下清晰的战略架构就会变得至关重要。
3、 点状思维还是线状和网状思维？
以往，几乎每项用户需求都可以归结到一个或一组配置上，但是车企在定义配置表时，最常规的做法却是通过市场调研，了解用户愿意为哪些配置买单，并且愿意支付多少钱，也就是大家常说的CV（用户价值）值问题。之所以这种方式能够广为流行，本质上还是因为这是一种充分自下而上，充分简单、清晰，易于操作的工作模式。但随着智能化的深入，这种方式的缺陷也迅速显现。
首先，这是一种点状思维，在了解用户愿意为哪些配置买单的时候，车企往往容易忽略每个配置之间的关系，尽管最终收敛配置的时候，大家会把保留下来的配置包装成各种不同维度的配置包，但这种做法不能从根本上打通每个配置之间的逻辑关系。
其次，就如前文所述，这种通过具体配置与用户需求握手的方式不能实现从机械智能到数字智能的跨越，也就无法在用户需求指数增长的情况下有效响应各种关键需求，因为车上不仅装不起，更加装不下指数增长的各种配置。
因此，在智能车时代，我们需要首先摒弃点状思维，不再把配置作为直接装车销售的子产品，而是将每个配置视为车辆控制软件的资源，然后以场景为线索，梳理用户车辆使用的各种故事线，再看这些故事线下，用户有哪些需求，需要通过什么样的功能或者功能组合去承接这些需求。最后再从实现方案的角度审视，支撑所有所需功能，需要哪些配置资源。
4、按排序取舍配置还是按场景收敛方案？
以往，由于配置的取舍是一种点状思维，在BOM压力下，车企的产品定义决策始终面临排序取舍问题。但如今配置已经变成了软件的资源，它对各种场景下的用户需求已经形成网状的承接关系。这个时候牵一发而动全身，删除某项具体配置往往会导致一组场景的缺失或者出现体验断点。
因此，在数字智能时代，我们必须在场景和配置方案之间构建一个虚拟层，也就是原子服务层，将过往由配置承接的用户需求改为通过原子服务承接。这样产品定义的关键路径就变成了先定义体验目标，进而选择场景（场景覆盖和场景排序问题），再确定原子服务（圈定资源），最后以原子服务为目标，筛选可以支撑所有原子服务的最佳方案（体验更好、成本更低还是效率更高），也就是工程配置表和设计方案的问题。这个时候需要排序取舍的不再是配置，而是场景和原子服务了。
通过以上对比，我们再简单总结一下，在智能车时代，产品响应用户需求的方式必须改变，因此产品定义的逻辑框架就要与时俱进。这就需要由过往取舍配置的点状思维升级至将配置能力打散，再围绕场景充分重构，进而形成网状关联关系的“复利模式”。这个时候硬件如何筛选，如何设计和迭代，就需要充分站在如何做好软件资源这个前提下，紧盯场景裂变背后，各种产品方案的“公约数”。
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