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    車聯網及用戶體驗分級框架
    發布時間:2018-12-21閱讀次數:2747來源:上海經達信息科技股份有限公司

    來源:麥肯錫咨詢公司


    與其他行業相同,在數字化力量的推動下,汽車行業的傳統行業界限也在變得越來越模糊,新生態圈則在加速形成,并有望帶來可觀的經濟價值。車聯網高速發展所衍生出的海量車輛數據將是創收、降本和提高安全性的關鍵,并有望在2030年創造出高達7500億美元的價值。

    各方對車聯網分級標準的共識與車聯網數據所能帶來的價值息息相關。共識和通用指標將幫助生態圈參與者挖掘當前及潛在商機;同時消費者也能更輕松地比較不同產品的特征和功能;它還是汽車行業數據驅動型價值創造的關鍵基礎之一。但類似的分級標準當前仍屬空白。隨著車聯網系統日益復雜,若要深入理解行業變化,統一的框架將必不可少。為此,麥肯錫從自身的行業經驗出發,在本文提出了一套衡量車聯網及用戶體驗的分級框架。


    框架的作用


    要理解通用標準的作用,只消看一看國際自動機工程師學會(SAE)提出的無人駕駛汽車分級標準框架即可。SAE的分類巨細靡遺且通俗易懂。無人駕駛能力每提升一個等級,就對應的引入一項更高級的技術能力。這種嚴格的分類反映了一種以工程為導向的方法 ——是或否,零或一。通過歷時三年的跨界研究、多次全球圓桌會議、3,000次消費者訪談和100多位公司(包括從初創公司到大型公司在內的各類公司)高層管理人員訪談,再輔之以麥肯錫在無人駕駛領域的咨詢服務經驗,麥肯錫未來出行研究中心(MCFM)制定了一套明確清晰的車聯網及用戶體驗分級框架,即麥肯錫互聯網汽車客戶體驗(Mckinsey Connected Car Customer Experience, C3X)框架(下圖)。




    誠然,自動駕駛及其等級可以按照駕駛員介入汽車行駛的程度(從完全由駕駛員控制到零人為干預)進行定義,而車聯網則應當從乘客體驗角度出發進行定義。這種區別并非是學術性的。車聯網很大程度上是通過汽車數據實現增收、降本并提高安全性的。通過車內傳感器和來自多個數字化領域(包括社交媒體、智能化家居、以及智能化辦公室)的消費者偏好數據,人工智能(AI)得以預測和響應乘客的需求和命令。

    企業越能為乘客創造無縫化體驗,就越可能促進增收、降本以及安全駕駛目標的實現。隨著車聯網生態系統技術的日益復雜,消費預期也在同步提升,因而用戶對更高價值用戶體驗的需求也相應增加了。C3X框架可以更輕松地量化由車聯網帶來的經濟價值。整個生態系統的參與者都將能夠更準確地了解,如何將用戶體驗提升到下一個等級以及他們在各個等級能夠通過車聯網創造多少價值。


    車聯網等級詳解


    C3X框架中,基礎式互聯(L1)意味著車輛僅支持駕駛員對該車的使用情況和技術狀況進行基本監測;個性化互聯(L2)意味著車輛可以通過駕駛員的個人資料獲取外部數字平臺上的服務,例如安卓汽車系統、蘋果CarPlay、支付寶等。在這兩個級別上實現數據的貨幣化已經成了諸多企業盈利的核心,特別是對高科技公司。汽車廠商也同樣在嘗試車聯網貨幣化;消費者對此已經產生了需求并愿意為基礎聯網功能付費,例如車內熱點和基于車輛使用情況的保養檢查等。

    隨著車聯網等級的提升,當用戶體驗在人工智能的支持下從被動式轉變為智能化、前瞻性服務時,價值創造機會也會隨之猛增。達到L3水平時,車聯網系統的關注范圍會擴展到駕駛員之外的全部同乘人員,他們同樣可以享有個性化控制、信息娛樂和定向廣告。L4則通過多模式(例如語音和手勢)提供實時交互,允許駕乘人員與車輛自然對話,并通過該對話接收來自車輛服務和功能相關的主動建議。當達到框架頂層的L5時,系統將成為虛擬代駕”——即認知化的AI。AI系統將勝任高度復雜的通訊和協調任務,能夠預測乘員需求并完成復雜且突發的任務。


    車聯網——現狀及未來展望


    目前, 超過80%的汽車保有量低于或者剛達到L1的水平。這說明未來仍有很大提升空間。部分豪華車款,如奧迪Q7、寶馬7系、凱迪拉克凱雷德、雷克薩斯LX、梅賽德斯-奔馳GLE和特斯拉Model X等等,達到了L2標準,可為消費者提供激奮人心的車內體驗。中國的上汽榮威/MG搭載的斑馬系統也達到了L2標準。但截至今日,尚沒有全面達到L3要求的量產車輛,僅有部分高端車型的頂配版本有若干L3的功能特征。不過,麥肯錫的研究表明,到2030年,全球銷售的新車中將有近一半可達到L3水平或更高水平。

    但要將該目標變為現實,車聯網用戶體驗的通用標準仍有很長的路要走。C3X框架可讓各行各業的不同參與者使用相同的技術語言,化復雜為清晰,同時為下一步工作制定明確指標:無縫、互聯、智能的車內體驗。消費者和生態系統參與者也可借此框架就車聯網的真正含義形成共識。


    (作者:Michele Bertoncello、管鳴宇、王平、吳聽、Asad Husain、Timo M?ller、周冠嵩)








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