“懂我”的车机卡在了“想”与“做”之间

 该图片使用了AI生成技术

当前，汽车消费已经从“功能刚需”转向对“情绪价值”的需求，用户对“车要懂我”的期待愈发强烈。但从车企的角度来看，多数企业并非在技术层面无法实现，而是受多重因素制约，陷入了“想做却难以落地”的两难境地。从以前的“彩电、冰箱、大沙发”到如今的续驶里程超千公里、分钟级快充，再到“零重力座椅”“星空顶”，部分新能源汽车品牌及车型似乎将“堆参数、拼配置”作为争夺市场份额的“利器”，这让“懂用户”的场景化功能难以提升开发优先级。

事实上，如今智能汽车消费者对“懂用户”的汽车已经有了越来越高的认可度。“部分产品出现这类错位的背后，是车与人的关系正在发生深刻变化。”中国汽车流通协会乘联分会负责人崔东树认为，在汽车智能化加速、AI赋能汽车的背景下，市场需求变化的核心逻辑是AI赋能正在重构汽车产业生态，推动新车从传统出行工具升级为“更懂用户”的智能生活空间。

从市场角度看，车市进入存量竞争加剧、线索成本飙升的阶段后，部分车企认为配置比体验更容易制造传播爆点，也更能满足渠道对“卖点”的需求；因此即便部分配置的实际使用率低，他们也并不在意，反而希望通过“堆参数、拼配置”获取市场效益。从技术研发看，“懂用户”的定义难度较高，需要通过深度用户调研、场景拆解及全链路自研能力打造，投入大、周期长、难量化，很难在产品上市时通过参数直观证明，一定程度上也无法支撑短期销量冲刺。

“这些都是车市同质化竞争带来的阶段性现象。”在天津大学机械工程学院教授、博士生导师姚春德看来，随着市场进入比拼产品实力、经营效率的阶段，单纯堆料已经导致车辆出现“增重循环”：配置越多，所需电耗越高，反而需要更大容量的电池，最终带来车企利润下滑。值得注意的是，部分头部车企已经开始回归“更懂用户”的场景定义技术与底层架构自研，扭转“卷参数、卷配置”的“跑偏”问题。

车企要转向打造“更懂用户”的车，开展场景识别就需要打通导航、车机、用户行为等多维度数据。“这是因为单一数据源无法支撑精准的场景识别与意图预判。”姚春德说，场景识别的本质是融合“人（行为/偏好）、车（状态/控制）、环境（位置/路况/时间）”三维信息，仅靠车机指令或单一导航数据无法理解用户的模糊需求，例如驾驶员进入服务区停车后表示“累了”，智能汽车就需要联动座椅、空调、音乐及路线规划等多维度数据。只有打通一系列数据后，AI才能从“指令执行”升级为“意图驱动”，实现跨模块联动。此外，打通多维度数据的技术前提是构建统一体系，将手机App、车机、云端数据关联，再通过大模型进行多模态融合推理，才能让车“更聪明”“更懂用户”。

事实上，智能网联新能源汽车“懂用户”的场景化功能对提升用户体验有着不可忽视的作用，但严格保护用户隐私，同样是产品合规的必然要求。崔东树认为，车企必须遵守《汽车数据安全管理若干规定(试行)》及《个人信息保护法》等法律法规，明确清晰的法律边界，才能有效防范数据安全风险，让汽车“懂用户”的同时，也能规范保护用户的个人隐私及相关合法权益。

智能汽车的“隐私设计”架构，原则是在数据最小化采集、边缘计算本地处理、分级授权控制及全生命周期加密等核心机制下，实现场景化智能与隐私合规的严格平衡。数据最小化，即严格遵循“非必要不收集”原则，仅采集实现疲劳监测、个性化座舱等特定场景功能所必需的最少数据，禁止超范围收集生物特征或无关轨迹数据，且必须获得用户明确知情同意。

目前，国内一些车企已经采用硬件隔离等方式实现隐私保护：车上配备摄像头物理遮挡或断电开关，以及麦克风一键关闭功能，支持用户按照停车休息、商务会谈等场景实时切断传感器供电，确保隐私“可知、可感、可控”。对必须上云的数据，实施差分隐私、去标识化处理，传输与存储采用国密/AES-256端到端加密，确保数据无法逆向关联到特定个人。面向用户，车企要提供便捷的撤回同意、删除数据及查看数据副本通道，支持多账户模式自动隔离敏感数据。此外，车企还应建立技术防御体系，通过ISO/SAE21434等安全认证，防范黑客入侵。

“隐私保护与数据保护紧密相关，数据合规同样是智能化的底座之一。”在姚春德看来，智能汽车的场景识别需要大量数据积累，同时面临数据合规的红线，需要在此基础上打磨出贴合用户习惯的个性化功能。为此，要构建“原生安全”技术架构，面对强制性国家标准，传统“补丁式”安全方案已经无法满足需求，行业趋势转向“底层即安全”，通过可信启动链、强制访问控制及全盘加密等原生能力，从操作系统层面杜绝数据泄露风险，确保合规成为“懂用户”的系统起点而非终点。

对于数据合规，姚春德提出，要构建场景化数据闭环，依托“汽车专区”云服务，与具备资质的供应商合作，在合规环境中对脱敏后的数据进行高效处理，快速响应路况变化与用户驾驶习惯，提升辅助驾驶系统的迭代效率。此外，车企还需要实现用户授权的透明化，建立“告知-知情-同意”的全链条许可模式，通过客户端清晰展示数据用途，让用户自主管理隐私权限，增强用户信任感，从而让用户更愿意分享数据，换取个性化服务。由此，“懂用户”的智能汽车不仅能避开合规红线，更能将数据转化为驱动产品差异化的“新燃料”，真正实现安全与体验的双重升级。

在如今车市竞争的新态势下，车企打造“更懂用户”的车，是市场竞争加剧与消费者需求变化共同催生的必然选择，这不仅需要技术与产品创新，更要在多重因素间实现平衡。

无论是智能化还是打造“更懂用户”的产品，平衡安全与创新都是车企的首要课题。在崔东树看来，将安全放在核心位置，完全契合智能汽车产业的发展规律。“懂用户”的智能汽车能给消费者带来全新体验，整车智能化应用尤其契合主流消费群体的用车需求。因此，只有切实平衡好技术创新与安全标准的关系，才能赢得消费者对智能汽车的青睐。

谈及车企层面的实践，姚春德表示，车企平衡安全与创新的核心，在于确立“非安全不智能”的底线，通过“场景定义安全+冗余架构+法规沙盒+人机共驾”机制，实现技术迭代与风险可控的动态平衡。同时，要以技术兜底、标准引领、生态协同，从“场景定义安全”切入，替代参数堆砌，保障产品全生命周期的可靠性，绝不能为了“堆参数、拼配置”营销噱头牺牲安全冗余。智能汽车的“懂用户”不仅体现为个性化服务，更体现为主动防御能力。惟有在严苛的安全框架内释放创新活力，才能真正赢得用户和市场的长期信任。

“平衡的背后，凸显了行业愈发围绕用户需求开展技术创新的发展走势。”姚春德认为，车企打造“更懂用户”的智能汽车，既要敢“想”，也要敢“做”，核心在于以安全为底线、场景为锚点、成本为约束、隐私为红线，通过“分层产品策略+云端协同架构+数据最小化原则”实现多维动态平衡，推动行业从“堆参数、拼配置”全面转向持续为用户提供更安全、“更聪明”的产品，提升情绪价值，创造更美好的出行生活。