道与万物：从腾讯生态车联网寻找人车交互的未来图画

原标题：道与万物：从腾讯生态车联网寻找人车交互的未来图画

“车联网”三个字从诞生的那天起，就是一个相当复杂的概念，车联网另外一个称呼是V2X（vehicle to X），既“从汽车到万物”。

在从汽车到万物的过程中，对于驾驶者和乘车者来说，我们与汽车之间有了更丰富的交流机会。出行大场景中可能出现的种种需求，都可以在汽车场景中得以满足。例如车载娱乐内容消费、目的地场景需求、汽车加油养护等等。

但大多数情况下，车联网服务只是将互联网的服务与产品移植到汽车平台上。但人与车之间的关系，正呈现出不断变化的趋势。

人车关系会向怎样的方向变化？而在人车关系的变化之下，车联网提供服务的方式是否也会产生相应的改变？

我们可以从腾讯车联提出的“生态车联网”模式，来试图找到上述问题的答案。

智能、主动、丰富：未来人车交互的进化轨迹

随着诸如AI、5G等等新技术的应用普及，我们正处在一个急速变化的时代当中，人车关系也因此在产生不断的变化。

首先，基础科学的发展让我们生活的速率越来越高，我们开始追求用尽量少的人机交互来获取最大化的服务。从物理交互到语音交互的跨越，就是其中一个典型。我们开始拒绝从手到屏幕之间的距离，而是用更自然的语音方式和终端交流。而这种对于简单交互的追求，也会进入到出行场景之中。

除了交互上的变化之外，人们获取服务的方式也正逐渐化主动为被动。建立在对海量数据的挖掘之上，服务供应者可以对用户的需求与用户兴趣进行深入探知，以智能化的方式将用户需求与自身服务进行高效匹配。这种高效匹配可以出现在任何一种场景之中，自然也可以出现在出行场景中。

从长远角度来看，虽然自动驾驶短时间内还不能在大众应用市场普及，但随着技术不断发展，必然会出现“辅助驾驶-部分路段自动驾驶-自动驾驶”这一过程。驾驶者的时间和精力不断被解放出来已经是一种必然的趋势。这时车内提供的服务生态，也自然应该更加丰富。

综合来看，未来车联网将会出现三种趋势：更智能、更主动、更丰富。同时在传统车联网中，手机服务生态移植到汽车场景的模式与人车交互进化轨迹并不相符。相比手机，汽车空间的私人化属性更弱，人们在这一场景中对软件服务的需求也会更加特殊化和个性化。未来我们需要的车联网服务，显然是要针对汽车场景以及人车交互，再对以往的互联网服务进行一步优化。

这一切无形中也契合了腾讯车联对于生态车联网的定义。

有关未来驾驶的三生万物：腾讯车联引入三大生态进车

从腾讯车联对于生态车联网的打造来看，腾讯的解决方案是引入了兴趣内容生态、车主服务生态和轻应用生态三大生态体系。

在生态车联网的进化之中，这三大生态体系或许将发挥“三生万物”的重要作用。

先说兴趣内容生态，虽然说目前出行场景中与兴趣内容很难形成强关联关系，但能否对用户兴趣形成探知，却与用户的出行体验密切相关。

举例来说，当用户开车前往某一商圈时，生态车联网能否探知用户兴趣向用户推荐他喜欢的餐厅，或者根据当时的天气情况向用户推荐一首他喜欢的歌时，就在考验着兴趣内容生态的深入程度。

至于车主服务生态，则决定了生态车联网能否围绕汽车本身与外围服务建立起关联，建立在同一账户之上，打通车前、中、后的服务生态。相比用户自己，生态车联网应当是更早获知汽车端场景数据的。这时如果能利用起汽车端场景数据，与车主服务灵活匹配，就可以减轻驾驶者自己从发觉需求到找寻服务的整个过程。

就拿加油这件简单的小事来说，比起驾驶者自己发现汽车没油、规划路径寻找加油站再规划路径到原本的目的地，生态车联网主动察觉加油需求，在途径加油站时给予驾驶者提示，显然是一种更高效和无感式的服务体验。

与以上两者并行的轻应用生态，则是通过丰富的智能化工具实现服务体验的细节优化。通过轻应用，语音交互、移动支付等等原本在移动终端的功能，都可以在汽车场景中生长。腾讯车联在汽车场景中引入百万级别的小程序，让用户无需下载和唤醒，基于地理围栏、车身场景数据和自身需求与其进行匹配。

就像上文提到的主动为用户推荐目的地餐厅和寻找加油站，在轻应用生态中，预订餐厅、支付加油费用，都可以通过语音交互来进行，让车前、中、后的交互体验形成连贯性。

也就是说，未来生态车联网下的驾驶体验很可能是这样的：当我们设定好导航目的地时，腾讯车联便根据我们的口味推荐了几家热门餐厅，通过语音交互在轻应用中预约等位；行驶到一半时，腾讯车联提醒汽车油量有限并就近规划了前往加油站的路线；在加油站中，我们同样可以通过语音交互中的声纹识别来完成交易过程；等到了目的地，腾讯车联会提示餐厅等位还有几桌，并规划出前往最近停车场的路线。

道与万物：生态车联网背后的逻辑推演

这样“三生万物”的未来驾驶体验虽然十分吸引人，可却建立在一套完整的技术基础逻辑之上。正如同“道生一，一生二，二生三”，一种生态的实现往往是层层推演而来的。

想要建立起支撑生态车联网的技术逻辑，最起码要有充足的数据、内容和服务。

其中包括海量的用户触达点以获取用户兴趣行为数据，丰富的软件服务生态去连接出行目的地的多种生活、旅行服务需求，还要有基于LBS的丰富场景数据，才能让生态车联网在行驶的过程中对种种服务形成场景化的感知。

这些基础的数据、内容与服务就好像是“道生一”，为后续技术应用和生态搭建垒砖加瓦打好基础。

建立在丰富的数据基础之上，就应该发挥出AI技术的作用。比如借以语音识别、人脸识别、手势识别这些多模态识别技术感知用户，以及通过AI算法对数据进行挖掘，实现用户兴趣需求与生态服务的精准匹配。

建立在数据基础之上，这样利用AI技术从感知用户到匹配服务的过程，便实现了“一生二”。

最后最重要的，还有腾讯车联自身的“超级ID”，通过平台账号优势，帮助汽车终端和移动互联网终端的数据与服务形成连通，使出行这一场景不再孤立，不管是兴趣挖掘还是生活服务供应，与用户的日常生活关联在一起。

有了平台账号作为连接枢纽，兴趣内容、车主服务和轻应用这些生态才能够成功的扎根于汽车场景，由“二生三”进而演变到“三生万物”。

就像腾讯和长安合资建设的梧桐车联，所发布的TINNOVE汽车智能系统就 整合了腾讯车联的基础能力和核心生态资源，可以向用户提供基于场景的个性化服务推荐，构建完整的智能出行场景服务解决方案。目前TINNOVE汽车智能系统目前已支持洗车、加油、保养、违章查询、小游戏、美食推荐等40余种精细化场景的服务。这便是从“道”发展至“万物”的完整过程。

我们也能看出，虽然最终呈现给用户的结果是从“人找服务”到“服务找人”的变化。但生态车联网背后的基础技术逻辑的建设，却如冰冻三尺，需要从移动互联网到AI两个时代的持续建设。由此，我们可以发现，腾讯车联提出的“生态车联网”与传统车联网的最大区别，就是通过千人千面的账户体系、大数据和AI技术的驱动，将汽车看做数个智能终端中的一个，与手机等等其他智能终端进行互联，让汽车融入到数字生态之中。

腾讯车联对这一生态的提出，清晰地指向了未来出行产业的分工模式——从移动互联网到车联网的发展并非推翻牌桌重新来过，而是腾讯这样移动互联网时代累积了足够技术经验和资源的企业，逐渐将自己的能力平行移植到汽车场景中，以与汽车厂商合作赋能的模式，推动生态车联网的万物生长。

或许在腾讯生态车联网勾勒出的未来中，“车”将不再是车联网的核心，车将会和家庭场景、办公场景一样，成为无数数字生活场景其中的一个，而作为用户的“人”，才是一切服务的最终流向。

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