過去，以機(jī)械為核心的產(chǎn)品時(shí)代，機(jī)械在“智能”方面的競爭力主要體現(xiàn)在對(duì)日常使用條件和復(fù)雜條件/工況的適應(yīng)能力上。在這種情況下，所謂各種復(fù)雜使用條件就是今天我們說的所謂“場景”，而影響產(chǎn)品使用的則是導(dǎo)致這些場景出現(xiàn)的“事件”。只不過機(jī)械時(shí)代，產(chǎn)品對(duì)這些事件的響應(yīng)往往是被動(dòng)的，缺少預(yù)測的，機(jī)械的能力也主要體現(xiàn)在能否“扛得住”這些事件的影響。所以我們才會(huì)看到過去汽車評(píng)價(jià)指標(biāo)中始終有一項(xiàng)“日常適宜性”的一級(jí)指標(biāo)存在。

而到了如今以數(shù)字化驅(qū)動(dòng)的智能時(shí)代，隨著軟件對(duì)硬件潛能的充分挖掘，汽車的智能開始呈現(xiàn)出越來越強(qiáng)的“主動(dòng)性”，也就是對(duì)各種復(fù)雜事件更加主動(dòng)的、帶有預(yù)測性質(zhì)的響應(yīng)。對(duì)比上述兩個(gè)時(shí)代，產(chǎn)品要做的事情都是提升自己的適應(yīng)能力，但響應(yīng)“事件”的方式和范圍卻有很大不同。

比如在機(jī)械時(shí)代，為了提升雨刷器對(duì)冬季嚴(yán)寒的適應(yīng)能力，很多車輛會(huì)有一個(gè)雨刷器的“冬季位置”，也就是車輛熄火以后雨刷器會(huì)略微上抬一個(gè)角度。這樣就可以省去很多人冬季室外停車時(shí)自己動(dòng)手把雨刷器抬起來的麻煩事。但這種功能以前是做不到“按需出現(xiàn)”的，雖然夏天這樣做也沒什么問題，但我們換一個(gè)案例就未必如此了。而且這些功能的邏輯都是基于我們對(duì)現(xiàn)有知識(shí)、用車場景和用車經(jīng)驗(yàn)的總結(jié)，而不是進(jìn)化、可生長的，或者至少不會(huì)在用戶已經(jīng)買到手的車輛上進(jìn)化出來。

但如今到了數(shù)字智能時(shí)代，由于軟件可以對(duì)硬件的工作狀態(tài)做出更加復(fù)雜的設(shè)定和控制。與此同時(shí)，車輛底層的各種信號(hào)可以更加高效地相互通訊，車輛感知場景和事件的能力就會(huì)變得比以往更強(qiáng)。而一旦車輛自動(dòng)識(shí)別場景和事件的能力變強(qiáng)了，自動(dòng)響應(yīng)這些事件的能力也就可以變得更強(qiáng)，也就有能力組合調(diào)用更多可以響應(yīng)這些復(fù)雜事件的功能組合。因此我們可以這樣認(rèn)為：“智能”的本質(zhì)是車輛對(duì)各種復(fù)雜“事件”的響應(yīng)能力。而且這種響應(yīng)能力是自動(dòng)的、主動(dòng)的、帶有預(yù)測性質(zhì)，并且不斷進(jìn)化的。

如果沿著上述思路，我們?cè)倩剡^頭來審視車輛與用戶和場景的關(guān)系：車輛是由一個(gè)個(gè)功能組成的，場景是由一個(gè)個(gè)事件連接的，用戶在使用車輛時(shí)更好的體驗(yàn)是由更準(zhǔn)確的功能調(diào)用和順暢感受支撐的。于是，我們可以把功能定義為車輛擁有的，原子級(jí)別的執(zhí)行能力，這些能力是構(gòu)成車輛的基本單元。如果我們把他們拆解至“原子級(jí)別”，他的數(shù)量是有限，并且是可以大致規(guī)范化的（所謂規(guī)范化就是把每個(gè)功能負(fù)責(zé)解決的問題定義清楚）。但這些原子層級(jí)的功能未必是用戶需要直接感知，更加不必是用戶需要直接調(diào)用的。因?yàn)檫@樣設(shè)定車輛使用的復(fù)雜度和學(xué)習(xí)成本都太高了，也無法做到良好的用戶體驗(yàn)。

當(dāng)車輛在一個(gè)個(gè)具體的場景中，響應(yīng)一個(gè)個(gè)復(fù)雜事件的時(shí)候，這些功能是被組合調(diào)用的。因此用戶能夠感受到的實(shí)際上是這些功能組合，它們是由一個(gè)個(gè)原子級(jí)別的功能構(gòu)建的分子級(jí)別的決定化學(xué)屬性的“物質(zhì)”。化學(xué)屬性恰恰就是用戶能夠感受到的部分。

在上述邏輯下，組合調(diào)用這些功能對(duì)車企提出了兩種更為復(fù)雜的能力：

1、 識(shí)別場景和事件的能力：要求車輛能夠有效使用各種復(fù)雜的傳感器或其他信號(hào)來源，有效組合這些條件變量，并且準(zhǔn)確定義車輛正在經(jīng)歷的“事件”。一方面這源自于車輛感知架構(gòu)的設(shè)計(jì)，這些信號(hào)必須是可以充分打通、融合的。另一方面也要求車輛的算力足夠充分，可以快速把這些條件組合起來。

2、 對(duì)事件和功能組合調(diào)用的設(shè)定和積累、進(jìn)化能力：這要求產(chǎn)品定義和開發(fā)人員首先必須掌握足夠多的場景和事件，以及這些事件下功能組合被合理調(diào)用的邏輯。此外，隨著產(chǎn)品的交付和使用，這種初始設(shè)定必須是可以被用戶檢驗(yàn)、反饋，并且持續(xù)進(jìn)化的。

上述這些能力背后實(shí)際對(duì)應(yīng)著一套復(fù)雜的，但貫穿產(chǎn)品從誕生至迭代整個(gè)周期的更為復(fù)雜的數(shù)據(jù)架構(gòu)。目前SoCar在持續(xù)推動(dòng)的也正是這樣一個(gè)邏輯架構(gòu)和數(shù)據(jù)架構(gòu)。畢竟車輛原子級(jí)別的功能是有限的，但事件是無限的，隨著上述架構(gòu)在真智能車上的持續(xù)進(jìn)化，車輛的功能組合數(shù)量的增長會(huì)呈現(xiàn)出越來越清晰的指數(shù)函數(shù)特征。以后智能車最大的賣點(diǎn)（至少是之一）就在于合理的功能組合數(shù)量的多少。

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