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这几天用小鹏 XOS 5.5.0 车位到车位,很多方面都挺好,例如学习路线确实很简单,也没什么限制,一学就会,实现通行能力也很强。但留下最大一个不满意的点是在于整体 UX 交互逻辑上,因为是沿用 AI 代驾那套逻辑来给予用户,依然是这个功能最大的不佳之处,我举具体例子详细聊: 例如,我需要从 A 到 B 点,需要离开 A 点停车场,也需要进入 B 点停车场。那么我先说说在用理想 ADMax 的车位到车位功能是如何使用的: - 理想 ADMax 使用前提当然也是两边都得学习了停车场内部道路路线。 然后我从 A 停车场出发,肯定先设导航去 B 目的地。因为 B 目的地有经过学习的车位,那么其实可以直接选择进入某个特定车位,你也可以不选,这个在界面上很清晰有提示选择,也可以在地图上看到(图一)。然后车子从车位开出,通过停车场闸机开往 B 点。 借用 @影总Tim 的图二,新版本还可以在去的路上取消进入车位都可以。另外,你从 A 点出发去其他地方,也是可以自动行驶出停车场的,不需要必须去 B 点。这个对于用户很好理解,也顺理成章,跟选择和切换导航目的地这个交互习惯完全吻合,没有理解成本和学习门槛; - 用小鹏 5.5 的车位到车位,前提也是两边都学习了停车场内部道路路线,但不能分开学习,必须从 A 开到 B 一次性形成一条路线,优点是静默学习,不需要开启一个学习功能,不需要刻意照顾行车速度,像往常那样开车就行。 然后我从 A 停车场出发像一般人习惯那样直接去设导航是不能开出车位的,必须得选那条你学好的代驾路线,选一条路线就直接帮你把导航都设好了。然后就从 A 点车位开出到 B 点车位。你不需要开到车位里面?那自己中断智驾就行,这个没啥。 但问题来了,如果我不是从 A 点出发,而是从 C 点出发想到 B 点车位?又或者我不是去 B 点,仅仅想从 A 点到 C 点,希望它自动帮我开出停车场外面? 那貌似就没辙了。但有一个用法是,等车子驶入导航路线和 A 到 B 的路线重合的路段,会自动提示可以有 AI 代驾路线选择,然后你中断 NGP 去按那里切换到 AI 代驾模式就可以实现(图四)。同理,你在 A 点出发去其他地方,想车子自动开出停车场,那你也点选那条去 B 点的 AI 代驾路线,等它开出去之后自己再换导航目的地就可以了。 只不过,你觉得这种用法对于一般用户来讲,学习成本有多高?另外,一套技术栈完成整个停车场内部到公开道路的这个“技术优势”,居然被不常规的 UX 交互逻辑硬生生撕裂,需要人手去切换,也更需要用户额外去理解有个叫 AI 代驾的东西,然后思考我用它怎样组合出一个合适用的结构,这肯定不是什么好的办法。 或者此时也可以说,这种车位到车位就是仅仅用于日常最常用的通勤,例如就是家里去公司,公司回家里,其他地方我就不用了。这么说也可以,如果这逻辑说得通,也不需要搞什么全国都能开了。其实这逻辑肯定是不合适的,车位到车位就是用来让懒人更懒,连车位到公开道路之间那种种环节也可以保持用智驾的状态开车才需要做的,简单设个导航,然后帮我自动开出小区外面,这个东西是应该越没有门槛越好的。 当然,现在这个实现方式也应该是历史遗留问题造成,最后期望鹏厂尽早舍弃 AI 代驾这个非常反人类的交互逻辑应用框架!!
最后编辑于 · 2025-01-10
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