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在智能駕駛中，會涉及到安全評價體系。本文以從特斯拉和小鵬汽車兩款產品為例，對特斯拉“安全分”和小鵬“智駕分”進行對比，探討如何設計智能駕駛安全評價體系，一起來看看吧。

最近正好從事智能駕駛功能安全行為評分相關的項目，筆者就聊聊業內競品里特別喜歡的產品名稱，一個是特斯拉的“安全分”（是由英文Safety Score 直譯），另外一個是小鵬的“智駕分”。

在一開始研究這兩款產品的時候，筆者曾把它們當成同種類型的產品，但隨著對其深入的研究和內部產品的項目體會，愈發感受到這兩種產品并非同類。最重要的是，它們的名字在各自的產品定位中都取的也恰到好處。

一、認識“安全分”&“智駕分”

先從官網及相關論壇上認識下“安全分”和“智駕分”，如果你對“安全分”、“智駕分”非常熟悉，也可以跳過本章節，從第2章節開始閱讀。

1.1 特斯拉安全分

筆者在上篇產品文章中已經介紹過安全分，即基于相關安全因子評估車主的駕駛行為，計算出預測未來駕駛中出現碰撞事故可能性的得分。特斯拉結合車主每日安全分（最多30天）計算匯總，分值范圍在0~100之間，分數越高表示駕駛越安全（目前中國地區未上線安全分）。這也意味著，如果想提分就得保證安全的駕駛行為。

在特斯拉官網的安全分介紹中，不難看出“安全分”的目標是：刺激車主安全駕駛、影響保險費用。

后來在馬斯克推特的歷史推文中，發現安全分也作為了 FSD（特斯拉全自動駕駛）功能釋放的篩選條件，如下圖所示馬斯克在2022年發布的推文（在官網介紹中未提及該部分）：

再看看特斯拉官網對安全分2.0版本因子的介紹，安全分的因子既包含了輔助駕駛行為，又包含了手動駕駛的行為。

1.2 小鵬智駕分

智駕分即幫助車主了解智能輔助駕駛的安全邊界并提升智駕安全意識。用戶（車輛綁定人）通過小鵬汽車智能輔助駕駛安全考試并授權就能開啟“智駕分”，初始分值為100分，更新周期為12個月，以車主首次綁定車輛的日期為初始日。每一位用戶的“智駕分”會按年進行重置，在用戶完成所有待處理事項后，系統會在“每年初始化日期”自動清分重置恢復滿分。

除了前面提到的“提升智駕安全意識”，從小鵬官網的智駕分介紹中也不難發現其目標還包括“小鵬 OTA（系統升級）公測權益”，即優先試用新功能。此外，分數提升通過學習相關內容&考試即可。

同時，“智駕分”的計算都集中在了輔助駕駛狀態下的因子，包括脫手頻次、接管響應、疲勞頻次、注意力不在環，如下圖是官方論壇中介紹的扣分因子說明：

二、理解“安全分”&“智駕分”

通過上一章節的對安全分的學習，通過“因子類型”的組成，不難看出兩者的取名恰到好處：特斯拉將包含“手動駕駛&輔助駕駛”行為的產品（模型）稱為安全分，小鵬將僅包含“輔助駕駛”行為的產品（模型）稱為智駕分。

開篇說過兩種產品并非同類，那再來綜合認識下它們（如下表格，這里將相同的部分用藍色展示，不同的部分用紅色展示）：

剔除激勵部分，不難看出，安全分是一個較長期（最多30天）的行為積累，只有安全駕駛才能提分。智駕分是一個較短周期的用戶注意力，雖然更新周期是12個月，但是12個月內只要通過學習、考試又能刷到滿分。參考百度百科對“習慣”、“意識”的解釋：

習慣，指積久養成的生活方式；
意識，“意識”是人腦對大腦內外表象的覺察。如同計算機的內存一樣，只能暫時保存所察覺的信息。?

百度百科：

拋開“30天可以作為衡量習慣的周期標尺”科學性，圍繞著“更新周期”和“提分方式”的特點，可以分析得出：安全分衡量的是習慣，智駕分衡量的意識，這恰好匹配了兩者的“目標”（剔除激勵部分）。

但是什么原因讓這兩個產品朝著不同方向發展的呢？這里要先問大家兩個問題：

1. 你是不是很少查看自己的芝麻信用分，但卻享受著芝麻信用分帶來的價值，如充電寶免押金？
2. 你是不是在姨媽期推遲每天都開美柚，查看上次的記錄日期并在查找/發布相關的帖子呢？

以上兩款產品都是 to C的，但芝麻信用分屬于“to C的數據產品”，即主要依賴數據可視化展示，更關注效率的產品，及其應用的場景調用（次數）更關注。美柚就屬于“具有數據屬性的C端產品”，即雖然會有可視化的數據展示，但更多是希望用戶在社區中找到歸屬感，關注用戶的活躍、留存等。

筆者在之前的產品文章中曾介紹過C端產品與B端產品區別，也對數據可視化產品做過專項的分析。結合上述芝麻信用分和美柚的內容，智能駕駛安全評價產品支持以下兩種設計方式：

回到安全分、智駕分這兩個產品，安全分不管用戶是否經常查看，用戶的保險的費用都會受到安全分大小的影響，其關注點就是安全分在其他業務的應用。同時，在上篇《跟著梁寧學習產品20：再設計特斯拉安全分的激勵體系》寫過：特斯拉會花時間去解決用戶在網絡上吐槽的模型不準確問題。所以，安全分是 to C 的數據產品。

而小鵬就沒有走特斯拉的這條路，讓分數更新可以自由（通過學習/考試來提分，沒有安全分最多30天滑動窗口的限制），分值準確性便不再成為用戶的關注點。在前面截圖的官網介紹中也可以看到，當智駕分降低系統會推送提醒及對應的學習內容，從而增加產品和用戶的鏈接。所以，智駕分是具有數據屬性的 C 端產品。

三、如何設計智能駕駛安全評價體系

理解了特斯拉安全分和小鵬智駕分后，最后就聊聊如何設計這款產品吧。筆者認為，設計這款產品，還需要跳出這個產品從用戶、營收的角度去思考這件事——即車企需要關注的2個問題：

1. 用戶能夠信任評價體系；
2. 能夠給公司帶來收益。

先聊聊“用戶能夠信任評價體系”。日常生活中會接收到很多信息，但是我們相信的往往是那些加 V 或者官方賬號發布的消息，這是因為他們是權威可靠的，所以在設計智能駕駛評分安全體系的前提是用戶認可智能駕駛，即功能本身安全可靠。這點特斯拉確實值得學習，它真的做到了兵馬未動糧草先行。安全分2021年開發發布，而特斯拉從2018年開始發布季度的安全數據（如下圖官網數據）：

從最早公開的安全數據可以看到，當時的在特斯拉智能駕駛功能激活時事故率已經小于美國官方統計的車輛事故率，如下圖所示：

再聊聊“能夠給公司帶來收益”。收益包括狹義上的帶來資金收入，這是公司存活的根本。另外作為一款產品，可以促進用戶對產品功能的滲透也是給公司帶來間接的收益。綜上，總結車企的關注點總結如下：

公司在不同的業務目標需要有不同的設計方向，假設公司未向外界公布自己的安全性數據，是可以嘗試走小鵬這條路：讓分數可以更靈活（通過學習/考試來提分）提升，減少用戶對分值（科學性）的關注點。但是公司仍需意識到本身的評價屬性依舊繞不開用戶的挑戰，甚至會給公司收益帶來風險（降低功能體驗），所以在評價模型的因子選擇上，一定確保不能限制用戶使用智能駕駛功能（最終影響評價體系的關注度）：

大家是否有了自己在設計智能駕駛安全評價體系的思路了呢？基于以上章節的內容論述，筆者先拋磚引玉給出一種設計思路的主體框架（細節部分就不在本文展開）：