AI座舱体验对比：从大众ID. Buzz看软件能力差距

一辆车卖到约 6.2 万美元，续航却可能跑不到 320 公里高速实测，还敢靠“情怀”和“独特”站住脚吗？大众 2025 款 ID. Buzz 的评测给了一个有点刺耳的答案：外观复刻得很到位，但一坐进车里，你会发现它更像一台“电动MPV”，而不是你想象中的那台“复活的Microbus”。

这件事之所以值得写进《AI 在汽车软件与用户体验中的不同应用方式》系列，是因为它暴露了一个更大的真相：**当电动化把动力差距拉平后，软件与AI驱动的用户体验，正在决定一辆车的溢价能不能成立。**ID. Buzz 的问题并不只是“续航短、价格高”，而是它在很多细节上让人感觉：车是新车，体验却没跟上。

下面我用 ID. Buzz 当案例，把欧洲品牌（以大众为代表）、Tesla，以及中国品牌的“AI+汽车软件”路径放到一张桌子上讲清楚：到底谁在用AI解决体验问题，谁还停留在“把屏做大”的阶段。

ID. Buzz暴露的核心矛盾：造型是情绪价值，体验是日常价值

**结论先说：ID. Buzz 的外观在卖“记忆”，但内饰与交互必须服务“每天”。**情绪价值能让人走进展厅，日常价值才会让人刷卡。

评测里提到，ID. Buzz 外观明显致敬经典 Microbus：短前后悬、方正但圆角的车身、近乎“平头”的视觉比例。为了满足现代安全，它又加了更像传统车的前舱结构（溃缩区等）。这部分大众做得很成熟：复古的形，现代的骨架。

真正的争议发生在车内。它被形容为“现代极简、像北欧Airbnb”，乍看每个东西都“像是有目的”，但用起来开始露馅：

• 收纳位置奇怪、很多空间不好用
• 第三排像坐硬木箱，舒适性与便利性不像一台当代MPV
• 人机交互一开始让人困惑，需要学习成本

这些听起来像“设计口味之争”，但我更愿意把它看成软件定义体验时代的硬指标：

车内体验不是“好不好看”，而是“好不好用、好不好学、好不好改”。

而“好不好改”，就直接进入 AI 与软件平台能力的主战场。

同样是“软件定义汽车”，欧洲品牌常卡在两件事上

**一句话：欧洲品牌的软件更像“功能集合”，而不是“体验系统”。**ID. Buzz 的一些“别扭”正是这种路线的副作用。

1）交互不是拼功能，而是拼“认知负担”

评测提到 ID. Buzz 的信息娱乐系统“起初让人困惑”，但后来又会成为注意力焦点，甚至在某种程度上“掩盖”其他人体工学缺陷。

这其实很典型：

• 功能可能不少
• 但信息架构、默认路径、容错与反馈，没做到“像手机一样不用学”

在智能座舱时代，用户最在乎的不是“有没有”，而是：

1. 3 秒内找得到常用功能（空调、座椅、导航、音乐）
2. 出错时好恢复（撤销/返回/二次确认）
3. 跨场景一致（停车、行驶、语音、方向盘按键逻辑一致）

AI 在这里的价值不是炫技，而是降低认知负担：例如基于驾驶状态的界面简化、基于习惯的快捷入口、基于意图识别的语音多轮对话。

2）“极简”不等于“少按键”，而是“少烦恼”

很多车把极简理解为：

• 把实体按键取消
• 把功能塞进屏幕

但用户要的是“少烦恼”。极简的正确打开方式是：用软件把流程变短、把操作变少、把错误变可控。

如果收纳设计、座椅折叠、第三排舒适性这些基础体验没打好，再大的屏也救不了“这车不实用”的评价。

续航与价格只是表象，真正的竞争是“可预期体验”

**结论：当续航不够、价格又高时，用户会把所有不满意都算到“你不值”上。**这就是 ID. Buzz 的处境。

评测给出的关键数字很直白：

• 动力：约 335 hp（246 kW）
• 标称续航：约 230 英里（约 370 公里）
• 高速实测预期：多数人可能低于 200 英里（约 320 公里）
• 价格：约 62,000 美元起（双色车漆更贵）

动力够用，但续航与价格的组合会立刻触发用户心里的“机会成本计算”：同样预算，我为什么不买更长续航、更成熟补能生态、更稳定的软件体验？

这里就自然引出 Tesla 与中国品牌的两种打法。

Tesla路线：用AI与统一软件栈，把体验做成“可迭代产品”

结论：Tesla 的强项不是某个单点功能，而是“体验一致 + 持续进化”。

我观察到 Tesla 最可怕的地方在于：你很难说它每一项功能都“最好”，但它整体给人一种强烈的可预期感：

• 交互逻辑统一（不同车型、不同版本差异小）
• 数据闭环快（车队数据、问题定位、版本修复）
• OTA 节奏稳定（用户习惯了“车会变好”）

AI 的角色主要体现在两条线：

1. 驾驶相关AI：感知、决策、驾驶行为一致性（即使你不用高阶辅助驾驶，它也影响到安全提示、告警策略、环境感知呈现）
2. 体验相关AI：语音、推荐、自动化（比如常用设置、快捷控制、路线与能耗预估）

这让“软件定义汽车”真正落地：车不只是交付时的样子，而是一个可运营的产品。

中国品牌路线：更重本地化AI、更重“座舱生态”与场景覆盖

结论：中国品牌的优势在“懂中国用户的日常场景”，短板通常在“长期一致性与克制”。

在中国市场，智能座舱的竞争已经非常“卷”，卷的不是屏幕尺寸，而是：

• 语音能不能在噪声里听清、在方言口音下识别
• 家庭出行场景能不能一键切换（儿童、老人、宠物、露营）
• 本地应用生态是否完整（地图、音乐、有声书、视频、停车、充电）
• 多设备联动顺不顺（手机、平板、手表、家庭IoT）

这类能力很依赖本地化数据、场景化产品经理、以及座舱AI的“意图理解”。很多中国车企会把座舱做得很“会来事”，上车一句话能把导航、空调、座椅、音乐都串起来。

但我也见过一些反例：功能堆得多，界面入口越做越复杂；版本更新频繁，却缺少一致的设计规范，导致“越更越乱”。

所以更好的方向是：用AI做减法，把高频路径做短，把低频功能收起来。

以ID. Buzz为镜：车企做AI体验，优先级该怎么排？

**答案很明确：先把“高频痛点”做成“低摩擦体验”，再谈情怀与差异化。**如果你在做汽车软件、智能座舱或AI产品，我建议用下面这套排序做路线图。

1）先补齐MPV/家用车的“基础体验清单”

ID. Buzz 被吐槽第三排、收纳与人体工学，本质上是“家用车基本功”。AI 不应该掩盖这些短板，而应该放大优势：

• 三排乘坐与上下车引导（照明、提示、儿童座椅模式）
• 载物模式快速切换（座椅折叠、后备厢管理）
• 语音直达高频操作（空调、风量、除雾、座椅加热）

2）把“学习成本”当作KPI

一个很实用的指标是：新用户 30 分钟内能否自然掌握 80% 高频功能。

落地方法包括：

• 基于场景的首日引导（上车、出发、停车、补能）
• 语音与触控的一致命名（你说的词，跟界面写的一样）
• 容错设计（误触/误操作可撤回）

3）用AI做“可预期”，而不是做“表演”

可预期体验的三句话标准：

• 我知道它会怎么响应
• 我知道出错了怎么回去
• 我知道下次还是这样

当车机越聪明、越拟人，越要克制。用户在开车，不是在跟机器人聊天。

写在系列里：欧洲的“传统优势”，需要用软件重新兑现

ID. Buzz 的评测像一面镜子：欧洲品牌依然擅长造型、底盘、工程安全与品牌叙事，但在“车内每一次点击与每一句语音”上，用户会拿它和 Tesla、中国品牌放到同一张表里打分。

到 2025 年末，消费者对智能电动车的要求已经很现实：**续航要够用、补能要方便、交互要省心、功能要常用。**情怀可以加分，但无法替代日常价值。

如果你正在规划智能座舱、车机系统、AI语音或OTA策略，我建议你回到一个朴素的问题：当用户把这辆车当成“每天要用的工具”，你的软件体验能不能让他少烦一点？下一次车企用“复古设计”讲故事时，你更期待看到的是哪种AI体验：更会聊天，还是更会把事情办成？