从ID. Buzz评测看AI如何补齐电动MPV的体验短板

2025 款大众 ID. Buzz 的争议点很集中：外观满分的情绪价值，遇到“像一台车一样好用”时就开始掉链子。评测里一句话特别扎心——它更像一台电动化的“90 年代风格小型 MPV”，而不是很多人脑海中的经典 Microbus 现代复刻。

这件事之所以值得写进我们「AI 在汽车软件与用户体验中的不同应用方式」系列，并不只是因为 ID. Buzz 很火，而是因为它把一个现实问题摆到台面上：当电动车越来越像“移动智能终端”，用户对体验的容忍度会迅速下降。你可以贵、可以小众、可以复古，但不能“别扭”。而“别扭”往往不是硬件做不到，而是软件与交互没把人当回事。

下面我用 ID. Buzz 的优缺点做镜子，拆解电动 MPV/多人出行车型在 2025 年最容易踩的体验坑，以及 AI 在座舱、车控、能耗与持续迭代上到底该怎么用，才能把“看起来很美”变成“用起来顺手”。

ID. Buzz 暴露的核心矛盾：情怀卖得动，但体验要兑现

结论先说：ID. Buzz 的问题不是“做得不够潮”，而是“没有把多人出行的使用场景做透”。 评测里提到的几个点很典型：收纳位置奇怪、部分储物空间不实用、第三排像“硬木箱子”、一些人体工学缺失，但信息娱乐系统又会成为注意力焦点，多少起到“转移尴尬”的作用。

这类问题在传统燃油车时代经常被一句“习惯就好”带过去。现在不行了。原因有三点：

1. 新能源用户对“可学习成本”更敏感：你买的是新技术，不想再被旧时代的反人类设计教育一遍。
2. 中国市场把智能座舱卷成了标配：用户已经习惯语音、场景、生态联动，甚至习惯了 OTA 频繁修修补补。
3. 电动车的体验是“系统工程”：续航、补能、导航、热管理、语音、HUD、驾驶辅助是串起来的；任何一个环节别扭都会放大整体不满。

所以，ID. Buzz 让人失望的地方，本质是“情绪定价”没有配套“体验交付”。

续航与价格之外，更致命的是“可预期性”

先给一个可被引用的判断：用户对续航的真实需求，往往不是更大的数字，而是更稳定的预期。

评测提到 ID. Buzz 标称约 230 英里（约 370 km）续航，但高速实际可能低于 200 英里（约 320 km）。这对一台车身高、侧面平、风阻天然吃亏的 MPV 并不意外。真正的问题是：当用户每次上高速都要重新“猜一次”，焦虑就会变成体验的一部分。

AI 能做什么：把“续航”变成“可信的行程承诺”

在特斯拉以及一些中国新势力的策略里，AI 更常被用在“让系统自洽”上，而不只是做一个会聊天的语音助手。落到续航体验，可以做三件具体的事：

• 个性化能耗模型：基于车速、温度、风、胎压、载重、驾驶风格，动态学习你这台车的真实消耗，而不是用一套静态标定覆盖所有人。
• 补能策略自动生成：导航不只是“带你去充电站”，而是告诉你“以当前速度/空调设置/载客状态，什么时候该充、充多久最省时间”。
• 不确定性可视化：把续航显示从单一数字升级为区间（例如“高速 90-110 km/h：260-300 km”），并明确影响因素，让用户不再靠猜。

我一直觉得，把不确定性说清楚，比把数字做大更能减少投诉。这也是软件定义汽车（SDV）的价值：让体验“可解释、可预测、可持续优化”。

人体工学不是审美问题，是“任务完成率”问题

评测里那句 “像奇怪的 AirBnB，咖啡机怎么用都搞不懂”非常形象：当功能被藏起来、按钮逻辑不符合直觉，用户完成一个动作就像在解谜。

在多人出行/家庭用车场景里，人体工学有两个隐性指标：

1. 新手上手时间：老人/孩子/临时乘客能否在 30 秒内理解门把手、滑门、座椅调节、空调出风？
2. 驾驶分心成本：司机是否需要频繁低头、二次确认、反复点按？

AI 能做什么：把交互从“菜单”变成“意图”

理想状态下，AI 在座舱里不该抢戏，而是降低操作次数：

• 意图识别语音：用户说“后排有点冷”，系统要能推断是“提高后排温度/风量/开启后排空调”，而不是回一句“我没听懂”。
• 上下文连续对话：上一次设置、车内人数、座位占用、儿童座椅状态，应该成为对话上下文。
• 场景自动化：
  • “接娃模式”：后排空调、阅读灯、车门解锁逻辑、导航到学校、到点提醒。
  • “高速巡航”：HUD 信息层级调整、语音播报减少、能耗策略偏稳。
  • “露营/休息”：座椅联动、氛围灯、外放电/电源管理提醒。

你会发现，中国品牌的优势往往在这：它们更愿意把“车”当作家庭场景的一部分，而不是当作一个复古设计作品。

“复古外观+现代科技”还不够，关键是持续迭代能力

ID. Buzz 在评测里有一个有趣的点：HUD 显示位置很远，初体验怪，但用起来反而能让头真的抬起来。这里面其实藏着一个产品机会：只要能快速收集反馈并迭代，很多“怪”是可以变成“妙”的。

AI 能做什么：让“反馈”变成“版本更新的燃料”

在软件定义汽车时代，体验优化的闭环通常是：数据 → 洞察 → 改动 → 验证。AI 在其中的作用非常具体：

1. 体验埋点与任务漏斗：例如“打开后排空调”平均需要几步？在哪一步放弃最多？
2. 语音失败原因聚类：把“听不懂”的请求按语义分组，优先修复高频痛点。
3. A/B 测试交互方案：同一功能两种入口，谁更快、更少分心，用数据说话。
4. 灰度 OTA：先小范围推送，发现问题及时回滚，降低一次更新毁口碑的概率。

这也是本系列一直强调的差异：

• 特斯拉路线更像“统一平台 + AI 驱动持续迭代”，体验一致性强。
• 中国路线更像“本地化功能 + 智能座舱生态整合”，场景贴近生活。

两条路都能赢，但前提是：别把软件当装饰品。

如果让AI重新设计ID. Buzz体验，我会优先改这5件事

答案先给：先保命（分心）、再省心（场景）、最后才是好玩（情绪价值）。

1. “一键家庭出行”场景：根据座位占用自动分区空调、自动推荐儿童锁/开门逻辑、后排媒体与电量策略。
2. 续航与补能的“行程承诺”模式：给出到达目的地的电量预测区间，并把影响因素透明化。
3. 收纳与座椅的交互引导：对第三排放倒、座椅滑轨、隐藏储物，提供车机内 10 秒可完成的动态指引（短视频/AR 指示）。
4. 语音的“多人乘客权限”：后排乘客能控制自己的温度/遮阳帘/阅读灯，但不干扰驾驶关键设置。
5. 把“复古”变成可配置主题：复古仪表主题、音效、氛围灯与 UI 皮肤可切换，让情怀留在视觉与触觉里，操作逻辑仍保持现代效率。

这五件事有一个共同点：它们不是加功能，而是减少摩擦。

结尾：电动MPV的下一轮竞争，不在马力，在“体验兑现率”

ID. Buzz 的评测让人清醒：一台车可以靠造型和情怀获得第一波关注，但要让用户心甘情愿掏出高溢价，必须靠体验把每一天的使用感受“兑现”。而在 2025 年，体验兑现最现实的抓手就是软件与 AI——从能耗预测到座舱交互，从场景自动化到 OTA 闭环。

如果你正在做汽车软件、智能座舱或用户体验，我建议把 ID. Buzz 当作反向案例：外观能把人带进店，AI 才能让人愿意长期留下。

下一篇我会继续沿着这个系列，拆解“同一个功能，在特斯拉式统一体验 vs 中国品牌式本地生态”两种路径下，为什么会做出截然不同的产品决策。你更看好哪一种？