电动超跑不缺马力，缺的是软件体验：从雷克萨斯概念车说起

雷克萨斯最近发布了一台“LFA 继任者”定位的电动超跑概念车：更大胆的造型、更全新的底盘架构，动力从当年令人着迷的 V10 转向纯电。这条消息本身就够刺激——毕竟在很多车迷心里，LFA 不只是跑得快，它代表的是“做一台不妥协的车”。

但我更在意的，是它释放的另一层信号：豪华品牌在电动时代仍然擅长用设计、质感、性能去塑造想象力，可真正决定用户每天满意度的，越来越多来自汽车软件与用户体验。这也是我们「AI 在汽车软件与用户体验中的不同应用方式」系列一直在追的主线：Tesla 用 AI 把体验做成“一个系统”，中国品牌用本地化与生态把体验做成“一个生活入口”，而传统豪华品牌往往更强在“一个作品”。

这篇文章就借雷克萨斯这台电动超跑概念车，聊清楚三个问题：电动超跑的竞争点变了什么？为什么软件与 AI 会把“豪华感”重新定义？如果你做汽车产品/体验/市场，该怎么把 AI 真正落到用户触点上？

电动超跑的核心矛盾：性能更容易，体验更难

电动化把“做快车”的门槛拉低了。电机的瞬时扭矩、四驱分配、低重心电池包，让 0-100km/h 变得不再稀缺。稀缺从“加速数字”转移到“可持续的驾驶与座舱体验”：你每天开它、坐它、用它，爽不爽。

概念车的意义，往往不是告诉你量产配置，而是告诉你品牌的方向。雷克萨斯这次强调“空间时代的豪华氛围”，是典型的豪华品牌优势：

• 造型与姿态：一眼就能识别的品牌语言
• 座舱质感：用材、触感、光影、氛围
• 性能叙事：底盘、操控、速度、声音（即便纯电也会做声学设计）

问题在于：电动时代的“豪华感”，一半在材质，一半在交互。你摸到真皮很开心，但你被语音误唤醒、导航绕路、充电规划失误、车机卡顿时，豪华感会迅速漏气。

现在很多车“硬件很豪华，软件很将就”。用户记住的，往往是将就。

传统豪华 vs Tesla/中国品牌：用户体验到底差在哪

先给一个结论：差距不在“有没有大屏”，而在“软件是不是整车的主系统”。

Tesla 的打法：把车当成一台会进化的计算机

Tesla 的体验一致性来自三件事：

1. 软件架构统一：从 UI 到车辆控制逻辑更像一个完整操作系统
2. 持续 OTA：功能不是“出厂就定型”，而是持续更新（这会改变用户对车的预期）
3. AI 贯穿：从辅助驾驶到能耗预测、热管理、路线规划，算法参与“整车怎么做决定”

结果是：用户对 Tesla 的评价常常不是“做工多精致”，而是“用起来顺不顺”。

中国品牌的打法：把车当成“智能终端 + 本地生活入口”

中国市场的高频需求更复杂：通勤拥堵、停车难、家庭多人用车、跨城补能、以及本地应用生态。很多中国车企把 AI 放在更“接地气”的地方：

• 智能座舱本地化：方言/多口音识别、连续对话、儿童/老人模式
• 生态整合：地图、音乐、视频、支付、停车、充电、家居互联
• 场景化推荐：上班路上自动切通勤卡片；冬天上车前预热与除霜

这些不一定让你“一眼惊艳”，但会让你“每天都省事”。

豪华品牌的痛点：体验被割裂

很多传统豪华品牌（包括不少合资豪华）的现实问题是：

• 供应链与平台历史包袱重，软件栈不统一
• 功能来自多个供应商拼装，交互语言不一致
• 更新节奏慢，用户遇到问题只能“等下次大改款”

雷克萨斯这台电动超跑概念车如果想真正“继承 LFA 的传奇”，不只是做一台漂亮的电动超跑，而是要回答：当用户把车当成智能设备时，你的软件体验是否配得上你的豪华定价？

AI 在汽车软件与用户体验：从“炫技”到“可用”的四个落点

AI 上车很容易变成噱头：会聊天、会作诗、会画图。但车是高频使用的工具，真正值钱的是“少打扰、少出错、少学习成本”。我更认可下面四个落点。

1) AI 做“意图识别”，不是做“语音玩具”

直接结论：座舱 AI 的 KPI 不是回答得多聪明，而是一次完成率更高。

可落地的做法：

• 把语音从“命令式”升级到“意图式”：例如“我有点冷”，系统自动调温+风量+座椅加热
• 做多模态确认：语音说“去公司”，屏幕弹出两个常去地点让你一键确认
• 允许“纠错对话”：例如“不是这家，是上次那家”能追溯上下文

2) AI 做“能耗与补能规划”，把焦虑变成确定性

电动超跑更需要这一点：性能强，但能耗也高。豪华感的一部分，是你不用操心。

AI 能做的包括：

• 基于驾驶风格与路况的能耗预测（激烈驾驶/低温/拥堵分别建模）
• 充电站可用性预测与排队概率（结合历史与实时数据）
• 到站 SOC（电量）“保底策略”：让系统给出更稳妥的方案而不是赌一把

一句话：让用户相信“我能到”，比让用户看到“我能跑多快”更重要。

3) AI 做“底盘与动力的个性化”，让性能更像为你定制

电动超跑的魅力，不是永远最快，而是“每次踩下去都对味”。

AI 在这里的价值是：

• 学习你的驾驶偏好（加速响应、动能回收、转向力度）
• 在不同场景自动切换（雨天更稳、山路更灵、城市更舒适）
• 对轮胎温度、路面附着变化做实时策略调整

这类 AI 体验要克制：不要让用户感觉车在“自作主张”，要让用户觉得车在“懂我”。

4) AI 做“安全与可信”，用透明感换信任

越贵的车，用户越不愿意被“试验”。所以 AI 需要可解释：

• 辅助驾驶提示要明确：为何退出、为何降级、当前能力边界是什么
• 关键决策要可追溯：例如紧急制动触发的原因提示
• 隐私与数据要可控：哪些数据上云、保存多久、能否一键清除

豪华品牌如果想在软件体验上追上 Tesla 和中国新势力，“可信”往往比“聪明”更快赢得口碑。

2026 年前后（现在是 2025-12-31）最值得押注的体验趋势

接下来的 12-18 个月，汽车用户体验会明显往三个方向走，和季节/出行场景强相关：

1) 冬季场景驱动的“热管理体验”成为差异点

中国北方和高纬度市场在冬季会放大电车短板：续航打折、充电变慢、起雾结霜。把热管理做成可感知、可预测、少打扰，比堆屏幕更加分。

2) “端侧 AI + 小模型”成为主流交互底座

用户对隐私更敏感、对延迟更挑剔。端侧推理让“你一开口就响应”成为基本盘，而不是卖点。

3) 体验从“功能堆叠”回到“场景闭环”

你给用户 100 个功能，不如把 10 个高频场景闭环做到极致：

• 通勤：路线+停车+电量+空调一条龙
• 亲子：后排内容+防晕车+语音权限
• 长途：补能规划+疲劳提醒+服务区推荐

给汽车团队的实操清单：怎么把“电动豪华”做成“软件豪华”

如果你负责产品、UX、或增长，我建议用这份清单做评审（也适合用来做竞品拆解）：

1. 统一体验语言：车机、仪表、HUD、手机 App 的术语、图标、反馈一致
2. 定义 20 个高频任务：导航到常去地、冬季除霜、找充电、切驾驶模式……逐个测“一次完成率”
3. 把 OTA 当作产品节奏：每 4-8 周一个小版本，每季度一个体验主题
4. AI 先做“减少操作”：每少一次点击、少一次确认，都是体验提升
5. 把数据闭环建起来：任务失败原因分类、语音误识别热词、充电规划偏差，能持续修正

电动时代的豪华，不是“我给你很多”，而是“我替你省很多”。

雷克萨斯电动超跑的启示：设计是入口，软件才是长期关系

雷克萨斯用电动超跑概念车唤醒情绪，很聪明：豪华品牌需要“作品”，需要让人愿意仰望。但从用户体验的角度看，真正决定口碑的，是你每天会不会被小问题烦到。

我们这个系列反复强调的一点是：Tesla 把 AI 用在“统一体验与持续迭代”，中国品牌把 AI 用在“本地化座舱与生态整合”，豪华品牌如果只押注设计与性能，很容易在软件体验上被拉开差距。

接下来如果你也在思考“电动性能 vs 智能体验，谁更重要”，不妨换个说法：**性能决定你第一次想拥有它，软件体验决定你第 100 次还爱不爱它。**你所在的团队，正在为哪一个“第 100 次”负责？