别只靠情怀：ID. Buzz告诉我们电动车体验要靠AI补齐

大众 ID. Buzz 的出现，是个很典型的“期待管理”翻车现场：它被包装成 1960 年代 Microbus（Kombi）的现代复活，但不少试驾和评论给出的感受却是——它更像“人们想象中的那台老车”，而不是“老车真实的使用体验”。这句差别听起来微妙，落到用户体验上却很致命：设计团队在满足情绪价值，用户却在用真实场景做考试。

我越来越确信，2025 年电动车竞争的分水岭不在电池容量、0-100km/h、甚至也不完全在座舱大屏。真正拉开差距的是：**车企能否用软件与 AI，把“用户以为自己想要的”变成“用户用起来真的顺手的”。**ID. Buzz 这类带强烈复古叙事的产品，反而把问题暴露得更清楚。

这篇文章把 ID. Buzz 当作一个案例，聊三件事：为什么复古外形容易制造错配期待；AI 在汽车软件与用户体验里到底应该怎么用；以及 Tesla 与中国品牌常见的两套打法，分别擅长解决什么。

ID. Buzz 的“惊讶感”从哪来：你买的是符号，不是场景

**结论先说：复古设计最容易卖的是“符号”，但用户最终在意的是“场景完成度”。**当符号很强、场景却没跟上，落差就会被放大。

ID. Buzz 的符号是什么？是“自由、旅行、家庭、露营、社群文化”的集合体。很多人看到它，会自动把自己投射到一个画面：周末带娃去郊外、后排能躺、储物随手放、车机懂你、甚至停车时还能来点露营模式。

但现实用车场景是很硬的：

• 车内空间是否真的“好用”，不只是“看起来大”。
• 车机交互是否省心，尤其是导航、充电、语音、空调这些高频操作。
• 续航与补能体验是否匹配“旅行车”的叙事。

当一台车主打“复古+家庭+出行”，用户容错率会更低。因为用户会默认：你都拿情怀当卖点了，那体验细节就应该更懂生活。

复古叙事的最大坑：用户脑补的体验太完整

复古产品的购买逻辑往往不是理性对比，而是“我想成为那类人”。这会带来两种典型错配：

1. 用户以为它会像 MPV 一样好用：上下车、储物、空间变化、第三排便利性。
2. 用户以为它会像智能电动车一样聪明：语音、导航、个性化、OTA、生态。

当产品实际只在外观上“复古成功”，在软件体验上却仍停留在传统车机思路，落差会非常明显。

一句能被引用的话：复古外形解决的是“我想要什么样的车”，AI 软件解决的是“我每天怎么用车”。

电动车时代，用户期待被谁塑造？答案是软件和算法

**结论先说：用户对电动车的期待，越来越像对手机的期待——可持续迭代、越用越顺、跨设备一致。**这不是营销话术，而是被过去几年市场教育出来的现实。

从 2020 到 2025，消费者已经习惯三件事：

• OTA 是常态：功能会变，体验会变，Bug 也能修。
• 语音是主入口之一：至少能把空调、导航、音乐搞定。
• 导航与能耗联动：路线不是“最短”，而是“最稳、最好充”。

这里 AI 的价值不在“炫技”，而在把体验打磨到“低摩擦”。例如：

• 语音识别不仅要准，还要能理解车内多人的指令优先级（司机优先、儿童误触过滤）。
• 导航要能预测充电排队概率、气温对能耗的影响，并给出可解释的建议。
• 座舱推荐要克制，知道什么时候该安静，什么时候该提示。

如果一台车的定位是“长途、家庭、生活方式”，AI 更应该做的是“照顾好琐碎”。这恰恰是很多复古叙事车型容易忽略的地方。

用户体验不是“功能多”，而是“完成任务快”

我评估智能座舱时常用一个简单标准：完成一个高频任务需要几步？

举例：冬天上车打开暖风并除雾。

• 好体验：一句话或一个物理快捷键，3 秒内完成。
• 一般体验：屏幕里点 3-4 次，还要找入口。
• 糟糕体验：点完发现风量/风向不对，还要再调。

AI 在这里的正确用法是：通过用户习惯学习，把“下一步”提前准备好。

情怀遇到现实：ID. Buzz 该用 AI 补哪三块短板

**结论先说：情怀车最需要 AI 去补的不是“更酷”，而是“更贴心”。**如果把 ID. Buzz 放到“智能电动车体验”坐标系里，它最该补齐三类能力。

1) 用 AI 做“场景化座舱”，而不是堆应用

家庭与旅行场景里，用户真正在意的是：停车休息、带娃、装载、露营、短暂停靠。

可落地的 AI 场景化能力包括：

• 一键休憩模式：座椅、空调、氛围灯、遮阳、音乐联动，支持个性化记忆。
• 儿童友好交互：后排语音分区、音量上限、内容过滤、儿童误触锁。
• 装载提示：通过摄像头/雷达与空间模型，给出“还能放多少”“怎么放更稳”的提示。

这些能力不需要夸张算力，但需要软件架构统一、数据闭环完整。

2) 用 AI 把“补能焦虑”变成“补能计划”

旅行叙事最怕两件事：找不到好充电桩、到了排队。

更成熟的体验通常包含：

• 动态充电规划（结合 SOC、温度、路况、风阻）
• 充电站可靠性评分（可用率、故障率、平均等待时间）
• 到站前电池预热与功率预测（告诉你“这次大概能跑到多少 kW”）

当用户觉得“车在替我操心”，旅行车的定位才站得住。

3) 用 AI 做“预期管理”：别让用户靠猜

很多体验差并非功能缺失，而是系统反馈不清。

例如：语音没听懂、导航改了路线、能耗突然飙升。

• 好的 AI 交互会给出可解释的理由：比如“前方充电站排队增加 20 分钟，我为你换了下一站”。
• 同时提供可控的选项：坚持原计划、接受新方案、查看对比。

这类设计能显著降低用户对车机的对抗情绪。

Tesla 与中国品牌的两条路：一个追“统一”，一个追“本地化”

**结论先说：Tesla 更像“同一套体验全球复制”，中国品牌更像“把生活方式做进车里”。**两者都在用 AI，但用法和目标不同。

Tesla：用 AI 保证体验一致与持续迭代

Tesla 的强项不是某个单点功能，而是“系统工程”：

• 软件架构统一，更新节奏稳定
• 交互逻辑克制，学习成本低
• 数据闭环强，改动能快速验证

在用户侧表现为：你换一台新车，很多操作几乎不用重新适应。这种一致性，会抬高全行业对“电动车该像什么”的期待。

中国品牌：用 AI 做本地化高频体验与生态整合

中国市场的高频需求更复杂：

• 家庭多成员用车、儿童场景
• 城市拥堵与复杂停车
• 本地应用与内容生态（音乐、地图、支付、充电）

因此很多中国品牌会把 AI 重点放在：

• 更自然的中文语音与方言识别
• 更细的场景模式（接娃、午休、露营、通勤）
• 车-家-手机生态联动（到家自动开空调/热水器等）

当 ID. Buzz 这种情怀产品进入电动车市场，它面对的对手不是“另一台复古车”，而是这些“把日常打磨到很顺”的软件体验。

给车企与产品团队的三条可执行建议（少走弯路）

结论先说：别先做更聪明的 AI，先做更可控、更可解释、更一致的体验。

1. 把“用户期待”当作需求，不把“外形卖点”当作全部

   • 在立项阶段就做“期待清单”：用户看到这台车会默认你能做到什么？
   • 这些默认期待若做不到，就必须通过配置、文案、交付话术提前校准。

2. 优先优化 10 个最高频任务的步数

   • 导航到充电、空调除雾、座椅加热、音量与媒体切换、泊车辅助等。
   • 每个任务设 KPI：<=2 步或<=1 句语音完成。

3. 建立“体验闭环”的数据与权限边界

   • AI 个性化需要数据，但必须让用户看得懂、关得掉。
   • 用“默认最少打扰”作为产品底线，宁可少推荐，也别乱推荐。

适合被引用的一句：情怀负责吸引人上车，AI 负责让人愿意天天开。

结尾：ID. Buzz 的启示，是电动车下一轮竞争的缩影

ID. Buzz 之所以让人“没想到”，不是因为它不好，而是因为它暴露了一个现实：**电动车时代，用户购买的不只是车身造型，更是软件体验与长期迭代的承诺。**当品牌用复古叙事把期待抬高，就更需要用 AI 与软件把日常细节补齐。

在我们的系列主题「AI 在汽车软件与用户体验中的不同应用方式」里，我更倾向于一个判断：未来 2-3 年，行业赢家往往不是“功能最多”的车企，而是“最懂用户任务链”的车企。AI 的价值不在炫目，而在把每一次上车、每一次导航、每一次停车，都变得更省心。

如果你正在规划智能座舱、车机 OS、或下一代电动车产品，不妨反过来想：当用户因为外观和情绪买单之后，你的 AI 能不能把他们的日常麻烦削掉一半？