今天很多車企都在構建場景庫，因為場景是使用者體驗最佳化的基礎之一。然而一個相對尷尬的事實卻是，由於大家對於什麼是“場景”這件事缺乏足夠的理解，導致場景庫從構建方式到與後續產品定義和開發工作的對接都可能存在諸多不可控因素，最終很多在過去兩年當中構建的場景庫都淪為或接近淪為一種華而不實的擺設。

在上述過程中，大家普遍遇到的問題有以下幾點：

1、 場景如何做規範的界定？如果沒有一種規範的界定，不同的場景就無法在同一個層級進行對比，基於某一個場景持續裂變形成新的場景就會對原有的結構形成持續的破壞。而且更為悲催的是，場景本身可以是無窮多的。比如車上乘坐3個人和乘坐4個人就可以是兩個不同的場景，而且即便都是乘坐3個人，這3個人的人物關係不同也會形成多個全新場景。如此裂變下去，構建場景庫的基準就會消失，大家會陷入無窮無盡的窮舉當中。最後不僅會產生大量冗餘資料，而且與產品策劃和功能開發相關的工作都會因為場景本身無法固定而難以推進。

2、 不同場景之間的權重如何設定？也可能是我們大部分人都深受理工教育背景的影響，權重思維始終在我們邏輯思考的底層發揮著重要作用。然而場景之間的權重首先是很難有固定“套路”的，因為競爭本身是動態的。其次這種權重也肯定不是簡單的算術加權權重，而應該是更多維和非連續權重的，但設計這種權重本身就是一件非常複雜的工作。最後，隨著軟體在產品功能執行中所佔比例越來越大，原有的基於權重設定的資源分配策略也必須適應這種調整，這同樣會影響到對場景本身的權重設定，本質上也會影響到場景庫結構設計的根本。

3、 從場景描述到功能定義缺乏行之有效的方法論指引。可以說單純的調研思維或者

使用者口頭表達決定論

依然是多數方法論的根基。在這方面大家更傾向於把場景庫本身做的更漂亮，而不是更有可操作性。因為真正的可操作性一定是可以指導研發，準確告訴研發滿足這個場景的體驗目標，需要具備哪些功能，這些功能應該如何呈現，如何銜接以及效能和使用感受應是如何。把這些內容具象地定義出來，單純的

"使用者語言"

是遠遠不夠的。

因此迴歸工作層面，既然場景庫是使用者體驗管理和最佳化的基礎設施，我們就必須尋找構建“

可用場景庫

”的有效方法。

要解決上述問題，首先我們還是必須迴歸場景這個概念的本身，只有概念清晰了對場景庫的構建和後續場景裂變、增補、合併等一系列管理動作才能有據可依。過去我們對場景的理解通常很模糊，甚至僅僅把場景定義為一種更有畫面感的用車片段。由於畫面具體了，裡面的人物、出行目的、使用者任務和體驗要求也就更容易確定，同時也更容易讓複雜的研發組織達成共識。顯然要讓這個工作更規範化和體系化，僅僅這種理解是遠遠不夠的。

在這個問題上，SoCar對場景給出的定義是：

場景是由一組條件變數共同描述的，對應明確使用者意圖的，由特定事件觸發的狀態。基於這個定義，構成一個新場景的必要條件至少包括以下3條：

1、

使用者意圖是明確的，使用者意圖既包含顯性的使用者任務，也包含車輛正常行駛必須的控制條件。

2、

由上一個場景切換至當前場景的觸發條件是某一個或某類事件。

3、

使用者意圖在兩個相鄰場景中是不同的。

這樣的定義意味著場景的本質實際上是由車況、路況、車上乘員狀態、天氣、時間等一系列條件變數共同描述的一個組合。本質上這與SoCar在定義智慧汽車指數當中的“感知能力”是相通的。也就是說，在實際使用中車輛對場景的識別首先是基於完備的感知能力的，也就是需要針對上述可能的條件變數具備完整的採集能力。當然這種採集能力背後對應的是由各種感測器組成的感知架構。也就是說，車輛的感知能力越完整，理論上他們能夠深入挖掘的場景就越精細。儘管目前還有很多感知條件是由使用者直接輸入控制車輛完成的，但長期看這種由使用者輸入完成的操作一定是越來越少的。

當然，這這個場景之上，實際上還有一層更宏觀的場景，在SoCar的體系中它是由兩個維度（參與者和出行目的）共同約束的，用來解釋產品定位問題的所謂“一級場景”。因為產品定位本身無非就是這個車的使用者是誰，以及這些使用者準備把車用在哪些場合。由於一級場景是可以固定描述維度，也就是可以結構化的。因此在這一層穩定後，我們再深入展開下一層級才能擁有更穩定的基礎。

其次，由於向下不斷裂變的場景最終對應的是用“使用者意圖”，因此場景庫本質上是對各種不同條件下使用者意圖的窮舉。而響應使用者意圖的是車輛的各種功能或者功能組合。在這個層面上我們就能實現從場景到解決方案的有效過渡了。這也是“可用場景庫”真正的“可用之處”。

最後，單純從場景庫一個維度出發是無法把問題解決掉的，要想獲得每個使用者意圖最佳的響應方案（功能），就必須有更完整的參考視角，包括使用者所能看到的現有解決方案有哪些，這些方案的體驗如何，還有哪些更優秀的解決方案，不同解決方案的執行效率、成本和後續迭代能力如何等等。這是一系列更為複雜的系統工程。但無論如何，前面的路徑清晰了，後續的線索才能被有效梳理出來。後面的問題我們接下來再繼續討論。