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智能座舱原型设计：蔚来案例研究
用ProtoThinking重新定义智能座舱设计
Molly Tian, Marketing Manager
September 10, 2024
蔚来公司介绍
蔚来成立于2014年，定位于高端智能电动汽车，愿景是通过电动智能汽车创造愉悦的生活方式。蔚来的LOGO有着深刻的寓意：上半部分代表天际线，象征着蔚来的愿景——“Blue Sky Coming”，即让蔚蓝的天空重现；下半部分象征着脚踏实地的行动，代表蔚来一步一步地制造高端电动汽车，实现这一愿景。
蔚来Logo的含义
NIO Digital Lab：定义未来智能空间
NIO Digital Lab是蔚来前瞻创新的核心团队，专注于探索和定义未来的智能空间，同时致力于寻找将这一愿景变为现实的路径。该实验室通过将设计思维（Design Thinking）与原型制作相结合，跨越软硬件边界，创新性地设计出全新的人机交互模式，创造超出用户期待的智能座舱体验。
工作方法论：从“今天”到“遥远的未来”
NIO Digital Lab 的工作方法论基于两个核心概念：
- Today：从今天出发，推演出明天的技术与产品发展。
- The Day After Tomorrow：展望一个遥远的未来，从未来的某一天回溯当下的发展路径。
这种思维模式结合了“前向推演”（forcasting）和“反向推演”（backcasting）的双重路径。在定义下一代智能座舱时，蔚来团队不仅需要从“今天到明天”推演出技术发展的可能性，还要从未来的场景倒推现在，思考在未来的自动驾驶时代，智能电动车将如何演变。
NIO Digital Lab 的工作方法论
同步进行的双重思考
蔚来团队在构想下一代智能座舱时同步开展两项工作：
- 从今天到明天的推演：团队从当下技术出发，思考在可见的未来，下一代智能座舱的可能形态是什么样子？会有哪些新功能和新的交互方式？
- 从遥远未来的反向推演：团队同步思考更远的未来，设想在无人驾驶技术成熟的时代，智能电动车将如何演进？当时的法律法规、交通管理制度会如何改变？未来的出行习惯会发生怎样的转变？
这两种思维方式不仅让蔚来团队能够在当前的技术框架内进行创新，也使他们能通过前瞻性的思考，提前发现未来的趋势和机会，确保蔚来能够领先于行业潮流。
原型为什么重要？
在蔚来的智能座舱开发过程中，原型发挥着至关重要的作用。它不仅是探索和展示设计方案的工具，更是进行快速测试、验证和迭代的重要手段。相较于传统的设计方式，智能座舱的设计由于其复杂的交互和多屏幕布局，迫切需要在真实环境中进行基于体感的设计和验证，而不是单纯依赖于计算机屏幕上的静态设计。
1. 快速有效的探索、测试与迭代
原型的最大优势在于它能够更快、更有效地探索和验证设计方案，尤其是在人机交互界面（HMI）的设计中。相比传统互联网产品（如手机应用、网站等）的设计，智能座舱设计需要考虑更加复杂的人机位置、屏幕分布、按钮操作等因素。这些因素仅靠坐在电脑前进行概念化的设计是远远不够的。
智能座舱中通常会分布多块屏幕，而且每个屏幕都有严格的人机工程学要求，比如座椅相对于屏幕的角度、驾驶员视线的覆盖范围、按钮和触控区域的布局等。通过构建原型，设计师可以在真实环境中测试这些设计细节，确保驾驶员在不同位置下都能清楚看到屏幕上的内容，并且在驾驶时能轻松便捷地操作按钮。
2. 打破抽象概念与实际体验之间的障碍
在产品开发的过程中，会议和决策时经常面临“空对空”的讨论，即单纯依靠文档和描述来表达设计方案和交互体验，往往难以让人准确理解。这种情况很容易导致决策偏离用户体验的真实需求。
原型能让体验本身说话。通过构建一个可操作的原型，团队成员和利益相关者可以直接进入虚拟座舱，亲身体验设计效果，而不再仅仅依赖文字和图表的描述。这种直观的体验能够打破抽象概念与实际体验之间的语言障碍，使得会议讨论和决策有了更为切实的依据和落脚点，避免了抽象的语言导致的误解。通过原型，团队能够清晰地看到某个功能在实际操作中是否合理，这使得他们能够做出更符合用户需求的判断。
3. 更有效的用户研究：身临其境的体验
常规的用户研究方法（如问卷调查、线上访谈等）在汽车设计中往往无法反映用户在驾驶或乘坐时的真实行为和反应。对于智能座舱这种高度复杂的交互设计，仅依靠传统的调查方式不足以捕捉用户的真实使用场景。
通过构建智能座舱的原型，蔚来可以邀请用户在虚拟环境中进行身临其境的驾驶或乘坐体验。这种沉浸式体验能够让用户在真实场景下自然反应出他们的操作习惯、需求和痛点。例如，通过原型测试可以发现用户在驾驶过程中是否能方便地操作座椅调节或氛围灯设置，发现这些细节问题后，团队可以迅速作出调整和改进。相比传统的用户调研方式，原型为用户研究提供了更为真实和有效的数据，帮助设计团队做出基于真实反馈的改进。
4. 早期验证与快速迭代：失败是成功的前提
一个常见的误解是，原型只是为了展示设计方案的Demo。实际上，原型在开发初期就能够用于探索和讨论多种方案。这对于汽车开发尤为关键，因为一辆车的开发周期通常长达五年甚至更久，如果等到项目进入后期才发现设计上的问题，修改成本将极其高昂。
通过在早期阶段构建原型，团队能够更早地发现问题、失败并学习，从而避免在后期开发中遇到不可控的风险。原型允许团队在开发的早期就对多种方案进行讨论和测试，确保设计方向正确。一旦某些设计在早期原型测试中暴露出问题，团队可以迅速进行调整，而不会等到整个项目接近完成时才面对巨大修改成本的挑战。
5. 提前实现未来亮点功能
原型还具有独特的前瞻性意义。在技术尚未完全成熟的情况下，原型可以帮助团队模拟那些尚未实现的未来功能，用户通过原型可以提前体验5到10年后的智能座舱。这种体验能够帮助团队与用户讨论未来功能的期望，进而把未来某些亮点功能提前引入下一代产品中。
为什么选择ProtoPie：敏捷开发与无缝硬件集成的原型工具
蔚来选择ProtoPie作为核心的原型工具，正是因为它能够将屏幕交互原型与座舱硬件无缝集成，在复杂的智能座舱环境中提供快速、灵活的解决方案。ProtoPie为设计师和产品经理提供了无需编写代码就能构建复杂交互的能力，特别适合那些没有技术背景的团队成员。在蔚来的开发流程中，ProtoPie成为了加速创新、简化流程、以及推动敏捷迭代的关键工具。
1. 多模态交互环境中的无缝集成
在蔚来的智能座舱中，用户体验不仅仅局限于触控屏幕，还涉及到各种物理设备的交互。例如，用户可能通过屏幕上的按钮控制座舱内的氛围灯，调整座椅的按摩、加热和通风功能。ProtoPie具备强大的集成能力，能够无缝连接这些不同的硬件设备，实现一体化的交互体验。
这意味着，ProtoPie不仅是一个交互设计工具，还可以将虚拟交互与实际硬件动作结合。当用户点击触控屏时，系统会通过ProtoPie将指令发送至座舱的各类硬件，并实时响应用户的操作，提供沉浸式体验。
2. 设计师友好的敏捷原型开发
与传统的汽车制造商不同，蔚来更看重敏捷迭代与快速开发。蔚来的设计师和产品经理大多没有技术背景，也不懂得编程。而ProtoPie让这些非技术人员能够将设计概念快速转化为功能原型，而无需依赖工程团队的支持。
在传统车企中，原型的开发往往需要依赖一支强大的技术团队。而在ProtoPie的帮助下，蔚来的设计师和产品经理能够独立完成原型的创建和迭代。即使开发周期紧张，ProtoPie也能帮助团队快速验证想法，而不需要工程团队抽出时间帮助产品经理修改和验证设计。ProtoPie通过简单的修改条件或触发机制，允许团队快速验证设计交互，这种自主性极大地提升了开发效率。
3. 实验台架的原型应用：跨硬件集成
蔚来在其Digital Lab内部搭建了一个实验台架，配备了大量的设备，如中控屏、娱乐屏、HUD（抬头显示）等。为了探索未来智能座舱中的人机交互，蔚来引入了拟人化的机器人NOMI。ProtoPie在这一系统中的应用尤为关键，它能够通过信号控制NOMI的表情变化、头部转动，让NOMI的动作更加符合自然生物的运动方式。这些无缝的交互使得蔚来能够创造出更符合用户期望的智能座舱体验。
不仅如此，蔚来还将其开发的手机和XR眼镜集成到这一系统中。ProtoPie通过与Unity插件的整合，使XR眼镜的体验得以在原型中实现。这样的跨硬件、跨平台的集成能力，使得蔚来能够快速测试未来座舱中的各种创新功能，并通过原型加速产品开发。
NIO Digital Buck
4. 复杂的汽车协议与Python-Bridge集成
智能座舱中的硬件设备通常使用复杂的汽车通信协议。在蔚来的实验台架上，座椅和氛围灯等设备通过汽车行业专用的协议进行通信，这类协议通常非常复杂。然而，ProtoPie通过与Python-can库和Python Bridge-ProtoPie Connect的集成，能够将这些硬件轻松连接到原型系统中。
举个例子，当用户通过中控屏发出一个指令时，ProtoPie Connect 会将该指令传递给一个Python文件，Python文件将指令转换为实际控制座椅移动或调节氛围灯亮度的信号。甚至在座椅移动的过程中，座椅的移动信号也可以实时反馈到中控屏，并显示一个3D的座椅模型，提供更加真实、互动的用户体验。
这种无缝的软硬件结合能力，不仅帮助蔚来团队加快了创新步伐，还确保了每个原型都能与实际车辆进行联动，快速验证设计想法的可行性。
蔚来使用 ProtoPie 的技巧与创新
1. 善于利用“意想不到”的输入设备
蔚来在使用 ProtoPie 时展现出了极高的灵活性，尤其是在利用意想不到的设备进行交互原型设计方面。ProtoPie 官网提供了丰富的文档和教程，帮助用户实现屏幕之间的联动，包括中控屏、仪表屏和 HUD 的交互设计。然而，蔚来团队更具创新性，利用身边常见的硬件设备来实现复杂的功能。
案例：Apple TV 遥控器的应用在一次智能座舱设计中，团队需要为下一代方向盘的按键交互设计原型。通常，这样的任务需要根据座舱的尺寸和布局定制方向盘，涉及复杂的通信协议和硬件集成，开发周期可能长达数月。然而，团队巧妙地发现Apple TV的遥控器可以成为替代解决方案。
Apple TV 遥控器只有5-6毫米厚，轻便且拥有充足的续航时间。它的按键布局与方向盘的交互需求高度契合，具备上下左右按键和确认按钮，正好能够模拟方向盘的输入操作。更重要的是，这款遥控器可以通过蓝牙连接到MacBook，并与ProtoPie实现信号传输。
用 Apple TV 遥控器模拟方向盘按键
在传统流程中，为方向盘设计定制的硬件需要数月的时间才能完成，包括与软件进行通信集成。而通过将Apple TV遥控器轻松地贴合在方向盘上，团队在不到一个小时内就完成了原型设计。这不仅节省了大量时间，还可以立即对方向盘上的按键交互进行测试和验证。遥控器发出的信号被迅速传输到ProtoPie，设计师能够即刻看到按键操作如何影响屏幕上的信息展示和HUD交互。
这种创新方法极大地缩短了开发周期，证明了团队在原型设计中的灵活性和创造性。借助这种“意想不到”的设备，蔚来不仅节省了开发资源，也提升了产品迭代的速度，使原型设计的敏捷性得以最大化。
其他创新设备的应用蔚来不仅使用 Apple TV 遥控器，还通过蓝牙小键盘来模拟 A-Z 的按键信号。这种设备用于用户测试时，可以触发不同的场景并模拟用户输入，从而进行更复杂的交互操作。ProtoPie 几乎可以与任何设备连接，帮助团队快速实现功能模拟并减少开发成本。
善于利用身边意想不到的“输入”设备
2. 高效的团队协作：信号对齐表的应用
高效的团队协作，你需要一个信号对齐表
在蔚来的团队协作中，信号对齐表成为了确保多名设计师能够无缝协作的核心工具。在智能座舱的开发中，每个设计师通常负责不同的原型文件，如中控屏、仪表屏或 HUD 的交互设计。为了确保这些设计在集成时不会出现信号冲突或不一致，蔚来创建了一个详细的信号对齐表。
信号对齐表的作用信号对齐表详细记录了智能座舱中所有的发送（send）和接收（receive）信号。例如，方向盘的上下左右按钮、短按和长按的信号都会在表格中列出。当设计师开发涉及方向盘按钮的原型时，可以直接从信号对齐表中复制相应的信号信息，确保与其他设计师的工作保持一致。
这种统一的信号标准大大提高了集成效率，避免了不同模块之间的信号冲突和重复设计的情况。无论设计师负责哪个模块，只要遵循信号对齐表，最终的集成过程就能顺利进行，节省了大量信号切换和修改的成本。
3. 敏捷的原型迭代：信号中转站的设计
敏捷的原型迭代，你需要一个信号中转站
为了进一步提升原型的迭代效率，蔚来设计了一个名为信号中转站的系统。信号中转站的核心思想是通过一个“Super” Pie 文件对所有输入信号进行统一管理，并根据需要触发不同的功能。
信号中转站的工作原理在传统方法中，不同设计师开发的原型可能会有不同的输入设备控制不同的功能。例如，设计师 A 负责的方向盘按钮可能触发某个功能，而设计师 B 负责的原型中，方向盘的同一个按钮可能触发另一个功能。如果设计师需要修改功能，可能需要修改多个原型文件的信号映射。
为了简化这一过程，蔚来团队创建了一个Super Pie 文件，它是一个空白的原型文件，用于接收所有的输入信号。通过该文件，设计师可以统一管理并触发不同的方案和功能，无论是输入信号还是输出功能，所有内容都集中在这个文件中控制。这意味着设计师只需要在 Super Pie 文件中启用或禁用某个功能，即可快速修改方案，而不需要逐个修改每个原型文件中的信号映射关系。
灵活的信号迭代与管理这种信号中转站的设计为蔚来带来了极大的灵活性。设计师可以根据需要随时修改信号映射，并通过统一管理的方式快速迭代不同的原型功能。Super Pie 文件允许设计师在不影响其他模块的情况下进行更改，大大提高了开发效率，并确保团队能够快速响应变化需求。
为什么要具有原型思维：探索与创新的核心
在蔚来的产品设计过程中，原型思维（Protothinking）成为了推动创新的重要理念。原型不仅仅是为了验证设计概念，它更是一个探索工具，帮助团队理解并定义未来产品的可能性。通过原型思维，蔚来能够持续地从实践中学习和改进，为智能座舱的设计注入更多的创造力和灵活性。
1. 原型不仅仅是验证，更是探索的工具
传统的产品开发往往将原型视作最终设计的展示或验证工具，但在蔚来的设计流程中，原型不仅仅是对未来产品的演示，更是探索和发现新可能性的关键工具。蔚来团队通过原型不断推敲、测试各种设计方案，帮助用户和利益相关者理解和体验未来的产品形态。
例如，在蔚来的智能座舱设计中，设计师不会局限于画草图或在 Figma 上创建静态的设计文件。因为静态图无法完整呈现产品在真实环境中的互动体验，也无法模拟复杂的多屏幕或物理交互情境。因此，团队会利用 ProtoPie 将所有方案做成可操作的原型，让用户在智能座舱的真实场景中实践和体验。这种互动式的探索让蔚来的产品设计不仅仅停留在理论层面，而是深入到实际使用中，真正理解用户的需求和期望。
2. Learning by Doing：边做边学的原型思维
原型思维的核心在于边做边学（Learning by Doing）。在实际设计过程中，设计师通过 ProtoPie 构建和调整各种交互方案，原型的构建过程本身就是一个思考和学习的过程。每一次迭代、每一次调整，都是设计师通过实践理解产品潜力的机会。
这种“边做边学”的思维方式，与传统的产品开发流程有着根本性的不同。在传统流程中，设计师通常会先在 Figma 等工具中画好静态图，再将这些图导入到原型工具中进行交互设计。然而，蔚来的设计师选择将Figma 和 ProtoPie 完全同步，在制作静态设计的同时也进行交互设计。通过这样即时设计、即时测试的流程，团队可以不断调整，灵活应对变化，并确保设计在整个开发过程中始终与交互体验紧密结合。
如何借助 ProtoPie 探索 AI 时代的智能座舱
随着人工智能技术的发展，蔚来在智能座舱的设计中利用ProtoPie结合API插件、大语言模型（LLM）API和Python Bridge，探索和实现了更加智能化和个性化的座舱交互方式。这一组合为用户带来了更沉浸的交互体验，并推动了智能座舱的创新。
1. API插件与大语言模型（LLM）的结合
ProtoPie 支持 API 插件，这使得其能够与大多数开放的大语言模型（LLM）API进行集成。通过 API 插件，ProtoPie 可以调用这些模型的 API，允许开发者将自然语言输入转化为智能座舱中的交互内容。
例如，蔚来利用 ProtoPie 将语音助手NOMI集成到座舱系统中。具体流程如下：
- 语音转文字：用户与 NOMI 进行对话时，ProtoPie 通过语音转文字的功能将用户的语音输入转化为文本。
- 调用 LLM API：通过 API 插件，ProtoPie 将转换后的文本发送给大语言模型（如 GPT 等），由模型解析并生成相应的语义和回复。
- 根据语义处理响应：在 LLM 返回的内容基础上，ProtoPie 根据 NOMI 的预设人设，判断 NOMI 的回复或执行的动作。
- 文字转语音：ProtoPie Connect 收到这些指令后，通过 ProtoPie 的文字转语音功能，由 NOMI 发出自然的语音回应。
这一流程使 NOMI 能够与用户进行智能对话，提升了座舱的智能交互体验。NOMI 的语音与动作的实时反应，也为用户带来了更加人性化的座舱体验。
2. ParseJson：动态调整智能座舱功能
大语言模型不仅能生成自然语言回复，还能通过Json格式返回复杂的数据结构，帮助调节座舱内的硬件设施。例如，在蔚来二代智能座舱中，用户可以通过简单的语音命令调整座舱的氛围灯颜色。
使用示例：
- 用户发出语音指令：“Hey NOMI，给我来一个赛博朋克的氛围灯。”
- LLM API 接收到这个指令后，通过 Json 返回相应的颜色参数，例如顶部灯带、底部灯带以及环绕灯带的具体颜色值。
- ProtoPie Connect将这些 Json 数据解析为实际的数值，并控制座舱内的氛围灯系统调整颜色和亮度。
通过这种方式，智能座舱可以根据用户的语音指令实时改变内部环境，例如调整氛围灯的颜色、座椅的舒适度等。这不仅增加了智能座舱的个性化和智能化，还提升了用户的整体驾驶体验。
总结
蔚来通过ProtoPie进行智能座舱的前瞻设计，结合原型思维探索未来可能性，快速迭代并实现突破性的用户体验。这种敏捷的原型开发方法不仅加速了蔚来的创新步伐，也为智能电动车的未来奠定了坚实基础。如果你也想像蔚来一样使用ProtoPie，请联系我们的销售顾问！