基于大数据的车辆智能评审过程与要素常态化研究

黄晓延 杜曾宇 李子焱

摘要：本文将结合我国车辆市场实际发展情况，通过实际项目对基于大数据的车辆智能评价体系的建立、各种新技术进行介绍和分析，进而对我国汽车行业的未来发展方向与趋势进行展望。最终，以大数据为基础，确保有关部门能够借助智能化措施使车辆评审的要素、过程等趋于标准化和常态化，以期推动我国汽车行业能够在日益激烈的世界汽车市场竞争中更健康、长远地发展。

关键词：大数据;车辆;智能评审过程;评审要素

中图分类号：U461文献标识码：A

1背景介绍

中国市场被誉为世界汽车第一市场，市场竞争非常激烈。当今世界已经进入了信息化时代，日益提升的互联网信息技术促使汽车行业的整体发展日益趋于智能化、电子化和信息化。然而从本质上来看，汽车的发展依然需要将提升驾驶安全性、舒适性作为硬性指标。当汽车的客观性指标，诸如性能、制造、法规、配置等逐渐被标准化后，汽车的主观性指标，如感知质量与客户服务将逐步成为竞争要点。静态感知质量作为汽车主观性指标中的一个重要部分，越来越被各大公司所关注。

中国自主品牌起步较晚，加之市场的日趋饱和以及消费者心理发生了改变等原因，中国汽车企业也刚好到了一个重视感知质量和汽车精致性的节点。然而中国品牌汽车在整车产品开发过程中，虽然在造型、总布、人机工程和动态性能上已经接近合资水平，但在感知质量设计上却缺乏系统的目标设定、技术路径和评价方法，导致整车装备完成后，往往会产生大量的设计变更，最终仍然达不到顾客满意的效果。

2项目介绍

该项目以研究静态感知质量在整车开发过程中的应用为主线，通过研究对车辆进行PO评审的评价体系建立、智能新技术评审手段以及评审结果的大数据分析方向，最终达到将主观性指标逐渐标准化和常态化，变更汽车设计研发流程的目的。

2.1评价体系的建立

体系的一级文件应是公司整车及系统级的静态感知质量设计规范，作为核心技术文件指导整车产品的静态感知质量设计。静态感知质量评价前身支持文件包括造型可行性分析、人机工程、尺寸工程和内饰精致工程。我们要建立以人为购車方式为基础的工作思路和评价方法，研究如何做好静态感知质量管控，实现满足使用需求，甚至超出用户期望的设计流程。

用户通过视、听、触、嗅、用等感知手段对汽车产品的设计、质量、功能和特性进行评价，这个过程是短暂的。所以评价体系在各感知过程中重点关注的要素上需要赋予一个权重，以考虑在成本和周期允许的情况下，重点投入。具体细分讲解和研究方向有以下几点。

（1）视觉。即第一印象、造型感知，具体可细分为整车外观感知、内饰颜色搭配感知、材质使用及品牌等多方面。研究方向为从美学的角度分析造型细节因素达成目的、新方向方法、以及趋势分析。

（2）触觉。当用户看过产品之后，会进一步近距离接触产品，希望能够获得更多的信息。在进入驾驶过程之前会通过乘坐或触摸实车的各个部分，如座椅、按键、转向盘及门框等，重点对材质、做工和触感进行评价。研究方向为调研材料在整车上的应用情况、概念车与量产车在工艺水平上的成本差异与差距，最终形成评价体系和指导文件。

（3）使用感受。指用户上下车和乘坐时，对空间和车载配置的使用便利性评价。包括视野、上下车方便性、操作便利性、乘坐空间、取用空间以及工具使用便利性等。研究方向为人因角度考虑心理变化、疲劳程度分析及使用后的情绪极点等设定权重，重点关注车联网与人工智能的使用。

（4）听觉。听觉作为较后感知的项，评价的点也相对较少，但依然能反映出整车的质量设计，包括关门声品质、发动机噪音及各活动电机噪声等。研究方向为利用标准仪器对声音进行有效分析，结合使用者情绪变化提出车辆设计否决项，建立标准评价体系文件。

（5）嗅觉。传统的评价方法为新车暴晒2小时评价，目前由于内饰材料的使用要求，无法达到零气味。市场上有能评价出气味来源的仪器，效果一般。研究方向为对重点部位的常用材料进行分析评价，建立评价标准，提供咨询和整改意见。

2.2智能评审新技术手段

传统的静态感知质量评价流程为：对标车评审——竞品车评审——造型评审——初版CAS评审——终版CAS评审——油泥模型评审——A面数据评审——硬质模型车评审——CTF样车评审——CAD数据评审——PP样车评审——商品车评审。评价工具和手段主要有表单、贴纸、仪器及CAD软件等。评价人员主要有质量部门、人机工程师、车身内饰工程师、造型设计师、领导、不同身高及不同性别的其他人员等。此领域研究方向以提升评审效率、节省成本为目的展开，利用先进、智能的手段去实现，将其变更为汽车厂商重要的使用工具，加入到整车开发流程中。需在现有成果上继续深入研究，并寻找创造出新的软件或硬件工具，如PQ智能评审和虚拟数据评审等。

（1）PQ智能评审。PQ评审通过将评价体系输入到手机端，开发出了APP评审记录、上传新模式。单人即可操作，评审时间缩短为原来的1/3。更为重要的是，评审过程中的评语、标记、照片共同存储打包，保证了评审过程的准确性，避免了后续整理材料过程中的丢失、失误和反复，极大地提升了评审效率。研究方向为将其分模块设计，保证在VR端、模型端和实车端都可进行评审和分别上传，汇总到一起进行大数据分析。

（2）虚拟数据评审。此类评审重点会借助CATIA软件多角度、全方位评审数据模型，从而及时发现各类问题。很多3D数模在软件中被调整参数设置、进行数字化模拟后，便能够从多角度出发对数模进行评估，有效缩小、放大模型比例，将感知质量问题及时发现。评审之后，对评估结果、立项目标等展开对比，随后将发现的各类感知问题编入到问题清单中，确保有关人员对其进行后续追踪，掌握其处理状况。在此过程中解决问题属于更改数模，无需对工装、模具等进行修改，并不会生产多余费用，能够有效提升感知质量。

2.3大数据分析

静态感知质量数据库的搭建，要包含市场上大部分车型。通过大数据展示研究，有利于设计方式的积累，丰富设计手段，同时也可基于产品受欢迎程度及其设计变化体会用户感知的变化，对未来的感知要求进行适度预测，更有利于产品的感知质量设计。研究方向包括：大数据展示标准输入格式、展示UI、展示内容及平台开发等，并制定合适的滚动更新维护。大数据分析基于评价体系设定，通过评语、评分以及图片记录进行全方位的展现。大数据时代下的海量信息整理将形成支持产品的决策系统，具体研究方向可分为以下几种。

（1）自行采集。针对各整车厂商实际对标车型需求和每年车展新发布车型，基于评价体系研究成果开展的产品调研，将快速积累出最新车型的评价结果，通过大数据分析，识别出优点和劣势，好的设计和缺陷，供企业参考。

（2）互联网合作。随着社交媒体、电子网络的蓬勃发展，消费者信息散落在各个角落，这些行为是由他们的内心驱动的，他们对汽车每一次搜索和诉求如果被整理出来，就有了直接面对消费者的机会，也会得到最正确的答案。

（3）车企的信息化建设。车企内部的信息流转时效需要有保证，市场、研发和生产各个部门的信息需要整合流通，让研发与消费者心态结合起来，是信息化建设的目的，大数据是样本，最终呈现出的结果才是导向。

3展望

科技在飞速发展，汽车行业也面临着消费者的严苛要求，个性化、健康舒适性、可持续性及自动化等越来越多的应用案例不断涌现，感知质量的研究也要不断吸收这些新技术的评价手段，尽可能让设计师考虑到用户能够联想到的功能使用场景及其预期效果。我们立足于大数据，通过智能化手段将车辆评审过程的要素常态化及标准化，分享到汽车行业形成技术积累，力争让中国汽车企业早日迈进世界一流汽车企业的行列。