2018百度AI开发者大会展示了众多落地成果。其中，在AI时代的出行体验中，百度尝试重构一种基于智能的全新驾驶系统。与传统的有人驾驶不同，在无人驾驶时代，信息、交互和计算都需要进行重构，人与车之间的关系也将随之发生改变。
在新的智能驾驶系统上，百度无人车驾驶团队致力于创造四维一体的流动体验。充分利用出行工具——车，去连接生活中的多种场景，了解用户的喜好、学习用户的习惯，以出色的内容服务实现车与人的高效沟通。
大家好，我是百度无人驾驶体验架构师沈瑞祥，作为一名设计师，很荣幸站在这里，今天对我来说又是一次难忘的体验。
这是最好的时代，即便你不是设计师，你也会关注体验，谈论体验。今天我会给大家分享《百度智能驾驶-数字时空的流动体验》，主要是百度对未来出行体验的思考，以及我们的一些实践探索。
AI时代，重构基于智能的全新驾驶系统
首先，我们必须弄清楚一个本质的前提？当我们谈论无人车的时候，我们究竟在体验什么？或者说我们期望为用户构建什么？
这里先以我自己的真实经历为例，来看看每天生活中的出行。大屏幕上的描绘了我今天的出行场景轨迹：为了躲避拥堵我得很早开车出门，从家去游泳馆，大家知道北京的早高峰非常的堵；运动完，大约10点我开车到公司；因为下午有演讲，我需要1点前赶到国家会议中心，可是停车是个麻烦事，所以我选择打车前往。
从这个的真实情景出发，我们不难发现，驾驶或者说车这种工具，所贡献的是一种真实场景切换的能力。
当我们把车这种最重要的出行工具，抽象化或无形化，我们看到了“连接”的本质，它连接了我们生活中零零种种的场景点，串联出属于我们每个人的数字时空！
而这种连接的价值如何在我们的产品中去承载、去落地呢？或者说需要靠什么实现这种“连接”？答案是一种新的虚拟系统！因此，当我们谈论未来AI时代出行体验时，我们的核心是在，重构一种基于智能的全新驾驶系统。
这是新一代自动计算单元，是由信息、交互、计算这三者，系统性整合而构成。当然我还是使用了驾驶，但请注意，它的主体已不在是人。
从系统构成上，我们与生活中已经存在的系统并无差异，然而最关键的核心，是我们对于体验表达的思考与尝试，接下来，我将会从信息、交互、计算三方面展开，来聊一聊我们所设计与重构的智能驾驶体验。
信息——人因化设计
第一，信息的人因化设计。这里展示的是一辆顶级跑车（如下图所示），兰博基尼内部空间，不得不承认，即便我不懂车，看到这样的设计，也会强烈冲动想坐进去，近距离感受驾驶系统的设计，幻想激情澎湃的驾驶操作，如果也能在五环上跑一圈，应该是一种很棒的感觉。
（图片源于网络）
因此，在有人驾驶的场景下，现有汽车系统的信息框架，更多是围绕驾驶行为而构建，类似音乐这样的多媒体功能，或是各种辅助行驶的应用，比如碰撞预警、并线辅助等等。
而在未来无人驾驶场景下，智能驾驶系统的信息架构，将更侧重于构建安全、舒适的乘坐体验。在这种设计目标的变化下，系统的信息构成，也将发生巨大变化。
因此，从用户乘坐行为切入，基于长期大量的实验研究，我们提出了智能驾驶系统的，信息架构模型，包含可知、可控、可预测三层用户诉求，并通过分析，归纳出完整的系统信息架构。
这里展示了，我们系统中的部分信息内容的设计实践。目的均是满足乘客对智能驾驶系统的可预测性诉求；我们通过对无人车的行驶预测与驾驶决策的设计表达，来建立一种人与智能汽车的信任感。
在我们智能驾驶系统中，类似的信息设计还有很多，这些实践背后的支撑，得益于我们对于信息人因化的设计探索。
交互——建立“立体”通道系统
那么，当我们有了清晰的内容和功能，系统如何能让信息与人建立通道、产生联系？
第二部分，我们来聊聊系统交互设计中，通道的可感化设计与媒介的空间化设计。
我们还是以人为出发点，大屏幕展示了我们人自身的交互系统，我们通过视、听、嗅、味、触五种感官，主动或是被动的探知外界的输入信息，经过大脑思考与学习，输出语言（信息）与声音（媒介），进而表达认知与思想。
因此，我们试图从这种自然的交互关系出发，探索诱发用户“五感”感知的，人车交互系统。在系统的输入端，我们建立了触控加语音的交互通道，在输出端，尝试满足除“味觉”以外的所有感官通道的交互体验。
得益于AR、语音、环境交互，以及智能屏显等核心技术的支撑，这种可感化的交互通道设计，才能成为现实。
与此同时，伴随着通道的建立，承载信息交互的媒介也从以往的单一机械控制，演变成为分散设备的空间设计。
这里也选取了部分智能驾驶系统的设计应用，各种信息内容，结合交互的可感化、空间化设计，表达出一种更“立体”的交互体验。
计算——驱动赋能
当系统有了完备的信息组成，同时又构建了与人之间的交互触点，如何才能驱动这种系统的循环运行？
计算为我们提供这种驱动力。当然，在这里我并不打算谈论技术，如果在座的各位对技术也很感兴趣，不妨关注我们的智能驾驶论坛；这里我想继续深入探讨体验，探讨AI这种革命性的计算技术，将会为体验带来的可能性。
我想先举一个例子，来帮助大家理解我想表达的计算。在中国的基础教育中，我们大多都经历过题海战术的知识训练。你需要做成千上万的试题，从积累经验，到思考模仿，最终通过悟性转化为自我学习能力。而AI时代，我们正在将这一过程，结合新的计算能力，从训练人迁移至训练物。
所以，新的AI时代，计算力革新的本质是基于大数据的智能计算。当我们的系统不断与人产生交互关系，也伴随着大量的新的“活数据”诞生，而可感知的形式设计，随着活数据带来的智能变化，持续创造给人以灵性和动感的情感体验。
比如，我们在车载语音的交互中，系统会根据用户的使用经验，不断学习，那么设计上也将这种计算技术的能力，很好的通过形式化的界面，呈现出一种情绪氛围，进而达到提升人车之间的体验关系。
通过计算驱动力的赋能，再加上交互与信息的闭环，我们重构了新的人车关系。
基于刚刚分享，不难发现，在新的智能驾驶系统之上，伴随着出行场景的连接价值，我们创造出四维一体的流动体验。
但我们相信，所有的这一切，只是体验革命的开始，在AI的未来，各种场景系统的连接与交织，将共同构成AI时代的智能系统集群，智能驾驶体验将再次超越我们已有的想象，“重构”将是AI时代前半段的重要设计使命！