从特斯拉安全和小鹏智驾分，谈如何设计智能驾驶安全评价体系
最近正好从事智能驾驶功能安全行为评分相关的项目，笔者就聊聊业内竞品里特别喜欢的产品名称，一个是特斯拉的“安全分”（是由英文Safety Score 直译），另外一个是小鹏的“智驾分”。
在一开始研究这两款产品的时候，笔者曾把它们当成同种类型的产品，但随着对其深入的研究和内部产品的项目体会，愈发感受到这两种产品并非同类。最重要的是，它们的名字在各自的产品定位中都取的也恰到好处。
一、认识“安全分”&“智驾分”
先从官网及相关论坛上认识下“安全分”和“智驾分”，如果你对“安全分”、“智驾分”非常熟悉，也可以跳过本章节，从第2章节开始阅读。
1.1 特斯拉安全分
笔者在上篇产品文章中已经介绍过安全分，即基于相关安全因子评估车主的驾驶行为，计算出预测未来驾驶中出现碰撞事故可能性的得分。特斯拉结合车主每日安全分（最多30天）计算汇总，分值范围在0~100之间，分数越高表示驾驶越安全（目前中国地区未上线安全分）。这也意味着，如果想提分就得保证安全的驾驶行为。
在特斯拉官网的安全分介绍中，不难看出“安全分”的目标是：刺激车主安全驾驶、影响保险费用。
后来在马斯克推特的历史推文中，发现安全分也作为了 FSD（特斯拉全自动驾驶）功能释放的筛选条件，如下图所示马斯克在2022年发布的推文（在官网介绍中未提及该部分）：
再看看特斯拉官网对安全分2.0版本因子的介绍，安全分的因子既包含了辅助驾驶行为，又包含了手动驾驶的行为。
1.2 小鹏智驾分
智驾分即帮助车主了解智能辅助驾驶的安全边界并提升智驾安全意识。用户（车辆绑定人）通过小鹏汽车智能辅助驾驶安全考试并授权就能开启“智驾分”，初始分值为100分，更新周期为12个月，以车主首次绑定车辆的日期为初始日。每一位用户的“智驾分”会按年进行重置，在用户完成所有待处理事项后，系统会在“每年初始化日期”自动清分重置恢复满分。
除了前面提到的“提升智驾安全意识”，从小鹏官网的智驾分介绍中也不难发现其目标还包括“小鹏 OTA（系统升级）公测权益”，即优先试用新功能。此外，分数提升通过学习相关内容&考试即可。
同时，“智驾分”的计算都集中在了辅助驾驶状态下的因子，包括脱手频次、接管响应、疲劳频次、注意力不在环，如下图是官方论坛中介绍的扣分因子说明：
二、理解“安全分”&“智驾分”
通过上一章节的对安全分的学习，通过“因子类型”的组成，不难看出两者的取名恰到好处：特斯拉将包含“手动驾驶&辅助驾驶”行为的产品（模型）称为安全分，小鹏将仅包含“辅助驾驶”行为的产品（模型）称为智驾分。
开篇说过两种产品并非同类，那再来综合认识下它们（如下表格，这里将相同的部分用蓝色展示，不同的部分用红色展示）：
剔除激励部分，不难看出，安全分是一个较长期（最多30天）的行为积累，只有安全驾驶才能提分。智驾分是一个较短周期的用户注意力，虽然更新周期是12个月，但是12个月内只要通过学习、考试又能刷到满分。参考百度百科对“习惯”、“意识”的解释：
习惯，指积久养成的生活方式；
意识，“意识”是人脑对大脑内外表象的觉察。如同计算机的内存一样，只能暂时保存所察觉的信息。
百度百科：
抛开“30天可以作为衡量习惯的周期标尺”科学性，围绕着“更新周期”和“提分方式”的特点，可以分析得出：安全分衡量的是习惯，智驾分衡量的意识，这恰好匹配了两者的“目标”（剔除激励部分）。
但是什么原因让这两个产品朝着不同方向发展的呢？这里要先问大家两个问题：
- 你是不是很少查看自己的芝麻信用分，但却享受着芝麻信用分带来的价值，如充电宝免押金？
- 你是不是在姨妈期推迟每天都开美柚，查看上次的记录日期并在查找/发布相关的帖子呢？
以上两款产品都是 to C的，但芝麻信用分属于“to C的数据产品”，即主要依赖数据可视化展示，更关注效率的产品，及其应用的场景调用（次数）更关注。美柚就属于“具有数据属性的C端产品”，即虽然会有可视化的数据展示，但更多是希望用户在社区中找到归属感，关注用户的活跃、留存等。
笔者在之前的产品文章中曾介绍过C端产品与B端产品区别，也对数据可视化产品做过专项的分析。结合上述芝麻信用分和美柚的内容，智能驾驶安全评价产品支持以下两种设计方式：
回到安全分、智驾分这两个产品，安全分不管用户是否经常查看，用户的保险的费用都会受到安全分大小的影响，其关注点就是安全分在其他业务的应用。同时，在上篇《跟着梁宁学习产品20：再设计特斯拉安全分的激励体系》写过：特斯拉会花时间去解决用户在网络上吐槽的模型不准确问题。所以，安全分是 to C 的数据产品。
而小鹏就没有走特斯拉的这条路，让分数更新可以自由（通过学习/考试来提分，没有安全分最多30天滑动窗口的限制），分值准确性便不再成为用户的关注点。在前面截图的官网介绍中也可以看到，当智驾分降低系统会推送提醒及对应的学习内容，从而增加产品和用户的链接。所以，智驾分是具有数据属性的 C 端产品。
三、如何设计智能驾驶安全评价体系
理解了特斯拉安全分和小鹏智驾分后，最后就聊聊如何设计这款产品吧。笔者认为，设计这款产品，还需要跳出这个产品从用户、营收的角度去思考这件事——即车企需要关注的2个问题：
- 用户能够信任评价体系；
- 能够给公司带来收益。
先聊聊“用户能够信任评价体系”。日常生活中会接收到很多信息，但是我们相信的往往是那些加 V 或者官方账号发布的消息，这是因为他们是权威可靠的，所以在设计智能驾驶评分安全体系的前提是用户认可智能驾驶，即功能本身安全可靠。这点特斯拉确实值得学习，它真的做到了兵马未动粮草先行。安全分2021年开发发布，而特斯拉从2018年开始发布季度的安全数据（如下图官网数据）：
从最早公开的安全数据可以看到，当时的在特斯拉智能驾驶功能激活时事故率已经小于美国官方统计的车辆事故率，如下图所示：
再聊聊“能够给公司带来收益”。收益包括狭义上的带来资金收入，这是公司存活的根本。另外作为一款产品，可以促进用户对产品功能的渗透也是给公司带来间接的收益。综上，总结车企的关注点总结如下：
公司在不同的业务目标需要有不同的设计方向，假设公司未向外界公布自己的安全性数据，是可以尝试走小鹏这条路：让分数可以更灵活（通过学习/考试来提分）提升，减少用户对分值（科学性）的关注点。但是公司仍需意识到本身的评价属性依旧绕不开用户的挑战，甚至会给公司收益带来风险（降低功能体验），所以在评价模型的因子选择上，一定确保不能限制用户使用智能驾驶功能（最终影响评价体系的关注度）：
大家是否有了自己在设计智能驾驶安全评价体系的思路了呢？基于以上章节的内容论述，笔者先抛砖引玉给出一种设计思路的主体框架（细节部分就不在本文展开）：
作者
兮兮，微信公众号：孤身旅人（ID：gushenlvren）。关注人工智能、toB产品、大文娱等领域。
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