智能空调作为智能座舱全面定制化的开端，为汽车智能化场景拥抱更多可能

在新科技发展推动下，汽车与智能化的结合愈发紧密。智能座舱近年来逐渐成为车企的营销卖点之一，它从消费者角度出发，贴近用户心理，成为最容易感知的智能化体验。据研究数据表明，存在购车意向的客户群体中，有将近五分之一的用户会提前考察车辆是否拥有智能座舱服务，超过五分之三的用户认为座舱可以提高他们购车的兴趣，座舱智能技术的配置水平在用户的心中的地位愈发重要。

智能座舱对个人来说，是一位懂你的机器“知己”，带来“无感的舒适”。空调作为与车内环境舒适度密切相关的一环，向智能化发展无疑是必然且必要的。智能空调于现在车载空调常用的AUTO模式又有什么区别呢？

AUTO模式是指基于部分用户的舒适体感范围，启动AUTO键后，车内空调会保持温度处于适宜状态，免去人工调节的繁琐。而智能空调面向使用的客户作为唯一服务目标，是实现完全基于个人喜好的空调信息推荐。由于车载空调有其独特的系统构成，翌擎与热管理专家普法芬合作，更好的展现智能推荐算法与空调补偿算法的结合。

举例来说，不同性别、年龄的用户具有不同舒适温度区间，选取性别年龄不同的若干用户，做舒适温度相关数据可视化展示。不难发现大部分男性舒适体感温度低于女性，年龄大的司机舒适体感温度高于年轻些的司机。对这两个特征进行简单分箱就可以更精准的对目标人群做出推荐，智能空调在特征维度增加，目标人群聚焦到个人的情况下可以逐渐学习并代替用户操作行为。

对相关输入数据进行特征工程，筛选与预测输出相关性更高的变量，以下为某测试用户的数据特征处理，当其他用户的行驶操作习惯不同时，相关的变量系数会发生改变：

筛选处理好的数据，在建立好的算法模型中进行训练可以得到用户体验智能空调实际行为与预测行为的测试对比，下面为一名测试用户进入准确率对比阶段的一段代表性数据：

由于此用户的数据采集阶段温差较大，根据输入或其他影响因素产生预测推荐准确率存在波动。进入对比后期通过临近一百条数据计算，可以看到经过算法学习，温度准确率和风量准确率都逐渐趋于稳定进入推荐阶段。当遇到未知天气变化时，还会经历推荐准确率降低-上升-稳定的变化。

智能空调基于全旅程规划从全局观角度考虑因空调使用的电能消耗，比如用户从北京出发到天津的一段出行驾驶中，例如当前温度由32度晴天变为30度雨天，智能空调由于完全基于用户喜好，会比AUTO模式更快的调节到用户适宜温度，避免电车产生不必要的电能损耗，使得驾驶出行更加的绿色环保。

通过以上材料，不难看出随着数据集的采集以及特征维度的增加，智能空调可以满足于人们的日常通勤、短期出差、长期旅途等不同场景下的需求，做到个性化制定空调推荐，解放用户双手，提供“无感的舒适”服务。智能空调作为智能座舱全面定制化的开端，为汽车智能化场景拥抱更多可能。

Next Engine·翌擎科技在与众多车企客户合作过程中，逐渐洞察到车企智能化发展的关键痛点。翌擎致力于为广大车企客户，提供更针对性的、个性化智能座舱解决方案。

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