当全球设计遇到本土用户，下一代座舱该如何定义？
中国市场的车机体验已经被新势力拉到了很高的基准线。用户对 AI 对话、主动推荐、大屏交互的期望远超欧洲市场。纯电 GLC 搭载了全新的长联屏硬件，需要基于这块屏幕为中国用户定义一套有竞争力的系统级交互，不是欧版汉化，而是从底层逻辑开始为中国市场重新设计。
Global 长联屏分区固定，无法适配不同场景
Global 版本的长联屏采用固定分区比例，无论驾驶员一人还是满载都是同一套布局。单人驾驶时副驾区域大面积闲置，双人使用时又缺乏独立性，固定分区无法基于实际场景给用户更好的体验。竞品虽然各有分屏策略，但也普遍存在"要么太割裂、要么太混乱"的问题，没有成熟方案可直接参考。
无论乘客数量，比例始终固定
基于座椅传感器动态调整比例
AI 爆发式增长，当前产品定义无法让 AI 和推荐显性化
AI 能力在快速爆发，但当前的产品定义仍把 AI 当作一个独立入口——"打开语音助手→说话→关闭"。系统通知、主动推荐、LLM 对话这些能力被藏在深层或分散在各处，用户感知不到 AI 的存在，也无法从中获得价值。需要在系统层面让 AI 和推荐真正显性化，而不是等用户主动去找。
覆盖率接近，体验天差地别。堆功能不是答案——集成度和交互质量才是。
用户群体高度多样化
GLC 是奔驰中国最走量的车型之一，用户画像极其多元：科技爱好者想要最强 AI 体验，传统用户只想安静开车。同一套系统如何同时服务两种截然不同的需求？
Insight
数据显示即使用户选装了副驾屏，行程中几乎只用来显示壁纸，实际使用率很低。固定比例的静态分区没有激活副驾区域的价值——屏幕空间应该跟着人走，有人用就分配，没人用就回收给主驾。
观察之前的系统发现，系统通知、AI 推荐、小窗弹出之间的定义很混乱——同类信息散在不同位置，不同优先级的内容用同一种形式呈现。用户对推送逐渐麻木，该看到的看不到，不该打断的反复打断。需要一个统一的容器把信息层级理清楚。
基于位置+习惯+日程主动推荐路线；实时盲区检测；真正理解"车辆上下文"并主动行动
收集驾驶行为/位置/传感器数据 → NOMI 主动推荐空调、座椅舒适度、上下文导航（办公室→自动建议回家）
情感关怀（疲劳/堵车主动对话）· 驾驶指导（恶劣天气提示）· 安全守卫（低能见度自动开雾灯）
检测到降雪 → 建议开启雪地模式（牵引力控制/ESC/能量回收自动调整）
最佳实践（Zeekr 7X）能真正理解车辆上下文并主动行动；多数仍停留在基础提醒。Mercedes-Benz 需要定义"豪华品牌的 AI 推荐"——不是更多弹窗，而是精准、克制、有品质感的主动服务。
结合之前 GLC 车型的 Persona 研究和市场部的 Target Customer 分析，我们明确了纯电 GLC 的三类核心用户：认同奔驰驾驶/越野 Identity 的人、追求前沿科技体验的人、偏好沉浸娱乐的人。三类人对主页的诉求完全不同，但可以用同一套框架做个性化分层。
智能感知的动态分区
设计了基于乘员感知的三态分区逻辑：单人模式主驾内容区域扩大提高屏幕利用率；副驾有人时系统感知变化增加轻交互入口；双人同时使用时屏幕比例动态调整确保双方任务互不干扰。核心标准：比例变化的过渡动效必须自然流动，用户感觉"屏幕自然地适配了"而非"系统做了个操作"。
AI 统一容器 + 多任务优先级
将 App 通知、主页 Dock 推荐、AI 主动推荐和 LLM 对话流整合进同一容器。关键设计是退让规则：接电话时 AI 区域自动最小化、音乐全屏时平滑过渡、导航优先时让出空间。设计原则：AI 是"最谦让的模块"——永远为用户正在做的事让路，但永远在用户空闲时适时出现。
Profile-based 主页个性化
基于用户 Profile 做了三种主页分层：驾驶数据型偏硬朗精确显示车身/动力核心数据；3D 地图型强空间感适合高频导航通勤用户；沉浸音乐型偏柔和沉浸适合把车当"第三空间"的用户。用户首次设置通过简短问卷确定初始 Profile，后续系统根据使用行为渐进调整。
| Persona | 核心诉求 | 主页风格 |
|---|---|---|
| 驾驶 / 越野 Identity | 车身数据、动力反馈、越野角度 | 驾驶数据型 · 硬朗精确 |
| 前沿科技追随者 | AI 交互、主动推荐、高效通勤 | 3D 地图型 · 强空间感 |
| 沉浸娱乐爱好者 | 音乐氛围、视觉沉浸、第三空间 | 沉浸音乐型 · 柔和沉浸 |
动态分区与 AI 退让规则
交互上最核心的是长联屏的动态分区。它不是固定比例，而是基于乘客感知和使用状态智能调整，要做到"用户感觉不到系统在调"的程度。
AI 容器的设计逻辑是聚合而非堆砌：通知、推荐、对话三种完全不同性质的内容共存于一个区域，需要清晰的信息层级和切换节奏。我们定义了 AI 区域在不同场景下的退让规则：接电话时自动最小化、音乐全屏时平滑过渡、导航优先时让出空间。
Result
定义了奔驰长联屏时代的系统级交互范式，为后续车型提供基础框架。AI 容器方案实现了"AI 无处不在但不打扰"的品牌调性目标。
三态分区 + Profile 主页的组合方案让同一套系统服务多元用户群体。代表奔驰在中国 EV 市场从"国际版本地化"到"本土原生设计"的战略转型。
Next Iteration
下一阶段将逐个场景定义 AI 退让规则中的边界情况（如"导航中来了重要推荐"），通过内部反复对齐确定优先级冲突的标准答案。
Profile 主页将基于上线后的真实使用数据验证分层假设，探索更多 Profile 类型和渐进切换的机器学习模型。长联屏方案将推广至更多车型平台。