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行业领域

电子信息技术,软件

需求背景

目前智能网联汽车中的交互，主要以车主用户通过触控、按键、语音主动发起为主，需要车主有明确的操作意图；而多数情况下车主用户并不明确自己的需求或者不能分散开车注意力去做其他操作，那么就需要一种实时感知用户需求或者行为的能力，主动推荐给用户预期的功能或者服务，以辅助用户用车，减少使用成本，增加驾乘愉悦。当前市场上的预测推荐主要是移植传统PC或手机端的推荐实现路径，推荐模型能力单一或多模型组合。没有充分考虑汽车作为智能交通工具的特殊性，导致车端主动交互能力背离用户预期，脱离实际用车场景，预测推荐不智能，打扰用户，影响安全。

需解决的主要技术难题

通过ASPICE 2级和CMMI 3级体系认证，能有效保证软件质量；

其他：提供的产品、服务或使用的第三方技术或软件不存在版权纠纷。

项目时限：于 2024 年 6 月前完成。软件开发过程的交付物完备，可阶段提供；

保密要求：与需求方签订保密协议，不得泄露需求方保密业务数据。

知识产权：本项目设计开发的成果，其所有知识产权完全属于双方共有，包含但不限于项目实施过程中所产生的文档、本项目所使用的所有算法、数据字典及基于系统开发的源代码等。应征方已取得的知识产权产品（不包含 本项目所使用的所有算法）除外。

期望实现的主要技术目标

1、能够精准预测用户行为和需求，并提供解决方案：通过分析用户历史行为和数据，预测用户的需求和行为，并提供相应的解决方案。例如，根据用户的历史行驶记录和偏好，预测用户下一步的出行需求，并提供相应的路线规划、加油站、停车场等解决方案。

2、能够实现车辆功能服务和用户实时需求的完美匹配：根据车辆的状态和用户实时需求，提供相应的功能服务。例如，当用户需要紧急加油时，推荐最近的加油站；当用户需要寻找停车位时，推荐附近的停车场等。

3、节省用户选择、时间等用车成本，提高用户体验：帮助用户自动选择符合需求的服务，减少了用户的选择成本和时间成本，提高了用车的便利性和效率。例如，通过智能推荐功能，用户可以快速找到所需的餐厅、景点等，避免了因寻找而浪费的时间和精力。

以IACC 集成自适应巡航为例，使用场景大脑进行驾驶行为预测，可有效增加IACC功能的使用率和复用率，增加用户驾车舒适度，节省驾驶时间；

以智慧加油场景为例，使用场景大脑进行车主用户加油行为预测，可有效提高加油应用使用次数及订单量，相较用户主动触发，可提高订单量47%，优惠折扣5%，有效节省用户加油成本，促进车端生态良性发展；

处理进度