编辑导读：情况的改变会对产物的利用体验带来影响，产物设计也需要随之举办调解。疫情之下，如作甚驾车导航群体设计更切合当前情况的行前交互框架？情况因素对付设计思路有哪些影响？本文从驾车行驶的当前成长环境出发，对这两个问题举办了阐明探讨，与各人分享。

情况的变革正在影响人们的出行行为。2020年的新冠肺炎疫情（COVID-19）正在影响和改变每一个用户的糊口习惯、消费理念以及风险保障意识。

按照《2020年第2季度中京城市交通陈诉》显示，疫情使得全国100个主要都市通勤岑岭路网平均速度与去年同期对比上升了约35%；按照《百度舆图大数据展现新冠疫情对公家出行模式的影响》显示，2018和2019年的前4个月，公家的出行时间漫衍很是一致，会合在周五与周六。而在2020年的前4个月，公家则偏好周三可能周四举办出行。

新冠疫情是本年对人们影响更大的“黑天鹅”事件，百度舆图在疫情初期迅速响应，连续推出“出行管控动静速报”、“疫情漫衍专题舆图”等有力处事，满意用户对相关信息查询的需求。

图1 百度舆图在疫情期间的专题设计处事

到今朝为止，海内疫情已平稳向好，出行需求开始慢慢规复。因情况的变革，人们更愿意避开出行岑岭，淘汰不须要的外出，有意识地把控出行时间，同时也更愿意筹划本身的行程。

在这样的时代配景下，本文将劈头探讨如作甚驾车导航用户群体设计更切合当前情况的行前交互框架，以及情况因素对付设计思路的影响。

01 驾车行前场景的产物成长进程

市面上的大都产物，都经验了一个从满意用户根基需求到慢慢深入的进程。

在导航类产物中，最初方针是确保可达，即通过提供一条明晰蹊径，利用户可以从起点顺利驾驶到终点，但限于其时技能、设备的影响，大概无法按照及时路况、姑且变乱等因素提供更优蹊径。

颠末技能成长迭代，团结数据收罗与阐明，舆图可以提供路况、ETA等基本信息，并利用户对其将要行驶的蹊径有了多种选择。

此刻，通过AI、大数据等手段，百度舆图乐成研发了“将来出行”“路况预测”等本领，已实现提供判定依据，让用户在开始行程前，可以有多种东西举办查阅参考，满意了用户比拟蹊径的诉求。

团结当前情况变革与数据积聚，将来的设计偏向是为用户提供出行发起。这种精准推荐，可以让用户在海量数据中实时获取对本身有代价的信息，晋升选择效率，利用户得到AI、智能化带来的可感知收益。

图2 驾车行前场景的产物成长进程

02 框架特征 2.1 越发切合直觉的模子设定

作为智能可感知框架的一种落地形态，其可感知水平是首先要思量的。当用户完成终点的输入并来到驾车蹊径页后，底部会暴露当前场景下最适合的推荐信息，其自然的上拉模子也能引发用户的摸索欲望，来告竣可感知的目标，进而让用户获取到相关出行决定信息。通过数据实测，也发明用户上拉的意愿显著加强，设计预期已告竣。

对付框架层面来看，别离由小、中、大三种尺寸面板构建。除舆图常见的两种尺寸外，其最有特点的中尺寸面板，承载了图文对应的本领，将文字信息与底图团结，赋予位置属性，加强用户的信息获取效率。

图3 模子设定

2.2 团结详细场景的信息组织

驾车用户的出行需求可归纳综合为两个层面：出行目标及对应的细分场景。出行目标包括：通勤、出游、糊口、服务等。细分场景涵盖上/下班、远程、景区、购物、娱乐等详细方针。

团结大数据本领，我们将可提供的出行发起分为时间、停车、人流量环境、违章风险等种别，举办数据信息的从头组织。出格是人流量信息，用户相识到此类信息后会主动淘汰聚积现象，从而低落疫情流传的大概性。将出行目标、细分场景、出行发起三者意会之后，获得最终的智能化推荐内容，并在适当的时间、场景下举办推荐。

团结框架层可感知的低本钱交互操纵，用户仅需上下滑动就可以获取到区分场景的精准信息，为其出行筹划起到了超预期的辅佐，显著晋升了驾车导飞行前的用户体验。

图4 信息组织

图5 图文联动示意

03 疫情情况对设计的影响