营销策划 -2024MINI全年度营销方案

智能驾驶全周期能力表现研究1项目背景意义1.KOL带有个人主观经验性好恶，主要受限于自身专业能力不足，外部压力，获得流量等多种原因。2.第三方评测维度中，不能覆盖企业的评测要点并与之达成对齐，驾驶辅助能力暂无行业的参照基准。3.在近一年的时间，国内迎来“端到端”AI时代的快速迭代阶段，但评测数据分析中未充分考虑到AI系统输出的概率性影响与产品快速迭代的特征。4.销售方对消费者合理使用的不够充分、缺乏培训与人机共驾的有效设计。3研究目标与核心问题1.为用户选择和使用智能驾驶产品提供指南，提升用户对组合驾驶辅助功能的接受度和信任，培养用户安全使用习惯；2.为行业建立公平的评测体系，持续观测头部企业的能力演进，提供支持监管的全周期客观数据支持和决策参考；3.为企业提供公平的主客观量化评测框架、辅助驾驶能力的行业基准与数据集，保护产品的技术创新与安全应用；2.系统不会不越是路况复杂就越容易“抓瞎•系统能否更灵活的应对复杂路况？对各方面的适应性安全事件评估4项目介绍与开展情况1.由上海机动车检测认证技术研究中心有限公司（上海汽检）发起。2.2024年12月启动，持续开展一年，聚焦组合驾驶辅助功能城区道路的真实表现评估。3.车型选择当前国内最优秀的产品，呈现系统综合能力表现的最高基线和OTA升级前后的能力动态变化。4.组建项目“监督委员会”，初始14家成员单位。5.开设公众号“智驾研评”，发布《智能驾驶全周期能力表现评估方法的规程文件》、《各期研究报告》等。监督委员会成员单位第二期结果解读与技术交流闭门会，邀请28家5项目介绍与开展情况框架更合理，数据更全面，解读更科学面向AI系统能力的全新评估框架基于各种场景化子功能分类的综合评价关注OTA升级的全周期动态评估重点分析驾驶员紧急干预安全事件6项目介绍与开展情况注：包含第一期与第二期所有路线7次驾驶员紧急干预安全事件。（以上截止第二期评估）博弈、安全事件标记与原因说明、车辆状态、驾驶员干预操作的录像录音等。某车型在各场景子功能中，脱离次数与脱离率研究方法与设计9研究方法与设计1.驾驶能力的拟人性2.对场景环境的适应性3.OTA升级下的一致性如：系统请求接管的脱离率等综合3个子维度共同评定优秀、能力不足和习惯差三个等级效率舒适发布形式对评估指标进行科学的解读，包含当月与累计研究方法与设计不同位置下相同的单项子功能的能力审核审核审核审核审核审核审核人1人2审核审核单项智驾能力的片段原始记录时段2-线路2数据分析与核心结果a)参评数据的总体规模b)城区道路结构、交互场景与交通复杂度等典b)环境适应性表现（场景泛化能力）：不同城市、交通复杂度、有无博弈30253227325232213279驾驶行为分类标签数量车道保持与跟车，拥堵跟车路口直行导航变道避让路口右转VRU博弈，右转-对向转弯车辆博弈路口左转分合流路进主路超越慢车注：包含第一期与第二期所有路线15数据分析与核心结果-性能表现评估某车型，不同场景下的脱离次数与脱离率占比时长比定义：同向路段，智驾相对人驾的通行时长比率（简称为时长比率即同一测试路线智能驾驶时长与人类驾驶时长的比值。拟人化表现评估某车型，不同场景化子功能的拟人化分级评估统计数据第一期数据*注：包含第一期与第二期所有路线194车型城市间差异对不同场景下脱离率的影响交通复杂度差异对脱离率的影响评估场景泛化能力时，需要对场景复杂度进行分级评估，不同复杂度的20某车型脱离间隔里程的变化某车型综合脱离率的对比21数据分析与核心结果-性能表现评估22数据分析与核心结果-性能表现评估23拟人化不足的几类表现：驾驶员紧急干预、驾驶员主动干数据分析与核心结果-性能表现评估2425总结与展望研究评估报告不是单一且固定不变的综合得分，也不是各种极端工况拼凑式的胜负大份能看懂的“体检报告”，基于场景化