新冠疫情是今年对人们影响最大的“黑天鹅”事件，百度地图在疫情初期迅速响应，陆续推出“出行管控消息速报”、“疫情分布专题地图”等有力服务，满足用户对相关信息查询的需求。

图1 百度地图在疫情期间的专题设计服务

到目前为止，国内疫情已平稳向好，出行需求开始逐步恢复。因环境的变化，人们更愿意避开出行高峰，减少不必要的外出，有意识地把控出行时间，同时也更愿意规划自己的行程。

在这样的时代背景下，本文将初步探讨如何为驾车导航用户群体设计更符合当前环境的行前交互框架，以及环境因素对于设计思路的影响。

驾车行前场景的产品发展过程

市面上的多数产品，都经历了一个从满足用户基本需求到逐步深入的过程。

在导航类产品中，最初目标是确保可达，即通过提供一条明确路线，使用户可以从起点顺利驾驶到终点，但限于当时技术、设备的影响，可能无法根据实时路况、临时事故等因素提供最优路线。

经过技术发展迭代，结合数据采集与分析，地图可以提供路况、ETA等基础信息，并使用户对其将要行驶的路线有了多种选择。

现在，通过AI、大数据等手段，百度地图成功研发了“未来出行”“路况预测”等能力，已实现提供判断依据，让用户在开始行程前，可以有多种工具进行查阅参考，满足了用户对比路线的诉求。

结合当前环境变化与数据积累，未来的设计方向是为用户提供出行建议。这种精准推荐，可以让用户在海量数据中及时获取对自己有价值的信息，提升选择效率，使用户获得AI、智能化带来的可感知收益。

图2 驾车行前场景的产品发展过程

框架特征

2.1 更加符合直觉的模型设定

作为智能可感知框架的一种落地形态，其可感知程度是首先要考虑的。当用户完成终点的输入并来到驾车路线页后，底部会露出当前场景下最适合的推荐信息，其自然的上拉模型也能激发用户的探索欲望，来达成可感知的目的，进而让用户获取到相关出行决策信息。通过数据实测，也发现用户上拉的意愿显著增强，设计预期已达成。

对于框架层面来看，分别由小、中、大三种尺寸面板构建。除地图常见的两种尺寸外，其最有特点的中尺寸面板，承载了图文对应的能力，将文字信息与底图结合，赋予位置属性，增强用户的信息获取效率。

图3 模型设定  

2.2 结合具体场景的信息组织

驾车用户的出行需求可概括为两个层面：出行目的及对应的细分场景。出行目的包含：通勤、出游、生活、办事等。细分场景涵盖上/下班、长途、景区、购物、娱乐等具体目标。

结合大数据能力，我们将可提供的出行建议分为时间、停车、人流量情况、违章风险等类别，进行数据信息的重新组织。特别是人流量信息，用户了解到此类信息后会主动减少聚集现象，从而降低疫情传播的可能性。将出行目的、细分场景、出行建议三者贯通之后，得到最终的智能化推荐内容，并在适当的时间、场景下进行推荐。

结合框架层可感知的低成本交互操作，用户仅需上下滑动就可以获取到区分场景的精准信息，为其出行规划起到了超预期的帮助，显著提升了驾车导航行前的用户体验。

图4 信息组织  

图5 图文联动示意  

疫情环境对设计的影响

无论是信息时代的今天，还是农业、工业革命时期，人与设备的联系总是依托于环境。体验设计旨在帮助人与设备如何更好地建立连接。设备也不单单是指今天的手机，也可以是工具、用品等。如现在的新冠疫情环境，我们开始对非接触式测温设备感到稀松平常，开始对每天带口罩渐渐习惯。可以想象，如果没有疫情的影响，大部分人的生活习惯中并不会出现它们。

设计大师深泽直人提及过一个观点：“每个设计对象都是一个元素，但这个元素需要放在一个大的环境中思考”，“我们必须要积极地去预测，我们所设计的产品会放在什么样的环境当中”。如果结合疫情环境来思考，也许在特定场景下用户本不需要开车出行，比如用户想去人流量较大的商场时，推荐他线上购买是环境因素影响下更明智的服务决策。

结语

在进行改版设计的过程中，也引发了设计团队对行前体验设计的深度思考：看似新冠疫情突发事件触发了我们对行前体验设计的灵感，而实则大众对于节约出行时间、节省出行费用、规避出行风险、提高出行效率一直是有着常态化需求的。用户需求不应只在疫情爆发的背景下被发现、被实施，而应在产品设计参与者的未雨绸缪与责任担当下早发现、早实施。我们重视了“灰犀牛”，就更容易捕捉到“黑天鹅”。

参考

1.《QuestMobile2020年新冠疫情对生活的影响与启示洞察报告：理财、保险、健康意识及需求增强，互联网行为随之变化》

2.《2020年第2季度中国城市交通报告》

3.《百度地图大数据揭示新冠疫情对公众出行模式的影响》

4.《AI改变设计》

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