基于對(duì)應(yīng)分析的新能源汽車智能化功能偏好研究

【歡迎引用】賀暢， 李可. 基于對(duì)應(yīng)分析的新能源汽車智能化功能偏好研究[J].汽車文摘， 2024（XX）： XX-XX（待定）.

【Cite this paper】HE C， LI K. Research on Intelligent Function Preference of New Energy Vehicles based on Correspondence Analysis [J]. Automotive Digest （Chinese）， 2024（XX）： XX-XX.

【摘要】為了更好地滿足用戶對(duì)新能源汽車的智能化需求，采用抽樣調(diào)研的方法，覆蓋高、中、低3個(gè)不同細(xì)分市場(chǎng)用戶樣本，并基于用戶對(duì)產(chǎn)品智能化功能的需求數(shù)據(jù)，利用對(duì)應(yīng)分析的方法，挖掘不同細(xì)分市場(chǎng)用戶對(duì)于產(chǎn)品智能化功能使用的反饋和偏好。結(jié)果表明，不同細(xì)分市場(chǎng)用戶對(duì)于智能化功能的需求存在明顯差異，呈現(xiàn)出隨著市場(chǎng)等級(jí)的提高，消費(fèi)者對(duì)車載智能化功能的依賴和使用頻率也越來越高。此外，汽車市場(chǎng)從低端到高端呈現(xiàn)出了從滿足基本的物質(zhì)需求，到增強(qiáng)情感聯(lián)系，再到實(shí)現(xiàn)個(gè)人的精神追求的逐步遞進(jìn)。根據(jù)本次研究成果，可以為產(chǎn)品智能化相關(guān)功能的優(yōu)化改進(jìn)提供方向，同時(shí)根據(jù)用戶需求和偏好進(jìn)行智能化功能開發(fā)和設(shè)計(jì)，進(jìn)一步提升用戶用車體驗(yàn)。

關(guān)鍵詞：新能源汽車；智能化功能；用戶偏好；細(xì)分市場(chǎng)

中圖分類號(hào)：U469.72+2；O212.1""""""""""" 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A""""""""""""" DOI：10.19822/j.cnki.1671-6329. 20240046

Research on Intelligent Function Preference of New Energy Vehicles based on Correspondence Analysis

He Chang， Li Ke

（China Automotive Information Technology （Tianjin）， Co.， Ltd.， Tianjin 300300）

【Abstract】In order to better meet the intelligent needs of users for new energy vehicles， a sampling survey method is adopted to cover user samples from three different segmented markets： high， medium， and low. Based on user demand data for product intelligent functions， corresponding analysis is used to explore the feedback and preferences of users in different segmented markets for the use of product intelligent functions. The results indicate that there are significant differences in the demand for intelligent functions among users in different segmented markets， showing that as the market level increases， consumers' dependence and frequency of use of in car intelligent functions also increase. In addition， the automotive market has shown a gradual progression from meeting basic material needs， enhancing emotional connections， to achieving personal spiritual pursuits from low-end to high-end. Based on the results of this research， direction can be provided for optimizing and improving product intelligence related functions. At the same time， intelligent function development and design can be carried out according to user needs and preferences， further enhancing the user's driving experience.

Key words： New energy vehicle， Intelligent functions， User preferences， Market segments

0 引言

在新能源汽車市場(chǎng)的高速發(fā)展過程中，汽車智能化已經(jīng)成為產(chǎn)業(yè)發(fā)展的新引擎和車企發(fā)展的戰(zhàn)略重點(diǎn)。智能化功能是產(chǎn)品設(shè)計(jì)方面的重中之重，在提升用戶體驗(yàn)、增強(qiáng)用戶黏性、提高消費(fèi)者對(duì)新能源汽車的接受度等方面起到了不可替代的作用，推動(dòng)了新能源汽車的快速發(fā)展。市場(chǎng)是產(chǎn)品改進(jìn)和創(chuàng)新的源泉和動(dòng)力，隨著我國(guó)新能源市場(chǎng)逐步由政策主導(dǎo)變成消費(fèi)主導(dǎo)，挖掘不同細(xì)分市場(chǎng)用戶對(duì)于產(chǎn)品的需求，尤其對(duì)于智能化功能的需求，對(duì)新能源汽車產(chǎn)品開發(fā)設(shè)計(jì)具有重要意義。斯坦迪什集團(tuán)（Standish Group）在用戶研究成果中發(fā)現(xiàn)，導(dǎo)致產(chǎn)品設(shè)計(jì)未能成功或無法得到用戶認(rèn)可的最主要原因是未能對(duì)于用戶需求充分了解，因此深入了解用戶需求是產(chǎn)品能否成功的重要因素[1]。Harvey[2]等在用戶需求研究中，提出了利用評(píng)級(jí)預(yù)測(cè)的貝葉斯?jié)撛谧兞磕Ｐ?，?duì)用戶的潛在需求進(jìn)行評(píng)級(jí)，從而深入挖掘用戶需求。田鈞銳[3]在用戶需求挖掘時(shí)，發(fā)現(xiàn)采用多輪對(duì)話的方式，能夠不斷捕捉和挖掘用戶，進(jìn)而分辨用戶完整真實(shí)的需求和主張。Yang[4]等認(rèn)為，多數(shù)識(shí)貨用戶主動(dòng)表達(dá)的觀點(diǎn)是對(duì)需求的簡(jiǎn)單描述，而缺少對(duì)需求定量的標(biāo)書和要求，這種表達(dá)的方式可能會(huì)導(dǎo)致信息接收者和用戶信息不對(duì)稱，不能對(duì)用戶需求完全掌握。Dhankar[5]等在研究成果中總結(jié)，為了掌握用戶真實(shí)的內(nèi)在需求，可以通過多輪詢問來引導(dǎo)用戶進(jìn)行需求表達(dá)，是當(dāng)前最為有效的方法之一。李超帥[6]基于領(lǐng)先用戶的需求導(dǎo)向，分析了產(chǎn)品開發(fā)的方向，具有一定前瞻性和科學(xué)性，其關(guān)鍵點(diǎn)在于領(lǐng)先用戶的識(shí)別，在此基礎(chǔ)上構(gòu)建多維需求地圖，為產(chǎn)品改進(jìn)和創(chuàng)新提供了決策支持。李樹[7]研究如何在用戶眾多需求中識(shí)別出用戶的核心需求，可利用文獻(xiàn)查閱、用戶訪談和KANO分析相結(jié)合的方式構(gòu)建用戶需求分析層次模型，利用定量和定性相結(jié)合的方式確定用戶核心需求。在用戶調(diào)研過程中，通過常規(guī)的市場(chǎng)調(diào)研方法，如定量調(diào)研、定性調(diào)研，可以獲得用戶對(duì)產(chǎn)品的基本需求和產(chǎn)生需求的原因[8]。

本文基于不同細(xì)分市場(chǎng)用戶對(duì)于智能化功能的使用情況數(shù)據(jù)，重點(diǎn)分析了高、中、低3個(gè)不同細(xì)分市場(chǎng)用戶對(duì)于產(chǎn)品智能化功能的需求偏好，從而為不同級(jí)別的產(chǎn)品智能化功能的開發(fā)設(shè)計(jì)和優(yōu)化改進(jìn)提供方向和支持。

1 模型理論和建議

1.1 對(duì)應(yīng)分析模型建立

對(duì)應(yīng)分析也稱關(guān)聯(lián)分析（Correspondence Analysis， CA）、R-Q型因子分析，可以揭示同一變量的各個(gè)類別之間的差異，以及不同變量各個(gè)類別之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系。對(duì)應(yīng)分析的基本思想就是將一個(gè)列聯(lián)表的行和列中各元素的比例結(jié)構(gòu)以點(diǎn)的形式在較低維的空間中表示出來。列聯(lián)表的每一行及每一列均以二維圖上的一個(gè)點(diǎn)來表示，以直觀、簡(jiǎn)潔的形式描述屬性變量各種狀態(tài)之間的相互關(guān)系及不同屬性變量之間的相互關(guān)系。

對(duì)應(yīng)分析法整個(gè)處理過程由2部分組成：列聯(lián)表和關(guān)聯(lián)圖（行列變量分類的對(duì)應(yīng)分布圖）。因此，對(duì)應(yīng)分析大致有4個(gè)步驟，分別為：編制交叉列聯(lián)表；根據(jù)原始矩陣進(jìn)行對(duì)應(yīng)變換；行變量和列變量的分類降維處理；繪制行列變量分類的對(duì)應(yīng)分布圖。

首先，設(shè)定A為智能化功能變量，共有n個(gè)分類值具體包括自動(dòng)駕駛、智能導(dǎo)航、遠(yuǎn)程控制等的使用或偏好頻次；B為新能源細(xì)分市場(chǎng)變量，共有m個(gè)分類值，分別代表低端、中端、高端市場(chǎng)。建立交叉列聯(lián)表，量化每個(gè)智能化功能的偏好在不同市場(chǎng)細(xì)分中的分布情況，如表1所示。

K.m K

其中，Ki.=Ki1+Ki2+...+Kim，K.j=K1j+K2j+...+Knj，K為所有元素的總和，即：

K=K1.+K2.+...+Kn.=K.1+K.2+...+K.m

將上述矩陣進(jìn)行變化，得到對(duì)應(yīng)矩陣P，也稱概率矩陣。令：

，，（1）

式中：代表概率，K為所有元素的總和，n為行變量的類別數(shù)，m為列變量的類別數(shù)。

設(shè)：

（2）

總向量為

（3）

針對(duì)以上矩陣變化，建立對(duì)應(yīng)分析概率矩陣，見表2。

將對(duì)應(yīng)矩陣P進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化變換，得到過渡矩陣Z， （4）

，（i=1，2，…，n；j=1，2，…，m）" （5）

計(jì)算（列）變量的協(xié)方差矩陣A，的特征根λ1≥λ2≥…≥λm，以及特征根對(duì)應(yīng)的特征向量，根據(jù)累計(jì)方差貢獻(xiàn)率確定最終提取特征根的個(gè)數(shù)m，并計(jì)算出相應(yīng)的R型因子載荷矩陣F。進(jìn)而，繪制行列變量分類的對(duì)應(yīng)分析圖，對(duì)于R型因子載荷F和Q型因子載荷中的元素：

（5）

（6）

式中：p為矩陣F和矩陣G的行數(shù)。

對(duì)應(yīng)分析將變量及變量之間的聯(lián)系同時(shí)反映在一張二維或三維的散點(diǎn)圖上，并使聯(lián)系密切的類別點(diǎn)較集中，聯(lián)系疏遠(yuǎn)的類別點(diǎn)較分散，通過觀察對(duì)應(yīng)分布圖就能直觀地把握變量類別之間的聯(lián)系。通過對(duì)行變量和列變量多類別的降維，即將F和G的p個(gè)二維點(diǎn)和n個(gè)二維點(diǎn)繪制在一個(gè)共同的坐標(biāo)平面中，形成對(duì)應(yīng)分布圖。

1.2 樣本選取

為了深入探索新能源汽車市場(chǎng)的細(xì)分及用戶對(duì)智能化配置的偏好，本文綜合考慮了模型理論并應(yīng)用等比抽樣方法，選取了2 000名用戶作為研究樣本。這些用戶分布在新能源汽車市場(chǎng)的3個(gè)主要細(xì)分區(qū)域：低端市場(chǎng)、中端市場(chǎng)以及高端市場(chǎng)。具體而言，低端市場(chǎng)主要涵蓋了價(jià)格在10萬元以下的車型，如宏光mini、歐拉黑貓、奔奔EV等；中端市場(chǎng)覆蓋了10～20萬元之間的車型，例如幾何A、Aions等；而高端市場(chǎng)則包括了價(jià)格范圍在20～30萬元之間的車型，如特斯拉Model 3、比亞迪漢等。

在樣本選取過程中，采用等比抽樣的方法，即指不考慮試樣變異性的大小，都按統(tǒng)一的比例進(jìn)行抽樣。首先，確定樣本容量，利用重復(fù)抽樣樣本容量公式：（8）

式中：n為樣本容量，為抽樣方差，為所要求或允許的誤差大小（即精度要求），為推斷的置信程度。

求得樣本容量n=2 000。其次，對(duì)不同時(shí)間段、不同空間、不同人群按統(tǒng)一比例確定各個(gè)細(xì)分市場(chǎng)應(yīng)抽取的單位數(shù)，即：

（9）

最終，確定低端、中端和高端各個(gè)細(xì)分市場(chǎng)選取用戶樣本的數(shù)量均為667。

此外，在調(diào)研城市選擇方面，為了保證樣本的全面性和有代表性，選取新能源汽車銷量較高的城市，同時(shí)覆蓋一、二、三線城市，覆蓋東南西北中部區(qū)域。

1.3不同細(xì)分市場(chǎng)用戶智能化功能使用情況

不同市場(chǎng)中消費(fèi)者對(duì)汽車智能化功能使用頻率的調(diào)查結(jié)果如圖1所示。在低端市場(chǎng)，43%用戶群體表示基本不使用車載智能化功能，而選擇使用手機(jī)代替，比如用手機(jī)進(jìn)行導(dǎo)航和聽音樂。相反，在高端市場(chǎng)，有較大一部分用戶常用輔助駕駛、導(dǎo)航和娛樂功能。此外，高端市場(chǎng)中有24%的用戶幾乎每天都會(huì)使用車輛的智能化配置，這一比例顯著高于低端市場(chǎng)（2%）和中端市場(chǎng)（10%）。這表明隨著市場(chǎng)等級(jí)的提高，消費(fèi)者對(duì)車載智能化功能的依賴和使用頻率也越來越高。高端市場(chǎng)用戶更可能頻繁使用智能化配置，而低端市場(chǎng)用戶則傾向于較少使用或完全不使用這些功能。

不同市場(chǎng)中消費(fèi)者對(duì)于汽車智能化配置滿意度的數(shù)據(jù)如圖2所示。在低端市場(chǎng)，大多數(shù)消費(fèi)者認(rèn)為汽車的配置較為豐富，能夠滿足他們所有的用車需求。然而，隨著市場(chǎng)等級(jí)提升，認(rèn)為配置超過預(yù)期的消費(fèi)者比例逐漸降低。在高端市場(chǎng)，只有8%的消費(fèi)者感到配置超出他們的想象。相反地，高端市場(chǎng)有較高比例的消費(fèi)者認(rèn)為配置較少、甚至太少，無法滿足他們的多數(shù)或基本用車需求，這表明隨著消費(fèi)者對(duì)智能化的需求不斷增加，他們對(duì)配置的期望也越來越高。

在各級(jí)市場(chǎng)中，用戶對(duì)智能化功能的需求呈現(xiàn)出明顯的差異，如圖3所示。低端市場(chǎng)用戶更關(guān)注車機(jī)流暢性、語(yǔ)音識(shí)別的準(zhǔn)確性以及APP種類的豐富度，而中端市場(chǎng)用戶更加重視車機(jī)流量、智能助手交互的情感性和導(dǎo)航信息的精準(zhǔn)度。相比之下，高端市場(chǎng)用戶更追求智能助手交互的情感化、導(dǎo)航信息的實(shí)時(shí)性和輔助駕駛功能的精準(zhǔn)性。在各級(jí)市場(chǎng)中都有一定比例用戶對(duì)于車輛智能化程度表示滿意。

1.4不同細(xì)分市場(chǎng)用戶智能化需求對(duì)應(yīng)分析

通過用戶調(diào)研，搜集到用戶偏好的智能化功能集包含多項(xiàng)功能，主要?dú)w集為智能化4個(gè)方面，分別為電子座艙、智能助理、人機(jī)共駕和第三生活空間，見表3。

第1類別電子座艙主要是電子信息系統(tǒng)逐步整合，組成“電子座艙域”，并形成系統(tǒng)分層；第2類別智能助理，通過生物識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用，催生駕駛員監(jiān)控系統(tǒng)迭代，增強(qiáng)車輛感知能力；第3類別為人機(jī)共駕，語(yǔ)音控制和手勢(shì)控制技術(shù)突破，車內(nèi)軟硬件一體化融合，實(shí)現(xiàn)車內(nèi)感知精細(xì)化；第4類別為第三生活空間，未來汽車使用場(chǎng)景將更加豐富化和生活化，基于車輛位置信息，融合信息、娛樂、訂餐、互聯(lián)等功能。模型建立過程如下，見圖4。

將調(diào)研樣本結(jié)果代入對(duì)應(yīng)分析模型，即：

（10）

（11）

建立對(duì)應(yīng)分析，結(jié)果如圖5所示。

綜上所述，低端市場(chǎng)用戶更為偏好中控大屏、車載視頻、語(yǔ)音交互、車載音樂、全液晶儀表等智能交互相關(guān)的智能化功能；中端市場(chǎng)用戶更為偏好車家互聯(lián)、車載KTV、HUD抬頭顯示、手勢(shì)交互等便利性和娛樂性的智能化功能；高端市場(chǎng)用戶更為偏好流媒體后視鏡、智能轉(zhuǎn)向盤、智能座椅、高精地圖、副駕駛后后排娛樂屏、全景影像等高科技、實(shí)現(xiàn)人機(jī)共駕的智能化功能。

從低、中、高3個(gè)細(xì)分市場(chǎng)用戶的智能化功能需求差異來看，低端市場(chǎng)用戶更偏好日常駕車過程中基本的娛樂性和便捷性需求。中端市場(chǎng)用戶更偏好略有科技感的功能，這些功能不僅能帶來生活的便利，還能為自身帶來愉悅的體驗(yàn)。高端市場(chǎng)用戶更偏好高精尖的智能化功能，對(duì)智能化技術(shù)水平要求更高，希望獲得全方位的智能體驗(yàn)。

1.5不同細(xì)分市場(chǎng)用戶智能化需求層次分析

用戶需求層次模型，源于亞伯拉罕·馬斯洛的需求層次理論，將用戶需求劃分為物質(zhì)需求、情感需求和精神需求3個(gè)層次。具體到汽車市場(chǎng)，從低端到高端市場(chǎng)的用戶需求逐步體現(xiàn)了這3個(gè)層次的遞進(jìn)。

在低端市場(chǎng)，用戶的關(guān)注點(diǎn)主要集中在汽車的基本功能和實(shí)用性上。例如，中控大屏、車載視頻、車載音樂、實(shí)體按鍵交互和語(yǔ)音交互等，滿足基本的物質(zhì)需求，確保汽車能夠滿足日常使用的基本要求，提供基礎(chǔ)娛樂和信息系統(tǒng)，保障基本的舒適性和便利性。可見，低端市場(chǎng)用戶的智能化需求對(duì)應(yīng)需求層次模型中最底層的物質(zhì)需求，即產(chǎn)品滿足用戶的基本功能性需求，例如產(chǎn)品的質(zhì)量、性能和可靠性，這層次的需求通常是具體且可量化的，重點(diǎn)在于產(chǎn)品能否滿足用戶的基本使用要求。

在中端市場(chǎng)，用戶的關(guān)注點(diǎn)轉(zhuǎn)向情感體驗(yàn)和社交需求。車載KTV、手勢(shì)交互、HUD抬頭顯示和車家互聯(lián)等功能不僅提升用戶的使用體驗(yàn)，還加強(qiáng)用戶與他人的互動(dòng)和社交聯(lián)系，使汽車成為提升用戶情感生活質(zhì)量的媒介?？梢?，中端市場(chǎng)用戶的智能化需求對(duì)應(yīng)需求層次模型的第二層級(jí)情感需求，當(dāng)物質(zhì)需求得到滿足后，用戶便會(huì)追求更深層次的情感滿足。這涉及到產(chǎn)品如何幫助用戶維護(hù)、增強(qiáng)和改善與他人之間的關(guān)系，以及產(chǎn)品帶來的舒適感、滿足感、歸屬感和社交便利，這反映了用戶在情感層面的期望。

而在高端市場(chǎng)，用戶的需求不僅包括物質(zhì)和情感方面，還擴(kuò)展到了精神層面的價(jià)值。流媒體后視鏡、智能轉(zhuǎn)向盤、智能座椅和高精地圖等高端功能展示了尖端科技的應(yīng)用，代表了用戶的生活態(tài)度和價(jià)值觀，成為用戶個(gè)性表達(dá)、自我實(shí)現(xiàn)和追求高端生活方式的象征，對(duì)應(yīng)用戶需求層次模型的最高層級(jí)精神需求。最高層次的精神需求則包含了用戶對(duì)自我實(shí)現(xiàn)、個(gè)人成長(zhǎng)和精神滿足的追求，在這一層面，用戶不僅關(guān)注產(chǎn)品本身，更看重產(chǎn)品如何助力于實(shí)現(xiàn)個(gè)人價(jià)值、提升生活質(zhì)量和追求更高層次的精神滿足，體現(xiàn)了用戶對(duì)生活質(zhì)量提升和高層次精神滿足的期待。

總體而言，汽車市場(chǎng)從低端到高端呈現(xiàn)出了從滿足基本的物質(zhì)需求，到增強(qiáng)情感聯(lián)系，再到實(shí)現(xiàn)個(gè)人的精神追求的逐步遞進(jìn)。

2 結(jié)束語(yǔ)

公開數(shù)據(jù)顯示，2016—2023年智能汽車銷量和增速雙增長(zhǎng)，2023年智能汽車占汽車總體的55.1%，預(yù)計(jì)2030年智能汽車銷量能夠達(dá)到3 800萬輛。2023年共上市545款車系，其中智能車系301個(gè)，占到整體車系的55.23%。2023年新車前裝標(biāo)配L2級(jí)輔助駕駛功能搭載率達(dá)到62.2%，前裝標(biāo)配智能數(shù)字座艙搭載率達(dá)到64.84%，OTA的裝配率達(dá)到53.2%。據(jù)調(diào)查，消費(fèi)者對(duì)于新能源汽車的接受程度在增加，2023年意向購(gòu)買率已經(jīng)達(dá)到了48.3%。

對(duì)于低端市場(chǎng)而言，用戶購(gòu)車時(shí)最為關(guān)心的就是產(chǎn)品的價(jià)格、使用成本、續(xù)航電池和造型，對(duì)智能化功能需求度不高，但并不是完全沒有需求，主要集中在智能交互功能方面。可見，隨著用戶用車體驗(yàn)的豐富，以及對(duì)新能源車態(tài)度的變化，未來低端市場(chǎng)用戶對(duì)智能化需求也在升級(jí)。中端市場(chǎng)主流用戶的多種家庭形態(tài)直接涉及用戶對(duì)車輛空間、動(dòng)力、智能化等基本屬性需求的多樣性，當(dāng)前中端市場(chǎng)產(chǎn)品不多，表現(xiàn)較好的兩款產(chǎn)品比亞迪秦系列和AIONS系列，也缺乏智能化爆點(diǎn)。未來2～3年，中端市場(chǎng)主流消費(fèi)群體很可能受到先導(dǎo)用戶的影響，對(duì)智能化和網(wǎng)聯(lián)化的需求度大幅提升，因此產(chǎn)品的重點(diǎn)是打造極致的智能體驗(yàn)，以高智能體驗(yàn)趕超同級(jí)別燃油車。高端市場(chǎng)，最暢銷最受歡迎的車型為特斯拉，對(duì)傳統(tǒng)車企造成較強(qiáng)的沖擊。高端市場(chǎng)用戶特征極其鮮明，產(chǎn)品方面追求極致的駕駛體驗(yàn)和操控感，偏好智能科技、智能駕駛功能完備的車型。

隨著車型級(jí)別的提升，用戶對(duì)智能化功能的需求層次也隨之提升。在產(chǎn)品設(shè)計(jì)和服務(wù)規(guī)劃時(shí)，結(jié)合用戶需求層次模型，針對(duì)不同細(xì)分市場(chǎng)用戶的需求層次差異，深入理解這3個(gè)層次的需求對(duì)于全面滿足用戶的期望和需求至關(guān)重要。從滿足基本的物質(zhì)需求出發(fā)，通過情感層面的連接，逐步實(shí)現(xiàn)精神層面的滿足，為產(chǎn)品設(shè)計(jì)和服務(wù)提供了全方位的視角，有助于創(chuàng)造更深遠(yuǎn)的影響和建立更持久的用戶忠誠(chéng)度。

參考文獻(xiàn)

[1]HULL E， JACKSON K， DICK J. Requirements Engineering（Third Edition）[M]. Berlin： Springer， 2017.

[2]Harvey M A， Carman M， Ruthven I， et al. Bayesian Latent Variable Models for Collaborative Item Rating Prediction[C]//ACM International Conference on Information amp; Knowledge Management.ACM， 2011.

[3]田鈞銳. 基于多輪對(duì)話的用戶需求捕獲方法[D]. 哈爾濱： 哈爾濱工業(yè)大學(xué)， 2021.

[4]Yang Y， Tang J. Beyond Query： Interactive User Intention Understanding[C]//2015 IEEE International Conference on Data Mining （ICDM）.IEEE， 2015. Dhankar A， Singh V. User Search Intention in Interactive Data Exploration： A Brief Review[J].Springer， Singapore， 2016.

[5]李超帥. 基于領(lǐng)先用戶需求導(dǎo)向的產(chǎn)品創(chuàng)新路徑研究[D].鄭州： 鄭州大學(xué)， 2021.

[6]李樹， 蔣鵬. 基于模糊KANO-SEM模型的用戶需求識(shí)別方法研究[J]. 包裝工程， 2022， 43（4）： 156-162.

[7]柳文斌， 陶夢(mèng)寒， 趙興福. 基于用戶體驗(yàn)的新型用戶研究方法在新能源汽車產(chǎn)品創(chuàng)新中的應(yīng)用[J]. 汽車零部件， 2018（3）： 43-46.

[8]鄒博文. 新能源汽車及其智能化技術(shù)與應(yīng)用專題[J]. 西南大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版）， 2022，44（3）： 1.

[9]崔久萍， 何家海. 新能源汽車的智能化發(fā)展與趨勢(shì)[J]. 內(nèi)燃機(jī)與配件， 2022（6）： 182-184.