云栖大会斑马新品发布后，我知道，这又是一个循环。
大量车友在后台催促小斑：“别整那些没用的，快点给我升级！！”
听口音，还是北方的。
小斑同学还是想澄清一下时间点，斑马智行MARS 3.0版本的推送时间在2019年，请稍安勿躁。
还记得去年小斑推出系列文章“小斑解毒2.0”系列，饮鸩止渴，在等待推送的那段日子给大家带来了不少希望。
小斑决定把这个系列延续，从今天开始给大家讲讲斑马智行MARS 3.0版本的一些功能和技术亮点，“小斑解毒3.0”的系列来啦！
第一期，当然要来说说在斑马智行MARS 3.0版本中最重要的产品亮点——AI场景引擎。
很多人买车的时候讲究“汽车的三大件”，也就是发动机、变速箱和底盘。发动机=引擎。同理一下一切以“引擎”命名的应该都是最重要的部分，车如此，斑马智行也如此。
作为斑马智行本次升级中系统最重要的提升，一句话定义AI场景引擎：基于车辆数据、用户数据、环境数据、生态数据（阿里生态与非阿里生态）、交通数据等深度融合，利用AI算法对车主在开车期间的下一步需求进行预判服务，避免了用户在开车期间还需要在不同App之间不断切换的尴尬。
更智能，也更安全。
小斑觉得，AI场景引擎，应该分开解释会更好，AI和场景引擎。
2017年云栖大会，斑马智行发布了2.0版本，也同时提出了场景引擎的概念。
我们身处信息爆炸的互联网时代，曾经有人戏言，没有什么热点可以火三天。在我们获取信息渠道和能力爆炸的时候，我们不断通过互联网等渠道拓展信息边界，同时也增加用户获取有价值信息的难度。
虽然不是每个人都有秘书，但至少都需要一个“助手”，帮助你基于个人需求和意愿有针对性的筛选有效信息。说到这里，大家是不是很熟悉？
有一天小斑爸爸用“今日头条”查了一下“枸杞怎么泡酒”的养生类内容，接下来那一周，小斑学会了如何分辨枸杞的好坏；枸杞有什么药用；枸杞要用什么酒泡更好；枸杞泡酒要不要加蛇；不吹牛的说，现在保温杯里温吞的枸杞也是那时候买的。
内容推送的逻辑其实很好理解。当你通过平台搜索内容时，平台判断你对这个内容有兴趣，就会定点的、阶段性的持续推送相关精华内容给你，这个逻辑判断就是基于你搜索行为的判断和猜测。
“智能推送”当然没有这么简单。你在页面停留时长、点赞、转发、评论等行为和动作，都会成为用户对内容喜欢程度的“呈堂证供”，影响平台给你个人的推送内容和机制，“千人千面”就是这么来的。
这是传统推荐系统做的事儿。通过用户与人、物之间的交互行为，为用户提供个性化服务的方案，不过这么多年看下来，也有弊端——它一段时间内只能抓住用户的行为偏好，却无法对用户的行为和意图进行分析和预判，而这些埋藏在用户行为背后的意图才是最能反映用户当前的需求，不过也好，让小斑在半个月里面成为了“枸杞养生专家”。
所以当斑马提出“AI场景引擎”的时候，这并不仅仅是“推荐系统”的PLUS版本，而是基于用户行为中表现出来的用户意图而预判个性化服务的技术和能力，说到这，我们就该知道AI场景引擎可以称之为斑马智行MARS 3.0版本的AI能力中的核心组成之一。
如何理解场景
用户行为中，不同时间同一个行为也许代表着不同的目的。当小斑看枸杞的时候，说明对枸杞感兴趣；看养生的时候，说明对养生有需求。但这些行为都有意愿强弱之分。比如说搜索了枸杞后有可能只是看看，如果转发及评论则说明你很喜欢这个内容并有意愿进行互动和分享，如果通过购买链接下单买了枸杞，则说明那些养生和科普类的内容产生了作用并发生了购买的行为。用户的目的性是随着时间以及意愿强弱改变而改变的。
用户在同一时间内可能有多种意图，而这些可能意图组合起来就是场景，场景描述了用户在具体业务下的特征。
所见不一定所需
我们可以以导航为例说明一下场景的设定。根据以上的场景定义，导航的场景包括一个或多个用户意图，用户意图包括用户状态和需求目标两个属性的值。而用户的状态大多从“行动”出发。行动中也包含了：无需求查找目的地、有需求搜索目的地、挑选路线、导航中、导航结束等多种状态值，这其中的需求目标包含这几个字段：意图类目、意图目标、导航意愿、路线偏好和时间需求。
我们可以通过意图来反映用户的行为目的，通过场景来表明用户的多个意图。AI场景引擎用于判断、分析、计算用户的意图，并控制着场景的产生、关闭、衍生等工作。
与互联网产品不同的是，在不断发生位移的用车场景中，除了对用户动作和行为的判断之外，还要基于LBS的云、端的引擎能力提供辅助判断和计算。
在场景引擎中提升AI的能力也是斑马智行MAR 3.0版本中最重要的亮点之一。以用户出行大数据为基础通过场景引擎的规则平台进行判断和触发，最终完成功能的实现。AI的能力也在通过不断学习更懂您出行的需求。
其实在斑马智行2.1版本迭代后，场景引擎的能力就已经初见锋芒。观影场景、恶劣天气险以及点餐场景都在利用车辆数据、用户数据、环境数据、生态数据（阿里生态与非阿里生态）、交通数据等多种数据的深度融合。
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车辆数据：车辆的状态（停驶或启动）、车辆的地理位置等。
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用户数据：是否车主、行驶目的地等；
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环境数据：天气、时间等；
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生态数据：订票网站信息、音乐平台资源等；
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交通数据：道路拥堵、封路等；
通过这些数据的采集和融合，判断用户的需求和意图，斑马智行基于AI场景引擎的能力主动推送服务并执行。在部分场景中，这些数据采集的动作还会伴随更新和学习的能力，提升对车主意图的分析和感知能力，成为你更具智慧的出行助手。
1 > 100
在车内的用车场景中，100个单点功能都不及1个极致的场景体验。
对，这是小斑说的。
很多用户在后台Diss小斑同学关于斑马智行的产品“不能下载App”的理念。其实小斑同学也说过蛮多次，这次斑马智行MAR 3.0版本中的AI场景引擎又再一次的佐证斑马智行的产品理念。
比如说在后期的观影场景中，斑马智行从订票网站收到用户的电影票信息，在用户观影前的时间启动车辆后，主动推荐导航至电影院的路线，在用户观影后还会在回家路上调取电影原声大碟供用户欣赏。这一串联的观影场景从订票网站到地图导航到音乐/FM平台到语音交互，这些功能的联动的功能调起原本是需要通过一个一个App的打开、操作来实现的，而AI场景引擎在这其中通过场景识别来触发任务并实现了各功能模块的功能实现。
App我们是没有的，不过基于AI场景引擎智能地串联起云、端的各类服务，让App在车上的应用不再以孤岛的形式存在，更大程度上避免了用户在开车期间还需要在App之间不断切换的尴尬。
汽车的出行场景中，在自动驾驶还未实现的今天，驾驶安全依旧是所有功能实现的初衷和红线，斑马智行MAR 3.0版本中的各项功能升级和实现也都基于此，未来，基于AI学习能力的加强以及场景引擎的扩大。
