编辑导读：环境的改变会对产品的使用体验带来影响，产品设计也需要随之进行调整。疫情之下，如何为驾车导航群体设计更符合当前环境的行前交互框架？环境因素对于设计思路有哪些影响？本文从驾车行驶的当前发展情况出发，对这两个问题进行了分析探讨，与大家分享。

环境的变化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生活习惯、消费理念以及风险保障意识。

根据《2020年第2季度中国城市交通报告》显示，疫情使得全国100个主要城市通勤高峰路网平均速度与去年同期相比上升了约35%；根据《百度地图大数据揭示新冠疫情对公众出行模式的影响》显示，2018和2019年的前4个月，公众的出行时间分布非常一致，集中在周五与周六。而在2020年的前4个月，公众则偏好周三或者周四进行出行。

新冠疫情是今年对人们影响**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。

01 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**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

02 框架特征