创意秒落地！7大车载场景AI一键生成实战拆解

从想象到可验证：AIGC 时代的车款视觉生成与车载 HMI 工作流新范式
在大量测试不同 AIGC 工具的过程中，我逐渐意识到一个关键问题：
创意的价值，已经不再取决于“画不画得出来”，而是“能不能被系统性地验证、放大与落地”。
这也是我开始思考「从低保真到高保真」的完整工作流，如何通过 AIGC 加速创意生成，并提前在脑中完成一次“接近真实世界”的推演。
 
一、从车款本体开始：让想象先进入可生产状态
整个流程的第一步，并不是设计功能，而是稳定车款本体的生成逻辑。
我从草图出发，逐步延展至接近真实量产语境的车款视觉，覆盖以下关键视角：
1.正面
2.侧面
3.背面
4.俯视
5.车门开启状态
 
这些画面并非为了展示“多”，而是为了在早期阶段就将创意锁定在可被生产、可被理解、可被讨论的结构范围内。
当车款在视觉层面具备完整空间认知后，后续的体验设计才具备现实基础。
 
二、车内设计：从品牌符号到交互场景
在车内设计阶段，我将重点放在品牌识别与系统交互的统一性上。
方向盘明确承载品牌标识，同时结合三分屏的大屏结构，构建可扩展的 HMI 体验系统。本次探索中，我重点模拟并生成了以下核心场景：
1.前后座椅调节与姿态变化
2.车型配置选择与一键睡眠仓模式
3.车速过快的视觉与情绪提醒
4.音乐播放界面（示例：最新上架 QQ 音乐《地狱归来》）
5.天气系统的情境展示
6.充电状态与能耗反馈
7.苹果机器人辅助驾驶界面
这些画面并非孤立存在，而是作为未来车内行为路径的视觉占位符，用于测试用户理解成本与场景连贯性。
 
三、从功能到场景：延展真实可用的未来体验
在完成基础车载功能后，我进一步推演更具现实潜力的使用情境。
例如：长途辅助驾驶 + 机器人协同系统。
 
我设想这样一个场景：
当用户连续驾驶超过两小时后，可在高速服务区租用一台机器人进入车内，协助完成辅助驾驶。驾驶者随后移动至后座，启用一键睡眠模式，后排自动转化为双人床，并设置到达提醒。机器人在行程结束前唤醒用户，完成驾驶权交接。
这个设想并不是科幻，而是将机器人、车载系统与真实驾驶疲劳问题进行结构性整合的结果。
 

四、新工作流的形成：从“口喷”到上市的系统路径
在多轮生成与推演后，我逐渐整理出一套可复用的 AIGC 工作流结构：
 
1.创意口喷阶段：快速生成完整车款视觉（正、侧、背、俯视、车门、车内前后座）
2.功能想象阶段：围绕充电、辅助驾驶、睡眠等高频需求进行模块生成
3.视觉策略整合：将车款与功能整合为一套可对外沟通的视觉方案
4.研究验证阶段：结合定性洞察与定量数据，筛选最具市场接受度的方案
5.上市与迭代：从 1.0 → 2.0 → 3.0 持续滚动优化产品与体验
 
这不再是一条“设计师画图”的路径，而是一条从创意生成到商业验证的完整系统链路。

 
五、我真正想传达的，不是一辆车
这组图像与案例的重点，并不在于某一款概念车本身，而在于：
AIGC 正在改变我们构建产品、验证体验、推进上市节奏的方式。
当创意可以被快速生成、反复推演、提前验证，设计的角色就不再只是“输出视觉”，而是参与决策、参与策略、参与商业节奏的构建者。
这，正是我持续研究与实践的一整套新工作流系统。
 
橙沐 AIGC 新工作流公式
上市前决策效率 =（生成完整度 × 场景覆盖率）÷（试错时间 + 会议成本 + 沟通损耗）
 
AIGC 产品设计闭环公式
设计影响力 = 生成 × 验证 × 策略 → 上市 → 数据 → 迭代（1.0 → 2.0 → 3.0）
 
橙沐 Alfred Weng
AIGC 全领域视觉研究者 × 体验设计顾问
聚焦「构图 × 叙事 × 系统 × 商业」的可复用方法论，
以节奏为轴、以体验为场，探索人机共创在真实世界中的落地路径。