可解释的汽车决策模型不是参数越多越好，
不是参数越多越好，
而是每一分都有依据。
同价位建立基准，多项证据合成能力分；你的 1–5 级重要性，再与该价位用户的隐性关注权重共同计算。
原始数据→价位基准→复合评分→个性权重
STEP 01
先确定预算，再表达偏好
你只需选择 1–5。内部曲线会放大“非常重要”，并叠加不同预算人群的基础关注差异。
安全车身结构、被动安全、主动安全、碰撞实测
隐性系数 ×1.28补能与成本能耗、续航、平台电压、补能效率
隐性系数 ×1.08空间实用轴距、乘员空间、装载与便利性
隐性系数 ×1.02舒适座椅、隔音、悬架、空调与晕车控制
隐性系数 ×1.08动力操控动力、制动、麋鹿、转向与底盘
隐性系数 ×0.94智能化座舱、辅助驾驶、传感器与更新维护
隐性系数 ×1.10质量可信度供应商、召回、可靠性、维修与保值
隐性系数 ×1.10STEP 02
20万级匹配结果
排名 / 车型关键参数七维能力适配分
MODEL LOGIC
模型如何避免“纸面参数陷阱”
- 同价位基准
只与同预算可买到的主流车型比较。达到基线得 7 分，明显落后降分，领先按边际收益递减加分。
- 多证据合成
安全不是“气囊数量”。结构、材料、约束系统、主动安全和碰撞实测分别计分。
- 可信度折扣
工信部/实测为高可信；厂商披露为中；无法交叉验证的媒体信息按低可信折扣。
- 供应链修正
相同容量不等于相同质量。电芯供应商、热管理、质保、批次一致性和召回记录进入质量维度。
当前车型用于演示算法与字段结构，不应直接作为购买结论。量产版需按“公告型号 → 销售配置 → 生产批次”完成核验。
查看数据源与调整模型