CN110203154B - 车辆功能的推荐方法、装置、电子设备和计算机存储介质 - Google Patents

Abstract

本公开的实施例涉及一种车辆功能的推荐方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质。该方法包括基于与车辆相关联的状态信息，提供对候选车辆功能的推荐。该方法还可以包括接收针对推荐的响应，该响应指示车辆被期望执行的目标车辆功能。此外，还可以包括响应于目标车辆功能与候选车辆功能具有相同类型，执行该目标车辆功能。本公开的技术方案通过提供一步直达目标服务的快捷通道，降低了使用门槛同时提高服务效率，从而提升用户整体使用体验。

Description

车辆功能的推荐方法、装置、电子设备和计算机存储介质

技术领域

本公开的实施例主要涉及移动互联网和车联网领域，并且更具体地，涉及车辆功能的推荐方法、装置、电子设备和计算机存储介质。

背景技术

随着移动互联网和车联网技术的快速发展，目前的智能车载操作系统或手机端行车辅助应用中包含了大量细分功能，例如驾驶辅助、休闲娱乐、周边设施服务等。当使用这些操作系统或应用时，用户需要思索、查找、以及多次点击等繁琐操作来实现期望的功能。因此，传统的屏幕列表展示和触控选择在复杂行车环境下显得十分繁琐，同时增加了安全隐患。目前的解决方案是基于用户偏好，通过操作系统或应用中预先准备部分用户常用的服务请求，并且随机轮播这些服务请求，以便简化使用流程。然而，这样的机制通常不能适时地命中用户需求，操作的复杂度相对较高。

发明内容

根据本公开的示例实施例，提供了一种车辆功能的推荐方案。

在本公开的第一方面中，提供了一种车辆功能的推荐方法，包括基于与车辆相关联的状态信息，提供对候选车辆功能的推荐。该方法还可以包括接收针对推荐的响应，该响应指示车辆被期望执行的目标车辆功能。此外，还可以包括响应于目标车辆功能与候选车辆功能具有相同类型，执行该目标车辆功能。

在本公开的第二方面中，提供了一种车辆功能的推荐装置，包括推荐提供模块，被配置为基于与车辆相关联的状态信息而提供对候选车辆功能的推荐。该装置还可以包括响应接收模块，被配置为接收针对所述推荐的响应，所述响应指示所述车辆被期望执行的目标车辆功能。此外，该装置还可以包括功能执行模块，被配置为响应于所述目标车辆功能与所述候选车辆功能具有相同类型，执行所述目标车辆功能。

在本公开的第三方面中，提供了一种设备，包括一个或多个处理器；以及存储装置，用于存储一个或多个程序，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现根据本公开的第一方面的方法。

在本公开的第四方面中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现根据本公开的第一方面的方法。

应当理解，发明内容部分中所描述的内容并非旨在限定本公开的实施例的关键或重要特征，亦非用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的描述变得容易理解。

附图说明

结合附图并参考以下详细说明，本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。在附图中，相同或相似的附图标注表示相同或相似的元素，其中：

图1示出了本公开的多个实施例能够在其中实现的示例环境的示意图；

图2示出了本公开的多个实施例能够在其中实现的详细示例环境的示意图；

图3示出了根据本公开的实施例的用于推荐车辆功能的过程的流程图；

图4示出了根据本公开的实施例的用于推荐车辆功能的装置的示意框图；以及

图5示出了能够实施本公开的多个实施例的计算设备的框图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本公开的实施例。虽然附图中显示了本公开的某些实施例，然而应当理解的是，本公开可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例，相反提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开。应当理解的是，本公开的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本公开的保护范围。

在本公开的实施例的描述中，术语“包括”及其类似用语应当理解为开放性包含，即“包括但不限于”。术语“基于”应当理解为“至少部分地基于”。术语“一个实施例”或“该实施例”应当理解为“至少一个实施例”。术语“第一”、“第二”等等可以指代不同的或相同的对象。下文还可能包括其他明确的和隐含的定义。

如上文提及的，亟需一种车辆功能的推荐方法，来快速高效且低成本地向驾驶员提供推荐结果，并基于驾驶员或其他用户的反馈来执行相应功能，从而降低人机交互的复杂度，并使行车更安全。传统的推荐车辆功能的方法通常将注意力集中在如何基于车辆的状态信息来预测用户需求，从而确定用户可能需要的功能。然而，此类技术方案的缺点在于，当预测的用户需求与用户的实际需求不一致时，用户只能反馈不执行相应功能，并且仍然可能需要进行繁琐的寻找其他功能的操作。并且，传统的车辆功能的推荐方法并不能实现精细化的推荐，而只能向用户推荐某一功能类别(例如，播放音乐)，而对于更加细化的功能(例如，听某位音乐人的歌曲)还需要用户自行操作进行选择。因此，传统的车辆功能的推荐方法仍然复杂且不友好，不能做到一步直达目标服务。

根据本公开的实施例，提出了一种车辆功能的推荐方案。在该方案中，可以基于与车辆所处的环境有关的环境信息和/或与驾驶员或车辆有关的历史驾驶信息来向车辆上的人员(例如驾驶员或乘客，以下也称为“用户”)提供推荐车辆功能。之后，可以接收用户针对该推荐车辆功能的指示用户期望执行的车辆功能的响应。如果推荐车辆功能与用户期望执行的车辆功能是否具有相同类型，则执行用户期望的车辆功能。通过上述方案，可以实现人机交互的双向反馈，从而更为精细化地向用户推荐车辆功能，并基于接收的响应执行用户期望执行的车辆功能。本公开的推荐方案所提供的推荐车辆功能缩小了选择范围，不需要用户特地去记忆指令，从而使得语音控制保留了较大自由度，并且提高了功能推荐的精度。

以下将参照附图来具体描述本公开的实施例。图1示出了本公开的多个实施例能够在其中实现的示例环境100的示意图。如图1所示，示例环境100中包含车辆110、状态信息120、计算设备130以及计算设备130中产生的目标车辆功能140。在某些实施例中，计算设备130被设置在车辆110中，用于向车辆110中的驾驶员或其他用户提供运行车辆功能的操作界面并且接收驾驶员或其他用户的操作指令。此外，计算设备130还用于接收车辆110中的车况监控装置(未示出)测得的环境信息。此外，计算设备130还可以从云端设备获取娱乐、新闻内容，诸如行车位置、行车路线等的路况信息，或者诸如气温、空气质量、风速等的天气信息等。

如图1所示，示例环境100中包含状态信息120以及目标车辆功能140。作为示例，计算设备130可以是服务器侧的计算设备。附加地或备选地，计算设备130可以是客户端侧的计算设备。此外，计算设备130中还可以包含诸如卷积神经网络(CNN)或决策树等的机器学习模型(例如，图3中350)。状态信息120可以是与车辆110所处的环境有关的环境信息，例如，包括车速、油量、胎压等的车况信息，包括行车位置、行车路线等的路况信息，以及包括气温、空气质量、风速等的天气信息。此外，状态信息120还可以是与驾驶员或车辆有关的历史驾驶信息，例如，驾驶员的上下班行程、常用目的地、常用联系人、车载娱乐偏好等。

在图1中，基于状态信息120生成目标车辆功能140的关键在于两点。其一，计算设备130中的机器学习模型是通过预先训练构建的。其二，判定目标车辆功能140与用户期望执行的车辆功能是否具有相同类型可以进一步确认用户期望执行的功能并改进机器学习模型中的参数，从而让预测的目标车辆功能140更细化、更准确。下文将通过图2对机器学习模型的构建和使用进行描述。

图2示出了本公开的多个实施例能够在其中实现的另一详细示例环境200的示意图。与图1类似地，示例环境200可以包含状态信息210、计算设备220以及功能推荐230。区别在于，示例环境200还包括训练数据集240和机器学习模型250。作为示例，模型350可以通过卷积神经网络(CNN)来实现，或者可以是诸如策略树的其他机器学习模型。应当理解，仅出于示例性的目的描述示例环境200的结构和功能并不旨在限制本文所描述主题的范围。本文所描述主题可以在不同的结构和/或功能中实施。

如前所述，在根据本公开的用于推荐车辆功能的方案中，可以利用训练数据集240来训练用于推荐车辆功能的机器学习模型250。之后，可以向计算设备220中的机器学习模型250输入状态信息210，从而生成功能推荐230，以便车辆上的人员(例如驾驶员或乘客)来选择或更改所推荐的功能。在某些实施例中，训练数据集240可以是海量的行车数据。

应理解，机器学习模型250可以通过多种方式而被构建为用于推荐车辆功能的学习网络，以上提到的CNN仅仅是其一种示例性实现方式，并非是对本公开的实施例的限制。在一些实施例中，用于推荐车辆功能的学习网络可以包括多个神经网络，神经网络可以由大量的神经元组成。

为了更清楚地解释上述方案的原理，下文将参考图3来详细描述推荐车辆功能的过程。

图3示出了根据本公开的实施例的用于推荐车辆功能的过程300的流程图。过程300可以由图1的计算设备130或者图2的计算设备220来实现，这些计算设备均可以是设置在服务器侧或用户侧的独立设备。为了方便讨论，将结合图1、图2来描述过程300。

在310，计算设备220基于与车辆110相关联的状态信息210，提供对候选车辆功能的推荐230。作为示例，计算设备220获取的状态信息210可以包括与车辆110所处的环境有关的环境信息，诸如，包括车速、油量、胎压等的车况信息，包括行车位置、行车路线等的路况信息，以及包括气温、空气质量、风速等的天气信息。在某些实施例中，这些环境信息可以由车辆110的车况监控装置检测得到。备选地或附加地，这些环境信息可以从云端设备获取。此外，状态信息210还可以是与驾驶员或车辆有关的历史驾驶信息，例如，驾驶员的上下班行程、常用目的地、常用联系人、车载娱乐偏好等。

在某些实施例中，可以通过车辆110的扬声器来播放与候选车辆功能有关的音频。备选地，还可以通过车辆110的显示器来显示与候选车辆功能有关的内容。附加地，还可以通过车辆110上的人员的终端设备来播放与候选车辆功能有关的音频。在另一实施例中，也可以通过车辆110上的人员的终端设备来显示与候选车辆功能有关的内容。这里，扬声器、显示器均与计算设备220连接或是计算设备220的一部分，并且上述终端设备可以是计算设备220或计算设备220的一部分。

在某些实施例中，可以通过车辆110的扬声器来播放与候选车辆功能有关的导引语(或称为“提示语”)。作为示例，可以向驾驶员播放“我想听”的导引语，从而向驾驶员推荐播放音频内容的车辆功能，进而可以低成本地培训驾驶员使用某些实用的车辆功能。此外，这种导引语的展示方式缩小了选择范围，不需要用户特地记忆指令，语音控制保留了较大自由度。

在某些实施例中，候选车辆功能所具有的类型是内容库中的没有被驾驶员使用过的类型。该内容库与计算设备220连接或是计算设备220的一部分。通过执行此过程，可以引导驾驶员使用一些新功能，尤其是由于操作系统或应用的更新之后添加的比较实用的新功能。

在320，计算设备220接收针对该功能推荐230的响应，该响应指示车辆110中的驾驶员或其他用户期望执行的目标车辆功能。在某些实施例中，在车辆110中的驾驶员或其他用户在看或听到计算设备220提供的功能推荐230后，只需点击与计算设备220相连或作为计算设备220的一部分的显示器中的推荐内容，或者发送相同的语音指令，即可完成响应。作为示例，在驾驶员接收到计算设备220提供的“听音乐人A的歌”的功能推荐230后，驾驶员可以发出“听音乐人A的歌”的语音指令来实现响应操作。

在330，计算设备220判定目标车辆功能与候选车辆功能是否具有相同类型。作为示例，计算设备220可以判定目标车辆功能与候选车辆功能是否属于同一功能模块。例如，候选车辆功能推荐了“听音乐人A的歌”，而驾驶员的目标车辆功能指示了“听音乐人B的歌”。通过语义分析可知，候选车辆功能和目标车辆功能均属于“听音乐”的功能模块，故可以判定目标车辆功能与候选车辆功能具有相同类型。当目标车辆功能与候选车辆功能具有相同类型时，行进到340，计算设备220发起执行目标车辆功能的任务。备选地，计算设备220还会增加命中用户需求的候选车辆功能被推荐的优先级。

应理解，传统的智能推荐方式通常仅推荐一个功能类型，而不能推荐更为细化的功能。这是因为细化的功能推荐会显著降低命中率，当命中率很低时，智能推荐的意义就不存在了。本公开则并不直接比较目标车辆功能与候选车辆功能是否相同，而是判定目标车辆功能与候选车辆功能是否具有相同类型。只要具有相同类型，就判定为命中了用户需求，并执行用户指示的目标车辆功能。这样就实现了车辆功能推荐的细化。

在某些实施例中，在目标车辆功能与候选车辆功能具有相同类型的前提下，如果目标车辆功能与候选车辆功能相同，则增加候选车辆功能被推荐的优先级，而如果目标车辆功能与候选车辆功能不同，则降低候选车辆功能被推荐的优先级。作为示例，在降低候选车辆功能被推荐的优先级的同时或之后，如果目标车辆功能并不存在于包含候选车辆功能的内容库中，则统计目标车辆功能被执行的历史次数，进而如果该历史次数高于预定阈值，则将该目标车辆功能添加到内容库中。通过上述过程，计算设备220可以自动发掘用户的高频需求，并将该高频需求补充到对应场景的候选车辆功能中。

作为另一示例，计算设备220可以通过增加或降低机器学习模型250中的候选车辆功能的权重来改变候选车辆功能被推荐的优先级。此外，机器学习模型250还可以基于用户经常使用的表达方式来生成符合用户表达方式的推荐用语。

在某些实施例中，当目标车辆功能与候选车辆功能具有不同类型时，计算设备220降低候选车辆功能被推荐的优先级，以便降低该推荐车辆功能被再次推荐给用户的可能性。作为示例，计算设备220降低机器学习模型250中的候选车辆功能的权重。

在某些实施例中，当功能推荐230中存在时效性强(例如，新闻)或个性化特征明显(例如，音乐)的内容时，计算设备220可以在服务器侧维护此类内容的热门列表，从而可以将及时更新的热门列表作为功能推荐230提供给用户。

在某些实施例中，根据行车过程的多个阶段(包括启动、平稳行驶、临近终点等)，计算设备220可以提供不同的功能推荐230。作为示例，计算设备220可以根据行车过程处于启动阶段而提供目的地推荐的功能推荐230，并且还可以根据天气和油量检测给出加油或洗车的功能推荐330。此外，计算设备320可以根据行车过程处于平稳行驶阶段给出新闻或音乐播放的功能推荐230。计算设备220还可以根据前方路况选择重新规划路线或通知联系人的功能推荐230。备选地或附加地，计算设备220可以根据行车过程处于临近终点而提供周边设施、提醒日程安排等的功能推荐230。

必要时，计算设备220还会发出警示并给出推荐处理办法，例如，超速、长时间疲劳驾驶、油量不足或胎压异常等不良行车状态。此外，当满足特定条件时，计算设备220还会给用户一定程度的情感关怀，例如首次使用、节假日祝贺、纪念日提示、上下班问候等，从而提高了车载操作系统或应用的拟人化程度，进一步提升了用户体验。

与传统技术相比，本公开的方案采用了智能预测的方式来向驾驶员推荐细化的车辆功能。例如，可以根据手机端或车机端所处的环境、时间、行车状态、用户画像和行为历史等，智能预测用户行为，并推荐快捷服务入口。行车时用户注意力主要集中在驾驶上，不方便分心思考和操控选择客户端上种类丰富的服务功能。因此，本公开的方案能够让用户在合适的时机获得最需要的功能推荐，提供了一步直达目标服务的快捷通道，降低了使用门槛同时提高服务效率，从而提升用户整体使用体验。此外，用户的反馈除了“接受/拒绝”之外，还可以发挥语言的自由度，举一反三提出新的指令，从而可以更加精细化地选择特定车辆功能。

以上讨论了在一些示例场景下综合各种状态信息210来确定与用户需求相符的功能推荐230的示例。然而，应当理解，这些场景的描述仅为了以示例方式来解释说明本公开的实施例。取决于实际需要，在不同或类似场景下，还可以选择不同的策略，以便使功能推荐230的准确性得到最大化。还需要注意的是，本公开的技术方案本质上不限于应用到汽车驾驶领域，本公开的技术方案在应用于需要一步直达目标服务的其他领域时同样可以具备上文提到的各种优点。

图4示出了根据本公开的实施例的用于推荐车辆功能的装置400的示意框图。装置400可以被包括在图1中的计算设备130或图2的计算设备220中，或者被实现为计算设备130或者计算设备220。如图4所示，装置400包括推荐提供模块410，被配置为基于与车辆110相关联的状态信息210而提供对候选车辆功能的推荐230。该装置400还可以包括响应接收模块420，被配置为接收针对推荐230的响应，该响应指示车辆110被期望执行的目标车辆功能。此外，该装置400还可以包括功能执行模块430，被配置为响应于目标车辆功能与候选车辆功能具有相同类型，执行目标车辆功能。

在一些实施例中，装置400还可以包括：状态信息获取模块(未示出)，被配置为获取状态信息210，状态信息210包括以下至少一项：与车辆110所处的环境有关的环境信息，环境信息由车辆110的车况监控装置得到，以及与车辆110的驾驶员或与车辆110有关的历史驾驶信息。

在一些实施例中，推荐提供模块410可以包括以下至少一项：车辆110的扬声器，被配置为播放与候选车辆功能有关的音频；车辆110的显示器，被配置为显示与候选车辆功能有关的内容；车辆110上的人员的终端设备，被配置为播放与候选车辆功能有关的音频；以及车辆110上的人员的终端设备，被配置为显示与候选车辆功能有关的内容。

在一些实施例中，装置400还可以包括：第一优先级降低模块(未示出)，被配置为响应于目标车辆功能与候选车辆功能具有不同类型，以降低候选车辆功能被推荐的优先级。

在一些实施例中，功能执行模块430可以包括：优先级增加模块(未示出)，被配置为响应于目标车辆功能与候选车辆功能相同，以增加候选车辆功能被推荐的优先级；以及第二优先级降低模块(未示出)，被配置为响应于目标车辆功能与候选车辆功能不同，以降低候选车辆功能被推荐的优先级。

在一些实施例中，上述第二优先级降低模块可以包括：历史数据统计模块(未示出)，被配置为响应于目标车辆功能并不存在于包含候选车辆功能的内容库中，以统计目标车辆功能被执行的历史次数；以及功能添加模块(未示出)，被配置为响应于历史次数高于预定阈值，以将目标车辆功能添加到所述内容库中。

在一些实施例中，候选车辆功能所具有的类型是内容库中的没有被使用过的类型。

根据本公开的一个或多个实施方式，通过将用户指示的目标车辆功能与计算设备220推荐的候选车辆功能进行所述类型的比对，可以实现更为精细化的功能推荐。此外，通过设置如本公开所述的一次性的“推荐-响应”机制，可以引导驾驶员使用一些新功能，尤其是由于操作系统或应用的更新之后添加的比较实用的新功能，而无需驾驶员查阅(尤其是驾驶过程中查阅)该新功能。另外，由于可以向驾驶员播放导引语，故可以引导和培训驾驶员使用车辆的新功能。

图5示出了可以用来实施本公开的实施例的示例设备500的示意性框图。设备500可以用于实现图1中的计算设备130或图2的计算设备220。如图所示，设备500包括中央处理单元(CPU)501，其可以根据存储在只读存储器(ROM)502中的计算机程序指令或者从存储单元508加载到随机访问存储器(RAM)503中的计算机程序指令，来执行各种适当的动作和处理。在RAM 503中，还可存储设备500操作所需的各种程序和数据。CPU 501、ROM 502以及RAM503通过总线504彼此相连。输入/输出(I/O)接口505也连接至总线504。

设备500中的多个部件连接至I/O接口505，包括：输入单元506，例如键盘、鼠标等；输出单元507，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元508，例如磁盘、光盘等；以及通信单元509，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元509允许设备500通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。

处理单元501执行上文所描述的各个方法和处理，例如过程300。例如，在一些实施例中，过程300可被实现为计算机软件程序，其被有形地包含于机器可读介质，例如存储单元508。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 502和/或通信单元509而被载入和/或安装到设备500上。当计算机程序加载到RAM 503并由CPU 501执行时，可以执行上文描述的过程300的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，CPU 501可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行过程300。

本文中以上描述的功能可以至少部分地由一个或多个硬件逻辑部件来执行。例如，非限制性地，可以使用的示范类型的硬件逻辑部件包括：场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上系统的系统(SOC)、负载可编程逻辑设备(CPLD)等等。

用于实施本公开的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器或控制器，使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。

在本公开的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。

此外，虽然采用特定次序描绘了各操作，但是这应当理解为要求这样操作以所示出的特定次序或以顺序次序执行，或者要求所有图示的操作应被执行以取得期望的结果。在一定环境下，多任务和并行处理可能是有利的。同样地，虽然在上面论述中包含了若干具体实现细节，但是这些不应当被解释为对本公开的范围的限制。在单独的实施例的上下文中描述的某些特征还可以组合地实现在单个实现中。相反地，在单个实现的上下文中描述的各种特征也可以单独地或以任何合适的子组合的方式实现在多个实现中。

尽管已经采用特定于结构特征和/或方法逻辑动作的语言描述了本主题，但是应当理解所附权利要求书中所限定的主题未必局限于上面描述的特定特征或动作。相反，上面所描述的特定特征和动作仅仅是实现权利要求书的示例形式。

Claims (16)

1.一种车辆功能的推荐方法，包括：

基于与车辆相关联的状态信息，提供对候选车辆功能的推荐；

接收针对所述推荐的响应，所述响应指示所述车辆被期望执行的目标车辆功能；以及

响应于所述目标车辆功能与所述候选车辆功能具有相同类型，执行所述目标车辆功能，以缩小所述候选车辆功能的选择范围和提高所述推荐的精度；其中所述目标车辆功能与所述候选车辆功能具有相同类型指示所述目标车辆功能与所述候选车辆功能属于所述车辆的同一功能模块;

所述方法还包括：

响应于所述候选车辆功能包括提供针对第一对象的音乐并且所述目标车辆功能包括提供针对第二对象的音乐，确定所述目标车辆功能与所述候选车辆功能具有相同类型，所述相同类型指示所述目标车辆功能与所述候选车辆功能属于所述车辆的用于提供音乐的同一功能模块；

其中执行所述目标车辆功能包括:

响应于所述目标车辆功能与所述候选车辆功能相同，增加所述候选车辆功能被推荐的优先级。

2.根据权利要求1所述的方法，还包括：

获取所述状态信息，所述状态信息包括以下至少一项：

与所述车辆所处的环境有关的环境信息，所述环境信息由所述车辆的车况监控装置得到，以及

与所述车辆的驾驶员或与所述车辆有关的历史驾驶信息。

3.根据权利要求1所述的方法，其中提供对所述候选车辆功能的推荐包括以下至少一项：

通过所述车辆的扬声器来播放与所述候选车辆功能有关的音频；

通过所述车辆的显示器来显示与所述候选车辆功能有关的内容；

通过所述车辆上的人员的终端设备来播放与所述候选车辆功能有关的音频；以及

通过所述车辆上的人员的终端设备来显示与所述候选车辆功能有关的内容。

4.根据权利要求1所述的方法，还包括：

响应于所述目标车辆功能与所述候选车辆功能具有不同类型，降低所述候选车辆功能被推荐的优先级。

5.根据权利要求1所述的方法，其中执行所述目标车辆功能还包括：

响应于所述目标车辆功能与所述候选车辆功能不同，降低所述候选车辆功能被推荐的优先级。

6.根据权利要求5所述的方法，其中降低所述候选车辆功能被推荐的优先级包括：

响应于所述目标车辆功能并不存在于包含所述候选车辆功能的内容库中，统计所述目标车辆功能被执行的历史次数；以及

响应于所述历史次数高于预定阈值，将所述目标车辆功能添加到所述内容库中。

7.根据权利要求6所述的方法，其中所述候选车辆功能所具有的类型是所述内容库中的没有被使用过的类型。

8.一种车辆功能的推荐装置，包括：

推荐提供模块，被配置为基于与车辆相关联的状态信息而提供对候选车辆功能的推荐；

响应接收模块，被配置为接收针对所述推荐的响应，所述响应指示所述车辆被期望执行的目标车辆功能；以及

功能执行模块，被配置为响应于所述目标车辆功能与所述候选车辆功能具有相同类型，执行所述目标车辆功能，以缩小所述候选车辆功能的选择范围和提高所述推荐的精度；

其中所述目标车辆功能与所述候选车辆功能具有相同类型指示所述目标车辆功能与所述候选车辆功能属于所述车辆的同一功能模块；

所述装置还包括：

相同类型确定模块，被配置为响应于所述候选车辆功能包括提供针对第一对象的音乐并且所述目标车辆功能包括提供针对第二对象的音乐，确定所述目标车辆功能与所述候选车辆功能具有相同类型，所述相同类型指示所述目标车辆功能与所述候选车辆功能属于所述车辆的用于提供音乐的同一功能模块；

其中所述功能执行模块包括：

优先级增加模块，被配置为响应于所述目标车辆功能与所述候选车辆功能相同，以增加所述候选车辆功能被推荐的优先级。

9.根据权利要求8所述的装置，还包括：

状态信息获取模块，被配置为获取所述状态信息，所述状态信息包括以下至少一项：

与所述车辆所处的环境有关的环境信息，所述环境信息由所述车辆的车况监控装置得到，以及

与所述车辆的驾驶员或与所述车辆有关的历史驾驶信息。

10.根据权利要求8所述的装置，其中所述推荐提供模块包括以下至少一项：

所述车辆的扬声器，被配置为播放与所述候选车辆功能有关的音频；

所述车辆的显示器，被配置为显示与所述候选车辆功能有关的内容；

所述车辆上的人员的终端设备，被配置为播放与所述候选车辆功能有关的音频；以及

所述车辆上的人员的终端设备，被配置为显示与所述候选车辆功能有关的内容。

11.根据权利要求8所述的装置，还包括：

第一优先级降低模块，被配置为响应于所述目标车辆功能与所述候选车辆功能具有不同类型，以降低所述候选车辆功能被推荐的优先级。

12.根据权利要求8所述的装置，其中所述功能执行模块还包括：

第二优先级降低模块，被配置为响应于所述目标车辆功能与所述候选车辆功能不同，以降低所述候选车辆功能被推荐的优先级。

13.根据权利要求12所述的装置，其中所述第二优先级降低模块包括：

历史数据统计模块，被配置为响应于所述目标车辆功能并不存在于包含所述候选车辆功能的内容库中，以统计所述目标车辆功能被执行的历史次数；以及

功能添加模块，被配置为响应于所述历史次数高于预定阈值，以将所述目标车辆功能添加到所述内容库中。

14.根据权利要求13所述的装置，其中所述候选车辆功能所具有的类型是所述内容库中的没有被使用过的类型。

15.一种电子设备，所述电子设备包括：

一个或多个处理器；以及

存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-7中任一项所述的方法。

16.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的方法。

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