随着计算机技术和互联网的迅速发展,当前技术创新形态正在发生巨大转变,以用户为中心、以人为本的设计理念越来越得到重视,用户体验逐渐成为创新设计的驱动因素。本文针对用户体验需求建立系统化分析模型,从体验需求数据采集、挖掘、分析、设计映射几方面研究用户体验需求驱动的智能设计方法,推动产品开放式创新。首先,明确用户体验需求的概念,建立多维度系统化分析模型。（1）建立用户体验需求特征模型,从时间性特征、交互性特征、感知性特征三个方面,分析用户体验需求如何产生,与产品、环境的相互作用;（2）建立用户体验设计层次模型,对体验要素进行层次分析;（3）建立用户体验需求-设计过程模型,基于体验需求向产品参数映射的研究框架,形成规范化的、可识别的参数网络映射体系。其次,针对用户体验需求高维、模糊特点,研究基于UEC（用户体验内容）的用户体验需求数据采集、分类分析方法。建立基于UEC和KANO模型的用户体验需求模型分析框架,采用文本挖掘和统计学方法,对“汽车之家”网站中口碑板块的用户在线评论数据进行收集;通过设置“体验关键词”对UGC（用户生成内容）进行提取和分离,得到UEC词库;再基于KANO模型将UEC的指标映射到基本性需求、魅力型需求、体验型需求,对各类车型的指标进行分类,得到需求的层次归属结果;最后建立产品指标体系,对KANO模型划分的一级指标进行词频统计后,生成二级指标,提出产品满意度改进策略。最后,针对体验需求的快速实现问题,建立用户体验需求的设计映射过程模型。基于体验需求数据,分析需求文本之间的关系,制定需求分解规则,拆解成体验需求元,完成需求的模块化处理;然后,基于汽车产品数据建立知识图谱,通过知识图谱来关联、组织、存储、展示产品信息,完成知识的模块化构建;通过语义相似度算法,将体验需求元与汽车产品知识图谱进行映射,对映射后得到的设计参数进行调整和修改,以适应用户的个性化体验需求。通过以上研究,本文较为全面地建立了用户体验需求模型,形成了以UEC为切入点的用户体验需求采集、分析、映射智能方法体系。本文提出的方法可以帮助企业了解用户对不同竞品的体验需求,并通过汽车案例研究验证了上述模型与方法。