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当然,使用习惯不是语音交互没能成为主流应用的主要原因,主要原因是当前语音交互技术仍然存在较大的应用障碍。
虽然目前语音识别技术已经可以说比较成熟,用户说的标准官方语言如普通话、英语,甚至部分地区的方言,语音识别软件都可以快速识别并转换成文字,但是,语音识别只是语音交互的基础,语音交互更大的挑战在于语义识别。
而语义识别,对于当前的人工智能技术来说,与人类自身还存在巨大的鸿沟。
举例来说,我和智能语音助手说一句话:“这是一本讲极致产品的书。”
智能语音助手能够理解的是这些文字,分别是“这”
“是”
“一本”
“讲”
“极致”
“产品”
“的”
“书”
。
每个字或词,它都可以识别出来,可能根据“吞下”
的词典,也大概知道“书”
是什么,但是,它一定理解不了“讲极致产品的书”
是什么书。
而智能硬件,比如智能空调,如果我在家比较热,我希望当我说“屋里好热”
时,它能够自动调节温度;但是如果我说“屋里好热,可是孩子感冒了”
,它就难以理解我后半句话的意思是不用调低温度了。
这是当前语音交互领域面临的最大挑战。
受技术限制,当前的智能硬件的用户交互体验也不十分完美,反应较慢,用户经常需要耐心等待人工智能的回应,一个回合一个回合地与人工智能交流,会磨蚀用户的耐心,这明显违背了人性。
另外,如果我们想让人工智能认识猫这种动物,可能需要让其浏览101万张猫的照片,这就意味着人工智能需要大数据的鼎力支持。
在互联网和大数据的相关积累不足时,数据基数也不存在,智能硬件的用户体验便会受到很大限制。
因此,在智能硬件的交互设计工作上,无论是创业者还是巨头公司,都还有很长的路要走。
瑕不掩瑜,即使智能硬件确实存在各种问题,暂不可能在一两年内就改变世界,但我始终认为它是未来发展的大势所趋,也是360重点关注且始终践行的产品方向。
智能硬件不可免费
我一直强调互联网软件可以免费,360也正是通过“免费模式”
打破了国内杀毒软件的旧有格局,一举奠定了行业内的地位,原因何在?这是因为我们研发一款软件产品的成本,相对而言较为固定。
越多人使用,边际成本(每一单位新增生产或者购买的产品带来的总成本增量)就越低。
如果使用人数达到上百万、上千万乃至上亿,边际成本甚至有可能趋近于零。
当你拥有“免费模式”
带来的海量用户之后,便可以为他们提供广告或其他增值服务,从而实现商业变现。
后来,有人将“免费模式”
应用于O2O(线上到线下)领域,现在看来无疑是失败的。
对于O2O来说,一个免费甚至带有补贴性质的产品,它的边际成本不固定,比如产品本身的物理成本、快递送货的物流成本、制作过程的时间成本等,这些成本无法摊薄。
当然有一些应用,比如滴滴出行或者摩拜单车,因为本身瞄准的是刚性需求,它们能够通过补贴的方式,慢慢在市场中形成垄断,最后收取一定比例的交易分账。
然而,很多O2O项目并没有能力做到这一步——巨人眼中的“蚂蚁”
,往往是蚂蚁眼中的“巨人”
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