语音助手——未来趋势

这一章我们来一起探讨一下语音助手的未来发展趋势和规划，未来的语音助手应该是什么样子的呢？下面是我个人的一些思考。

1、场景的趋势：

语音助手由于其使用特性，需要和机器面对面说话，这对于一些人来说其实是比较难接受的，尤其是在人多的地方，人们会感觉尴尬，所以我们很少在一些公共区域看到人们使用这些语音助手，比如银行大堂、购物商场等，当然，这也是由于语音助手的目前技术限制，效果还没有达到和真人沟通一样的效果。相对的，在一些私密性比较强的场景中，语音助手的优势就会变得很明显，比如居家场景、车载场景、电话助手、办公室场景等，这些场景中，由于其便捷性和快捷性，人们会更愿意和机器进行语音沟通，比如在家炒菜可以使用语音助手查菜谱，也可以使用语音助手陪伴小朋友玩耍，进行一些教育性质的小游戏，或者在车载场景中播放音乐，导航等。可以预见，在这些场景中挖掘用户的使用场景，并进行针对性的技术突破和创新，会是未来的一个趋势。

2、用户的趋势：

不同的语音助手根据其使用场景不同，其针对的用户群体也不同，也就是所谓的产品定位不同，比如车载助手主要针对有车一族，对于手机上的语音助手，其主要用户群体为K12用户，也就是从1年级到高中这部分学生群体，主要也是由于这部分学生具有学习的需要（查资料）、娱乐的需要（聊天），以及探索欲、新鲜感，他们使用的技能也会更多。而对于成年人来说，其使用时目的性会更加明确，比如查资料、操作设备等，因此，要挖掘更多的用户，就需要从具体的应用场景出发，考虑用户在某个场景下真正需要的是什么，才可以获得更多的核心用户和转化率。随着应用场景的挖掘填充，用户群体也会覆盖更多。

3、技术的趋势：

技术的趋势主要分为几点：话题式对话、自学习、端上模型。

话题式对话：当前的语音助手中，主要的对话形式仍然是单轮对话为主，即一问一答的形式，即问即答，用完即走，这样的助手很难让人产生亲切感，用户没有和人一样交流的感觉，所以未来的语音助手应该具备更好的多轮对话的能力，可以围绕一个话题来聊天，或者主动开启话题，由任务型助手转型为话题型助手。同时，聊的多并不代表效率低，有效的沟通胜过冗余的操作，通过和用户沟通，深入了解用户需求，进行合理的引导和推荐，可以更高效的帮助用户。

自学习：区别于普通机器，语音助手应该具备自学习的能力，即根据历史的对话和操作，以及周围的环境等，进行学习提升自己的能力，这看起来似乎匪夷所思，但进行场景拆解后也是可以实现的，比如：通过主动学习、伪标注、带噪学习、强化学习、蒸馏等方案，都可以实现模型的更新迭代，这其实就在一定程度上实现了自学习的目的。

端上模型：考虑到隐私性和高效性，现在端上模型越来越火，当用户在网络信号不好时，或者有些隐私信息不方便上传到云端时，端上模型就可以大力发挥，因此离线学习和推理，也将是未来的一大趋势。