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2021-01-11
沿着上述思路继续说，第二步核心是要解决服务的深度和长尾的碎片化小需求。
我继续拿滴滴司机的场景举例，在我们刚上线“司机助手”时，就已经初步看到了“入口”的效应。
用户会把助手当成一个“搜索引擎”，他有各种各样碎片化需求、不知道如何处理的问题时，会尝试向助手的寻求帮助，但都是碎片化小需求；类似下面的这些意图，全部加起来也只占总交互量的5%。
这些问题背后涉及的知识、服务非常多非常多。
想要把体验做好，就一定需要很多不同的部门提供深度配合，或者找到能为司机工作场景提供服务的第三方配合。
那么，想要做到“不傻屌”的程度，就得先解决服务者生态的动机问题；对于公司内部的服务提供者来说，毕竟大家都是打工人，都要收益、要晋升；对于公司外部的服务提供者也一样，最直观的就是能不能帮助他们赚钱。
所以，这里又要强调第一步的重要性，如果可以把辅助司机的工作刚需场景打磨透，实现全国全量，那么按滴滴上百万司机和超高的使用时长（普遍每天使用 App 8小时以上）估算，对于很多业务都算是不小的流量。
在这一步，重点是打磨工具能力，让各种各样的服务提供方可以简单、高效的接入助手；进而促进更多的业务部门通过助手为司机提供服务，实现业务价值，也进一步让助手具备了更多的能力去服务好司机。
如果能做到这一步，语音助手才算是从“有用”开始走向了“不傻屌”。
我们想让助手每天陪伴司机、辅助工作，第三步就要开始解决交互边界的问题，即怎么让用户知道语音助手的能力边界？有一说一，还没有一个语音助手把这个问题解决好。
我在这里也只是聊聊自己思考，抛砖引玉。
身份与关系决定了人与人的交互边界，例如：网约车司机不会咨询一名乘客为什么自己接不到单子，他会去问客服。
人机交互中也一样，目前像小爱同学、天猫精灵都是“人工智能助手”的身份，关系上类似“仆从”；这个身份对语音助手造成了不小的限制，前面的“人工智能”让用户觉得你应该很厉害，后面的“助手”让用户认为我说啥你都应该听我说。
这也叫导致用户提出各自各样的开放性需求，从讲个笑话、放个屁，到查阿里巴巴的股价、马化腾是谁等等；如果语音助手听不懂、搞不定，用户很可能就会说 “这都不知道？”、“智障”、“不聪明呀”…
那有没有一种理想的身份，可以能让用户的知道边界，同时又不有保留一定的拓展性？
超能陆战队大白的设定似乎可以满足这个条件， 大白的设定是一个机器人，默认可以通过安装不同的芯片来实现不同的功能。
默认设置的是“私人健康助手”芯片，在电影中为了给主人公的哥哥报仇，被换上了“空手道”芯片；在动画版本中，还有“跳舞”芯片，放入后大白就拥有了跳舞能力。
这些不同的“芯片”，其实就像iPhone 中的不同“App”，每个用户可以决定自己的手机上安装哪些 App。
这个思路，也许可以解决语音助手交互边界的问题；我认为，语音助手跟传统的 App 产品不一样，不用非得保持一个固定的身份定位，可以根据不同场景提供不同的基础服务包，让用户自己决定它应该拥有哪些的技能。
早期围绕刚需场景，它可以是地图导航助手、司机工作助手等，在服务逐渐增多后，也可以由用户确定他自己的语音助手应该拥有哪些技能。
这也是为什么我在解决路径中，把找到刚需场景打透放在了第一步，把确定助手的定位放在了第三步。
语音助手在落地中，有无数的细节需要把控。
我拿一个大家可能都用过的定闹钟举一个例子：
1）语义的泛化需要打磨
想让语音助手可以准确的响应用户自然表达，就需要不断的标注、分析用户真实表达，去打磨语义理解模块。
2）回复的话术、逻辑也需要打磨
这些case在平时生活中很常见，如果我是对老婆说，我不会特意强调是“早上”还是“下午”，她也不会纠结、不会反问我，因为她了解我的生活作息。
但语音助手需要积累，通过分析各种的用户case去制定最优的策略。
如果想要语音助手贴心一点，最好还能在不同场景给出不同的回复。例如：凌晨2点定早上8点的闹钟，最好贴心的补充说一句“不早了，早点休息”
这些都是细节，需要一点点的耐心打磨。
如果一个语音助手的负责人，只谈行业趋势、产品架构、技术架构，我会觉得很难做成；因为一个语音助手在落地的时，会有无穷多的细节问题需要把控，不仅要仰望星空，还要脚踏实地。
想打造一个聪明的语音助手，需要一个前提、三步路径。
一个前提：
对打磨细节拥有足够的耐心和投入