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亞馬遜的 Alexa，蘋果的 Siri，微軟的 Cortana，Google 的 Google Assistat，智能語音已成早已為國外科技巨頭緊盯的趨勢，「人工智能助手」實現了從語音識別到語義理解再到功能執行的過程，將人工智能產品迅速推進到了能夠在消費級場景當中得到應用、派得上用場、并被消費者買賬的階段。

然而當國外用戶只要買一臺 Echo 就能立刻享受到智能語音助理帶來的便利時，國內消費者在面對語音智能產品時的選擇卻少得可憐，在行業端，智能語音雖然已經成為國內幾乎每家科技和互聯網公司都在關注的領域，但這樣的熱度還遲遲沒有傳遞給消費者，在這股正在興起的新浪潮中，相比行業巨頭技術和生產能力都相對受限的初創團隊還有機會嗎？本期由深圳灣和 ACT Lab 聯合主辦 AI&BOBO CLASS 課程，邀請了前小米電視音響團隊負責人、前魅族科技智能硬件總監、現前海黑鯨科技 CEO 王興超，他為我們分析了初創團隊在入局語音智能品類時所面臨的困難，以及在「困境」中，初創團隊可能的突圍方向。

語音智能產品的開發難度，體現在研發、內容生態、市場教育和供應鏈上

王興超提到，此前 WiFi 音箱對比普通藍牙音箱所面臨的一些困難，可以很好地與現在語音智能類音箱產品類比。做這類產品的難度，主要集中在四個方面：研發難度、內容生態、市場教育和供應鏈上。

在技術研發上，王興超著重提到了遠場語音識別中的難點。

「第一個階段，遠場語音的喚醒，這個階段不僅要能保證在安靜的環境下把音箱喚醒，還包括正在播放音樂或者周邊噪音比較大的環境。這種情況下，在三四米遠的距離外，通過喚醒詞讓音箱進入到監聽模式是相當困難的。」

「第二個階段，喚醒之后，在三四米這樣的距離下，用戶說的話，設備必須能夠完整地采集到，并保證采集到數據的準確度，這也是目前業界面臨的另一個難點所在。這種聲音數據的采集過程，嚴重依賴于使用麥克風的數量，結構的設計，用戶說話的清晰度，方言還是普通話，以及環境噪音是否夠低。」

「在采集到了用戶的語音之后，還要把語音轉成文字，進而對轉成文字進行語義理解。中國的漢字中，有很多相同的發音，但是代表了截然不同的意思，需要結合上下文語境才能把語音轉換成文字，否則轉化成了文字都錯了，那么后面的處理肯定也是錯誤的。」

目前的語音智能產品能給用戶帶來價值嗎？

而在面向消費者的產品價值上，王興超提出了這樣四個問題：

• 提高效率了嗎？
  
• 直達內容了嗎？
  
• 直達服務了嗎？
  
• 幫用戶省錢了嗎？
  

高精度的語音識別作為交互方式，對比現有的屏幕交互，確實可以在大多數場景下提高交互效率。但智能語音在連接內容端和服務端的能力上，國內生態卻還稱不上令人滿意，一方面語音智能本身的「直達」能力不足，不能很好地根據用戶語言給出關于內容和服務的最優解決方案，另一方面，內容和服務資源與語音智能產品間的生態整合也還不到位。

具體場景下的最優體驗，可能是初創團隊涉足這個領域時可以試水的方向

如果目前整個智能語音行業都還面臨諸多挑戰，那么初創團隊還有入局的契機嗎？王興超通過自己團隊正在開發的產品，給出了另一個可能的突圍方向。

他們做的是一款具備語音智能的電視盒子產品，功能和體驗都針對家庭客廳觀看電視時的具體體驗進行優化，可以使用語音指令進行進行換臺、播放、資源搜索等等一系列功能，很大程度上解決了使用智能電視時需要用按鍵優先的遙控器進行大量點按操作的問題。同時，由于成本極低，電視盒子生產商可以很容易地將他們的方案集成到自己的電視盒子產品中。

王興超所給出的方向，即是使用較低技術和硬件成本，著力打磨在具體場景下常用的數個功能，達到該場景下體驗的最優化，憑借低成本和高適用性來打開面向 C 端的產品市場和面向 B 端的方案市場。在這個過程中講繼續技術上的積累和產品上的優化，從而繼續在語音智能的市場中向上攀登。

這樣一邊生存一邊成長的經營哲學，對在巨頭林立的紅海領域中試圖突圍的初創團隊來說，可能更加實用。