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自动驾驶时代 车内语音交互应该怎么玩?

谷歌和亚马逊的生态商之战。

谷歌和亚马逊的生态商之战
 
整个CES期间,拉斯维加斯随处可见“Hey Google!”的广告,毫无疑问,Google Assistant语音助手是谷歌是本届CES的展示重点。随着手机、PC上语音助手业务的下滑,及5G刺激下物联网对语音助手需求的激增,谷歌计划将语音助手的主战场转移至汽车和智能家居上。
 
在Google Assistant展台,停放着一辆宝马X5和一辆沃尔沃XC40,分别通过Android auto手机映射和Android OS内置车机,集成了Google Assistant语言助手服务。体验下来,Google Assistant依然停留在生态商将应用从手机移植到车内的水平,例如通过唤醒,它能够帮助车主实现连续多目的地导航,控制娱乐系统及连接的智能家居,不得不说的是,Google Assistant体验下来约等于一年前国内百度语音的水平,具体体验可观看下方视频。
 
Google Assistant最直接的竞争对手是亚马逊Alexa,此前搭载Alexa的亚马逊智能音响在海外占据庞大的市场,而随着5G与物联网业务的兴起,亚马逊也正着力于将Alexa植入到汽车及智能家居中。在本届CES上,亚马逊展示了Alexa Auto语音助手,该语言助手会集成到自家电动皮卡Rivian的全系产品中,此外,兰博基尼、通用也将集成Alexa Auto。
 
与谷歌类似,Alexa Auto的功能同样集中在将亚马逊生态从手机、音响移植到车内,这包括了亚马逊的云计算、娱乐系统、购物及支付。单就打通语音端和支付端这一点来看,Alexa Auto堪称目前世界上技术含量最高的语音助手系统。
 
科技公司更专注用户体验
 
如果摆脱生态思维的束缚,车内的语言交互又会是怎样的表现呢?本届CES还有一家专注车内语音交互的科技公司——Cerence,准确来说,这是一家致力于“软件定义未来出行工具”的软件科技公司。Cerence通过ARK、e.GO Mover自动驾驶巴士、Cerence Drive三项产品展示,解答了上述问题。
 
先说最让人眼前一亮的Cerence Drive无按键智能座舱。通过一块大屏和演示车的配合,Cerence展示出最新多模态自然交互、视线识别、应急车辆检测等功能。2019年第三季度我在上海看到Cerence的多模态自然交互演示时,该功能还停留在“PPT”阶段,而时隔不久的CES,便已能在车上实际感受该功能了。
 
所谓多模态交互,可以理解为借助语音、视线捕捉、手势识别等多种方式来共同完成交互。例如,我可以看着驾驶员一侧的车窗说“把它关上”,驾驶员一侧的车窗就会关闭。再比如我路过某家餐厅时盯着窗外那家店面,问这家店好不好吃?就会得到这家店的大众点评评分等信息,并给出相应建议。
 
相较2019年的演示,本次演示的多模态交互还新增了手势、视线识别在智能挡风玻璃上的交互应用。主驾驶可以使用手势来移动、选择在挡风玻璃上显示的部件,进行分段式路线导航、音乐播放、查询天气等操作。例如,驾驶者使用抓取-投掷手势并结合凝视的方式,将导航窗口移动至副驾面前的挡风玻璃处,实现座舱内的互动。新增的功能主要将应用在逐步到来的L3自动驾驶车辆上。
 
Cerence展台还展示了一辆e.GO Mover自动驾驶巴士,用以演示L4级自动驾驶巴士与乘客及行人的交互。帮助消费者了解未来如何安全高效地与自动驾驶汽车进行沟通。通过多语言自动语音识别和自然语言理解技术,乘客和行人可以使用母语与汽车进行对话式的互动,例如可以询问这辆车是去哪儿,会不会路过你要去的地方?演示车的语言还运用了情感TTS,例如,重要通知可以用更加紧急的语气表述,而延误信息可以用包含歉意的声音传达。
 
最后要介绍的ARK,是一套可快速部署的语音AI交钥匙解决方案。Cerence ARK集成了唤醒词、声纹验证、自动语音识别、自然语言理解和文字转语音等领先功能,并具有开放、灵活和快速部署的优势。通过体验可以发现,这套语言已经淡化了生态APP的存在感,而更多基于人的实际需求来提供服务,跳过中间环节,直接输出用户最需要的结果。
 
5G、自动驾驶等技术,为车内人机交互带来了新的想象空间。目前来看,谷歌、亚马逊等互联网巨头在整合生态服务上有着巨大的优势,凭借这样的优势,互联网巨头们的语言助手可以快速上车,并提供一系列新奇的前所未有的应用。这些应用会包括在线听歌看剧、控制智能家居、网上购物等,新奇却缺乏想象力。
 
与谷歌和亚马逊不同,Cerence的切入点在于如何提升用户的交互体验,解决用户每个阶段最迫切的实际需求。短期内,相对封闭的生态确实会让Cerence这类专注技术的科技公司处于不利地位,毕竟,那种“更接近人与人交谈”的交互体验,没准两年以后谷歌和亚马逊也可以做到。
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文章来源:BY / 文章作者:AutoLab  →深度观察
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