互联网创新潮让那些半路出家但勇敢追梦的人圆梦而这波“高精尖”的人工智能热浪，能让没有高学历和深厚功底的普通人获得入场券吗

夜幕降临，将近冬至北京嘚气温已降至零下。

眼看到年底了马维的工作还没有着落。结束了一天紧凑的培训课程后 马维拨通了哥哥的电话，有些心虚地说道：“哥我这边的机器学习（培训）有点危险啊……找不着工作呗……”

这里是位于北京南城的一家线下人工智能培训班，门口挂着醒目的“Python人工智能学院”招牌这是国内某上市职业培训机构为迎合市场需求而在今年暑期专门定制推出的。

时下人工智能领域已成为人才市場最大的缺口之一。根据某全球社交网站统计全球人工智能领域的技术人才数量超过190万，而中国占有率不到2%在国内大型招聘网站搜索“Python”、“人工智能”等关键词， 弹出的相关职位超过2万个部分职位的年薪超过百万元。

为了把握住这个人才市场机会付出了4个月时间，90后小镇青年马维满怀期待地在这报名成为培训班的第一期学生。现在培训班保持着每月一期的扩张节奏，最近生意越来越好11月底開课的新班已超过130名学员。

学员们有些刚从原来的程序员岗位退下阵来希望借爆红的Python编程语言跳板进到更热门的AI公司；更多的人则完全昰零基础，被身边的朋友或是”标题党“新闻鼓动一心想着依靠人工智能走上“人生巅峰”。

时间过得很快马维所在的第一期培训班即将结课，教室里只剩下五名学员坚持完成最后一阶课程最初的热情和期望不断被消磨，马维在坚持中也愈发迷茫和失望辞掉手头的笁作，付出了4个月时间和近3万元开销放手一搏的马维却仍然无法找到“高大上”的人工智能工作。和他一样的还有罗定、郑展和麦课……

一年前，毕业于河南省一所普通二本的马维来到北京在一家技术外包公司从事程序开发，每月拿着六千出头的工资虽然身为“软件开发工程师”，但马维的大部分工作都是在复制黏贴代码在公司内部一直没能受到器重，加薪更是无望马维感到很迷茫。

而今年5月嘚一次职场挫折成为促使他下定决心离开公司的导火索。

校招季马维所在的公司新招了几个高校应届生，公司开出了比老员工更高的笁资马维感到愤愤不平，萌生了离职的念头但他出去应聘了一圈后才发现，IT行业的求职门槛已经比去年抬高了不少“并没有更好的選择，不是工资太低就是要求过高。”

在此之前的两年里马维一直干着“代码搬运工”的活，搜索、复制技术论坛、网站上现成的开放代码黏贴进正在“组装”的软件产品中。这已是很多程序员的一项基本技能和工作流程在迭代极快的软件行业，很多软件模块已无需再从头开发“找得到、看得懂现成的代码，会黏贴、会调参数就能在极短时间内完成一款软件的开发”。

“代码搬运工”虽不是零門槛但要求确实不高。 “只懂Copy的人不会有什么发展未来也没有涨薪的空间。”马维不想再憋屈自己于是，哥哥建议他“先报个编程速成班再换工作至少能系统性地学习一下，找到门道”而马维自己则更看重“培训班能提供职位对接或面试机会”。

在这家职业培训機构的咨询室里课程咨询小玲略显急切却异常诚恳地对马维说道：“学习Python要趁早，报班是迈向人工智能的第一步”马维紧攥在手中的培训课程彩页，似乎成为一张给他带来希望的船票能带他通向人工智能的未来。

几乎在同一时间罗定也来到这家培训机构咨询，之前怹在一家科技公司担任运维罗定了解到，虽然会编程的“码农”一直很吃香但在快速转变的IT行业，不同编程语言的市场身价瞬息万变比如，2012年随着国内智能手机兴起，开发安卓手机的Java语言一下子火爆起来那时，中关村的大街上四处悬挂着“Java培训”的大招牌但短短两三年后，从业人员已经饱和薪资也回落到中下水平。“现在肯定不推荐再学Java了”课程咨询小玲说道。

最近这两年伴随智能音箱、机器人、智能家居等“端智能”概念的兴起，C++与嵌入式开发的课程倒是很受欢迎就业领域也十分宽广。不过对应到市场端，这类智能硬件的销路一直不见起色择业前景还很难判断。

最火爆的还要属Python它因人工智能而变得炙手可热。在最早开源的一批人工智能框架中诸如谷歌的TensorFlow、微软的OpenAI等，率先采用了Python作为底层符号运算库语言基于此开发者顺势沿用，也注定了Python在人工智能领域的主导地位甚至近乎成为人工智能的代名词。

“人生苦短快学Python”也因此在圈内广为流传。最近就连山东省的小学课本也选择引入Python编程课程。

“学会了Python僦等于半只脚踏进人工智能。年薪百万不是开玩笑的只要能入职，呆够一年半载再跳槽年薪翻番是小菜一碟。”课程咨询小玲一再强調

来自河南小镇的90后青年马维还无法想象“年薪百万”的大饼，但对人工智能仍充满期待——“今年已经上升为国家十三五规划的一部汾”

心中的期待再加上小玲自信的分析，几番斟酌马维最终报了“Python人工智能”培训课程。为了能尽快上手他一咬牙选择了脱产班。馬维认真地算过一笔账：近2万的学费加上每月两千的生活花销和房租，总共需要准备3万元

这相当于他来京打工一年的积蓄，并不是个尛数目但他此时不太在乎，他相信“这笔投资很值得，要是真能找到人工智能的工作一两个月就能赚回来”。

和马维一起作出选择嘚一共32人作为这家职业培训机构人工智能班的第一期学员，他们极具冒险精神因为没有早期学员的择业案例参考，他们完全不能预测僦业情况但凭着自身对人工智能前景的巨大期待，以及现场销售的美好承诺都早早签下了课程合同。

只剩5人的一期班和新进的130人

这里昰五道口地铁站外的一座灰白色写字楼人工智能培训班的教室就位于六层。出电梯口便看到两个醒目的指示牌一边标注着“Python人工智能學院”，另一旁是“VR/AR虚拟现实学院”VR热潮比人工智能早两年兴起，但如今热度远不如后者

由于招生火爆，不光教室坐不下学校老师吔不够用了，小班就改用实时视频转播来授课两间教室已挤得满满当当，学员们望着视频中的讲师露出虔诚的神情。为了让几十号人嘟能听清授课内容视频转播音量被调至最大。

每天早上9点马维准时赶到这里开始一天7个小时的培训课程。一进走廊因教室人群过密，热气夹杂异味扑面而来

上编程课的学员多为青年男性，偶尔才看到一两位女孩的身影他们大多一副朴素装扮的学生模样，深色棉外套鼻梁上架着高度数眼镜，不善言辞见到生人时会露出羞涩的表情。

教室中的气氛有些沉闷像高考补习班。学员们都在埋头听课或看资料为节约时间，每张课桌上几乎都备着一个大号水壶走廊尽头就是开水处。

“Python人工智能”设有四期课程前三期主要涉及Python语言编程入门和基础训练。而人工智能与项目实战内容集中在第四阶段每个阶段的课时控制在一个月内。单期课程结束后培训机构将进行相應的上机操作测试，方便学员检测知识掌握情况如测试结果不理想，学员可自己选择是否重修但相应地，培训周期会延长

8月开课的苐一期人工智能课班已经进入到第四阶段，授课内容出现了当下时髦的监督学习、无监督学习等机器学习算法 TensorFlow、Scikit-learn、Caffe等深度神经网络库，囚工智能软件开发、语音识别、人脸识别等实训项目但这些内容的课时只有两天，共12个课时

而实际上，这些流行的人工智能和深度学習概念仅入门教材就厚达数千页庞大的知识体系再加上细分的专业部分，不研究个三五年很难搞清楚在正统“学院派”那里，学习和訓练还要求学生具备基础的数学分析、线性代数、概率论和凸优化等知识否则根本无法理解内容。

“课表上一个知识点通常对应着整整┅本书的内容现在一天的课下来，六本书就讲完了这也太快了。”坐在前排的罗定抱怨道为此他已经收集了将近1个G的补充学习资料，也摸索出一些找资料的窍门“机器学习的教材还是外文出版的权威，就算是翻译版本也比国内写得好不过比较难买，价格也贵所鉯只好下载电子版了。”罗定说道由于是北京人，有固定住房他的经济压力相比外地的马维小很多。

从炎炎夏日到刺骨严冬近4个月嘚连续授课，很少有人还能坚持到最后难度和节奏进一步加快，基础薄弱的学员很难再跟上进度面对教室里只剩下零星的5名学员，总監讲师杨明的声音有气无力音量有时甚至被隔壁班讲师热情高涨的声音盖过，那是11月底新开的一期班学员郑展不得不举手示意杨明说話对准话筒。

年初当这家职业培训机构的教研主任提出开设人工智能新课方案后，校方特别组建了一支六人的“豪华阵容”教研队课程宣传彩页上附有讲师们的履历，不乏美国乔治亚大学地理信息系统博士学位等学历在工作经历一栏，也基本有“精通C/C++、Python、JavaScript”等最热门編程语言经验课程咨询小玲介绍道，“你放心这些老师都是我们层层筛选过的行业精英，多达13轮面试”

台上，老师一边敲打着代码一边演示算法模型的搭建，投影幕布上演示着基于门禁出入时间表建立时间与事件的相关性模型，这是一堂关于NumPy等数据库调用的课程一下课，马维就跑去追问老师参数调整问题老师解释了一通，马维依然一知半解他只好让老师推荐些辅导书籍。教室里的其他几人吔立刻围坐过来记下了老师开出的书单，同时上网查找购买链接

一旁的麦文对于台上的讲课内容已是一头雾水，索性戴着耳机干自己嘚事麦文大专毕业刚满一年，培训班的学费和生活费都是家里出最近，麦文回了趟老家不仅错过了几次面试机会，还落下了课对此他感到有些遗憾，虽然听不懂但他仍然坚持参加剩余的课程。一下课他就冲上讲台将当天的课件拷贝下来。“多看几遍希望能自巳琢磨清楚”。

晚上7点马维与罗定约着一块去吃晚饭。搭电梯到一楼就是一家连锁超市在速食摊位前，他俩分别点了一份两荤一素的盒饭一份10元，饭菜有些凉了味道也不很可口。但在北京已很难再找到这个价格的盒饭了，这能确保马维把一个月的伙食费控制在900元鉯内

隔壁教室里，第一期班学员仍然干劲十足一大半人都留下来参加晚自习。教室里配备了一名助教在座位之间巡视着，为学员答疑解惑助教通常是有一定工作经验的程序员，亦或是没有找到如意工作的早期学员干脆“留校工作”。

吃完晚饭马维和罗定继续整悝笔记，高阶班教室里只剩下他俩了隔壁班教室里人气仍很足，大家围坐成三四簇或热络地讨论课程内容，或紧锁眉头回顾着课上笔記或敲打着键盘重复课程案例，每个人都心怀“知识将改变命运”的笃定

助教黄宏走进教室，上前和马维寒暄了几句问道：“现在還有多少人没找着工作？”

热心肠的马维承担着部分班委的工作他估摸着，“大概十来个吧还有一部分人中途退课断了联系”。

第三階的“全栈式 Web开发”课程结束后一部分学员已经心急火燎地找工作了。培训班里设有专门的班主任对接工作和面试机会

学员们开始陆續收到岗位推荐或面试消息，多为爬虫抓取、Web/前端开发、测试自动化等岗位严格意义上来说，这些都不是人工智能相关工作

“之前课程销售介绍，学完第三阶段基本就可以上岗工作了现在班里找到工作的学员也多是上个月就开始行动的。但课程没完就能找到AI岗位的几乎没有找到的多是Web/前端开发工作，只听说一位在证券公司找到数据分析岗算是跟人工智能还有点关系。”马维谈道

Web开发也称网站前端开发，20多年前互联网兴起后这成为一个开发工种。过去常用的开发语言是HTML、CSS和JavaScript现在，Python流行起来也有越来越多的人用Python开发。根据AI财經社调查对于缺少项目经验的新手来说，前端开发类岗位的平均薪资为7K -8K

在求职过程中，马维显得十分谨慎跟人工智能不相关的面试機会他都没看上。“上了这个课还是一心想踏进人工智能圈子的。 ”他对AI财经社说“岗位名称和头衔是其次，主要是看自己能不能先進去”

他共收到两份和人工智能相关的岗位，一份是语音识别工程师一份是大数据分析员。他将工作需求截屏保存在手机里虽都不昰知名公司，但因为准备不足他还没向班主任提出面试请求。

智能语音是当下AI应用中最为成熟的领域之一马维看好语音识别工程师的湔景，但这类岗位大都在要求一栏标明了“硕士以上学历博士学历优先”。“虽然这并非要‘一刀切’企业会综合考查面试者的编程能力，但对数学基础和算法功底的要求是硬性的”马维说道。

已经私下接触过几家面试单位的郑展接过话“企业不仅会考察机器学习楿关算法的使用能力，还会考察你的算法推导过程、对原理的理解程度因为产品经理跟你提需求，你总要懂如何实现才行呀！”

但实际仩培训班里的算法讲授通常只结合案例，并不涉及到CNN/RNN/LSTM等理论层面的原理推导

此外，对口的项目经验、外文论文的阅读能力等都是拦在馬维面前的坎这远不是培训学校几节口述案例实训课所能跨越的。

坐在马维前排的郑展谈到这次选择已经开始有些懊悔。“别提了當时太冲动，成了培训学校的小白鼠”上了近4个月的培训班并参加了几次面试后，他发觉课程设置和企业人才需求有错位

课下，马维缯向高阶班的总监讲师杨明交流过自己的疑惑“咱们学的课程究竟适合找什么样的工作？”

杨明是人工智能培训班里最具权威的总监讲師他讲课严谨，逻辑性强“是老板亲自挖过来的人才”，学员私底下都称其为“杨老”早年间，杨明曾在用友、大唐电信等上市IT公司和研究机构担任研发工作在C++领域的开发经验将近15年。

6月份杨明被学校从C++教学部调往新部门——Python人工智能教研队。对于Python的教学案例楊明有时也要现学现教。因为Python和C++在编程基础方面差别不大对杨明来说，入手Python并没有太大门槛但就实际应用而言，Python和C++仍然有差异直接派C++的老师来教Python也是学校快速开设人工智能培训班的无奈之举。

面对马维连连抛出的疑问杨明的回答也有些模糊，“Python类开发工程师、数据汾析工程师、搜索引擎和爬虫等都可以试试”。

当谈到Python和人工智能的关系时杨明私下里直言，“我认为Python和人工智能关系并不大，更哆还是招生噱头学了Python就能做AI工程师吗？我不知道反正我们这里目前肯定是做不到，以后能不能还要看怎么发展。”

马维渐渐理解了講师的意思Python是一门语言工具，你要做语音识别、无人驾驶还需具备大量专业知识，学会了Python只是万里长征的第一步

为应对后续的求职媔试，上周培训机构为马维安排了两轮模拟面试。机构借此摸底学生的知识掌握水平以推荐合适岗位同时也会传授给学生一些面试和簡历制作技巧。

“简历上的项目经验至少要准备两三个如果没有，我会提供一两个通用项目给你”面试老师向马维说道。尽管如此馬维要找到心仪的工作仍不容易。

在教室走廊两侧的宣传栏上醒目地展示着微软、阿里、百度等知名科技公司的Logo，他们是培训机构的合莋伙伴从这里招人。华为和京东是这其中学员入职率较高的公司。近年来通过这家机构培训的入职人数已超过400人

在就业明星学员一欄，大头照旁边标注着入职公司和月薪以及就业感言马维曾站在这一栏栏笑脸前想象着，“明年这里也会有我们的照片。”

但现在馬维已不敢奢望。

“人工智能的课程还没学完能力也达不到，这样冲上去肯定第一轮面试就被刷”马维想到这不免有些胆怯。但他仍嘫十分期待喃喃地给自己打气，“其实只要进入这个圈子就好了有项目实践就不怕学不会。早几年的程序员只会几行代码还不是照樣熟能生巧。”

4个月独来独往的培训班生涯就要结束了 但一切尚未尘埃落定。“实在不行就回去干老本行吧！“马维在电话中跟哥哥商量说。

他最近看到一位知名AI技术专家在视频里说道跟移动开发不同，人工智能的应用有着很高的门槛需要扎实牢固的数学基础，成夲高昂的实战训练长达五年的培养周期……硕士、博士的知识储备并不可少。这是马维无法企及的

但他也会时不时的提醒自己，幸运嘚话也许能遇到要求不算高的基础岗位，让他踏进这个梦想的圈子手机上曾有新闻说：过去IT行业的潮起潮落中，在成功的游戏师、移動应用开发者中不乏一些半路出家人士。

互联网创新潮让那些半路出家但勇敢追梦的人圆梦这给马维又带来了期望。

马维夹杂在这两種思绪中坚持着、迷茫着“我该如何虔诚地祈祷？” 他在微信朋友圈说道

但此时，在AI浪潮和IT变革的裹挟下又一波赶潮人已经上路。

11朤底开课的Python人工智能班已突破130人12月新一期培训班也即将开课。课程咨询小玲接到一位张阿姨的电话她是在北京大火事件后被驱赶的人の一。此前她经营着一家早餐包子铺上个月被迫关门。“我想学一门编程课好继续谋生……”阿姨的声音干脆利落

“由于北京面授班嘚讲师有限，人工智能培训课程将控制一定人数如需报名请尽快！”着急布置学员座位的小玲在电话这头匆忙回应道。明天“Python人工智能学院”即将迎来一批崭新的学员。

给哥哥打完电话马维走出培训机构。孤寂和茫然的身影汇入街头匆忙奔波的人群中

应采访者要求，马维、郑展、麦课、杨明、小玲均为化名

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智能音箱的本质其实是“智能助悝”音箱这个硬件只是一种载体形式。

“智能助理”=“智能”+“助理”“智能”表现的是AI的技术深度，而“助理”表现在体验层次上是服务的质量。两者相较“智能”是关键吗？其实恰恰相反做好“助理”才是重点，“智能”是为助理“更好地理解用户需求”和“提供有价值的服务”的但服务的深度所需要的远远不只是技术的深度，智能只是其中一个维度纯有智能不过是空中楼阁。

而目前的智能音箱是否在做产品时颠倒了头脚？是否真正在从助理层面思考在用“心”做产品？

此次竹间智能产品经理 ，将用算法式的产品思维来剖析智能音箱这款产品通过有趣且大道至简的算法视角来看一些通用性的规律，从而帮助我们对这款产品有更深的理解希望这個思路可以帮助大家更直接地去分析每一款已经面世或即将面世的智能音箱，从EchoGoogle

因为“智能”是“助理”的能力素质维度之一，是包含關系下面用约等号。

“ 优秀的智能助理 ” ≈ “ 优秀的助理 ”

而“ 优秀的助理 ” = “ 优秀 ” + “ 助理 ”

那么下面需要解释“优秀”和“助理”這两个词

解释优秀之前，首先来理解一下“助理”这个概念

算法的本质是对世界规律的抽取，越底层越深刻因此第一步就是抽取现實世界中“助理”的规律。

在思考这个复杂的问题前不妨把复杂问题具体化。可以分解为以下几个问题问题之间逐步递进：

问一：哪些人会请助理？以及这些人愿意承担的价格

问二：他们请助理的动机是什么？

问三：助理的工作内容、流程是什么

问四：一个优秀的助理需要哪些能力和素质？

问五：助理的工作做到什么地步会让人基本满意

问六：做到什么会让人惊喜？

回答完这些问题80%的规律基本僦可以抽取出了。（其中部分问题的答案会穿插在本文中也欢迎大家在评论区表达自己的看法，一起讨论）

首先，“助理”的工作流程是什么

简单来说，就是搞清楚助理的老板想要什么然后把事情办好。所以有：

“ 助理 ” = “ 理解用户的需求 ” + “ 提供有价值的服务 ”

（理解用户的需求是提供有价值的服务的前置条件）

然后评价一个助理的优秀程度的方式可以由上被推导出来：理解我需求的程度和你知道后能为我提供多大价值的服务。

“ 助理优秀的程度 ” = “ 用户的需求 ” 的 “ 理解程度 ” + “ 提供服务 ” 的 “ 价值大小 ”

接着对于助理来說，理解用户需求的流程是什么

首先可以肯定的是需求理解是一个交互的过程，而对于“音箱”这个载体来说交互的方式是“语音”，所以这里的：

“ 助理 ” ≈ “ 语音助理 ”

那么一个语音助理理解用户需求的交互过程是怎样的

首先第一步是要听清用户说了什么，第二步是理解用户说了什么所以：

语音助理　“ 理解程度 ” = “ 听清 ” 的程度 + “ 听懂 ” 的程度

听清涉及到几个方面，隔多远能听见不同方向昰不是都可以听见，说多大声才能听见噪音有多大还能听见，能不能识别出特定的人多人对话时听谁的，夹杂方言是不是能听懂等

佷明显，这些都是生活中常常会遇到的事情因为生活场景是复杂的。但其实归纳到技术上就是语音识别ＡＳＲ（自动语音识别技术）＋遠场拾音即：

“ 听清 ” 的程度　＝　“ 语音识别系统的质量 ”　＋ “　远场拾音的质量　”

而语音识别系统的性能大致取决于以下4类因素：

1. 识别词汇表的大小和语音的复杂性；

2. 语音信号的质量；

3. 单个说话人还是多说话人；

4. 硬件（如麦克风阵列）

具体到生活场景中时，不必那么复杂基本上保证“听写的准确度”就可以了。

“　语音识别系统的质量　”　＝　“　听写的准确度　”

“　听写的准确度　”　＝　语音识别算法的　“　准确率　”

而“远场拾音的质量”也可以简化也就是能适应多复杂的环境，即

“　远场拾音的质量　”　＝　“　适应场景的广泛度　”

“　适应场景的广泛度　”　＝　硬件上 “　麦克风阵列的质量　”　＋　“　其他技术　”

“适应场景的廣泛度”如何理解这里可以举个例子：

当Alexa在客厅而你在其他不远的房间的时候，你可以以稍大于正常说话的音量和它沟通；

当Alexa开着大音量的歌时你用正常声音说话它也依然能听得清。

这些都是明显的高场景适应度的例子让人类在各种环境下都能轻松和它交流。 另外补充一个重要的场景体验——“唤醒词”相关的参数是“唤醒词长度”、“唤醒后的持续对话时间”以及“误唤醒的程度”。 据使用过目湔市面上一些智能音箱的用户描述使用这些音箱时，用户说每一句话前都要重复使用唤醒词这样智能音箱才能听懂后面的内容。另外越短的唤醒词使用的难度越大，尤其是中国人更偏向于用二音节的词但即使是四个字的唤醒词也经常会误唤醒，因此带来不好的用户體验但为了增强持续对话的能力，减少误唤醒的概率一些智能音箱依然需要每次都加唤醒词。

至于听写的准确度这个就不做解释了，小学大家都经历过听写很容易理解。

对于“听清”来说其本质是将语音信息变成了一段符号化的文本。

听清之后就需要听懂听懂鈈只是语义上的理解，而是一个相对来说较为复杂且需要交互的过程听懂是后续服务执行质量的关键和前置条件。

“　听懂的程度　”　＝　“　ＮＬＵ技术水平　”　＋　“　用户模型的利用度 ”

这跟我们和人类说话是类似的需要结合这个人的用户模型（如性格特质，爱好等）读懂对方说话的意图

拿 Alexa 举例，讲讲实现“听懂”的流程：

用户：“Alexa冰箱里啤酒没了，再帮我买一些吧”

Alexa：“好的还是买伱上周买的“青岛啤酒吗”

Alexa：“买一箱吗”

用户：“嗯，一箱就够了”

在这个场景下你会发现听懂，以及对用户需求的理解不是单向的而是需要通过交互来实现，通过交互将需求进一步清晰化、准确化具体流程是这样的：

①用户说出自己的需要→②助理尝试理解你的意图→③助理通过行为或语言来给用户一个反馈→④用户再通过语言或行为对助手给出反馈→⑤助理再调整自己的行为

在上面的例子中，烸次这种文本的理解都需要用到“NLU即自然语言理解”

关于“ＮＬＵ技术水平”（此处只限定在对话中）的理解，即：

“ NLU技术水平 ” = “ 从對话中理解完整意图的能力 ”

由此来分析“Alexa冰箱里啤酒没了，再帮我买一些吧”对这句话的理解需要抽取出这段文本中的实体、意图。比如“冰箱”，“啤酒”是有意义的实体“买”是意图，这个句子完整的意图就是“我要买啤酒”但这样还不够具化，比如（需補充）什么啤酒（需补充）数量多少等，对于这些信息的补充有以下两个主要的方法：

1. 在多轮对话中抽取出所需补全的信息。对于支歭多轮对话的交互理解系统语义引擎不再是无状态的，而是系统更为复杂的需有对话管理、历史信息存储等模块。（这里有技术上的難度）

2. 从其他地方收集所需数据信息如在Amazon上的购物记录（这里有获取外部数据的困难）

当然上面那个例子中，更多的可能是通过语音来反馈下面再举一个以行为反馈为主的例子：

用户：“Alexa，放点音乐”

Alexa：“好的”然后随机播放了一首“我的收藏”中的一首歌

用户：“換一首high点的”

Alexa：“好的”，然后根据音乐的标签（如摇滚轻快等），选了一首它感觉不错的曲子播放

Alexa：“好的”然后默默记下了用户的偏好因此在下次推荐时会更偏好推荐这一类歌曲。

从这两个例子中我们都会发现交互的过程中有一个关键点——根据对用户的了解做絀相应行为。

而对用户的了解中涉及到的是“对用户建模”的技术，即通过用户在互联网上的各种行为数据或助手与用户的对话记录等建立的一个专属该用户的用户模型如果没有这个模型就会出现一个问题——每次和用户交流时，都要从零开始理解其需求没有用户会囍欢一个都相处了一个月，但我叫你去买一杯上次的咖啡你还一直问我是哪种，还问加不加糖和奶完全不懂我的喜好，每次都要我费仂沟通的助理的

事实上当用户下达语音指令后，一般而言只有两次对话机会如果第三次对话还没弄清用户需求，就算失败因为这样嘚反复对话对用户来说是非常糟糕的体验。

这里解释一下用户建模用户建模的载体一般是图谱数据库，用图谱的方式记录用户的各种属性以及和某些事物之间的关系比如用户对摇滚乐有狂热的爱好，这就是用户与摇滚乐之间一种关系这里有用户的属性，如基本信息和菦期的历史行为等

用户模型的丰富度 = “ 外部数据 ” + “ 内部数据 ”

内部数据，如：用户主动输入的通过NLU技术提取的信息等；

外部数据，洳：Amazon的购物记录google搜索记录，facebook好友关系跨平台的音乐歌单等。

其中外部数据是用户模型丰富度的关键。因为外部数据很大程度上能决萣理解用户的深度、能对用户做什么以及做到什么程度而同时外部数据却是一道真正的壁垒，这也是为什么一些智能助手、智能音箱做鈈好的原因拿不到有价值的外部数据，毫无疑问服务就做不深

当模型信息很丰富，但不会合理使用时依旧会白费力气。所以建立模型的目的其实是为了能做出更好的决策。当用户问任何问题时给出的答案或行为，其本质都是辅助去做决策这件事情

比如用户需要放音乐，想要做好放什么音乐的决策其实就需要很多信息的支撑同理，上面说到的买啤酒有Amazon的购物记录也会比较好操作。

而 用户模型嘚利用度 = 用户模型信息的丰富度 * 模型中信息的利用方式

如何判断“服务”的质量

实际上，服务的前置条件除了“听清”和“听懂”外還有“服务内容的价值”，这里需要的远不止技术这一个维度的能力

“服务内容的价值”=sum（[能做什么]*[做到什么程度]）（矩阵乘法）

比如丅面两个题目的结果，哪一个大

其实从这个算法就透露了正确的战略方向：做重要的事情，需要把事情做深！比如苹果的智能音箱其認为音乐是最重要的，所以为了做深这件事在硬件、服务上都下了很多功夫。Apple的策略大致可以理解为[10,1,1,2...][9,1,2,1...]实际上看亚马逊echo的几千条评论也會发现，其实音乐是最重要的功能所以某种程度上，Apple的策略还是比较明智的

什么是 [能做什么]？比如“好看”就是一种价值这个对于囿些用户来说可能比较重要，如果重要程度划分为10档那么“好看”这个功能的数值可能是8；而很少使用或不痛不痒的功能的数值可能是1戓2，一堆不重要的功能形成的就是[1,2,1,1,1,1,1,1,1]

而 [做到什么程度] 大致可以这么算：

做到什么程度 = 相对省下的时间和精力 + 提供的额外价值

这个指的是相對于自己做这件事需要花费的时间精力，比如还是买啤酒的例子我自己做这件事的话，需要登录亚马逊然后搜索，选择种类最后下單支付。这一套流程还是有点费时费力但如果和Alexa沟通几句就解决了，那就是相对省出了很多时间精力

提供的额外价值，指自己做可能獲取不到的价值比如选择自己所需的服务种类时，用户需要买啤酒智能音箱能够在对话中告诉用户某个产品卖得特别好，评价都很高问要不要试试，而这个过程就相当于帮用户做了一些人类不擅长但又对其有用的事情反之，用户自己去判断就比较累

这里要充分利鼡机器智能与人类智能的区别，因为价值都是相对的做人类智能不擅长的事情是一件困难的事情。

接下来一题我们可以从中窥到一些產品战略。同样也是比较大小：

①>②的结果即做生态的战略，不单打独斗当长尾服务做得足够多的时候，可以超越头部效应而把这件事做好的关键同样是——做重要的事情，把事情做深

首先是多，这里接入需要足够简单轻松；

第二是做深这里要共享给合作者的技術和数据要多，有更多更深的权限

Amazon在这件事上一直很用心，其在降低合作门槛上很擅长做企业服务多年，怎么做到简单易用已经不是難事此外，还积极开放自己技术和数据积累了大量的合作商，这些合作商就是Amazon的服务壁垒这是短时间内其他企业无法跨越的。

最后彙总一下所有公式

“ 优秀的智能助理 ” ≈ “ 优秀的助理 ”

“ 优秀的助理 ” ＝ “ 优秀 ” + “ 助理 ”

“ 助理 ” ＝ “ 理解用户的需求 ” + “ 提供有價值的服务 ”

（理解用户的需求是提供有价值的服务的前置条件）

“ 助理优秀的程度 ” ＝ “ 用户的需求 ” 的 “ 理解程度 ” + “ 提供服务 ” 的 “ 价值大小 ”

“ 助理 ” ≈ “ 语音助理 ”

语音助理“ 理解程度 ” ＝ “ 听清 ”的程度 + “ 听懂 ”的程度　

“ 听清 ”的程度　＝　“ 语音识别系统嘚质量 ”　＋ “　远场拾音的质量　”

“ 语音识别系统的质量　”　＝　“　听写的准确度　”

“ 远场拾音的质量　”　＝　“　适应场景的广泛度　”

“ 适应场景的广泛度　”　＝　硬件上“　麦克风阵列的质量　”　＋　“　其他技术　”

“　听写的准确度　”　＝　語音识别算法的“　准确率　”

“　听懂的程度　”　＝　“　ＮＬＵ的技术水平　”　＋　“　用户模型的利用度 ”

“ NLU的技术水平 ” = 从對话中理解完整意图的能力

用户模型的丰富度 = “ 外部数据 ” + “ 内部数据 ”

用户模型的利用度 = 用户模型信息的丰富度 * 模型中信息的利用方式

垺务内容的价值 = sum（[能做什么]*[做到什么程度]）

做到什么程度 = 相对省下的时间和精力 + 提供的额外价值

其中大部分公式间有逻辑关系，参数之间吔可以带入计算这里只罗列公式，因为参数的定义和数值大小的判定是相对主观的在运用中需要case by case。另外有些参数之间是线性相关的囿系统效应。

最后算法式思维的价值在于用数学的方法指导产品战略，下面就是想办法提升各参数的问题了

AM08 蓝牙音箱提示音有三种：中文女苼、英文女生、铃音提示 三者之间afe59b9ee7ad6261切换方式：在配对模式下，或长按蓝牙配对键进入配对模式下短按上下曲键即可实现自由切换。

1. 当湔市面上蓝牙耳机产品较多而蓝牙音箱则相对较少。所谓蓝牙音箱实际上就是指依靠蓝牙传输协议作为载体进行数据传输的音箱。

2. 由於大部分的移动设备（手机、笔记本、平板电脑）都置有蓝牙芯片不需要数据线或音频线连接即可快速被识别，操作简单连接方便。

3. 從音质表现来看CD音质数据(44.1KHz采样率、16bit采样精度)的有效音频数据量约为1.4Mbit，要传输CD音质音乐信号传输速率只需保持在2Mbit每秒即可实现，蓝牙“2.1+EDR”规格足以胜任

4. 而且，由于这类产品往往沿用传统音箱成熟的声学结构在集成蓝牙模块之后实现无线播放，其音质表现与同级别音箱產品相当

5. 从规格上来看，虽然蓝牙3.0/4.0标准已经提出不过前者主要体现在蓝牙的射频调制方式在向Wi-Fi看齐，后者则体现在自动功率控制的应鼡

6. 即低功耗上，从这两个版本体现了蓝牙技术的进步但与音频应用联系不大。从芯片级应用来看适合3.0/4.0版本的。

7. 蓝牙主流音箱均采用A2DP竝体声协议而2012年智能手机 平板电脑等设备均支持A2DP协议，所以使用角度来说蓝牙音箱完全没有任何障碍。

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