展會信息港展會大全

推出 AI 耳機(jī),字節(jié)真正的野心是什么?
來源:互聯(lián)網(wǎng)   發(fā)布日期:2024-10-29 11:09:17   瀏覽:358次  

導(dǎo)讀:劃重點(diǎn)01字節(jié)跳動推出AI耳機(jī)Ola Friend,定位為基礎(chǔ)階段產(chǎn)品,功能遠(yuǎn)低于預(yù)期,但強(qiáng)調(diào)與豆包App深度結(jié)合。02Ola Friend目前僅實(shí)現(xiàn)“即喚即用”功能,未來有望加入環(huán)境感知和主動交互,成為AI交互入口類型的產(chǎn)品。03專家認(rèn)為,AI硬件的真正機(jī)會在于掌握交互入口,如耳機(jī)、眼鏡等,關(guān)鍵在于感知交互及由此帶來的能力差異。04為此,創(chuàng)業(yè)者需在硬件配置、成本與性能之間找到平衡, ......

劃重點(diǎn)

01字節(jié)跳動推出AI耳機(jī)Ola Friend,定位為基礎(chǔ)階段產(chǎn)品,功能遠(yuǎn)低于預(yù)期,但強(qiáng)調(diào)與豆包App深度結(jié)合。

02Ola Friend目前僅實(shí)現(xiàn)“即喚即用”功能,未來有望加入環(huán)境感知和主動交互,成為AI交互入口類型的產(chǎn)品。

03專家認(rèn)為,AI硬件的真正機(jī)會在于掌握交互入口,如耳機(jī)、眼鏡等,關(guān)鍵在于感知交互及由此帶來的能力差異。

04為此,創(chuàng)業(yè)者需在硬件配置、成本與性能之間找到平衡,同時積累大量經(jīng)驗教訓(xùn)。

05除此之外,AI硬件公司需關(guān)注垂直人群需求,通過空間交互完成更多樣的交互視角的數(shù)據(jù)閉環(huán)。

以上內(nèi)容由騰訊混元大模型生成,僅供參考

推出 AI 耳機(jī),字節(jié)真正的野心是什么?

頭圖來源: Ola Friend

10月10日上午,字節(jié)跳動豆包發(fā)布了一款硬件產(chǎn)品 AI 智能體耳機(jī) Ola Friend。該產(chǎn)品是一款開放式耳機(jī),單耳6.6克同類最輕,可接入豆包大模型,并與豆包 App 深度結(jié)合,售價1199元。

用戶戴上耳機(jī)后,無需打開手機(jī),只需喊出關(guān)鍵詞「豆包豆包」,便能喚起豆包進(jìn)行對話,后者能夠在信息查詢、旅游出行、英語學(xué)習(xí)及情感交流等場景為用戶提供幫助。

今年以來,大模型應(yīng)用落地加速的同時,AI 手機(jī)、AI 耳機(jī)、AI 眼鏡等AI硬件新品紛紛涌現(xiàn),究竟誰能成為AI時代,用戶與人工智能交互的第一個入口?

Ola Friend 并不是字節(jié)推出的第一款硬件產(chǎn)品,但此前包括大力臺燈以及收購PICO后的探索并未出現(xiàn)明朗結(jié)果,這次會有所不同嗎?

目前可以看到的是,相比之前更為激進(jìn)的策略,Ola Friend 這款A(yù)I耳機(jī)的定位回歸到基礎(chǔ)階段,在功能上遠(yuǎn)低于大家想象,但這似乎反而體現(xiàn)了字節(jié)思考得很清楚今天在想象AI硬件的時候,不應(yīng)該太過于樂觀,而是應(yīng)該更務(wù)實(shí)地來想這件事。

在Ola Friend 發(fā)布當(dāng)晚,極客公園「今夜科技談」直播間邀請了極客公園創(chuàng)始人 & 總裁張鵬,和靈宇宙創(chuàng)始人顧嘉唯一起聊了聊,這款這款A(yù)I耳機(jī)對于字節(jié)跳動的意義、以及 AI 硬件產(chǎn)品真正的機(jī)會到底在哪里。

以下是直播沉淀文字,由極客公園整理。

1 字節(jié)推Ola Friend:只邁出了0.1步?張鵬:你怎么看字節(jié)今天推出的Ola Friend耳機(jī)?它在預(yù)期之中嗎?

顧嘉唯:這款產(chǎn)品的定義方向是正確的,不過它目前只邁出了0.1步,還需要進(jìn)一步迭代。

從Google Glass到今天的Ray-Ban Meta ,這些終端的探索,實(shí)際上是所有科技公司夢寐以求的大目標(biāo)打造類似電影《Her》的Personal AI。

過去20年間,爭奪入口始終是商業(yè)競爭中的巨大挑戰(zhàn),尤其是在交互層面上。字節(jié)推出Ola Friend,是一次不錯的嘗試先把用戶在手機(jī)里用“豆包” APP 調(diào)到耳機(jī)里,離人更近。

值得一提的是,Ola Friend謹(jǐn)慎控制了預(yù)期,沒有盲目擴(kuò)展功能。做硬件產(chǎn)品,很重要的一個能力就在于不斷做減法、做收斂。

張鵬:所以你認(rèn)為Ola Friend沒有發(fā)散功能、控制用戶的預(yù)期是對的。

顧嘉唯:產(chǎn)品的外觀設(shè)計方面,很多人認(rèn)為它跟上一代區(qū)別不大,甚至在質(zhì)疑為何使用傳統(tǒng)的TWS耳機(jī)來冒充AI硬件。

推出 AI 耳機(jī),字節(jié)真正的野心是什么?

Ola Friend目前四種配色|圖片來源:Ola Friend

事實(shí)上,字節(jié)是在通過這種方式管理用戶預(yù)期,讓用戶先認(rèn)為它只是一個普通耳機(jī),然后當(dāng)它在軟件端的AI能力展現(xiàn)出來時,用戶就會感受到超出預(yù)期的體驗。這樣做的目的也是為了讓“豆包”更容易觸達(dá)用戶,降低用戶使用“豆包”的門檻、減少進(jìn)入層級,以提高活躍率為小目標(biāo)的。

在我的使用體驗中,豆包在電腦端的功能表現(xiàn)還是很出色的,無論是插件、劃詞、截屏等功能,響應(yīng)迅速、便捷高效,很好地提升了工作效率。但是在移動端的表現(xiàn)就不太盡如人意了。這背后有很多原因,其中之一在于入口之爭的難度所在。

雖然豆包不具備像Google Assistant那樣的系統(tǒng)層能力,但在應(yīng)用層面,它本質(zhì)上構(gòu)建的是一個 AI friend的角色,來提供情感交互。

使用“豆包”比較多的話,會發(fā)現(xiàn)上面有許多agent,這些agent不僅在文本轉(zhuǎn)語音(TTS)的音色上表現(xiàn)出色,還能通過情感表達(dá)讓人產(chǎn)生共鳴。這種情感交互的體驗,也正是過去半年GPT技術(shù)不斷發(fā)展的成果之一,尤其是通過互聯(lián)網(wǎng)文本到視頻數(shù)據(jù)訓(xùn)練涌現(xiàn)出的結(jié)果。

如果你使用過 Ola friend這款產(chǎn)品,就會體驗到一種“aha moment”,就是那種強(qiáng)烈的陪伴感,就像身邊有人在跟你低語交流。這種陪伴感正是吸引用戶的重要特質(zhì)之一。

張鵬:所以它本質(zhì)上很多交互其實(shí)超越了手機(jī)的形態(tài)。

顧嘉唯:對,只是說它今天還沒有做到環(huán)境感知、主動理解。

張鵬:做到的話,那就真的是有點(diǎn)往her走了。

顧嘉唯:現(xiàn)在它至少已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了“即喚即用”(Instant On)的功能。雖然還沒有到“始終在線”(Always On)的程度,但當(dāng)用戶需要時,它的喚醒方式非常便捷無論是通過輕觸,還是使用喚醒詞,用戶都可以很輕松地啟動設(shè)備。耳機(jī)本來就是手機(jī)搭配非常自然的延伸設(shè)備了,做到比手機(jī)更隨時隨地更on demand的選擇,這是一個最安全低摩擦的一個品類選擇。

接下來,我覺得應(yīng)該再往前一步,把環(huán)境感知和主動交互加入進(jìn)來,這樣才能真正與手機(jī)的使用區(qū)分開來。我們靈宇宙認(rèn)為下一代 AI 硬件形態(tài)可能是各種形式,但有一點(diǎn)是重要的:可以更多更長時地感知用戶周圍的環(huán)境空間信息,進(jìn)一步作為輸入,從被動地需要用戶喚起轉(zhuǎn)變到可以主動感知并且支持用戶。同時做了CoT的算法設(shè)計,去更深層次理解人的意圖,把被動喚醒變成主動理解人意圖、能察言觀色、有眼睛見兒的深度交互。

和以往交互模式有什么不同呢?我自始至終一直在做“交互”這件事情,在微軟研究院的時候從事的行業(yè)就是人機(jī)交互,大家一直談?wù)揋UI、TUI、LUI、以及我們主動交互的 NUI,核心都是在于回歸以“人”為中心的交互。這也就是為什么我認(rèn)為今天Ola friend只邁出了0.1,而后面的0.9還會有極大的變化,我正帶著團(tuán)隊鎖定NUI的下個代際躍遷。

探尋NUI的同時,在Personal AI和Ambient AI領(lǐng)域中探索AI產(chǎn)品在空間交互技術(shù)棧和數(shù)據(jù)獲取的潛力。目標(biāo)是構(gòu)建一個可隨身攜帶、交互式的AI產(chǎn)品,無論是任務(wù)型、服務(wù)型,還是情感陪伴型,都是探索的方向。

2 給 AI 加了個硬件?張鵬:字節(jié)推 AI 耳機(jī),某種程度上是不是可以理解為,有價值的是AI,給 AI 加了個硬件?

顧嘉唯:手機(jī)是最大消費(fèi)硬件,短期內(nèi)難脫離 “以手機(jī)為中心” 環(huán)境,你可以理解豆包耳機(jī)所有的價值功能幾乎都來自于手機(jī)上的豆包 APP。AI 給手機(jī)帶來的不只是功能疊加,而是重新定義運(yùn)行方式和交互模式。

在場景中用更好軟件體驗升級可稱 “加 AI”,如手機(jī)上各類被 AI 賦能升級的應(yīng)用及功能集成的手機(jī) OS 正被大模型以 SDK 化改造升級,這是商業(yè)化落地有效路徑。以 AI 為中心重構(gòu)手機(jī)日常使用方式,包括交互流程等;系統(tǒng)級 AI 助手包括意圖理解與指令執(zhí)行。

大模型以 Agent 形式重構(gòu)用戶與手機(jī)交互,包括新 AI 硬件變化,人們也在找 “AI 原生” 場景及解決方案,有 AI 后這些場景能打通。

不過,定義這兩類產(chǎn)品時思考方式不同。若產(chǎn)品基本能力已占據(jù)高頻場景,就有機(jī)會通過 AI 替代、提效或替代非 AI 完成的功能,這種機(jī)會確實(shí)存在。

我們今天聊的主要是能成為 AI 交互入口類型的產(chǎn)品對吧。對于“加AI”,在智能音箱出來之前,我們曾經(jīng)在 2015 年前后定義了一類家庭管家助理類的產(chǎn)品叫Jibo,是基于 rule-based 寫的腳本,我們增加了多模態(tài),增加了視覺,他能夠看得見,所以他有機(jī)會環(huán)境感知;而對于AI原生,我在過去的非常多產(chǎn)品嘗試,例如 Luka 盧卡出現(xiàn)之前家長給孩子讀繪本只能自己讀,學(xué)習(xí)機(jī)品類還是一塊屏沒有攝像頭掃題指讀,基于Luka盧卡把桌面上的交互場景變成一個可交互的多感官空間。我過去的很多產(chǎn)品,尤其是在軟件端,都是基于這樣的思考進(jìn)行的。

很多創(chuàng)業(yè)者在上一個周期前仆后繼地進(jìn)入這個領(lǐng)域,現(xiàn)在大概率也逃不出這個循環(huán)。從這個角度來看,有一類我定義成“容器屬型”的產(chǎn)品可能并不是完全的AI原生,而是上一個周期的產(chǎn)品基礎(chǔ)上“換 AI”,例如從 rule-based 換成了 LLM Agent,場景交互真實(shí)升級后,催生了原本需求的激活,帶來了更高的市場天花板。這個邏輯套到現(xiàn)在我們陸續(xù)看到的成功的 AI 硬件產(chǎn)品上都是適用的。

張鵬:總體來看,目前還沒有那種能夠穩(wěn)定成長的目標(biāo)級產(chǎn)品。不管是TPF(技術(shù)可行性)還是PMF(產(chǎn)品市場契合),都沒有真正實(shí)現(xiàn)。不過隨著時間的推移,我相信我們越來越有機(jī)會找到結(jié)合TPF和PMF的AI硬件。

字節(jié)跳動今天推出了一款在功能上遠(yuǎn)低于大家想象的AI耳機(jī),但反而體現(xiàn)了字節(jié)思考得很清楚,今天在想象AI硬件的時候,還是不應(yīng)該太過于樂觀,還是應(yīng)該更務(wù)實(shí)地來想這件事。

顧嘉唯:我認(rèn)為在未來一到三年,甚至三到五年內(nèi),AI硬件創(chuàng)業(yè)者擁有巨大的機(jī)會,前途無量。這些機(jī)會源于底層技術(shù)能力的進(jìn)步在今天真正實(shí)現(xiàn)了有價值的落地。

張鵬:未來我們需要思考的是, AI natve 的硬件是否能真正發(fā)揮作用,關(guān)鍵在于與用戶的互動時長嗎?如果這些產(chǎn)品只是短暫使用,是否意味著它們僅解決特定問題,從而變成一種目的性的硬件,也就變成了硬件+AI。

而真正抓住未來機(jī)會的關(guān)鍵,可能還是在于如何深入融入用戶生活,延長使用時長,不斷為他們提供個性化、持續(xù)的價值體驗。

3 離個人助理還有多遠(yuǎn)?推出 AI 耳機(jī),字節(jié)真正的野心是什么?

Ola Friend可以當(dāng)作「隨身百事通」使用|圖片來源:Ola Friend

張鵬:從情緒價值這個層面去切,我其實(shí)也非常認(rèn)同,因為我覺得在過去一段時間里,整個大模型領(lǐng)域印證了一點(diǎn),大模型能夠確定交付的一個價值就是情緒價值。

那繼續(xù)往下走,是不是就是要在系統(tǒng)側(cè)做一個assistant?也就是從目前的情感搭子逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)橐粋更加實(shí)用有效的助理。你覺得這種發(fā)展路徑存在嗎?

顧嘉唯:豆包其實(shí)已經(jīng)在電腦端上無論是瀏覽器還是屏幕權(quán)限都拿捏得很好,不斷提升使用率和觸發(fā)率的各種場景,但在手機(jī)上實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)就很難。人們可能更傾向于從手機(jī)的復(fù)雜環(huán)境中提取出一個能夠更高頻使用助理和情感互動功能的場景。通過推出這款耳機(jī),字節(jié)至少找到了一條可能的路徑。

很多人期待這款耳機(jī)能夠具備的一些功能,事實(shí)上并沒有,比如說訊飛耳機(jī)已經(jīng)支持的電話錄音和語音摘要這些功能,但這款豆包耳機(jī)卻并沒有具備,這其實(shí)就是產(chǎn)品在做“減法”的結(jié)果。

Ola Friend現(xiàn)在更專注于在某些垂直場景中打磨出色的用戶體驗。比如英語口語陪練、汽水音樂與字節(jié)私有音樂生態(tài)結(jié)合等主打場景,都是適合大模型現(xiàn)階段 “笨任務(wù)”相對穩(wěn)定可靠的技術(shù)低垂果實(shí),應(yīng)先將一兩個核心功能做到 80-90 分,而非在多個功能上平均用力致每個僅 50-60 分。在 AI 創(chuàng)新產(chǎn)品開發(fā) PMF 多年,吃過最多的虧就是以前總習(xí)慣于去挑“聰明任務(wù)”去做,前沿技術(shù) “不穩(wěn)定” 致創(chuàng)新體驗不足以支撐替換成本的情況很多。

這是對于定義 AI 硬件,或者任何以軟件驅(qū)動為核心的消費(fèi)級硬件來說,非常重要的策略。

再回到個人助理的這一點(diǎn),目前距離要做出一個真正意義上的個人助理還相當(dāng)遙遠(yuǎn)。要知道現(xiàn)在在豆包里想要打電話都還不行。這不光是涉及技術(shù)本身的進(jìn)程,還包括商業(yè)生態(tài)的打通。

在新興的技術(shù)入口之爭中,首先入局的往往是手機(jī)廠商,緊隨其后的是像微信這樣的超級應(yīng)用。也就是說,一旦AI Agent助理技術(shù)發(fā)展到一個高度成熟的PMF階段,手機(jī)廠商和這些超級應(yīng)用巨頭都會迅速涌入,字節(jié)推出Ola Friend,算是搶跑了一步。不過若是各家手機(jī)廠商的 TWS 耳機(jī)都聯(lián)調(diào)適配好了自家 AI-OS 以后,屆時豆包 inside 生存空間會是什么樣呢?

4 真正的目標(biāo):掌握交互入口張鵬:我在想,對于字節(jié)跳動這樣的公司來說,這款耳機(jī)是否能夠賺錢,或者能賺多少錢,并不是他們最關(guān)心的問題。它更像是豆包的一個輔助工具,這樣理解對不對?

顧嘉唯:如果我們猜測張一鳴特別想要全面投入AI這個入口,那么他可能不會把硬件作為商業(yè)模式,因為無論是PICO還是大力臺燈,字節(jié)已經(jīng)走過一遍路徑了。

除了耳機(jī),眼鏡、項鏈這些形式都是有機(jī)會的,只要能離人的五官,也就是離人類天生的傳感器更近,比人看得更清楚,聽得更清晰,擁有第二大腦,無縫地提供AI Agent 服務(wù),就有機(jī)會成為下一個 AI入口。這種交互方式實(shí)際上更有可能實(shí)現(xiàn)從即時啟動(instant on)到始終開啟(always on)的轉(zhuǎn)變。交互方式創(chuàng)新了,就會產(chǎn)生新場景。

可能字節(jié)真正的目標(biāo)還是想要掌握超級應(yīng)用的入口。如果把交互入口作為第一性原理來看,那么肯定要通往her,要做一個高度個性化的AI助手,這也是所有科技大佬的夢想。

張鵬: 那基本可以預(yù)料未來 AI 耳機(jī)這個品類一定會有更多的品牌進(jìn)來做。核心問題在于,AI耳機(jī)的競爭力到底是體現(xiàn)在其AI技術(shù)上,還是耳機(jī)的硬件質(zhì)量上?另外,AI耳機(jī)真的是一個值得投入資源去競爭的賽道嗎?

顧嘉唯:我非常相信 Mark Weiser 對人機(jī)交互的未來發(fā)展路徑規(guī)劃ubiquitous computing隱形計算。手機(jī)之后,更輕、更小、更隨身的個人穿戴終端將成為Personal AI核心價值的延伸。在這一過程中,耳機(jī)、眼鏡、項鏈等產(chǎn)品形態(tài)是創(chuàng)業(yè)者需探索的方向,關(guān)鍵在于后端交互體驗的承載,是各家需深耕之處,也是資本市場有較高期待的領(lǐng)域。

我們來看當(dāng)下人交互的主流媒介還是“接觸式”的,例如手機(jī)、電腦,體驗最好的交互方式還是手機(jī);而“非接觸式”的,例如體感游戲機(jī)、智能音箱、智能家居等通過手勢、語音、聲控;可穿戴設(shè)備介于這兩者之間,屬于“嵌入式”,這里面的產(chǎn)品形態(tài)和匹配的交互方式還有很大的創(chuàng)新空間。

張鵬:那回到AI耳機(jī),它的長期競爭力是不是更多地依賴于其軟件和AI能力,而不是硬件本身?

顧嘉唯:對。

張鵬:AI眼鏡會是更好的選擇嗎?字節(jié)這次推出了AI耳機(jī)而不是AI眼鏡這件事,你是怎么看的?

顧嘉唯:字節(jié)肯定是有在做AI眼鏡的,無論是頭盔式 VR,還是其他輕量型設(shè)備,例如BB和光波導(dǎo)等光機(jī)畫幅技術(shù)實(shí)現(xiàn)透視效果的設(shè)備,字節(jié)都有在積極探索和做迭代。

對于像字節(jié)這樣的互聯(lián)網(wǎng)大廠來說,選擇做硬件不僅是基于情懷,更是對構(gòu)建入口的持續(xù)追求,探索和試錯都是必經(jīng)之路。

盡管目前還沒看到字節(jié)發(fā)布類似 Ray-Ban Meta 這樣的硬件產(chǎn)品,但可以預(yù)見,他們必然會沿著這條路徑尋找機(jī)會并逐步推出相關(guān)設(shè)備。

在今天,探討耳機(jī)與攝像頭結(jié)合的必要性很明顯。提升 AI Agent 助理功能,從 instant on 到 always on,成為更好的獨(dú)立 AI 硬件或手機(jī)輔助配件以支持更多交互和 AI 功能,一定要輕薄便攜,不應(yīng)笨重,更不應(yīng)去跟日漸普及的手機(jī)折疊屏 PK 顯示效率。

張鵬:不要低估字節(jié)在布局硬件上的資金、動力以及決心。不過就眼鏡來說,如果想讓智能眼鏡成為取代下一代手機(jī)的終端,在今天是非常困難的,很難實(shí)現(xiàn)。但如果目標(biāo)不是從手機(jī)屏幕上爭奪用戶的使用時間或屏幕使用量,那可能就會是另一個討論方向?

顧嘉唯:從長期來看,比如五年、十年,甚至更長的時間周期內(nèi),有可能會出現(xiàn)一種替代手機(jī),成為新的交互中心的可穿戴設(shè)備。

這種設(shè)備應(yīng)該具備顯示功能、支持多模態(tài)交互,能夠感知環(huán)境,還能夠進(jìn)行成像和有良好的畫幅顯示表現(xiàn)。

張鵬:重要的是至少五年,不要想明年。不過光機(jī)方面最近還是會有一些進(jìn)展。

5 AI硬件的真正機(jī)會在哪里?張鵬:怎么理解在眼鏡上面加攝像頭這件事它真正的意義?

顧嘉唯:空間智能和空間交互是技術(shù)演進(jìn)中一個非常好的載體。它的第一步是看今天的大模型能否從文本能力涌現(xiàn)出更多的認(rèn)知,進(jìn)而朝著CoT(Chain of Thought,思維鏈)和推理能力的方向發(fā)展,然后引入更多的空間認(rèn)知。

推出 AI 耳機(jī),字節(jié)真正的野心是什么?

百度2014年推出了BaiduEye,一款穿戴式產(chǎn)品原型|圖片來源:百度

之前我在百度選擇開發(fā)BaiduEye與Meta現(xiàn)在選擇推出Ray-Ban Meta是出于相同的目標(biāo)。BaiduEye 欲成為人類的“第二個大腦,第三只眼睛”,打通物理世界空間交互數(shù)據(jù)集以索引真實(shí)世界,其產(chǎn)品原型受以色列 AI 視覺公司 OrCam 的 MyEye 啟發(fā),其創(chuàng)始人 Ziv 也是 Mobileye 創(chuàng)始人,了解自動駕駛歷史的朋友一定不陌生。推動此目標(biāo)過程中,已見大模型在前端意圖理解和后端自動化執(zhí)行有顯著突破,中間缺失數(shù)據(jù)源可由 AI 眼鏡這類載體補(bǔ)充以完成空間智能構(gòu)建。

張鵬:攝像頭其實(shí)能起到第一人稱視角的數(shù)據(jù)源的輸入。

顧嘉唯:關(guān)系算法和空間交互是通向Personal AI的必經(jīng)之路,通過這條路的核心是數(shù)據(jù)集。

今天占據(jù) “空間交互” 數(shù)據(jù)閉環(huán)是競爭關(guān)鍵。未來做具身智能或通用人形機(jī)器人,所需數(shù)據(jù)源既要像第三視角,如游戲過肩視角,觀察人在真實(shí)場景互動,包括人與人、人與物、人與空間交互;又要以人本身視角完成第一視角操作。

從數(shù)據(jù)源的價值角度來看,大家在未來的發(fā)展路徑應(yīng)是相似的,關(guān)鍵在于誰的數(shù)據(jù)構(gòu)建速度更快,但這波核心在于感知。感知指什么?AI 硬件疊加多模態(tài)能力后搜集大量多模態(tài)數(shù)據(jù),此多模態(tài)非原有文字或屏幕二維維度所具備,先有感知再有交互升維是 AI 迭代重要條件。當(dāng)前具身領(lǐng)域正在經(jīng)歷硬件的迭代,但最終硬件能力可能會相差無幾,核心在于感知交互及由此帶來的能力差異。靈宇宙針對隨身 AI 場景積累大量感知的空間交互數(shù)據(jù),使 AI 交互進(jìn)化出不同體驗。

張鵬:這一切的核心在于,如果未來我們想要基于AI為用戶交付價值,就需要給AI提供更豐富的信息輸入,而不僅僅依賴用戶的指令。只有這樣,AI才能更默契地與用戶互動,通過更簡單的交互提供更大的個性化價值。如果一切都依賴于用戶來提供信息,那用戶會非常疲憊。

從手機(jī)中抽取時間,本質(zhì)就是要為用戶提供超越以往的價值。這意味著要在一些手機(jī)無法實(shí)現(xiàn)的場景中,提供更好的體驗。雖然手機(jī)積累了大量數(shù)據(jù),但仍然是有限的。所以需要在數(shù)據(jù)維度上做得更加豐富,才能真正交付出AI的個性化價值。這可能就是我們今天所說的AI硬件的真正機(jī)會。

顧嘉唯:今天屏幕上,多模態(tài)任務(wù)操作簡潔直白,為流式交互路徑,可同時多模態(tài)、多任務(wù)并行操作。但耳機(jī)和語音場景只有線性操作,任務(wù)高效性不足,那怎么改變?需讓 AI 先完成主動處理部分,即我們靈宇宙要做的 Proactive Intention 主動意圖交互。

原來所有功能靠調(diào) API 操作,如今大模型能中控調(diào)度持續(xù)獲取服務(wù)和調(diào)用信息,跳過 GUI 應(yīng)用層寫腳本,模型更小、執(zhí)行效率更高,推動了 agent 發(fā)展,能更靈活產(chǎn)生價值。

張鵬:交互這件事兒,過去是人機(jī)交互,是人在將就機(jī)器,因為機(jī)器不懂人的東西,我們就是哄著人們說你用這種方式讓機(jī)器理解你的意圖。但未來終于到了,機(jī)器應(yīng)該主動去理解人的這個階段。

顧嘉唯:傳統(tǒng)人機(jī)交互模式是基于信息流和服務(wù)流的推送,這是早期互聯(lián)網(wǎng)和移動互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展階段的典型特征,人們更多是通過學(xué)習(xí)如何與機(jī)器互動,來獲取信息或服務(wù)。

現(xiàn)在,隨著AI技術(shù)的驅(qū)動,交互模式正在發(fā)生根本性變化。未來的交互將不再是單純的人與機(jī)器的交互,而是基于“思維鏈”來重塑 AI,基于"關(guān)系鏈"來塑造內(nèi)容。這意味著,未來的AI交互將會更注重人際關(guān)系和社交屬性及人與環(huán)境空間關(guān)系,而非僅依賴機(jī)器功能服務(wù)。

隨著這種轉(zhuǎn)變,傳統(tǒng)人機(jī)交互可能會逐漸消失,取而代之的是人與“類人”智能體的交互。這種交互方式不再是簡單命令執(zhí)行,而是更接近于人際關(guān)系中的互動包含情感陪伴、任務(wù)完成、結(jié)果交付等方面的社會化屬性。未來的 Agent智能體將會模擬人的行為和情感,與人類建立更加緊密的關(guān)系,成為一種社會化的存在。屆時,或許由計算機(jī)、電子工程自動化等構(gòu)建起來的人機(jī)交互也就消亡了,取而代之的是政治、法律、社會學(xué)等構(gòu)建的人“人”交互。

6 創(chuàng)業(yè)者要避開哪些坑?張鵬:上一波的AI硬件,其實(shí)沒有特別成功的東西出來,這一波AI加到硬件上,可能會面臨什么坑?

顧嘉唯:今天占據(jù)空間交互,數(shù)據(jù)閉環(huán)是競爭關(guān)鍵。從數(shù)據(jù)源價值看,未來發(fā)展路徑相似,關(guān)鍵是誰的數(shù)據(jù)構(gòu)建速度更快。這波 AI 硬件公司最大的坑可能是忽這一點(diǎn),或沒有能力做到這點(diǎn)誰都知道數(shù)據(jù)價值,但就是“啟動無數(shù)據(jù)優(yōu)勢,過程無價值數(shù)據(jù)”。

目前市場上的許多智能硬件產(chǎn)品實(shí)際上無法真正被稱為“智能”。這是因為人們往往對其“智能”功能寄予厚望,期待它們能帶來顛覆性的用戶體驗,但在實(shí)際交付時往往遠(yuǎn)低于這些預(yù)期,導(dǎo)致許多用戶失望。

例如今天的語音交互產(chǎn)品中,用戶“可感知”的智能之一就是“Barge-in隨時打斷”,NUI 自然對話智能里最大的摩擦是用戶已經(jīng)開口說了,機(jī)器 AI 還沒反應(yīng)過來還在那自說自話的違和感,然后機(jī)器 AI 說話時出現(xiàn)沖突,要不搶話,要不跟不上節(jié)奏,就顯得很弱智,不像跟身邊的人講話那么自然流暢。其實(shí),只要用戶必須遷就機(jī)器,就不是一個好的的人機(jī)交互。

過往我們迭代語音產(chǎn)品時,就是典型的需要攻克的一個技術(shù)項“全雙工打斷”。通過 VAD語音活動檢測,結(jié)合通道降噪,以及音視頻各通道的信息理解做融合策略和對話控制管理。

相比于原來智能音箱類場景,其實(shí)這個技術(shù)難點(diǎn)在耳機(jī)場景已經(jīng)好解決很多,因為耳機(jī)貼近人的感官耳朵和嘴巴,語音采集的信號更清晰,話音起止更易判別,麥克風(fēng)陣列與用戶出聲位置距離相對固定,又避免了環(huán)境噪音和語音衰減等影響。

目前已知的無論是 GPT-4o 還是豆包,全雙工打斷體驗都不佳,主要還是誤打斷居多。原本的ASR 語音識別 - NLP 語義理解 - TTS 語音合成多階段的做法,遲早會被“端到端”取代掉,Transformer 架構(gòu)能夠并行處理句子中的各個部分,大大提高語義理解的效率,LLM Agent智能體也應(yīng)該充分利用之前對話的上下文信息,通過構(gòu)建對話歷史的知識圖譜或記憶網(wǎng)絡(luò),在理解用戶打斷意圖時參考之前的話題信息等?傊 LLM 大模型來實(shí)現(xiàn)“流式交互”是這一輪語音類產(chǎn)品的共同目標(biāo)。

另一個大坑,就是基礎(chǔ)硬件的“基本功”沒做到位。

我們來區(qū)分下是用藍(lán)牙或者內(nèi)建網(wǎng)絡(luò)協(xié)議等仍舊以手機(jī)為中心的“周邊硬件”,還是獨(dú)立計算能力不依賴手機(jī)以自己為中心的“獨(dú)立硬件”,今天我們談?wù)摰亩拱?AI 耳機(jī)屬于前者,智能音箱屬于后者。

今天我們用大模型創(chuàng)造“獨(dú)立AI硬件”的話,除非智能算力能完全跑到本地,不然首先得要做好聯(lián)網(wǎng)基本功,AI 硬件在這個時間點(diǎn)首先需要把硬件基本功給做好,你以為我們要討論的都是高大上的 AI,實(shí)際上消費(fèi)者往往還卡在“上一步”呢。AI 硬件在用戶實(shí)際使用中的場景往往非常極端。如何在這些極端情況下優(yōu)化 AI 的容錯性,是 AI 硬件開發(fā)中的另一個關(guān)鍵環(huán)節(jié)。

特別是在我們討論的下一代的個人穿戴設(shè)備作為 AI 入口,通常沒有屏幕或小屏幕的終端上,聯(lián)網(wǎng)功能的實(shí)現(xiàn)變得尤為復(fù)雜,尤其是當(dāng)產(chǎn)品需要通過Wi-Fi連接時,用戶在每個步驟的錯誤操作反饋都可能影響整體體驗。解決這些問題需要在硬件配置和成本之間做出取舍,并且需要企業(yè)在開發(fā)過程中積累大量的經(jīng)驗教訓(xùn)。

開發(fā)過程始終面臨一個關(guān)鍵的權(quán)衡點(diǎn)如何在成本和性能之間找到平衡。而且,硬件即便價格便宜,仍然需要物流和一系列的交付流程,這對用戶來說也構(gòu)成了一定的心智門檻。要跨越這個門檻,對于那些沒有積累的新公司來說,定義和推出一款新的產(chǎn)品,確實(shí)是極具挑戰(zhàn)的。開發(fā)過程面臨成本與性能的權(quán)衡點(diǎn)。硬件即便便宜,物流及交付流程對用戶有心智門檻。對無積累的新公司,定義和推出新產(chǎn)品極具挑戰(zhàn)。

硬件產(chǎn)品的首次交付質(zhì)量直接決定了未來市場表現(xiàn)和用戶預(yù)期的管理。若首次交付時表現(xiàn)不佳,即使后續(xù)進(jìn)行多次迭代,可能也難以徹底挽回用戶對產(chǎn)品的信任。但如果首次交付能達(dá)到至少70分,企業(yè)就有機(jī)會通過后續(xù)改進(jìn)來提升用戶體驗。

硬件產(chǎn)品由于其高成本和生產(chǎn)周期的限制,容錯率極低。硬件的幾次錯誤決策就可能導(dǎo)致整個產(chǎn)品的失敗,甚至需要重新考慮是否將產(chǎn)品推向市場。

張鵬:做硬件產(chǎn)品相對軟件可能難了不止十倍,那涉及到AI硬件,可能里面又有一堆新問題。那這次靈宇宙的思路是怎么樣的?跟你之前在做的事兒有什么區(qū)別?

推出 AI 耳機(jī),字節(jié)真正的野心是什么?

最右為顧嘉唯此前推出的社交機(jī)器人Jibo和繪本閱讀機(jī)器人Luka|圖片來源:靈宇宙

顧嘉唯:我一直在堅持的一個夢想,交互類的機(jī)器人。其實(shí),機(jī)器人的核心構(gòu)件無外乎三種:物理層面的移動(依賴輪或足)、任務(wù)的操作執(zhí)行(依賴手臂和身體)、以及意圖理解后的交互(頭和腦)。最終,這些都?xì)w結(jié)到交互本身讓一個設(shè)備有一個界面,有一個“臉”來與你互動,本質(zhì)上就是交互的核心所在。

這個路徑上關(guān)鍵在于找到一個有效的數(shù)據(jù)積累方式。

張鵬:創(chuàng)業(yè)者應(yīng)該選擇什么領(lǐng)域?

顧嘉唯:今天占據(jù)空間交互這一層的數(shù)據(jù)閉環(huán)是競爭的關(guān)鍵,數(shù)據(jù)構(gòu)建速度是影響未來空間智能、AI陪伴軟硬件等諸多領(lǐng)域的最關(guān)鍵的因素。創(chuàng)業(yè)公司的核心競爭力、護(hù)城河都取決于此。

靈宇宙是基于大模型對意圖理解的升維,通過傳感器收集life streaming data全天候場景數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)空間交互,重新定義「萬物有靈」,構(gòu)建機(jī)器人的靈魂,在Personal AI和Ambient AI結(jié)合的領(lǐng)域,通過軟件定義硬件,探索AI產(chǎn)品的發(fā)展?jié)摿。關(guān)系算法和空間交互,也是我認(rèn)為通往Persona AI必經(jīng)的路徑。

要實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn),核心問題就是數(shù)據(jù)集的構(gòu)建。通過垂直人群收集空間交互的數(shù)據(jù),就像特斯拉通過大量司機(jī)真實(shí)駕駛數(shù)據(jù)構(gòu)建FSD(完全自動駕駛)系統(tǒng)一樣。 特斯拉的優(yōu)勢在于不依賴高精度地圖,而我們靈宇宙則試圖通過相似的路徑,為 Personal AI 構(gòu)建閉環(huán)數(shù)據(jù)集,尤其針對那些最原生的 AI 交互智能終端使用者。

從策略上來說,如果我還在大廠里,可能會選擇眼鏡或耳機(jī)這樣的超級品類較量,但作為創(chuàng)業(yè)者,我的選擇會更加謹(jǐn)慎,一些看似邊緣甚至雞肋的領(lǐng)域,恰恰有足夠的市場空間,能夠保障初創(chuàng)公司真正做到位。越細(xì)分的市場,越能解決明確的特定價值,越容易取得成功。

現(xiàn)在市面上大多數(shù)通用人形機(jī)器人公司還在努力掙扎于 TPF 階段,都沒有真正迎來的 PMF 時刻,但創(chuàng)業(yè)那么多年的經(jīng)驗告訴我,一旦跨越 PMF 只要是生意必然會面臨復(fù)雜競爭格局中如何定位找到自己的 7 Powers 實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。

我之前一直在做連接內(nèi)容和交互的產(chǎn)品,創(chuàng)業(yè)選擇做內(nèi)容型產(chǎn)品的好處其實(shí)是,不太會像那些純工具類的產(chǎn)品大多會被巨頭清出局。像監(jiān)控攝像頭、智能音箱這類產(chǎn)品,就容易在大公司的平臺生態(tài)中被卷得無路可走。但如果產(chǎn)品有足夠深的內(nèi)容厚度,它就能在一定程度上界定它的受眾范圍,創(chuàng)造出屬于自己的生存空間。所以對于創(chuàng)業(yè)公司來說,選擇這些賽道反而更有優(yōu)勢,因為它不會被輕易取代。

在大模型出現(xiàn)之前,我們談交互和內(nèi)容的關(guān)系時,總覺得交互是輔助的,想靠它來提升內(nèi)容的體驗,真的挺難的。雖然我們有技術(shù)優(yōu)勢,能創(chuàng)造更好的交互方式,但因為內(nèi)容生產(chǎn)投入占的比重大,交互撬動的效果并不好。

不過,現(xiàn)在情況不一樣了。大語言模型及相關(guān)技術(shù)帶來的 AIGC 技術(shù)進(jìn)步其實(shí)在悄悄改變著交互和內(nèi)容的平衡,讓我們這些深耕交互技術(shù)的公司看到了新的機(jī)會。

我們堅持“先數(shù)據(jù)后 AI”的原則,結(jié)合我們Luka 盧卡品牌過往近千萬臺產(chǎn)品在市場上已經(jīng)收集了百億參數(shù)用戶交互行為數(shù)據(jù),為后續(xù)的模型優(yōu)化打下了堅實(shí)的基礎(chǔ)。

張鵬:今天 AI 硬件要去往前走,即使只是在一個相對邊緣的場景中,但如果真的交付了足夠的價值,即使不是行業(yè)的“白馬騎士”,至少是為用戶解決問題的存在,而且解決的問題比過去的方式更好了,只要能夠在這些細(xì)微的場景中創(chuàng)造價值,創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊就可以沿著這條路徑往前走。

那未來在像耳機(jī)、眼鏡這種顯然可能會成為某種交互入口的領(lǐng)域,會不會有新的補(bǔ)貼大戰(zhàn)?

顧嘉唯:除非未來出現(xiàn)像當(dāng)年智能音箱那樣的激烈競爭,并且所有大廠都把它視為“明牌”,否則很難看到再次出現(xiàn)大規(guī)模的補(bǔ)貼大戰(zhàn)。

當(dāng)時智能音箱至少被認(rèn)為是明顯的「明牌」。但如今硬件產(chǎn)品并沒有出現(xiàn)同樣的“明牌”路徑,市場更多樣化了。

另外,補(bǔ)貼的本質(zhì)是互聯(lián)網(wǎng)流量變現(xiàn)的方式,F(xiàn)在的大型模型則采用不同的商業(yè)模式,更加注重成本控制。在這種情況下,單純依靠補(bǔ)貼很難產(chǎn)生根基效應(yīng)的復(fù)利。

回頭來看,怎么定義創(chuàng)業(yè)公司創(chuàng)造出獨(dú)有的稀缺性能力?我認(rèn)為關(guān)鍵在于找到一個有效的數(shù)據(jù)積累方式,這些數(shù)據(jù)源其實(shí)就是我們靈宇宙今天在核心投入的地方,希望能夠通過空間交互來完成更多樣的交互視角的數(shù)據(jù)閉環(huán),然后來構(gòu)建一條類似于通往 Robotaxi路徑過程早期特斯拉FSD 的“南坡”路徑。同時明確所擅長的、能夠深入理解并持續(xù)鉆研的垂直人群的需求,才能來構(gòu)建一款以人為核心AI產(chǎn)品的核心軸線。

今天空間交互的數(shù)據(jù)閉環(huán)建設(shè),尤其是高速建設(shè)是競爭的關(guān)鍵。只有行業(yè)競爭到了這一層面的階段,才有可能還會出現(xiàn)補(bǔ)貼大戰(zhàn)。

贊助本站

相關(guān)內(nèi)容
AiLab云推薦
推薦內(nèi)容
展開

熱門欄目HotCates

Copyright © 2010-2024 AiLab Team. 人工智能實(shí)驗室 版權(quán)所有    關(guān)于我們 | 聯(lián)系我們 | 廣告服務(wù) | 公司動態(tài) | 免責(zé)聲明 | 隱私條款 | 工作機(jī)會 | 展會港