在FF 91 2.0的發(fā)布會上，我們看到了這樣一段語音交互。

“幫我在Malibu找一家有戶外座位且評價至少4星的意大利餐廳，不要披薩店?！?strong>這段語音中包含了5個具體的指令和明確的篩選項，且沒有喚醒詞，系統(tǒng)隨后也給出了對應選項。

不論真假，出于好奇，AutoLab在發(fā)布會第二天，以相同的條件隨機測試部分造車新勢力車型的語音交互能力，結果均未能完成。

除此之外，視頻的重點在于指令更加符合人與人之間的交流邏輯，這也意味著它足夠擬人。而實現(xiàn)這套擬人化語音助手背后的推手，就是賽輪思。

行業(yè)數(shù)據(jù)顯示，2022年中國國內車載語音市場集中度相當之高，僅賽輪思和科大訊飛兩家，占比已經(jīng)超過70%?？拼笥嶏w大家都很熟悉了，在國內合作的主機廠也很多。

而另外一家賽輪思，想必絕大部分觀眾都未曾聽說，其實蘋果的“Siri”就是由賽輪思和蘋果共同開發(fā)的產(chǎn)品。除此之外，賽輪思的服務對象除了國內外的主機廠商和Tier 1之外，還包含了像英偉達，蘋果這類的科技巨頭。

如何看待語音交互未來發(fā)展方向，賽輪思又如何應對接下來行業(yè)挑戰(zhàn)。AutoLab借賽輪思首席執(zhí)行官Stefan Ortmanns博士這次來中國，在采訪中得到了一些答案。

當前語音交互最大的應用場景是基于用戶給出的需求，系統(tǒng)做出對應的指令。也就是一問一答，通過還要伴隨著固定的喚醒詞匯。此前，在理想家庭科技日上，我們看到了大模型運用在語音交互端的實力，可以出口成章，制定旅行計劃，更清晰的理解詞義。

但隨著我們看到大模型的泛化能力和AI技術的不斷提升，用戶對于語音交互的要求也會更高。除了更擬人的交流方式，用戶更希望語音助手可以知道自己想要做什么，了解周圍發(fā)生的情況后，進行智能主動的推薦。

比如說電量不足時，會自動提醒附近的充電站，給出導航指引。又或者接電話時，主動關閉車窗，降低音量等。

通俗而言，就是系統(tǒng)知道你想要做什么，明白你需要什么，而且還沒等你問就告訴你要什么，也就是從被動到主動的過程。當然，更簡單的詞匯就是“心有靈犀一點通”。

賽輪思針對這樣的場景需求，推出Cerence Proactive AI（PAI） 智能主動推薦功能，語音助理可以按場景主動向駕駛者進行智能推薦/提醒和主動通知，包括駕駛安全、路線規(guī)劃、情感交互和生活便利等等。

這些與出行相關的信息，將對優(yōu)化出行體驗起到關鍵作用。例如，在不安全駕駛情況發(fā)生前提醒用戶：更改駕駛模式、疲勞預警或預報極端天氣，這些均有助于提升駕駛安全，并實現(xiàn)更加先進的語音座艙體驗。

當然，這里要指出，并不是所有人都會接受這樣的語音交互方式，也會有不少伙伴會覺得聒噪。比如針對導航播報，大部分車型都可以實現(xiàn)詳細播報或簡潔播報的形式，甚至直接關閉語音提醒。

同理，Cerence Proactive AI（PAI）基于語言大模型的實力，可以學習并識別用戶的個人偏好，習慣及反映，并且結合數(shù)據(jù)反饋，從而讓你的語音助手處在你的舒適區(qū)內。

具有主動服務能力的語音助手，是Cerence Co-Pilot AI 虛擬副駕駛解決方案的核心功能。

有了主動式的交流方式，自然也不需要固定的喚醒詞匯，尤其是在車內多人的情況下。每人一句“Hey,XX”難免顯得過于笨拙。針對這一點，賽輪思推出了 Cerence Just Talk，它會識別你所說的話，并且是明確的指令或問題時，才會給到回應。

同時根據(jù)用戶說話的方式以及關連對話的上下文，知道何時被召喚，從而提供一個更直觀的、像真人般的交互體驗。

舉個例子，你可以直接說導航到東方明珠，我要去XX飯店，系統(tǒng)接收到明確指令后，就可以執(zhí)行相應任務。

這一點當前不少車機都能做到，如蔚來，問界，哪吒等車型，均可以實現(xiàn)無喚醒詞。但Just Talk更進一步，還能讓喚醒詞在語音指令不同的位置中，也能得到識別。

現(xiàn)階段假設我們命名車機名稱為“老默”，通常有效的指令是，你好老默，我想吃魚了。但調整順序或者改變喚醒詞，比如“我想吃魚，老默?！毕到y(tǒng)都很難回應識別。但在 Just Talk當中，你可以說：

“老默，我想吃魚了?！被蛘呤恰拔蚁氤贼~了，老默。”

系統(tǒng)都可以給出相應指令。而這個功能，很快我們就能在奔馳的全新E級上搭載的MBUX車機系統(tǒng)上，得到體驗。屆時，AutoLab也會持續(xù)關注，給大家匯報下實機體驗。

除此之外，在采訪當中，我們還看到了賽輪思在不同出行領域的語音交互方案。

比如針對兩輪車戶外出行的語音識別需求，要克服噪音，識別正確的聲源；在不方便開窗的前提下，實現(xiàn)和車外人的語音交流；甚至根據(jù)用戶情緒的變化，優(yōu)先推薦更快捷的路徑指引等等。

Stefan Ortmanns博士還特意舉例，以Cerence Co-Pilot為例，在現(xiàn)有成熟平臺的前提下，賽輪思的中國團隊只需要不到一周的時間就可以實現(xiàn)最終SOP。即使是從未合作的平臺，最快六個月即可實現(xiàn)。歐洲技術配合中國速度，做到及時響應。

總結

新能源市場競爭進入了下半場的智能化挑戰(zhàn)，一個好用的，聰明的，擬人的車機交互絕對是用戶體驗的重點，也更容易被感知到。賽輪思和它的合作伙伴們，還能在語音交互上給我們帶來哪些更打動人的細節(jié)，我們拭目以待。

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