主动感知的AI语音交互成为车载交互的趋势
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主动感知的AI语音交互成为车载交互的趋势
根据Capgemini Research Institute 的消费者调查报告预测，在2022年使用车载语音助手的驾驶者将达95%。对汽车制造商来说，这听起来像是一个好消息，但其实具有双重意义，一方面市场对车载语音助手的需求大幅增加，但同时也意味他们要在用户体验上下更多的功夫，因为大多数用户认为用户体验有待提升。此外，报告还指出，58%的受访者在获得良好的语音助手体验后，订购了车企的其他服务。由此可见，智能语音助手已经不再是一项可有可无的汽车功能，而是驾驶和汽车拥有体验的关键部分。
一直以来，驾驶者都比较习惯使用传统的按键控制车辆功能，但今天，使用主动感知的语音助手则为车载功能开启了无限可能。主动感知（Proactivity）的概念不仅为汽车制造商提供实际可行的方法，通过语音识别处理复杂的用户请求，而且还帮助驾驶者发现那些一直存在但从未使用过的特性和功能。虽然这话题备受关注，但要实现这些功能还是相当复杂。在设计崭新的车载主动感知功能时，有三大要点需要考虑：什么内容、什么时间和什么方式。什么内容是我们需要主动感知，什么时候是积极主动的正确时机，以及我们该用什么方式向驾驶者传达信息？让我们仔细看看。
Proactivity框架包含三个主要问题需要回答：包括什么内容、什么时间和什么方式采取主动。
据统计数据显示，在过去的几十年里，高级驾驶辅助系统 (ADAS)，如刹车和车道距离辅助或盲点警告的应用，大大减少了事故数量。从驾驶者安全到信息娱乐，主动警报是合乎逻辑的发展方向，有助于持续降低道路上的事故。例如，在事故发生后，向驾驶者主动提醒注意事项，或是提醒定期和突发的维护需要，如关键的燃油状态、胎压水平、年度检查或警报器，这些只是提高驾驶者安全中主动提示的几个例子。
在信息娱乐方面，各种研究表明，一般驾驶者并不完全知道自己的汽车实际上配备了什么功能，并且只使用了非常有限的语音控制功能。Cerence Drive Lab的研究展示了一幅车主购车后的的情感图谱：一开始有一种兴奋的感觉，紧随其后的是感到困惑、沮丧，最后是听天由命。
简单地说，驾驶者并不总是知道如何与自己的汽车交互，尤其是在学习新功能时很容易陷入困境，这让他们纳闷，为什么要花钱购买这些不知道如何使用的东西。虽然开发人员和产品经理花费了大量时间开发下一项功能，但这些功能有可能因为在复杂菜单中隐藏太深，并没有被用户发现，导致用户体验大打折扣。事实上，驾驶者不仅仅能通过语音导航到目的地或打电话！很多功能只是隐藏着，还没有被发现。这是为什么Cerence Car Life推出了主动感知的新用户引导功能，让驾驶者以简单易懂、人性化，通过语音助手学习使用新的车辆功能。
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想象一下，一个可以监测车载功能使用情况的系统，通过车辆传感器获取周围环境的情景状态，结合底层人工智能对潜在的功能进行内部排序 ——当你在高速公路上行车时，它会主动提示：“你在两分钟后将会进入拥堵路段。需要我介绍更多关于智能交通辅助功能吗？”
在遇到堵车时，系统主动提供内置交通助手能为你做什么，以及如何激活它。瞬间你便学会了一项新技能，并可以马上使用。你再不需要查阅汽车手册，也不用打开视频网站先被迫看恼人的广告。就是这样简单，你的爱车会告诉你它的能力！
智能家居场景中，在合适的时间智能提醒是一件好事，而在行车时，找对时间主动提醒更是至关重要。在错误的时候主动通知，例如驾驶者正需要集中注意力，很可能让他们分神或引起干扰，这不仅降低了整体用户体验，甚至可能导致恼怒的驾驶者关闭系统。他们花了更多钱购买的新车，期望得到更极致的服务。基于实时评估的人工智能以客户为中心，为他们的旅程增加价值。智能语音助手将建立一种机制，实时、持续监测车内和车外的环境，通过不断的学习，结合使用嵌入式和云信息来确保主动提醒的正确时机。这意味着系统判断哪些信息是否与驾驶者直接相关，是否对安全驾驶至关重要，并应对场景作出合适的反应。
在Cerence Car Life的案例中，一个带着孩子开车的家庭与一个刚完成一天紧张工作的白领所需截然不同， 后者期待在旅途中选择娱乐节目放松心情。同样，车龄不到一年的年轻驾驶者在学习高级驾驶辅助功能方面的需求也不同于老司机。以智能算法为基础，判断什么时候主动提醒可以提高驾驶者的满意度，在用户和系统交互中找到了适当的时机。
当采取主动的时候，选择什么模式？如何结合内容和时机才能产生合乎逻辑的结果？一个切实可行的框架需要将不同的模式组合归类。有些信息在驾驶者的认知中是直接相关和紧迫的，可以通过语音提示，而其他信息则可能更适合使用单一音频信号，或者由驾驶者以非主动的方式请求。不同特性的驾驶者（不同驾驶经验）需要分组，并配对不同的视觉、听觉、非语言和语言的主动概念，甚至是一个组合。对于任何与主动性相关的信息娱乐内容，系统都需要进行同样的练习，谨慎地建立一种方法来理解每个驾驶者的心理模型。关键是驾驶者在特定时间点，什么内容是相关的，以及怎样的通知方式可以避免带来太大干扰。在此，通过人工智能获取用户模型，了解哪些信息应该以何种方式呈现，同时在车辆功能性和驾驶者隐私，以及在过多(因此令人讨厌的)或过少的主动通知之间取得平衡，始终确保驾驶安全。
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* 文中部分资料来源自Capgemini Research Institute官方网站，内容提到的商标均为其各自所有者的资产。
