在语义理解领域，相关技术成熟度是远不如语音识别的。要等到语义理解足够成熟还是需要很长的时间。现在有第三方开放的自然语言理解接口，像 Google 收购的 api.ai、百度的 UNIT。你可以利用它们开放的 API 来让你的产品有一定的理解能力，改善你产品的交互体验。接入的过程就像教一个小朋友不断地学习新的知识，不停地写各种表达式，喂给机器，停不下来。你能积累多大的知识库，就看你能写多少。想写得多，那就堆人力呗。有多少人工就有多少智能，所以人工智能。傅盛讲做小雅智能音箱时说了，像「上一首」、「再来一首」的指令泛化都是靠人工的。

　　业务落地

　　Siri 刚出来那会，用户期待很大，媒体说这是乔布斯划的一道光，是未来的趋势。以后想要做什么事情，对着手机讲一声就好了。后面很多公司也出了类似的语音产品：出门问问，虫洞，搜狗语音助手，百度语音助手。 大部分产品做了一两年后都停了。现在只剩下大公司在玩了，苹果的 Siri， Google 的 Allo，微软的 Cortana，百度的度秘。

　　从 2012 年算起，Siri 出来有 5 年多，身边没见有一个人用。前几天，跟一个做智能语音的朋友交流，他问了两个问题。

　　你觉得 Siri 做得怎么样?怎样做得更好?

　　Siri 必须要做得更好，12 年出来的产品，到现在，并没有太大的进步。而 Amazon 智能音箱作为后起之秀，却开拓了新的领域。正好有新闻说，Siri 也要换新掌门人了，以前一直都是 Eddy Cue 负责，现在改为 Craig Federighi 负责。苹果肯定也是想将 Siri 与 iOS 和 macOS 做一步融合，突然对 Siri 也有了很大的期待。

　　Siri 要想做好，先得从入口着手。苹果给了 Siri 快捷入口，但知道的人不多，长按本身就是一个较深的操作。知道的人呢，体验两三次就不用了。与同类产品相比，Siri 在很多方面都需要做改进。

　　适时的引导。Siri 是新产品，学习新的东西就有成本。不像一般类型的产品，有明确的功能，用户很容易在短时间内建立起产品的认知。用户对 Siri 的理解是，它很厉害，什么都知道。但你稍微问一个偏门的问题，Siri 就傻傻不知道了。要让用户理解智能助手干什么，你需要在合适时间告诉它。

　　明确的功能界线。Siri 需要给用户划出明确的界线，让用户知道它可以做什么，哪些事情做得比较好，哪些是不擅长的。但不要简单给出提示：「你可以这样问我：xxxx」。

　　友好的互动。做智能助手，肯定不能一直沉默在后面，不然就沦为工具，只能等到我需要的时候才想起你。而实际上，Siri 没有一个聚焦的功能，用户很少会想得到如何使用它。像Google Now，Cortana 就比 Siri 好得多，这种互动是双向的。即时的互动提醒，根据询问内容给出多种样式回复：有图片，有文字，甚至猜测你的意向来给出相关问题。另外还有待处理事务的卡片式提示。

　　如果让你来做语音，怎样做好智能这个点?

　　智能的本质是做好两件事情：预测和建议。

　　从用户角度来讲，智能就是我做完第1步，你知道我第2步想做什么。而不是说我让你做1件事情，你就按照命令去做这件事，这叫功能。比如说，你对 Siri 说，明天早上 7 点钟叫我起床。Siri 就帮你定好了闹钟，但这没有什么智能可言。

　　就目前技术，我们不可能做得很智能，预测某支股票是涨还是跌。在一定范围内是可以做一些事情的，已经有些产品做得比较好。你对 Cortana 说到沃尔玛附近的时候，提醒我买牙膏。Cortana 会问你哪个沃尔玛?你说哪个沃尔玛都可以。等你到沃尔玛的时候他就会提醒你买牙膏。Google Now 也是一样，你到了上班的时间没有走，它会提醒你不要迟到了。下班时间到了，它会告诉交通状况怎么样，开车回去需要多长时间。这中间我并不需要标记上班的地点，住的地点。Google 会收集我的轨迹，然后自动标记出来。

　　上面的的预测和建议都是建立在数据源基础之上。通过收集用户的行为数据来判断你的生活习惯，意图，情绪等。这些数据可以来自：Email，网页浏览历史，日历，位置，短信，其它第三方的App。但不是所有人都愿意把自己的隐私开放出来。