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任何一款產(chǎn)品的出現(xiàn)，都是源自用戶需求。要么是已經(jīng)存在的存量需求，要么是正在規(guī)?；脑隽啃枨螅瑢υ挋C(jī)器人也不例外。當(dāng)我們在談?wù)摗皩υ挋C(jī)器人”產(chǎn)品時，我們該如何看待它背后的需求呢?

　　今天，擁有對話能力的機(jī)器人，被逐漸認(rèn)為是一種核心智能，是否能夠流利地完成對話，可被視作這款機(jī)器人是否真正擁有智能的唯一憑證。

　　從可以追溯的歷史資料來看，對話機(jī)器人(chat-bot)至少在上世紀(jì)六十年代就已經(jīng)問世，經(jīng)過近五六十年的發(fā)展，今天我們已經(jīng)可以在許多產(chǎn)品中看到對話機(jī)器人的影子，微軟的Cortana、小冰，蘋果的Siri、Google Now、阿里小蜜、百度度秘、圖靈機(jī)器人、助理來也、出門問問等等。

　　可以肯定的是：對話機(jī)器人已經(jīng)成為了一種業(yè)界時尚，越來越多的公司試圖通過這種全新的交互形式，來優(yōu)化或者升級自己產(chǎn)品——我們已經(jīng)可以在許多的產(chǎn)品中看到各種名為“小X機(jī)器人”的子產(chǎn)品。

　　如此多的對話機(jī)器人很容易給人一種百花齊放、方興未艾的感覺。我們可能會隱約覺得：每家的對話機(jī)器人產(chǎn)品都大同小異，有些家的產(chǎn)品會有一些別樣的特征，可是終究給人一種不屬于過去十年移動互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的感覺——這些對話機(jī)器人似乎都還處在很早期，用戶量似乎都不大，顯得都有些小眾。

　　我將試圖站在純產(chǎn)品的視角分析：一款產(chǎn)品對話機(jī)器人背后，需求和產(chǎn)品邏輯是怎樣的(文中我無意去對比各家對話機(jī)器人的優(yōu)劣，也不討論某款對話機(jī)器人的產(chǎn)品觀或方法論)。

　　一、探索“對話”行為背后的需求

　　首先，我們試圖探索“對話”這一行為的場景與背后的需求。

　　在《人類簡史》一書中，認(rèn)為語言能力是智人區(qū)別于其他猿類最重要的特質(zhì)和能力;因為語言能力，智人可以互相通過對話而形成更豐富的交互，從而才有了協(xié)作和后來的文明。

　　人類有三種最直接的方式來使用語言：“一對零”、“一對多”、“一對一”。

　　“一對零”是自我內(nèi)化的反思、總結(jié)、沉淀，不向外做交互和分享。

　　“一對多”是廣播式的宣講和相對單向的輸出，譬如開大會或者發(fā)號施令。

　　“一對一”是對話——群聊也是由許多的“一對一”構(gòu)成的，所以我認(rèn)為不存在真正意義上的“多對多”對話。我認(rèn)為對話是我們?nèi)伺c外界進(jìn)行交互的最直接即時的途徑(注意“即時”很重要)。

　　所謂對話，一定是一個雙方交互行為，并且互為I/O(input / output)的過程。比如兩個人對話，每個人所說的話，對于自己而言是輸出，對于對方而言是輸入。原則上，對話可以永遠(yuǎn)持續(xù)下去。

　　但我們幾乎從未見過兩個人會永遠(yuǎn)在對話，那是因為：如果需要對話持續(xù)下去，雙方都需要保持參與;任何一方覺得疲勞或者無價值感了，對話就會終止。

　　對話的場景更加貼近我們的生活行為，它頻次最高，且環(huán)境開放多變，分析它背后的需求并不容易?，F(xiàn)在，我們需要回答兩個問題：

　　1.1 第一個問題：對話為什么能夠開始?

　　我認(rèn)為人在對話中存在三個層面的需求。

　　第一層，是基礎(chǔ)問答的需求?？梢悦枋鰹椋?/p>

　　我有一個問題，請你回答我。

　　二次追問的問題，屬于新問題。這個過程，非常類似于我們今天所使用的搜索引擎。

　　第二層，是任務(wù)流程協(xié)作的需求，以達(dá)成某種目的為止?？梢悦枋鰹椋何蚁胝埬銕臀屹I一張明天下午14:00-18:00出發(fā)，北京到上海的機(jī)票;經(jīng)濟(jì)艙，盡可能便宜，最好是東航的。我們和朋友相約去逛街，拜托同事幫忙預(yù)定會議室，接受閨蜜的請求明早叫她起床。

　　這些都是任務(wù)流程協(xié)作的需求。

　　第三層，是共同的情感建立，無論喜怒哀樂。聊天的目標(biāo)很難定量量化，我們更多是嘗試定性地去制定聊天的目標(biāo)。可能是心情不好需要人陪，也可能是好事情需要向好朋友分享，我們需要對話來表達(dá)進(jìn)行最直接即時的表達(dá)。

　　我并不認(rèn)為只有孤獨的情感才需要對話——人作為擁有萬年發(fā)展歷程的群居動物，與他人進(jìn)行情感分享是早已刻入基因的特質(zhì)。只是我們建立的情感在不同人之間會有所不同，對于信任之人的情感建立會很深刻，而對于點頭之交則會保留許多。

　　開啟一段對話一定源自上述的某種需求，而開啟的契機(jī)則是一個相對明確的話題，哪怕只是一句“我餓了”。

　　1.2 第二個問題：對話為什么會持續(xù)?

　　對話能夠持續(xù)，是有兩個層面的原因。

　　第一個原因，是至少一方的需求沒有得到滿足。比如我去提問題，對方回答我不滿意，我就會持續(xù)追問。兩個女生在一起聊八卦，聽的人很入神，講的人才有成就感能繼續(xù)講下去。

　　第二個原因，是雙方相對平等。如果我提了個問題，或者請對方幫個忙，但是對方始終是一種高姿態(tài)不搭理我，那我就很容易放棄，不想聊了。反過來，如果對方對我過分尊敬，總在說一些沒有營養(yǎng)的恭維拍馬屁的話，時間久了，我也會變得更虛榮，而且會覺得很無聊。所以，人不會和自己階層或者品味相差太多的人聊天，絕大多數(shù)人更不會和寵物長時間聊天。

　　對話會終止，最根本的原因是：雙方都放棄了這輪對話。

　　感性一些來描述對話終止的原因，可以認(rèn)為是雙方都覺得“疲憊”了，也就是這一輪對話的能耗消耗殆盡;哪怕是情侶之間說甜言蜜語，聊個兩三千句也會覺得累了，也會在十幾個回合的互道“晚安”中結(jié)束本次對話。

　　所以，對話總會終止，能耗殆盡就會終止。

　　二、“對話機(jī)器人”產(chǎn)品的發(fā)展源自搜索引擎

　　在我以前的文章《進(jìn)階之路：站在高視角看產(chǎn)品是一種怎樣的體驗》中，講述過一個概念，叫做“知識詛咒”。簡單說：現(xiàn)在我明白一件事情，但是要完整清楚的講授給你，是很難的;因為我們所擁有的知識背景不同，我們對同一件事情的理解不同。這也就解釋了為什么很多老師在上課的時候索然無味，很多人做Presentation的時候顯得蒼白無力，這其實是知識詛咒在起作用。

　　知識詛咒帶來一個很大的問題，就是每當(dāng)我們接觸到一個陌生事物時，都會和自己的背景知識進(jìn)行類比。譬如對于長發(fā)飄飄的素顏美女，在我所知中，這類美女一般都是家境不錯，待人溫柔，家教優(yōu)良。所以當(dāng)我再次見到一個類似的美女時，我會做相似的第一印象類比。

　　不只是美女，我們幾乎所有的認(rèn)知都源自于過往的背景知識。

　　在人類發(fā)展的歷史上，對于即時的問答需求幾乎時時刻刻都存在。最早大家是詢問部落中最年長的智者，后來大家互相都有了知識儲備，就可以通過對話來進(jìn)行基本的問答和辯論——這一個過程持續(xù)了千萬年。同一個問題，最早時只能去問一個人，得到一個答案;到后來，可以去問很多人，得到許多答案，然后“擇其善者而從之”。如果我能把所有人都問一遍，可能會得到一個巨大的答案集合;我需要過濾、排序、取舍，你發(fā)現(xiàn)，這個過程就是“搜索引擎”。我們使用搜索引擎時，是通過一個“輸入框”輸入想問的問題或者關(guān)鍵詞，然后搜索引擎會丟給我一個經(jīng)過相關(guān)性排序和優(yōu)化的答案集合。

　　但我認(rèn)為兩個原因，會導(dǎo)致搜索引擎會逐漸向?qū)υ挋C(jī)器人演變。

　　2.1 其一：精準(zhǔn)答案的需求愈發(fā)旺盛

　　搜索引擎從簡單的信息集合展示，逐漸向精準(zhǔn)答案給予，這個已經(jīng)持續(xù)了好幾年?！鞍俣劝⒗　本褪沁@方面的典型，譬如當(dāng)你問“北京天氣”，百度搜索結(jié)果頁第一項是經(jīng)過精心設(shè)計的天氣卡，會通過豐富的UI展示天氣相關(guān)的信息。在頭部熱門搜索詞中，阿拉丁已經(jīng)可以覆蓋大多數(shù)，但是對于腰部需求和長尾需求，隨著信息爆炸，人們對于翻多頁進(jìn)行搜索的忍耐度會越來越低，對于“快”“準(zhǔn)”的需求只會越來越大。

　　2.2 其二：搜索場景下輸入能耗太大

　　從能耗體驗的角度來說，搜索的輸入框遠(yuǎn)高于對話聊天的輸入框，即使是同一個話題的持續(xù)輸入，對話聊天的疲勞感也會明顯低于搜索。

　　如果今天人們每天平均提問的次數(shù)是N，那么幾年后會迅速到10N，體驗不升級會很難讓用戶滿意。而回歸對話的方式，是一種很好的體驗優(yōu)化，可以抵消需求的增長。

　　三、“對話機(jī)器人”產(chǎn)品場景：封閉域?qū)υ?VS 開放域?qū)υ?/p>

　　優(yōu)秀的產(chǎn)品經(jīng)理很懂得如何控制自己的用戶使用產(chǎn)品時的各種操作，從而提前把控用戶的預(yù)期，進(jìn)而達(dá)到體驗的相對最優(yōu)。

　　許多優(yōu)秀App的基本設(shè)計邏輯就是：頁面之間的跳轉(zhuǎn)有規(guī)則且有順序，這樣用戶不會通過點擊跳出預(yù)設(shè)流程，預(yù)期就相對可控。手機(jī)上的App產(chǎn)品交互中，可以通過各種邏輯和提示信息來把控預(yù)期——可是對話機(jī)器人該如何控制預(yù)期呢?

　　由于對話機(jī)器人用戶幾乎都是通過自然語言輸入實現(xiàn)交互，而且每次只有一句;所以只能通過用戶的輸入，以及針對輸入的回復(fù)來實現(xiàn)用戶預(yù)期的把控。

　　可是在對話聊天的場景中，用戶的輸入時而可控，時而不可控;我們做不到像App設(shè)計那樣可以制造一個封閉的邏輯閉環(huán)來讓用戶遵守規(guī)則——對話聊天是一個天然的開放場景，用戶平時怎么和朋友對話，和機(jī)器人也會怎么對話。

　　因此，我們?nèi)藶榈匕褜υ挿譃閮煞N場景：

　　封閉域?qū)υ挘阂笥脩糨斎胫付ǖ卦捳Z才能繼續(xù)對話

　　開放域?qū)υ挘河脩魫壅f什么就說什么都可以持續(xù)對話

　　3.1 封閉域?qū)υ?/p>

　　封閉域?qū)υ捰袃蓚€關(guān)鍵的特征：

　　輸入和輸出可歸類可枚舉

　　對話有明確的始和終，且有流程

　　所以，在對話的三個需求中，問答和任務(wù)流程協(xié)作都屬于封閉域?qū)υ挕?/p>

　　封閉域?qū)υ挼脑O(shè)計邏輯延續(xù)自“IFTTT(if this then that)”，是workflow的進(jìn)化交互形式(感興趣的同學(xué)可以去App Store去搜索一款A(yù)pp，叫做“Workflow”，它就是可以將一系列原本不相關(guān)的App通過條件判斷串聯(lián)起來)。

　　下面我來分享兩個封閉域聊天的典型案例。

　　讀心機(jī)器人

　　10年前微軟必應(yīng)推出過一個“讀心機(jī)器人”，它會在20個問答中猜你心中所想。這個機(jī)器人曾經(jīng)在幾年前出過一個對話問答版本，用戶只要在每一步時回答“是”或者“不是”，對話就會持續(xù)進(jìn)行，直到猜出或者猜不出結(jié)果。

　　必應(yīng)讀心機(jī)器人

　　這就是一個典型的封閉域多倫問答對話，用戶的輸入只有兩個，而過程是一大堆背后的邏輯判斷，且有相對固定的流程，而且有明確的開始和結(jié)束。

　　Amazon Echo音箱

　　Amazon的Echo音箱，大家都很熟悉了，Echo之所以成為爆款產(chǎn)品，很關(guān)鍵的一個原因是，它的對話機(jī)器人Alexa在Echo音箱的場景設(shè)計中是一個封閉域?qū)υ?。由于音箱是我們居家場景中，除了遙控器之外最常見的高頻交互式Commander，我們很難再在家里找到一個這樣的硬件，它除了可以輕易地輸入指令，還可以快速且明顯地反饋。

　　當(dāng)我們面向Commander進(jìn)行輸入時，我們可以輸入的話語就已經(jīng)變得局限，可以想象到的是，在居家場景中我們可以發(fā)出的指令幾乎就是“打開”、“關(guān)閉”之類的。更重要的是，在居家場景中可以控制的物品也是有限的，而且任何一個操作的流程都很短。

　　所以，人們和第一代Echo音箱的對話中，輸入和輸出都是可枚舉的，而且有始有終有流程，Echo最優(yōu)秀的特質(zhì)，就是它選擇了一個封閉域場景，極大地控制了用戶的預(yù)期，獲得了更優(yōu)的體驗。

　　Amazon Echo音箱

　　從上面兩個例子中，我可以看到，封閉域?qū)υ捲诋a(chǎn)品設(shè)計中有幾個明顯的特征。

　　3.1.1 其一：封閉域?qū)υ捚鋵嵤莣orkflow的延伸

　　其實封閉域中的“封閉”二字，無論在話題量、輸入輸出量，還是對話輪次、對話流程，都是封閉的，封閉就代表了有限集合。workflow之所以可以通過ifttt設(shè)計，就是因為有限集合，只有各種條件有限，才可以設(shè)計出條例清晰且邏輯合理的workflow。

　　封閉對話通常是為了解決某個特定的問題或者需求，從結(jié)果來看，它的效果會顯得更加“有用”。但是，從過程來看，封閉域?qū)υ挷⒉皇且环N真正意義上的創(chuàng)新，它的效率相比workflow并沒有本質(zhì)上地提升，只是在交互的體驗上更加接近人的語言交互本能，所以大多數(shù)封閉域?qū)υ挾紩O(shè)計地如同助理或者秘書，譬如阿里小蜜，百度度秘。

　　3.1.2 其二：封閉域?qū)υ拡鼍皢我豢煽?/p>

　　封閉域由于擁有特定的目的性，往往都是在單一確定的場景里。如下圖中的百度度秘，兩個紅色框中的部分，是預(yù)設(shè)了各種封閉域的場景，每一種看似簡單的功能其實都是一個特定的封閉域?qū)υ?譬如截圖中正在使用的圖片笑話。

　　度秘機(jī)器人

　　很顯然，不同的封閉域?qū)υ捴校瑢υ挼妮喆我笫遣灰粯拥?，講笑話是一個單輪次對話，度秘產(chǎn)品中通過圖中藍(lán)色框里的“再來一個”這種預(yù)設(shè)輸入，來不斷強(qiáng)化用戶輸入的單一性。而“叫外賣”這類的封閉域?qū)υ挘蜁且粋€標(biāo)準(zhǔn)的workflow，感興趣的同學(xué)可以自己去試試。

　　3.1.3 其三：封閉域的邊界處理很重要

　　封閉域有一個很重要的問題，就是用戶可能隨時跳出封閉域，開始聊其他的話題，或者不按照預(yù)設(shè)的規(guī)則邏輯出牌。

　　譬如微軟小冰的一個封閉域?qū)υ?，叫做“小冰識狗”。

　　正常的邏輯中，用戶的發(fā)給小冰的應(yīng)該是一張狗的照片，可是有的用戶可能就是發(fā)了一張不是狗的照片，如下所示，那么這個時候就是邊界case，需要額外處理。用戶發(fā)來的可能是語音、文字、其他任何照片，每一種的處理都是需要單獨設(shè)計的。

　　微軟小冰之“小冰識狗”

　　多說一點，在封閉域?qū)υ挼倪吔缭O(shè)計中，很難做到萬無一失周密完全，因為用戶輸入可能會千奇百怪，所以最佳也是最討巧的方式，就是用開放域?qū)υ拋怼岸档住薄?/p>

　　3.2 開放域?qū)υ?/p>

　　開放域是相對于封閉域而言的。由于對話機(jī)器人的話題幾乎都源自用戶，而每個用戶可能有任何輸入，話題就會無法窮舉，且在多個場景中跳來跳去，進(jìn)而形成了所謂的開放域?qū)υ?，也就是“啥都能聊”?/p>

　　2011年在人人網(wǎng)上橫空出世的“小黃雞”算得上是國內(nèi)最早出名的開放域?qū)υ挋C(jī)器人，其后發(fā)展最好的當(dāng)屬微軟小冰。

　　開放域?qū)υ捵畲蟮奶攸c是：輸入無法窮盡，導(dǎo)致輸出無法窮盡，而且對話沒有確切的結(jié)束點，無流程可言。

　　我們一般情況下想去考驗一個機(jī)器人是否智能，通?？简灥木褪情_放域?qū)υ挘竺ΧΦ摹皥D靈測試”通常所面向的也是開放域?qū)υ捘芰Α?/p>

　　從可以承載的對話輸入范圍來講，開放域?qū)υ捪駱O了搜索引擎，我們可以在百度搜索中輸入任何的詞句，百度幾乎都會給出結(jié)果頁面(除了敏感詞);相應(yīng)的，在開放域?qū)υ捴?，我們也是可以說任何話，機(jī)器人也應(yīng)該每一句都可以回復(fù)。

　　3.2.1 開放域?qū)υ挳a(chǎn)品設(shè)計的基本原理

　　對話需要的是雙方的平等。

　　和微軟小冰聊天時，有時甚至感受不到她是真人還是假的機(jī)器——其實這并不重要，小冰正在解決開放域聊天中一個核心的問題：如何不斷給用戶制造話題，從而延續(xù)聊天的能量?

　　說到話題制造，我們先來看看開放域?qū)υ挋C(jī)器人到底是如何制造的：

　　幾乎所有的開放域?qū)υ捳Z料都源自于網(wǎng)絡(luò)上公開的對話，譬如百度知道、知乎、豆瓣、貼吧等等，這些對話都是人與人形成的;那么，當(dāng)一個機(jī)器人把其中的某些話在當(dāng)時的場景下再說一遍，我們是分辨不出來這個機(jī)器人是不是真人的——這便是開放域?qū)υ挋C(jī)器人制造的基本依據(jù)。

　　當(dāng)我們和一個看起來像人的機(jī)器人聊天時，由于場景發(fā)生在人與人對話的場景下，根據(jù)“知識詛咒”的原理，我們很容易帶入一種“對方也是人”的感覺。而一旦對方的回話像人，我們就會認(rèn)可她是人。

　　人與人的情感建立源自于長期的交流和溝通，聊天本身就是開放域的;所以那些樂于和機(jī)器人聊天的人類，就會越來越覺得機(jī)器人像人。

　　我們知道：對話機(jī)器人是一個新興的產(chǎn)品，最初嘗鮮的人是所謂的“種子用戶”，這些人建立了與機(jī)器人之間的最早形態(tài)親密感和信任感，這對后續(xù)的對話機(jī)器人發(fā)展積累了非常寶貴的經(jīng)驗。

　　3.2.2 開放域?qū)υ挋C(jī)器人的兩個產(chǎn)品陷阱

　　其一，面向用戶的機(jī)器學(xué)習(xí)

　　很多人認(rèn)為，對話機(jī)器人和人聊得越多，學(xué)習(xí)的語料就越多，就可以省去很多語料獲取的問題，這是一個巨大的誤區(qū)。由于用戶的輸入無法預(yù)期，導(dǎo)致從用戶處采集來的語料千奇百怪，而且大量罵人的臟話，非常不適合作為開放域?qū)υ捳Z料。由于用戶的語料是海量且無規(guī)則特征，導(dǎo)致語料清洗非?？嚯y，無法使用。

　　其二，無人為引導(dǎo)的個性

　　由于開放域的語料完全來自于互聯(lián)網(wǎng)，所以機(jī)器人回復(fù)的話語帶有何種語氣很難把控，如果不加以認(rèn)為干預(yù)，機(jī)器人說的話會顯得時而有趣，時而刁蠻，時而無知，時而夸張，時而智慧，在用戶的心智中無法用一個或幾個明確的形容詞去形容它，這會帶來一個很尷尬的結(jié)果，用戶是抱著“調(diào)戲、戲謔”的態(tài)度去對話，長此下去，想建立用戶的親密感和信任感幾乎不可能。

　　四、對話機(jī)器人的用戶價值

　　現(xiàn)在，我們試圖回答一個問題：對話機(jī)器人為什么需要開放域?qū)υ?價值是什么?僅僅是為了逗比有趣嗎?

　　這是一個非常復(fù)雜的問題。

　　由于對話機(jī)器人同時具有“開放域?qū)υ挕焙汀胺忾]域?qū)υ挕眱芍貓鼍埃驹谟脩粢暯莵砜?，對話機(jī)器人意味著它更像人，而非機(jī)器。像人，意味著用戶會更愿意像與人交流那樣，同對話機(jī)器人進(jìn)行對話交流——而一旦如此，“個性”和“意識”便是用戶主動強(qiáng)加于對話機(jī)器人的標(biāo)簽。譬如，幾年前被玩壞的10086短信聊天，還有《生活大爆炸》中Rajsh幻想Siri是個性感御姐，都無一例外地源自于用戶主動強(qiáng)加于對話機(jī)器人的人性標(biāo)簽。

　　這便給一個可落地的對話機(jī)器人產(chǎn)品設(shè)計帶來了巨大的挑戰(zhàn)。

　　我們知道，任何的產(chǎn)品都是能夠和用戶產(chǎn)生親密感和信任感的，這份親密和信任是建立在產(chǎn)品體驗之上的，是建立在“產(chǎn)品解決了核心需求”+“產(chǎn)品制造了驚喜”。我們因為問題解決而對一個產(chǎn)品產(chǎn)生依賴，因為驚喜而對產(chǎn)品形成感情，打開我們的手機(jī)，我們會一眼就找到那幾個充滿親切感的產(chǎn)品——譬如經(jīng)常開車的人會十分信任高德地圖，追劇《那年花開月圓時》的人會十分喜愛騰訊視頻。

　　同理，機(jī)器人需要有基礎(chǔ)個性，需要極大地拉近人與機(jī)器人之間的親密感和信任感。對話機(jī)器人的親密感和信任感建立，也是站在“解決了需求”和“制造了驚喜”兩個方面。

　　站在產(chǎn)品的視角來看，解決需求通過封閉域?qū)υ捦瓿?，而開放域?qū)υ拋聿粩嘀圃祗@喜。

　　4.1 問答、助理、聊天，哪個才是剛需?

　　已經(jīng)在落地的對話機(jī)器人產(chǎn)品中，基本上是以純to C和to B再to C來劃分。由于對話機(jī)器人的交互特征是面向終端用戶的，所以基本很少有純to B的產(chǎn)品場景(即使有，它的邏輯也與to C邏輯相似)。這意味著，對話機(jī)器人的用戶都是一些終端個人用戶。

　　那么，我們來看看這些對話機(jī)器人在to C中，到底解決了怎樣的核心需求。

　　在我們所知的對話機(jī)器人產(chǎn)品中，有主打客服的問答機(jī)器人，有主打秘書的助理機(jī)器人，還有純?nèi)の秾?dǎo)向的聊天機(jī)器人，它們的背后，都是剛需嗎?

　　4.1.1 一個事實：瞎聊難為剛需，情感計算任重道遠(yuǎn)

　　聊天是一個容易被激發(fā)，卻也容易迅速消退的場景，唯有情感依賴可能長久。

　　以微軟小冰為例。小冰最耳熟能詳?shù)墓δ苁莄hit-chat(瞎聊)，但是從用戶活躍和留存周期來看，用戶最易被激發(fā)的時間是在首次領(lǐng)養(yǎng)時、每周更新時、重大更新時，而且被激發(fā)后，活躍上升后就會很快下降。這是為什么呢?因為人與機(jī)器之間的對話聊天是基于趣味話題的，想要通過自然的情感依賴，成為像《HER》里面的Samantha，至少還有相當(dāng)長的路要走。

　　情感計算并非只是一個數(shù)學(xué)或者計算機(jī)科學(xué)問題，更是一個產(chǎn)品問題。

　　由于情感并非一個可具象問題，而且人的情感變化會隨著時間、環(huán)境、他人、自身思想等等因素發(fā)生變化;而且情感并非連續(xù)的計算，你喜歡一個女孩子，并不意味著時時刻刻與她發(fā)生情感依賴，而是通過一些關(guān)鍵的情感觸達(dá)，來完成情感連接。

　　在微軟小冰的諸多被設(shè)計的Feature中，“給用戶起外號”、“升級解鎖”都是斷點式情感觸達(dá)，通過細(xì)微的產(chǎn)品設(shè)計，寄希望于黏住用戶。

　　4.1.2 一個問題：用戶真的需要一個秘書機(jī)器人嗎?

　　助理型對話機(jī)器人的發(fā)展建立在其他各種線上線下服務(wù)的完善基礎(chǔ)上，譬如Siri;只有當(dāng)你手機(jī)里已經(jīng)有了“鬧鐘”、“提醒”、“打電話”、“搜索引擎”等功能時，Siri的助理功能才能發(fā)揮效用，此時你才有可能面向Siri發(fā)出指令“提醒我明天8點給老板回微信”。

　　大概兩年前，YC孵化的Magic轟動?xùn)|西兩個半球，無數(shù)效仿者爭先恐后去探索“助理型”機(jī)器人，時至今日，鮮有成效——我們普通人真的需要一個像秘書一樣的對話機(jī)器人嗎?

　　我們先來看兩個例子。

　　第一個例子——我想定個這樣的鬧鐘“每周一、周三、周五的上午8:15”。

　　若我用iPhone的鬧鐘程序，那我的步驟會大致如下：

　　STEP1：解鎖手機(jī)屏幕;

　　STEP2：左右滑屏，找到鬧鐘程序;

　　STEP3：點擊鬧鐘程序;

　　STEP4：點擊新建鬧鐘;

　　STEP5：選擇鬧鐘時間為“上午8:15”;

　　STEP6：選擇重復(fù)時間為“周一、周三、周五”;

　　STEP7：點擊完成。

　　若我選用Siri幫我來做，那我的步驟大致會如下：

　　STEP1：長按Home鍵，喚醒Siri;

　　STEP2：對Siri說“幫我設(shè)定每周一、周三、周五上午8:15的鬧鐘”;

　　STEP3：Siri反饋設(shè)置成功，完成。

　　現(xiàn)在我們看第二個例子——通過秘書類對話機(jī)器人叫外賣 VS 通過“餓了么”叫外賣。

　　在秘書類機(jī)器人中，叫外賣的流程大致是這樣的：

　　STEP1：發(fā)出“叫外賣”的指令，在機(jī)器人推薦的餐廳中，尋找想吃的那家

　　STEP2：如果沒有合適的，就輸入想吃的店家名字

　　STEP3：在推薦的列表中選中想吃餐，或者直接輸入想吃的餐

　　STEP4：輸入“確認(rèn)”實現(xiàn)下單，輸入訂單信息并提交訂單

　　STEP5：支付，并等待接收外賣，可以詢問送餐進(jìn)度

　　在餓了么中，叫外賣的流程大致是這樣的：

　　STEP1：在餐廳列表中選擇想吃哪家

　　STEP2：如果沒有合適的，就搜索店家

　　STEP3：在推薦的列表中選中想吃餐，或者直接輸入想吃的餐

　　STEP4：確認(rèn)下單，確認(rèn)訂單信息，提交訂單

　　STEP5：支付，并等待接收外賣，可以查看送餐進(jìn)度

　　這兩個例子有什么本質(zhì)區(qū)別嗎?

　　你會發(fā)現(xiàn)，如果通過Siri來設(shè)置鬧鐘，我其實只做了一件事情：對著Siri發(fā)出一個單條指令，然后就一切搞定——相比我通過App來做，節(jié)省了近乎70%的操作步驟?？墒牵绻墙型赓u，我需要對著機(jī)器人發(fā)出一組系列指令，但是和App的操作步驟一樣多。

　　這里有兩個關(guān)鍵點——

　　如果助理機(jī)器人可以一步到位，那么將極大地提升效率和體驗，是新的需求升級;

　　若一個workflow可被一步解決，機(jī)器人需要補(bǔ)全的數(shù)據(jù)信息巨大，這是核心產(chǎn)品難點;

　　第一個關(guān)鍵點，我們只要設(shè)身處地地想一下，就會發(fā)現(xiàn)：在不考慮語音識別準(zhǔn)確率的前提下，任何事情我只要一個指令就可以達(dá)成。譬如“幫我叫個車”、“幫我交份外賣”、“幫我交一下水電費(fèi)”、“幫我定一下出差的機(jī)票”，其他都不用管了，這種體驗簡直贊爆了。

　　我們再看看第二個關(guān)鍵點。

　　就拿上面這個外賣的例子來看，如果用戶只需要一句“幫我叫個外賣”即可，那么機(jī)器人需要補(bǔ)全的信息至少包括“餐廳”、“餐食”、“價格”、“送餐時間”、“送餐地點”、“支付信息”等，這些信息中的“送餐時間、送餐地點、支付信息”是相對靜態(tài)的信息，獲取一次就可長期使用。可是“餐廳、餐食、價格”則是動態(tài)信息，若想每次都可自動獲取，則代表機(jī)器人需要非常了解這位“主人用戶”才可以，否則只要有一兩次推薦偏差太大，體驗就會降低近乎一個量級。從本質(zhì)上來說，這時的助理機(jī)器人已是一款強(qiáng)大的推薦引擎，而且代表了極佳的魅力和美好的發(fā)展未來。

　　4.1.3 一個肯定：問答機(jī)器人是很有價值的

　　最常見的問答機(jī)器人是“客服機(jī)器人”，譬如京東的JIMI，阿里的小蜜機(jī)器人，還有一些銀行的客服機(jī)器人，但它們更像FAQ過濾器。

　　我們細(xì)想一下阿里小蜜的使用場景。如果我問阿里小蜜“我的快遞怎么還沒送到?”，它的回復(fù)方式本質(zhì)是在常見的關(guān)于“快遞”的問題中，把最常見的答案丟給我，比如它會告訴我“你的快遞已經(jīng)簽收了，如果沒收到可能是放到大門口了”。

　　這些企業(yè)為什么要做個問答機(jī)器人呢?效率自然是第一位的，無論是節(jié)約人工客服成本，或是節(jié)約溝通時間，帶來的都是效率的提升。這些企業(yè)為什么如此看重效率呢?因為他們的客戶是最貼近自己的利潤池的，品控是所有交易型企業(yè)的核心，你看京東的用戶客服和QQ的用戶客服簡直一個天上一個地下，原因就是京東用戶是京東現(xiàn)金流的關(guān)鍵角色，而QQ的普通用戶并非其現(xiàn)金流業(yè)務(wù)的關(guān)鍵角色。

　　如此，我們再回過頭來看看問答機(jī)器人，它其實是在頭部問題上實現(xiàn)了綜合過濾，然后通過對話的形式反饋給用戶，如果用戶實在問的是長尾問題，問答機(jī)器人回答不了的，可以把問題再拋給人工客服。滿足了用戶九成以上問題的直接答復(fù)，是問答機(jī)器人的核心目標(biāo)。而至于其他類似導(dǎo)購、協(xié)助訂單管理等等，不過是附加在頭部問題之上的增值體驗優(yōu)化。

　　4.2 對話機(jī)器人真的適合分為“聊天、助理、問答”這三類嗎?

　　這是一個目前業(yè)內(nèi)比較慣用的分類，我們來看看這個分類的視角。

　　如果站在技術(shù)視角來看，對話機(jī)器人應(yīng)該分為“開放域”和“封閉域”，這個我們已經(jīng)聊過了，這里不再贅述。

　　如果是站在用戶角色來看，對話機(jī)器人可能分為“教育版本”、“醫(yī)療版本”、“二次元版本”等等。

　　如果是站在業(yè)務(wù)視角來看，對話機(jī)器人可以分為純To C和To B再To C。

　　所以，這種分類更像是站在抽象場景視角來看的。幾乎任何場景都會被劃分到這三個類別中，要么無主題聊天，要么是任務(wù)導(dǎo)向，要么是提問解答。其實，倒過來看，幾乎所有我們已知的App也被這個分類所覆蓋了。

　　可是，對話機(jī)器人不是一個移動互聯(lián)網(wǎng)時代的App，它是一個綜合體，直接這樣劃分并不是一個好的產(chǎn)品分類。

　　你不會在淘寶里視頻聊天，更不會在支付寶里侃大山，百度幾年前試圖在大搜索中推出“直達(dá)號”去顛覆微信公眾號，結(jié)果以失敗告終。

　　這個道理很簡單：在移動互聯(lián)網(wǎng)時代，幾乎每個App都有自己的專屬定位。有自己專屬的產(chǎn)品主路徑，不在自己路徑邏輯中的行為是不能順暢流轉(zhuǎn)的;每個App都像有自己的緊箍咒，不能輕易破除互相之間的壁壘。

　　可是，在對話機(jī)器人產(chǎn)品的世界里，這些壁壘會瓦解。

　　如果我們站在互聯(lián)網(wǎng)整體產(chǎn)品世界里來看，其實我們每個人生活在一個混在的江湖社會中，手頭的各種工具幫我們實現(xiàn)一個個小任務(wù)目標(biāo)，但是幾乎每一件小事都需要與人打交道，衣食住行無一例外。如果每一次與外界的接觸被看做一個流量的話，那么最大的流量便是頻繁且無實際任務(wù)目的的人與人之間的交互，而相對較小的是去做一個個的具體任務(wù)事情：你會每天都見一些人，但你不會天天都買衣服。

　　幾乎所有的流量都是圍繞著人與人之間的交互而形成的，而且你會發(fā)現(xiàn)一個規(guī)律：離現(xiàn)金流越近的流量，其活躍性越低，而且流失率越高。騰訊系的產(chǎn)品、百度的產(chǎn)品都是通過流量漏斗來多元變現(xiàn)的，而阿里系的產(chǎn)品，是直接拉人來買東西，盈利空間就直接建立在交易之上，需要不斷刺激人們買買買。

　　在所有的產(chǎn)品中，社交類產(chǎn)品是最貼近“江湖社會”的，它距離現(xiàn)金流是最遠(yuǎn)的，也是最活躍的，可以說是幾乎所有互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品中活躍度最高，并且可以向任何產(chǎn)品導(dǎo)流的源流量產(chǎn)品，所以你看到了，阿里無所不用其極地想去做社交產(chǎn)品。

　　說了一圈，那么我們回來看看社交產(chǎn)品的最小雛形。

　　社交產(chǎn)品分為即時社交和延時社交，簡單類比就是聊天和朋友圈，而這兩個都是建立在“語言對話”的基礎(chǔ)上。由于社交產(chǎn)品的場景中幾乎可以做任何事情，前段時間網(wǎng)上流傳的微信“發(fā)現(xiàn)”頁面那張神圖，就可見一斑。

　　微信“發(fā)現(xiàn)”頁面網(wǎng)絡(luò)神圖

　　對話機(jī)器人具有社交產(chǎn)品的通性，原因只有一個——對話機(jī)器人的交互場景天然就是一個社交產(chǎn)品的交互場景。

　　當(dāng)我們站在用戶視角來看待對話機(jī)器人時，用戶根本不理解什么是“開放域、封閉域”，也不了解什么是“聊天機(jī)器人、助理機(jī)器人、問答機(jī)器人”，用戶也記不住那些分類，也沒法記住，只要有一個對話輸入框擺在用戶面前，就像微信的輸入框那樣，由于知識詛咒的原因，用戶就會去類比他所理解的對話輸入框，就會在這里輸入任何他們想輸入的自然語言，可能是瞎聊的話，也可能是某個任務(wù)，也可能是提一個問題，我們根本不能阻止用戶在面對京東JIMI機(jī)器人時不做瞎聊的操作。

　　這時帶來的一個巨大難題就是，開放域?qū)υ挄r有發(fā)生，而只要一次兩次回答不佳，體驗不滿就會提升。站在產(chǎn)品設(shè)計的角度來說，我們能做的就是盡量讓用戶的輸入是可控的，就像度秘、阿里小蜜已經(jīng)在做的。這就是為什么，每當(dāng)我們?nèi)ピO(shè)計對話機(jī)器人時，總是要設(shè)法去多涉及一些開放域?qū)υ挼墓δ茳c，也是為什么每當(dāng)我們談起對話機(jī)器人時，卻也總是繞不開“機(jī)器人在開放域下是不是智能”這個問題。

　　4.3 像朋友一樣的伙伴會是對話機(jī)器人的終局嗎?

　　如果你在微信上，問你最好的朋友“幫我看看有沒有戰(zhàn)狼2的票，我晚上想去看”，他/她會如何回答你?

　　我猜，他可能會說“你去看《戰(zhàn)狼2》不叫我?!”，他可能還會說“我也去，咱倆一塊兒去”，然后他會繼續(xù)說“我看了下，你家跟前那家萬達(dá)有票，晚上七點的，下班一塊兒去?”

　　如果一樣的問題問Magic呢?它的回答就是讓你告訴他幾點去看，它幫你挑選了五家，每家的時間都挺合適，有一些距離你近，有些有優(yōu)惠，等等。

　　你喜歡哪種體驗?zāi)?這個其實很難說。如果站在封閉域的角度來說，Magic的算法要比朋友優(yōu)很多，選擇也更豐富，可是和朋友一起去的這種體驗，才是生活。

　　我認(rèn)為這個可能是對話機(jī)器人的終局，它存在的意義仍然是協(xié)助人們?nèi)ジ玫亟鉀Q一系列問題;但是它不能太傻，像個指令機(jī)一樣待在那里，而是應(yīng)該像個朋友一樣懂你卻也能幫你。以前在對話機(jī)器人產(chǎn)品的討論中還經(jīng)常討論：對話機(jī)器人應(yīng)該更“有趣”還是更“有用”，其實從這個終局來看這個討論毫無意義，你能說你的朋友只有用，但是無趣嗎?

　　五、對話機(jī)器人的產(chǎn)品價值

　　上面關(guān)于對話機(jī)器人的用戶價值的討論，有一些發(fā)散了，我們收攏回來，聊整個文章的最后一個部分，關(guān)于其產(chǎn)品的價值。

　　對待產(chǎn)品，一定要從其商業(yè)視角出發(fā)，不然沒有聊的意義。站在商業(yè)視角，對話機(jī)器人擁有三個方面最核心的產(chǎn)品價值。

　　5.1 跨場景連接成為可能

　　由于對話機(jī)器人的交互方式原始而單一，使得機(jī)器人背后所有的計算邏輯都被隱藏，機(jī)器人可以成為一個獨立的橋梁連接不同場景下的服務(wù)，讓用戶只在一個對話場景下都可以完成交互。

　　譬如Skype for business中，就有一個機(jī)器人，幫助通過Skype做協(xié)同的人們預(yù)定會議室、設(shè)置工作項目提醒、代理自動回復(fù)等等——原本每個工作都是跨場景的，現(xiàn)在只要一個對話交互場景就可以解決了。如果再往大了去說，未來如果伙伴式的機(jī)器人可以逐漸出現(xiàn)，那在聊天中完成訂機(jī)票、訂酒店，甚至管理家里的智能空調(diào)，這些跨場景可能通過一個伙伴都可以完成了。

　　5.2 交互升級帶來的流量深度沉淀

　　對話的方式有很多，可以是打字，也可以是語音。如果是語音，那么帶來的是革命性地變化。

　　5.2.1 指數(shù)級的流量增長

　　百度DuerOS和Amazon Alexa的邏輯是相似的，都是通過賦予所有智能硬件語音對話的能力，進(jìn)而獲取新流量，同時實現(xiàn)流量的深度交互和沉淀。

　　我們知道，在互聯(lián)網(wǎng)的生意經(jīng)中，一切都是圍繞著流量來完成的，要么是流量足夠多，要么流量的價值足夠大。由于對話帶來的交互效率提升，使得在單個用戶身上獲取的流量頻次呈現(xiàn)指數(shù)級增長，如果一般的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品PV/UV是個位數(shù)的話，那么對話機(jī)器人的PV/UV(其實就是對話的頻次)至少是兩位數(shù)。

　　一些曾經(jīng)很難成為交互場景的，譬如在家里面向Echo音箱發(fā)號施令，如今都通過對話機(jī)器人成為現(xiàn)實。沒有任何一款A(yù)pp能比一個對話機(jī)器人更容易和人產(chǎn)生親密感，產(chǎn)生如此多高頻互動的可能。最后的結(jié)果可能就是，我們的生活方方面面都在觸網(wǎng)，每一次交互就是一次所謂的PV，指數(shù)級的流量映射出一個人生活的方方面面。

　　5.2.2 高頻次的端計算

　　我有一個猜測：由于對話機(jī)器人是一個高頻次交互場景，帶來的最直接影響可能是要求在設(shè)備端上擁有更加強(qiáng)大的計算能力;可能一些封閉域或者開放域的計算能力直接預(yù)加載到了客戶端，可能是硬件也可能是軟件。如果網(wǎng)絡(luò)能力不能同樣倍數(shù)增長的話，對于端的計算能力會增強(qiáng)——我猜這也是為什么一些AI企業(yè)會做芯片的原因之一。

　　5.3 流量沉淀帶來的數(shù)據(jù)深耕

　　正是由于流量的深度沉淀，使得每個用戶多維的數(shù)據(jù)沉淀成為可能。當(dāng)平均每個用戶的數(shù)據(jù)量和維度增長十倍，那么到底意味著什么呢?

　　對于百度而言，起碼廣告費(fèi)要漲價，對于阿里而言，可以賣給這個用戶更多的東西，總而言之，ARPU(Average Revenue per User)會增長許多，這些就是最直接的商業(yè)價值。我在之前的文章《人工智能「風(fēng)口」，先行者為什么是搜索引擎?》中，曾分析過這其中的一些邏輯關(guān)系，因為流量的深維度價值尚未被開發(fā)，對于計算廣告而言可能是一塊從未嘗鮮的處女地。

　　六、總結(jié)

　　如上是我針對對話機(jī)器人的一些比較淺顯的分析和探討，作為一款正在發(fā)展的新興產(chǎn)品，對話機(jī)器人還有非常多的細(xì)節(jié)值得探討;限于篇幅，只能先聊這么多了，希望以后還能繼續(xù)深入探討。

　　從個人層面來說，我看好To C的對話機(jī)器人產(chǎn)品的未來——但是它的產(chǎn)品路徑非常曲折漫長，與我們過往所經(jīng)歷的移動互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品差異巨大;但是萬變不離其宗，任何產(chǎn)品都是從用戶的需求出發(fā)的。

　　對話機(jī)器人承載了全新的交互形式，可能帶來了全新的產(chǎn)品服務(wù)體驗，這種進(jìn)步過去從來沒有過。

　　我們每個人幾乎都在渴望著機(jī)器人時代的到來，也許很遙遠(yuǎn)，也許已經(jīng)在路上，誰知道呢~