2019-07-06 12:31

“亚马逊希望智能家居设备设置成为“零接触”体验

智能家居设备市场将迎来严峻的增长。请问IDC的分析师,该公司预计2019年的出货量将同比增长26.9%,达到8.332亿部。到2023年,IDC预计将有近16亿台设备运往全球客户家中。

亚马逊依靠它。在最近的Dashbot 调查中,75%的受访者每天至少使用一次像Alexa这样的语音助理,23 %的受访者表示他们使用助手来控制智能家居设备。在该组中,63%的家庭自动化助听器每天多次。

也许难怪,Alexa正在变得更加精通控制灯泡,车库开门器,智能锁和其他智能设备。10月,在亚马逊推出API以使Alexa能够与运动和门传感器通信的几个月后,西雅图公司推出了开发工具,将智能摄像头和门铃连接到Echo设备。在新推出的Echo Show 5上,一个发现小组突出了流行的智能家居设备任务。最近,亚马逊展示了Alexa Conversations的无缝多转互动,为像Roomba机器人这样的设备带来了易于记忆的命令,如“Alexa,开始清洁”。

为了更好地了解亚马逊在与Alexa相关的智能家居生态系统中的工作,我们采访了Nathan Smith,他负责为客户体验团队负责为Alexa智能家居客户创建新功能。这是我们讨论的轻微编辑的成绩单。

VentureBeat:我认为我们可以从亚马逊的“智能家居”和语音交互方法的高级概述开始,然后深入了解您和您的团队正在努力使用Alexa更轻松地管理连接设备的一些想法。听起来不错?

内森史密斯:当然。我们认为智能家居目前正处于大规模采用和扩张的时期。传统上,它已经包含了更多技术领先的早期采用者,但我们已经过去了。现在有超过60,000种产品与来自7,400家不同制造商的Alexa合作,我们看到的趋势是Alexa正在对这些设备进行民主化控制。

今年我最兴奋的事情之一就是一项新功能,它使用机器学习和人工智能来帮助Alexa不仅了解您所说的内容,还了解您的真实含义,然后提供简单的用户体验。

我们正在解决的问题来自客户的反馈,因为我们正在招揽那些不一定有关于哪些智能设备被命名为他们家的东西的人。我们一遍又一遍地遇到这种情况 - 人们在记住设备名称时遇到了麻烦,因为他们在家中添加了更多设备,这只会加剧。

我们所做的就是让Alexa更加像人一样。如果你问Alexa有点像“嘿,Alexa,打开沙发灯”,但你试图打开的灯被称为Living Room Lights,Alexa不确定你的意思,她会帮忙建议“哦,你知道,你的意思是客厅灯吗?“

这项技术允许人们在家中随意说话,超越Alexa之前理解的严格语法,有助于实现许多不同的实际用例。一个是具有相似转录的单词,另一个是混合字符,例如当人们将emojis添加到他们[自己]或他们设备的名称时[在Alexa智能手机应用程序中]。它可以在不严格确切发音的情况下解析单词,甚至可以帮助多语言案例。如果您使用不同语言的混合名称,Alexa可以从中学习。

上下文是我们正试图建立一个Alexa以更自然的方式理解你的世界,而不是训练人们用Alexa的话来说话。如果我们对你所说的内容非常了解,我们只会执行预期的任务,但我们正在发展的是Alexa从客户那里得到基本真理的模型。如果我们对某些事情不是100%肯定的话,我们不想在没有提出澄清问题的情况下取消客户的力量,但我们也希望Alexa在模棱两可的情况下提供帮助。

我们于12月底开始在美国推出此功能,最近将其扩展到加拿大,澳大利亚,英国和印度。就早期结果而言,当Alexa提示客户提出建议时,他们平均会在80-90%的时间内接受它。

VentureBeat:Alexa在确定如何回应命令时会考虑哪些其他因素,是否有错误?

史密斯:收集基本事实并将它们融入语义和行为模型中,这些模型以非常人性化的方式向您学习 - 孩子对世界提出问题的方式 - 支持[Alexa]的机器学习方面。我们的模型真正做的是根据设备状态和行为信号分层信号 - 比如哪些设备通常在哪些时间开启 - 除了环境信号,如日期和时间。模型使用所有这些来生成建议。

还有很多工作要做,我们认为我们可以将这种有用的范围扩展到其他方案。我们看到越来越多来自不同行业和不同技术背景的客户使用Alexa的智能家居设备,这是采用尖端技术并利用它来帮助简化客户体验的第一步。

VentureBeat:AI和机器学习显然是Alexa的核心,从语言处理和理解到智能地将命令路由到正确的Alexa技能的方式。您和您的团队使用AI解决的其他挑战是什么?它让你实现了什么?

史密斯:在功能级别,有Hunches,Alexa根据连接的传感器或设备所知的信息提供信息。它检查当你说“Alexa,晚安”这样的命令时,你的车库灯是否仍然亮着,以及它们是否通常在一天的那个时间关闭,从而通知响应。Alexa会说“晚安。你知道,顺便说一句,我注意到你的车库灯亮了。您是否希望我为您关闭它们?“并在智能家居例程的某些阶段为客户提供有用的反馈,而无需他们深入了解一堆应用程序屏幕。

这些功能使用Amazon Web Services启用的机器学习技术。我们在SageMaker平台上大规模运行这些实时功能,这使我们能够更快地迭代。

VentureBeat:正如你刚才所说,似乎智能家居的采用率正在上升,部分原因可能是廉价的连接设备,如飞利浦最近宣布的兼容蓝牙的Hue系列。对于首次购房者来说,您更容易入职的其他方式有哪些?

史密斯:我们一直在努力工作一段时间,而我们最兴奋的事情之一是能够实现零接触设置。去年,我们发布了Wi-Fi Simple Setup,它可让您快速配置Amazon Smart Plug等亚马逊Wi-Fi设备。基本上,你把它插上然后Alexa会说“嘿,我找到了你的新设备。”没有必要进行其他设置。我们正在为新型飞利浦Hue产品等蓝牙低功耗灯泡带来同样的体验,我们正在努力扩大这项技术的使用范围。

至于配置后设置,一旦你让设备与Alexa交谈,我们在去年年底发布了一些功能,帮助你通过语音进行一些其他设置和上下文获取,你可能需要一个与Alexa完全自然的互动。我们希望客户能够做一些事情,例如将他们的设备放在房间里,这样当他们引用一组设备中的一个设备时,Alexa就会找到合适的设备。

这就是我们去年推出更具环境敏感度的设置体验的原因。如果你说“Alexa,打开灯”,她可以通过语音设置一个房间并在那里放灯来引导你。我们已经看到客户真正接受了这一点,因为它不会妨碍首次控制设备。

VentureBeat:我确定你必须考虑不同的Alexa设备外形,对吗?我说的是Echo Dot和Echo Show。

史密斯:我们认为它是不同形式中的一个网格 - 在应用程序,语音和屏幕之间 - 因为每个都有不同的优势。当你试图做一些免提的事情时,声音真的很棒,但是当你试图安静地做某事时,声音并不好。这就是我们依靠基于屏幕的互动的地方。

我们真正感到兴奋的是确保随着更多样化的客户开始使用Alexa,我们正在跟上他们的需求,而不是向后看并说“好吧,我们如何教导这些客户过去的那种模式“相反,我们正在使用机器学习这样的技术来向前看,并从中学习。

关键是使用适合于问题类型的技术,无论是检查行为模式还是尝试与基础事实建立语义相似性,然后调整将这些单独信号考虑在内的元模型,从而产生用户体验,有帮助而不是做出假设的人。

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