AIoT融合AI技術和IoT技術，除了實現技術的革新，其主要技術的應用和真正落地也是該領域的重點問題。

是新的技術和生産工藝（例如，早期的汽車）通過被應用和被應用而獲得改善，之後在獲得進一步的應用和采用，進而創造出正反饋或者收益遞增的效用。——《技術的本質》，布萊恩·阿瑟

上篇我們講到了AIoT并非泛泛而談的口号，他是有自身的用戶價值和商業價值邏輯。從這篇開始我們要講講在AIoT用到的主要技術，也是我入門（keng）以來的梳理和沉澱，若有問題也歡迎交流。

我認識在AI領域這樣強技術領域，了解其技術原理和技術邊界，結合市場需求，才能更高效地輸出産品服務。

本篇文章核心内容有以下幾點：

• 首先，我們先從AIoT的産業鍊入手，從宏觀維度對整個AIoT産業有個宏觀認知；
• 其次，這篇文章會先聚焦于語音技術在AIoT領域的技術原理和落地産品服務方法。
• 其餘幾大個技術模塊我們會在後續的文章中陸續更新。

一、AIoT産業鍊

AIoT産業鍊主要包括以下幾個部分：

• 上遊：硬件：芯片廠商、通信模塊等；軟件：AI技術、IoT技術
• 中遊：操作系統、App、雲端服務
• 下遊：渠道（線上 / 線下）

AIoT産業鍊

從上圖我們可以大緻了解整個AIoT産業全貌，是一個軟硬通吃，涉及模塊最全的行業。所以作為産品經理，在這個領域，有很大的發揮空間。

二、AIoT産品都做些什麼

不同類型的AIoT産品對技術理解要求不同，如阿裡雲IoT、騰訊雲IoT其業務目标是要做生态，做水電煤，主打PaaS層的輸出，直接服務開發者，所以這對産品的技術能力要求就非常高，一般得有幾年相關開發經驗。

而做前端交互體驗的，跟用戶直接接觸的體驗層産品對技術要求就不那麼高了，結合産業鍊越往下遊對産品對技術要求越低。結合上面的産業鍊結構圖可以分為三大塊：

1. 硬件産品：為整個終端硬件體驗負責。需要從硬件定義、設計到最後的量産全鍊路環節都有深入理解，這塊在這兒不展開說，後續講到硬件産品再深入聊；
2. 軟件産品：為整個IoT軟件服務體驗負責。這個是個大模塊，再往細的分有 App産品、系統産品、IoT平台産品，如果還有線上渠道，那還有電商産品等；
3. AI算法産品：為整個AI體驗負責。按照技術鍊路還可以細分為聲學前端産品、ASR産品、NLP産品、TTS産品。關于這塊的技術，下面我們具體展開來說。

AIoT産品職能與産業鍊關系圖

三、AIoT之語音技術

對于産品經理來說，了解語音技術主要的技術點，可以：

• 快速收斂問題，幫助開發提高定位和修改問題效率；
• 輸出穩定産品，了解技術原理和邊界，才能快速輸出穩定的産品服務。這個無論對于C端用戶或B端客戶來說都是最基本的需求。

我們這裡以用戶使用語音中控設備控制燈為例（詳情可見以下流程圖）：

語音控制智能家居流程圖

用戶發出「打開燈」指令，則會經過以下幾個步驟：

第一步 拾音

根據使用場景也分為近場拾音（一般3m以内）和遠場拾音（一般3-5m）。這一部分在技術上稱為聲學前端。

主要原理是通過單mic或mic陣列能準确獲取到用戶語音信息，為下一步ASR（語音識别）做準備，主要包括以下幾個技術點（但不限于，整個鍊路涉及到很多技術環節，下面主要将跟産品體驗比較相關的主要技術點抽離出來）：

• VAD（Voice Activity Detection），語音活性檢測。使用音頻特征等進行分析，确定聲音的開始與結束點。對于産品來說經常會遇到某條指令沒有識别全，比如「打開燈」隻識别到了「打」導緻最後沒有命中相應技能，無法完成用戶意圖，這時候可能就是VAD異常截斷問題；
• AEC（Acoustic Echo Cancellation），回聲消除。如果當前設備在用mic拾音的同時又在播放音樂等音頻内容，那mic會将這設備播放出去的聲音再重拾回來，避免再播放出去有回音。對于産品來說這是考核一個有待音頻播放功能的智能語音設備必然考核的體驗點，比如播放音樂時經常有回音問題，那可能是AEC算法沒做好；
• BF（Beam Forming），波速成形。用于将單個方向的語音進行增強，削弱無關的聲音，使得聲音聽起來更加幹淨。對于産品來說這個是在嘈雜環境下提高識别的核心技術點，如果嘈雜環境裡你的産品識别差，可以從這個點入手看看。

第二步 ASR（Automatic Speech Recognition）

這一步主要是将前端拾音的語音信息轉化成文本信息，将處理的文本信息丢給下一步NLP（自然語言處理）來做處理。主要考核指标識别率和誤喚醒等。關于這點hanniman老師有做比較深入的講解，這裡就不多做說明。

第三步 NLP（Natural Language Processing）

自然語言處理的目的是主要是将文本信息轉化成機器語言，明确用戶意圖，在為下一步，觸發用戶預期的意圖做準備。在産品運營側主要會分為下面幾個部分：

• Domain，即所屬領域，如 音樂、智能家居分别都算是一個領域。領域相當于類别，比如我想創景一個電視控制技能，就先創建一個電視的Domain；
• Intent，即意圖，用戶想要讓機器做的事情。如 以本章節「打開燈」這個例子為例，「打開燈」即為用戶的行為意圖，但同樣一個控制意圖可能有不同的說法，比如「打開燈」可以說「把燈打開」或「燈被打開」這時需引入一個東西叫Pattern，他是來解決不同說法或句式的問題，産品運營人員可以配置幾個常用的句式或說法，然後通過算法進行枚舉和泛化；
• Slot，即詞槽，在本例中，「打開」和「燈」都是詞槽。

第四步 平台轉發

語音廠商IoT平台→廠商IoT平台→廠商設備。因為智能家居領域較為特殊，從用戶維度來看，一個用戶可能會有各種不同品牌的智能家居設備；而從市場維度來看，目前智能家居市場品類繁多，碎片化嚴重。

以天貓精靈為例，目前已接入了600 品牌。單純用技能方式對接，不利于廠商運營管理和用戶端體驗。所以大部分語音廠商還會針對智能家居做一個管理平台。

經過上一步NLP的處理信息傳給語音廠商的IoT平台，語音廠商的IoT平台會根據用戶已經綁定智能家居品牌和設備能力，在将這些信息傳給相應的三方廠商IoT平台，最終将控制信息下達給相應的控制設備，完成整個控制鍊路。

第五步 TTS（Text To Speech）

顧名思義是将文本轉成語音，如果你的中控設備帶有Speaker，當整個控制鍊路完成後，可以播報一個結果語音來提升整個産品體驗，完成體驗閉環。

四、語音技術*AIoT

以上各項技術以排列組合的方式我們很容易算出可以提供給客戶25種不同産品技術方案，而對于C端用戶産品服務也不計其數。但對于目前很多公司最大的問題在于：如何在于這「汪洋大海」中找到自己的一片天（就連空調都集成語音能力了，很多人都無法理解）。

以下談談我對語音技術之于AIoT落地的看法（以下方法對C和B端同樣适用）：

首先，效率，萬事以高效為先。一切新産品或新技術的應用的第一優先考核指标在于相比原先的服務是否提高效率。什麼是高效？高效即做同樣的事情誰花的時間最短。以「打開電視後我想看湖南衛視」這個用戶場景為例，以下是三種不同類型的電視操作路徑對比：

1. 傳統電視：遙控器的頻道鍵→左右鍵切換3-4頁數（除湖南本省外，其他外省可能把忽然衛視放到3、4頁後）→上下鍵選擇到湖南衛視→點擊确定。大概需要操作5-6步；
2. 智能電視（不帶語音）：我的應用→電視貓App→搜索湖南衛視→點擊确定。大概要操作4步；
3. 語音電視：一句話「xxx，我要看湖南衛視」，甚至可以直接免喚醒詞。隻要1步。

其次，成本，要考量在單位時間内所消耗的能量和成本。基于上一點「做同樣事情誰花的時間短」除了這一維度還不夠，因為速度快并不代表成本低，所以還要考量在單位時間内所消耗的能量和成本。

比如，你花了20塊需要2小時，而花60塊錢隻能算短到1.5個小時，明顯性價比不高。

以集成語音能力的智能空調為例。目前市面上此類空調價位在￥6999~￥9999之間，主打高端市場。而一個語音模組的價格在幾十塊左右，這個成本完全承擔得起，而且還提升了其議價空間。

而比如在小家電領域，客單價普遍比較低的領域，這個成本可能就有很大的成本壓力了。所以，目前語音模組更廣泛應用于大家電如 電視、空調等。所以除了用戶場景，成本維度也是重要的考慮因素；

最後，影響力，要考慮做這件事對外部的影響力。即你的産品與用戶/客戶的交互反饋，主要分為積極影響和消極影響：

• 積極影響力，比如，接近真人的TTS體驗，自然的人機對話體驗；
• 消極影響力，比如，前幾個月的Amazon的Echo鬼聲事件。

可以從定性（滿意度等）和定量（日活、留存等）角度來衡量，但為了方便下面延展，我們可以簡單的把積極影響力記為正數，消極影響力記為負數。

AIoT産品服務公式

總結：我把評判一個AIoT産品服務的好壞，結合三要素，總結為如圖所示公式：

AIoT産品服務=效率/成本*影響力

通過這個公式我們可以很容易得出：一款好的AIoT産品服務需要具備高效、低成本以及積極影響力，而且這個服務會随着你的正向影響以乘法疊加的方式增長。

同理，我們也可以很快得到一個差的AIoT産品服務是由什麼因素決定的。

為了方便大家理解，我們以上面提到的例子，目前空調集成語音能力這個是個好的AIoT産品服務嗎？

首先，語音控制相比空調的物理遙控器确實是更方便，假設切換到制冷模式，物理在初始狀态下要按兩下「模式」鍵，而語音隻要一句話就能解決，效率提高50%；

其次，對于廠商來說，假設一個模組成本是￥50，目前帶語音能力的空調普遍售價在￥6999~￥￥9999之間，以6999的價格和35%的毛利率（目前幾家空調大廠毛利在這個水平，高端型号肯定毛利更高）來算差不多隻占了1%的成本，完全cover的住；

再來，關于影響力，先不說語音控制在某些場景效率比遙控器高，用戶買了一個那麼貴的空調，還有語音能力（除了控制，還能問問天氣等），雖然可能平時基本不咋用，但是至少還有個炫耀的資本。比如，有客人來，可以很裝13地說「我這空調可以語音控制哦」，相比不帶語音功能的高端空調，确實有一定的附加值。假設以-5~5來做滿意度打分，至少給個3分吧；

最後，通過公式我們可以算出整個空調集成語音能力的AIoT産品服務分數為150分。從這個維度來看，空調集成語音能力是有積極價值的。

五、小結

在《技術的本質》中，作者 布萊恩·阿瑟（複雜性科學奠基人） 認為：

技術，是新的技術和生産工藝（例如，早期的汽車）通過被應用和被應用而獲得改善，之後在獲得進一步的應用和采用，進而創造出正反饋或者收益遞增的效用。

目前AIoT行業還在早期階段，了解語音技術這個「新技術」可以使我們更加從容。祝各位同仁能用這個「新技術」創造出更多正反饋或者效益遞增的效用。

作者：elek，萬悟互連（ID：iotforall），AIoT産品經理。

本文原創發布于人人都是産品經理。未經許可，禁止轉載

題圖來自Unsplash，基于CC0協議

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