Page 205 - 打通产品与用户需求

第五章 用户体验设计的未来发展趋势

语音的识别和语音对话的要求，还可以通过设计模型完成自主对话，使小冰机器
人更接近人类。另外，小冰还可以对图片内容进行“思考”。高度拟人化、智能
化的语音交互体验使得传统人与机器的交互方式发生了根本性的改变。这种拟人

形态的深化使人与机器的产品用户体验变得更加自然。
2. 感知交互性
感知是智能设备的重要输入端口，历史数据的积累和学习只能让人工智能设
备“智商”更高，而必须借助于由设备搭载的传感系统才可以实现真正的即时交

互。相对感知而言，交互则可以提供一定程度上的被动转主动的能力，这种交互
能力为感知增加了从多维度主动获取信息的能力，如动物在失去了相互感知后，
其在信息获取方面会受到很大的限制，而通过交互系统设置，可以使感知从多方
面主动获得大量信息。感知可以扩展交互对象，增加交互强度，提高交互效果。

在自动驾驶领域中，智能驾驶辅助系统通过人工智能的图像识别和语音识别
技术，能够结合用户行为习惯，从而更精准地判断用户意图，实现人工智能化的
立体智能推荐服务，如基于唇语和语音调节不同的车窗，基于情绪识别进行智能
主动抓拍，基于注意力检测提供语音提醒服务等，都将对用户体验产生质的提升。

2018 年，宝马（BMW）推出的 Alexa 人工智能助手为用户提供了更加自然的互
动和交流体验。通过对驾驶员的情绪适时做出准确的判断，同驾驶员进行聊天，
在用户体验过程中进一步了解和学习用户的兴趣爱好，并针对用户的兴趣爱好给
出合理反应。同年，百度推出的 Apollo 2.0 自动驾驶辅助系统融合了智能互联、

高精地图、环境感知等多种核心技术。未来，当用户进入驾驶舱后，基于大数据
的记录，车内的座椅、方向盘都会自动调节到舒适的位置，空调会调到最佳的温
度，自动播放个性化音频，出门游玩自动规划导航路线，到家之前可以通过车载
系统提前打开家里的智能家电等。这种高度智能化的驾驶辅助系统能够避免驾驶

员的“认知过载”，改善人车交互体验，让驾驶员专注于驾驶本身。感知技术的
主动理解和思考能力，使智能汽车不仅可以满足人类驾驶汽车的常规操作，而且
可以完成更多的复杂性工作，以更高效的方式去帮助用户完成驾驶任务，并通过
交流互动让用户驾驶体验不再孤单。可以预见的是，未来的智能汽车将能够“理

解和思考”，并在此基础上，实现智能情感交互。

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