四大語音助手挑戰了800個問題，蘋果Siri並沒有你想像中那麼蠢

智能音箱產品的高速發展，離不開語音助手的影響。從時間範疇到空間領域，名為 Google Assistant、Siri、Alexa 和 Cortana 的語音助手們，正努力滲透到我們的生活當中，而創造語音助手的公司們，顯然也希望將一切能聯網的設備都籠絡到自家生態圈中。

可智能音箱畢竟不是手機和遊戲機，在家中各個角落擺滿不同語音助手的音箱，應該只是少數人的選擇。如果只能買一個，自然還是避不開「誰更好用」這個問題。

最聰明的還是 Google，蘋果 Siri 也沒有想像中那麼「蠢」

現在，有一份測試報告應該能解答人們的疑惑了。來自 Loup Ventures 風險資本的創始人蒙斯特（Gene Munster）準備了 800 個問題，對這幾大智能語音助手進行了實際測試，最終評比結果涉及到兩個關鍵指標：

1. 語音助手能否識別你提出的問題？2. 語音助手能否理解問題，並提供正確的答案？

而在問題種類上，為了能儘可能涵蓋多個領域和使用場景，蒙斯特將 800 個問題劃分為 5 個部分：

1. 地點類，比如「離我最近的咖啡館在哪裡？」2. 消費類，如「你能幫我訂幾筒捲紙嗎？」3. 導航類，如「怎麼去附近的公交車站？」4. 資訊類，如「今天天氣怎麼樣？」5. 指令類，如「請幫我打一個電話給 XXX」

測試的結果顯示，在理解和回答問題的準確率方面，Google Assistant 的表現仍然是最好的，它正確理解了所有的問題，回答準確率也達到了 87.9%。

相比之下，蘋果 Siri 則位居第二，它誤解了其中 3 個問題，回答準確率達到了 74.6%，之後兩位則是亞馬遜 Alexa 和微軟 Cortana ，準確率分別為 72.5% 和 63.4%，但仍然能保證聽懂 99% 以上的問題。

蒙斯特還將這份數據和一年前的測試結果進行對比，發現大部分搭載語音助手的智能音箱都「變得更聰明了」。

尤其在回答問題的準確率上，Google Home 提升了 7%，亞馬遜的 Echo 提升了 9%，微軟 Cortana 提升了 7%，而蘋果 HomePod 更是提升了 22%，看來蘋果確實在一點一點「拯救」此前備受爭議的 Siri。

這些提升具體表現在對一些特定問題的解答上，比如現在 Google Assistant 和 Alexa 都支持在線查詢某一家航班訂單的狀態，又或者是閱讀睡前故事，以及按照要求播放一個特定電台服務（最後這項蘋果 HomePod 無法實現）。

事實上，智能音箱仍然有很多待挖掘的高頻使用場景，但現在，大部分人還是習慣讓它們回答「今天天氣怎麼樣」或是「給我放一首歌」這些簡單問題。

之所以還會有問題被誤解的情況，是因為部分問題涉及到一些專用名詞，比如當地某個餐廳的名稱，或是一個很小眾的地理位置，這和提問者和發音以及語速都有關係。

總體來看，這幾個主流語音助手聽懂問題基本是不存在障礙了，就是給出的答案不一定是你想要的。

答非所問比聽不懂更常見

具體到各個子類別的對比中，Google Assistant 在五大項的其中四項都能保持第一，唯獨「指令類」這點不如蘋果 Siri。

背後的原因可能和蘋果選擇將 SiriKit 介面開放給第三方應用使用有關，包括在 iOS 12 的「捷徑」出來後，用戶還可以親自動手，將「清理屏幕截圖」、「播放特定音樂列表」這種包含多項操作的任務打包成一個單一的語音指令，也意味著 Siri 在解決本地 App 的指令請求時會更為高效。

而在地點和導航類別上，集成了自家地圖服務的蘋果 Siri 和 Google Assistant，同樣具備了明顯優勢。

讓人感到意外的是消費類別上，大部分人會認為，有電商數據撐腰的亞馬遜 Alexa 才是這個領域的領先者，可事實上 Google 也有自己的 Express（一項由 Google 和多個零售商合作的速遞配送服務），所以 Google Assistant 也能解決大部分商品購買請求。

這裡還有一個例子能說明 Alexa 和 Google Assistant 兩者間的區別：

問題：「請問修指甲要多少錢？」Alexa 答：「我們為你搜索到 Beurer Electric Manicure & Pedicure Kit（一個修甲套裝），亞馬遜上的售價為 59 美元，請問你需要嗎？」Google Assistant 答：「相對來說，基礎修甲服務為 20 美元，但一些包含光療、凝膠等特殊服務的則為 20-50 美元不等，具體價格取決於美甲沙龍的情況。」

對此蒙斯特認為，語音助手在處理消費類領域問題時，不能只和產品進行關聯，而是要能結合提問者的語境，聯繫到本地的商業環境。

何況，真正用語音助手買東西的人並不會很多。The Information 公開的一份亞馬遜 Echo 智能音箱使用數據就顯示，這個佔比僅為 2%，而且近 90% 的用戶在使用過一次「用語音買東西」這個服務後，就不會再用第二次，大部分人還是更願意用來查訂單和跟蹤快遞。

或許是亞馬遜自己也意識到 Alexa 在電商領域外存在先天的短板，它們在本月初上線了一項名為「Alexa Answers」的服務，主要是邀請用戶幫 Alexa 撰寫部分特定問題的答案，形式倒是和一群人跑去維基百科上寫詞條挺相似的。

▲ 圖片來自：RAIN Agency

當然，用戶更希望實現的，是語音助手能夠真正理解問題背後所隱藏的多重含義。

比如當你出門在外，提出「我的下一個待辦事項是？」這個問題，除了單純陳述事件外，提問者更願意聽到的回答可能是「你的下一次事項在 XX 分鐘後，地點在 XXX，開車需要 XX 分鐘，坐公交需要 XX 分鐘，我們會給你導航方向」這種結合具體場景的應答方式。

但這對當下的語音助手還有些難度，那意味著它不僅要能聽懂問題本身，還要懂得主動調用其它感測器、應用甚至是過往使用習慣之類的數據。這確實會讓它變得更聰明，但也肯定會遭受新一輪對於個人隱私的質疑。

題圖來源：Stuff

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