剑侠情缘

CES 2019，无处不在的谷歌语音助手_我的网站

雍正王朝

A | 贾浩楠发自副驾寺智能车参考 | 公众号 AI4Auto ChatGPT能记住你的聊天历史，知道你的表达习惯，甚至可以根据过去的交流调整回答方式。首先，安卓手机，然后是智能扬声器，现在谷歌的智能助理可以兼容从电视到淋浴的所有功能。现在，这种“记忆能力”开始进入物理世界。马斯克一条推文，透露了Tesla FSD正在发生的新变化： FSD开始拥有“千人千面”的能力。

B | 从停车偏好，到驾驶干预，再到长期驾驶习惯，FSD正在尝试记住每一个人的不同。事实上，谷歌的语音助理非常受欢迎，以至于该公司最近宣布，预计很快将安装10亿台设备。

C | 这是亚马逊最近宣布的1亿台Alexa销量的10倍。但谷歌计算了数百万台安卓手机，这些手机实际上可能不使用智能助理。从“一个AI服务所有用户”，走向“每个人都有自己的AI”。马斯克确认：FSD开始拥有“长期记忆” 事情起源于马斯克最近两次公开回复。 6月的一次，是关于停车习惯。有用户提出，希望FSD能够记住自己在固定地点的停车方式，比如回家停哪里、去公司停哪里。

D | 更大的问题是：作为一项关键功能，哪些设备可以携带智能助理？本周，我们看到了一些新的发展。

E | 马斯克回应： FSD很快会记住用户的停车偏好。最近的这一次，更加关键。有用户反馈，FSD在一些驾驶决策上不符合自己的习惯，比如车道选择、变道时机等。这里是最有趣的设备，配备了智能助理，我们选择在2019年的CES发布。传统的智能演讲者让我们从智能演讲者开始，因为语音助理从智能手机开始，首先从Sonos那里发现了他们目的地的最大新闻，最终准备好在最新的演讲者上显示谷歌智能助理的支持。虽然集成仍处于测试阶段，但它似乎是可行的，除了支持声纳波束之外，还可以支持声纳波束。资料来源：Amelia Holowaty Krales/The Verge当Sonos于2017年10月宣布其首款智能音箱Sonos One时，它承诺成为第一款同时支持Alexa和Google智能助理的智能音箱。马斯克表示，未来车辆会记住用户具体的接管行为，并逐渐匹配每个人的驾驶偏好。

F | 与Alexa合作推出的SonosOne表示，计划在2018年更新谷歌的智能助手，但更新已推迟至今年。两次回复本质上是同一件事： FSD开始从一次性的驾驶任务，走向长期理解驾驶员。

G | 目前还没有确切的发布日期，但测试版正在进行中，免费的Sonos更新预计不会太远。过去，自动驾驶面对的是一个抽象用户。图片来源：玛丽之家同时，玛丽之家聚在一起迷你是另一个传统的谷歌智能助理设备。无论谁坐进车里，背后的模型都是同一个。

H | 它知道：这里是什么道路，前方有什么车辆，应该如何规划路线。基本上，它是一个电池供电的智能扬声器。但它不知道：你喜欢提前变道，还是宁愿多等几秒；你喜欢跟车近一点，还是更关注舒适；你回家时习惯停在哪里。

I | 您可以将语音助手设置为收听唤醒词，如果您希望它为其他设备充电，则背面还有一个USB A端口。

J | 这些属于人的驾驶习惯，一直没有进入自动驾驶系统。而现在，Tesla让这些信息成为AI决策的一部分。和之前我们谈论FSD不同的是，“长期记忆”不是让FSD重新学习“怎么开车”，这件事已经由基础模型完成。“聚在一起”Mini的结构不同，它由竹子、铝和大麻、棉花和再生塑料制成的织物组成。玛丽之家声称，在众多谷歌智能助理智能演讲者中，这个演讲者拥有最高比例的可持续材料。智能显示谷歌2018年首次在CES上发布智能显示程序，2019年发布了数款新设备，每款都考虑到了具体用途。联想智能时钟是为卧室设计的更智能的显示器。它的4英寸屏幕可能不是你在YouTube上观看视频的那种，但它的大小正好适合设置闹钟、获取日历事件信息或向你显示通勤的简单信息。它学习的是：在安全范围内，你希望它如何开。最重要的是，它没有摄像头，不像亚马逊的回声点。图片来源：NickStatt/The Verge同时，Kitchen Aid推出了专为厨房设计的智能显示屏。这也是Tesla第一次公开走向Personalized FSD：从“一个模型服务所有司机”，走向“基础模型+个人驾驶偏好”。为什么是现在？ “千人千面”“越开越懂你”，智能汽车行业其实喊了很多年。但真正落地很难，用户体验完全依赖车企OTA的“自觉性”和能力高低，系统更新后体验下降的事也不罕见。因为截至目前，绝大多数自动驾驶玩家竞争，还停留在模型、数据层面，本质上都是在解决：如何让AI成为一个更好的司机。它的防水等级可以保护它不受任何食物泄漏的影响。

K | 它可以使用妹妹品牌美味的内置配方。在大多数情况下，我们来这里只是为了确保我们不需要每次搅拌机溢出时更换昂贵的厨房用具。根据厨房主题，通用电气生产了一款27英寸的触摸屏，可以安装在炉子上方。作为一个近乎成熟的Android设备，触摸屏可以用于任何用途，从寻找食谱到烹饪时在Netflix上观看电影。

L | 起价1199美元，但不幸的是，它缺乏厨房辅助智能显示器的防水性能。LG和索尼等电视和音频公司的许多电视机都内置了谷歌智能助理，但三星尚未安装。他们喜欢用他们的比克斯比助手来照看家用物品。而特斯拉在V14完成端到端重构之后，开始率先探索另一个问题：如何让AI成为你的专属司机。幸运的是，随着2019年新车型的推出，情况发生了变化，现在这两名助手得到了广泛的支持。

M | 如果你不想买一台新电视只是为了得到谷歌智能助理的支持，那么一个外部机顶盒升级可以满足你的所有需求。Dish宣布其Hopper接收器和DVR很快将内置语音助手，这意味着您可以使用其语音遥控器搜索电视内容或控制其他智能设备。这背后，对应的是近几年自动驾驶领域兴起的几个研究方向： Driver Modeling、Preference Learning以及Human-in-the-loop Learning。今年的CES实际上并没有发布jbl链接栏，这是我们在2018年首次在谷歌I/O上看到的，但该公司最终在今年的展会上宣布了它的价格和发布日期。

N | 最早出现的是Driver Modeling，也就是“驾驶员建模”。音频部分是智能扬声器，部分是机顶盒。

o | 简单来说，就是给每个驾驶员建立一个数字画像，比如：有人开车更激进，喜欢更短跟车距离，喜欢更快完成变道；有人更保守，倾向提前减速，更少主动超车。它的音频不仅可以由谷歌智能助理控制，还可以在连接的电视上播放视频。它甚至可以将谷歌的信息叠加在顶部。JBL Link Bar最终将于2019年春季推出，售价399.95美元。传统自动驾驶系统会把这些差异忽略，默认存在一个“平均驾驶员”。除了JBL，Klipsch和LG还支持谷歌的智能助手。而Driver Modeling希望解决的问题是：AI应该知道，坐在驾驶位上的到底是哪一种司机。

p | 技术上，这类方案通常会从历史驾驶数据中提取特征，比如方向盘操作、油门刹车变化、车速变化、变道频率、跟车距离。

q | 然后通过一个额外的模型，生成驾驶员特征向量（Driver Embedding）。这个向量不会改变基础驾驶能力，而是作为规划系统的输入，影响后续决策。但Driver Modeling仍然存在一个问题：它更多是在判断“你是什么类型的人”，而不是理解：“你具体喜欢什么”。Klipsch Bar 40G是一款40英寸宽的带式扬声器，带有一个HDMI端口，将其连接到电视上。

r | 还有一个48英寸的Klipsch48W，但它与语音助手兼容，而不是内置的。这意味着它只能让谷歌的智能助手向它传送音乐。同时，LGSL10、SL9、SL8系列条形扬声器也将配备助手。Klipsch还没有宣布今年春天将出售的每一款条形扬声器的价格，但它表示，该系列的起价为299美元，而LG的条形扬声器的价格尚未公布。

s | 于是近几年出现了Preference Learning，也就是偏好学习，它关注的不再是这个司机属于激进型还是保守型，而是这个司机在具体场景下更喜欢哪个选择。图片来源：Klipsch智能车辆语音助手虽然这些产品大多数是专门为您使用谷歌智能助手来控制您家中的设备而设计的，但JBL Link Drive和Anker Roav Bolt是专门为您的汽车配备语音助手而设计的。两者都可以通过插入点烟器和通过蓝牙或传统的3.5毫米插孔将音频输出到汽车音响来充电。一旦它们连接起来，你就可以使用谷歌智能助手的所有功能，这意味着你可以控制音乐、导航甚至发送信息——所有这些都不会让你的手离开方向盘或眼镜离开路面。例如同样遇到慢车，方案A是提前变道，提高效率；方案B是保持车道，更加舒适。RoavBolt将于下个月以50美元的价格上市销售，而JBL的Link Drive将于今年春天以略高于60美元的价格上市销售。Kohler，浴室语音助理，在今年的CES上展示了整个智能浴室，但不幸的是，它的numi 2.0智能厕所只能与Alexa兼容，所以我们只能讨论它的语音控制镜子，这将很快推出一个模型来支持谷歌的智能助理。 AI通过长期观察用户选择，逐渐学习这个特定用户更倾向哪一种。24英寸型号起价1249美元，40英寸型号起价1624美元。另一个智能镜子来自顶石，但不像科勒的模型，它实际上有一个触摸屏，使其成为智能镜子和智能显示器的混合体。

t | 除了观看视频和查看天气状况外，镜子的屏幕还具有触摸感应功能，因此您甚至可以从水槽开始写电子邮件。这与大模型的Preference Learning逻辑非常类似，模型能力是基础，用户反馈决定个性。而Tesla这次提到的Intervention，其实更接近这一方向。当然还有第三个方向，是Human-in-the-loop，它解决的问题是如何让人在自动驾驶学习过程中持续参与。传统机器学习通常依赖大量标注数据。

u | 目前还不清楚这面镜子的价格，但今年晚些时候将有19英寸和22英寸的型号。但自动驾驶里，真正有价值的数据，往往不是正常驾驶，而是：AI不知道该怎么办的时候。最后，simplehuman的镜像高保真（simplehumans mirror hi-fi）今年在CES上发布，这是谷歌智能助手的第三个镜像系列。它没有一个完整的顶石智能镜触摸屏，但它也花费了一小部分，从350美元开始。这面镜子还配备了公司声称可以模拟阳光的灯光。最后，继Alexa于2018年加入之后，U by Moen的智能淋浴设备今年赢得了谷歌智能助理的支持。特斯拉过去大量收集车队数据，本质上就是利用全球车辆作为数据采集网络。除了智能开关淋浴，您还可以通过语音控制设置所需的温度。而未来，如果把这些反馈进一步和个人账号绑定，那么数据价值会发生变化：它不只是帮助Tesla优化一个统一模型，还可以帮助车辆理解某一个用户。

v | 还有许多其他的谷歌智能助理小工具不属于任何特定的类别。

w | Lutron有一个新的风扇控制器，可以由Google的智能助理控制，Daikin有一个智能恒温器，Gourmia宣布了三个与Google的智能助理兼容的新厨房设备，Orbit也将Google的智能助理支持添加到了其智能自动喷水灭火系统中。已经有许多不同的谷歌智能助理设备，但一个小的谷歌原型表明，其他设备可能很快就会出现。 Tesla目前没有公开FSD个性化功能的具体架构，但结合FSD V12之后的端到端路线，可以做一个合理推测：单独训练一个“每人一个模型”的可能性最低。原因很简单，如果每个用户都有独立模型，那么会导致训练成本巨大，更新困难，也会破坏Tesla统一模型的优势。更符合FSD现有体系的方案，可能是：基础端到端模型 + 用户偏好记忆层。在展览会上，谷歌展示了一个小型的电子墨水屏幕，谷歌希望有一天它能成为新智能设备的原型。也就是底层模型负责视觉理解、道路判断、安全驾驶、通用规划。上层增加一个轻量化的User Preference Layer，记录停车习惯、驾驶节奏、路线偏好、历史接管行为。他们的想法是，他们将能够从成熟的谷歌智能助理智能扬声器中获得信息，而不是直接包装这些智能设备。例如，询问发言者您的通勤情况，安装在冰箱中的低能量屏幕可以告诉您可能遇到的任何交通状况。基础模型负责“能不能这么开”，偏好模型负责“你是不是喜欢这么开”。

x | 在今年的CES上，我们可能看到了很多谷歌的智能助理硬件，但我们对谷歌的语音助理计划知之甚少。这其实和今天大模型的发展路径高度类似：GPT不会因为每个人重新训练一次。而是通过Memory、User Profile等机制实现个性化。不过，真正的难点也在这里：个性化不能突破安全边界。AI要明白不能学习你喜欢超速、喜欢危险变道等等行为。这也是特斯拉此次探索最值得关注的地方：它不是让AI变成另一个你，而是“在安全约束内，越来越像用户”。

y | AI汽车进入“千人千面”时代说过去几年，自动驾驶竞争的核心是：谁的数据更多，谁的模型更强，谁的能力更接近人类驾驶员。但特斯拉的Personalized FSD一出，下一阶段，竞争可能会发生变化。今天，大多数智能汽车仍然依靠统一策略服务所有人。但未来，AI司机可能会越来越像真人司机，不是因为它拥有情绪，而是因为它了解你的习惯。这意味着，User Model可能成为自动驾驶新的能力层。马斯克一石二鸟，解决了两个问题，首先是再次给智能汽车新卖点指出方向，而且是避免高度同质化、低效内卷的路径。

z | 在车位到车位自动驾驶逐渐普及之后，量产车上的AI司机如何建立差异，会成为新的问题。所有车辆都能完成基础导航和智能驾驶，那么下一步比拼的就是：谁更懂你、谁更符合你的驾驶习惯、谁更像一个长期陪伴你的司机。

| 当然，对技术能力的要求更高了。尤其是对于“one for all”的自动驾驶供应商来说，可能很难腾出资源去开发这样的功能，而即使他们愿意开放权限给车企在基础模型上自由开发，有代码级AI能力的OEM却寥寥无几。所以，利好全栈自研玩家！其次，之前有一句话把老马问道语塞：特斯拉造车卖车的模式，跟自动驾驶追求的目标，是不是本质上矛盾？完全自动驾驶普及后，好像的确没有再买私家车的必要。

| 所以，Personalized FSD也给马斯克解了一个燃眉之急——Robotaxi落地如火如荼，但私家车，以及把AI司机搭载在私家车上依然有价值、有必要。

| 毕竟Robotaxi用一个AI服务所有用户就是最优解，不可能给出千人千面的高级定制体验。 Personalized FSD路径，其实与生成式AI的发展非常相似。 ChatGPT通过Memory变得更加个性化，AI Agent通过长期记忆完成复杂任务。未来，汽车作为连接物理世界的重要入口，也可能拥有自己的长期记忆，当然，这并不意味着自动驾驶已经进入成熟阶段。