上一篇提到一个很重要的观点, 如截图,

有没有更自然的交互方式, 更简洁的表达来让普通大众可以触手可得呢?

当我们的车载系统做着越来越复杂化的表达, 到了一定程度, 就要开始走向越来越简单的表达, 而ChatGPT所带来的交互效率就让我们看到了这个趋势的到来.

今日看Microsoft 365 Copilot发布会, 有一个点hit到我了

- The average person uses less than 10 percent of what Powerpoint can do, Copilot unlocks the other 90%.

这一下子说到痛点了. 手机下载那么多apps实际上没用几个, 某一天想到的时候search一下; 车机上面那么多功能实际上面每天可能就是语音“回家”“去公司”等几个动作, 某一天突然想到某个功能了去search一下; Word/Excel/PPT满满的的功能按钮都从未使用过也不知如何使用,   copilot的到来, 让你直接通过一句话就可以直接去实现你想要的功能, 而无需再去寻找某功能且学习如何正确使用此功能, 它是遵循人类问问题、解决问题、创作问题的逻辑过程的. 

由此带来的思考就是, 如何结合ChatGPT背后LLM大语言模型的能力, 融合车内所有功能和用户数据, 将所有的功能和apps拆封成各种原子点, 然后全部融合成一个超级大app, 它藏在车机里面互相连接. 大模型带来的最大变化, 有效改变背后的结构, 让车机更像一个智慧个人助理, 更有人味的交流.

•  人通过语音主动去交互, 解决高频刚需的用车行为的同时, 消除一切听不懂
• 车机根据车辆故障情况、用户个人行为习惯, 在适当时候主动和人去交互, 提供解决方案、贴心界面or语音提示、贴近人物性格的表达
• 为不被用户使用的90%长尾功能赋能, 只需通过自然语言的words表达就可以获取到用户想要的结果输出

这种结合下, 最终车机的形态= 高频的导航/音乐/车控+ 大模型的文言交互+触摸交互+极简的桌面, 彻底改变了规则命令的交互方式, 以人类自然交流的方式去和车机交互. 这种形态就是把背后的复杂简单化.

当我看到Copilot的演示的时候, 我意识到它才是“真正的数字化个人助理”,  因为真正的个人助理是真真切切的在提高生产力和生成效率的, 而非流于形式的多样性和趣味性.产品的价值点和商业性就是在于它有在提高某一方面的生产力和效率.

我也突然意识到为什么有大佬说智能驾驶是抢占下一阶段的门票, 作为车而言, 智能驾驶是当然不让的“个人助理” , 它在改变人怎么开车这件事儿, 它在高效的解决人自己开车的问题, 亦在辅助解决人在开车时候所带来的安全性和自由度问题..

最后以Satya的开场白结束今天的随记,

"Today is the start of the next step in this journey with powerful foundation models and capable copilots accessible via the most universal interface, natural language. Just as we can't imagine that computing today without a keyboard, mouse or multi-touch, going forward, we won't be able to imagine computing without copilots and natural language prompts"  By Microsoft CEO Satya.