編輯導語：如何能夠驅(qū)動AI產(chǎn)品體驗升級？本篇文章中，作者從智能技術(shù)對產(chǎn)品體驗的變革、AI產(chǎn)品的用戶研究思考、實踐以及影響力構(gòu)建等方面進行詳細的介紹和講解，推薦想要學習AI產(chǎn)品升級的群體閱讀。

11月18日-21日，IXDC 2021國際體驗設(shè)計大會以線上大會的形式順利召開，來自百度技術(shù)中臺用戶體驗部的陳憲濤博士，組織了一場主題為《用戶研究如何驅(qū)動AI產(chǎn)品體驗升級》的線上工作坊，分享了他對AI產(chǎn)品體驗研究的一些實踐經(jīng)驗和思考，以下是工作坊的部分演講實錄。

大家上午好，很高興能夠有機會在IXDC 2021大會組織工作坊，我來自百度AIG人工智能事業(yè)群組，目前是技術(shù)中臺用戶體驗部用戶研究團隊的負責人，我從2017年底開始負責百度部分AI產(chǎn)品的體驗研究，近3年多的時間里先后支持了包括百度DuerOS、百度地圖、百度輸入法、百度翻譯等產(chǎn)品的用戶研究。

本次工作坊的主要目的是面向人工智能時代，針對不斷創(chuàng)新和進化的AI產(chǎn)品，探討用戶研究如何助力產(chǎn)品智能化體驗升級。課程主要包括以下3方面內(nèi)容：

1. 在智能技術(shù)不斷驅(qū)動產(chǎn)品創(chuàng)新和體驗變革的趨勢下，探討用戶研究面臨的新課題和新挑戰(zhàn)；
2. 結(jié)合我們的實踐經(jīng)驗，重點分享幾個智能產(chǎn)品的體驗研究案例，希望可以從實際的研究案例中收獲知識和汲取經(jīng)驗；
3. 課程最后安排了分組討論，針對工作坊分享的內(nèi)容進行擴展和補充討論。

一、智能技術(shù)對產(chǎn)品體驗的變革

1. 理解智能和人工智能

首先，聊聊什么是智能和人工智能，之所以要強調(diào)這兩個概念，主要是平時工作中會發(fā)現(xiàn)少數(shù)研究員或設(shè)計師沒有真正理解智能的含義.

最常見的表現(xiàn)是在討論具體產(chǎn)品問題時，大家對智能的理解是不一致的，有的人說的是理想化的智能（強人工智能/超人工智能），有的人談的是目前的智能能力（弱人工智能），這說明大家對目前人工智能技術(shù)的能力邊界理解的還不太清晰。

什么是智能，我們可以通過自然界生物智能的例子一窺究竟。同屬自然界鳥類，鸚鵡和烏鴉的體型大小差不多。鸚鵡有很強的語言模仿能力，你說一個短句，它能夠重復，好像很聰明，但鸚鵡實際上并不明白說話的語境和含義。烏鴉遠比鸚鵡聰明，它能夠制造工具，懂得各種物理的常識和人類活動的社會常識。

圖：一只烏鴉的啟示

上圖展示的是一只烏鴉在城市尋找和解決吃到食物的過程，是被研究人員在日本發(fā)現(xiàn)和跟蹤拍攝的。具體描述的是一只烏鴉找到了堅果食物，但自己無法打開堅果進食，它就學會了借助行駛的車輪壓碎堅果，并通過理解紅綠燈、斑馬線、行人指示燈、車子停留、人流之間復雜的關(guān)系，最后“安全的” 吃到食物。

烏鴉打開堅果的過程為我們展示了完全自主的智能，它包括了感知、認知、推理、學習、執(zhí)行。這種智能是我們追求的智能，即真正的理解用戶、洞察環(huán)境、滿足需求，我們要尋找“烏鴉”模式的智能，而不是“鸚鵡”模式的智能。

2. 人工智能對體驗的影響

關(guān)于人工智能對產(chǎn)品和體驗的影響，用一句話來說，智能技術(shù)對產(chǎn)品和體驗的變革是十分深遠的。

目前智能技術(shù)已經(jīng)帶來了很多可感知的體驗升級。

基于語音技術(shù)，帶來的基于自然語言的交互，如在車載和家居場景下人們可以通過自然語言與產(chǎn)品交互。基于視覺技術(shù)，帶來的更豐富的場景化體驗，如在新冠疫情的背景下，人們非常關(guān)注出行場所的實時人流量信息，現(xiàn)在很多產(chǎn)品提供了這類信息的查詢，這些實時信息有些是通過視覺技術(shù)獲取的。

基于AR等技術(shù)的綜合應(yīng)用，帶來的更真實的互動體驗，例如像今年比較熱的數(shù)字人交互。

圖：智能技術(shù)對體驗的變革

智能技術(shù)一方面帶來了體驗變革和產(chǎn)品創(chuàng)新的機會，一方面也帶來很多的設(shè)計挑戰(zhàn)。這些挑戰(zhàn)根本上源于目前我們所處的智能階段，即主要還處于感知智能階段，也就是人們常說的弱人工智能階段，產(chǎn)品雖然能聽會說、能看會認，但真正能理解會思考的能力還不太行，而且用戶對產(chǎn)品智能化的預期又很高，所以，會導致AI產(chǎn)品存在很多的體驗問題。

以智能音箱為例，我們經(jīng)常會聽到用戶對“感知、處理、反饋”等交互環(huán)節(jié)的問題反饋，如下圖所示，這里面包括一些基礎(chǔ)的交互體驗問題，如喚醒的問題（喚不醒、喚醒麻煩）、響應(yīng)速度的問題（反應(yīng)很遲鈍）、理解的問題（聽不懂用戶說的是什么）。

也包括一些比較復雜的問題，如對話的問題（連續(xù)對話）、情感交互問題（用戶已經(jīng)很生氣了，可它根本感知不到）、個性化的問題（不能識別交互人身份）、主動交互問題（交互不夠主動）等。

這些體驗問題的解決，既需要技術(shù)的進步和突破，同時也需要設(shè)計師和用戶研究人員的建議和答案。

圖：“感知、處理、反饋”的常見問題

二、AI產(chǎn)品的用戶研究思考及實踐

1. 小度硬件的用戶研究思考

接下來，我先以小度智能硬件產(chǎn)品為例，分享如何針對創(chuàng)新的AI產(chǎn)品進行用戶研究規(guī)劃，以及規(guī)劃背后的一些思考邏輯。

需要說明的是，如何進行AI產(chǎn)品研究規(guī)劃是戰(zhàn)術(shù)層面的問題，每個團隊的執(zhí)行路徑可能不太相同，這里簡要介紹下我們的經(jīng)驗，大致包括3個主要過程，首先，洞察業(yè)務(wù)方向，需要與業(yè)務(wù)充分溝通，并通過大量的產(chǎn)品測試，掌握目前產(chǎn)品存在問題和體驗現(xiàn)狀。

然后，基于業(yè)務(wù)目標和產(chǎn)品體驗問題的理解，明確用戶研究目標，可以區(qū)分短線和長線的研究目標。最后，對研究課題進行枚舉，收斂和明確課題優(yōu)先級，按照優(yōu)先級和協(xié)同業(yè)務(wù)方的關(guān)注點，開展研究執(zhí)行。

圖：小度智能硬件家族產(chǎn)品

如圖所示，我們規(guī)劃的小度智能硬件產(chǎn)品的研究布局。在業(yè)務(wù)方向上，區(qū)分研究課題針對的是系統(tǒng)層面的問題，還是產(chǎn)品/硬件層面的問題，由于DuerOS軟件系統(tǒng)的體驗是關(guān)鍵，其表現(xiàn)會影響到小度所有的智能硬件產(chǎn)品，所以我們會優(yōu)先關(guān)注DuerOS系統(tǒng)層面的研究課題。

在研究目標上，區(qū)分研究課題針對的是基礎(chǔ)的交互體驗問題，還是比較復雜的體驗問題，或偏向?qū)ξ磥淼慕换ヌ剿鳌Ｔ谘芯康膬?yōu)先級上，我們明確了每個研究階段，用戶研究核心要解決的問題是什么。

圖：小度智能硬件產(chǎn)品的研究布局

2. 小度硬件的幾個研究案例

圍繞語音對話的基礎(chǔ)體驗，我們最先關(guān)注了語音交互的響應(yīng)速度問題。之所以關(guān)注這個問題，一方面這是產(chǎn)品團隊和技術(shù)團隊非常關(guān)心的問題，另一方面，已有研究資料顯示，產(chǎn)品的響應(yīng)速度是影響用戶滿意度的最重要因素。

我們先后對無屏音箱和有屏音箱的語音交互響應(yīng)時間進行拆解和研究，如下圖所示，針對有屏音箱的語音交互過程，通過大量的人因?qū)嶒炑芯?，我們定義了語音交互不同階段最佳的響應(yīng)時間范圍，我們建議ASR的識別時間應(yīng)小于400ms，首響時間應(yīng)小于800ms，內(nèi)容加載時間應(yīng)小于500ms，并以此為理想的響應(yīng)時間目標，不斷驅(qū)動業(yè)務(wù)進行產(chǎn)品性能的優(yōu)化。

圖：有屏音箱語音交互過程

針對無屏音箱和有屏音箱語音交互響應(yīng)時間的兩個研究，我們分別在國內(nèi)核心期刊《人類工效學》和國際知名會議HCI上發(fā)表了2篇學術(shù)論文，向行業(yè)和學界分享研究結(jié)果，供同行從業(yè)者參考。

圖：發(fā)表的學術(shù)論文

圍繞語音對話的復雜/情感體驗，我們關(guān)注了人和產(chǎn)品的對話交流體驗。其實真正實現(xiàn)人和機器之間的對話交流是非常復雜的問題，難度比想象的大。人和產(chǎn)品之間的對話可以被分為兩種，如下圖所示，即任務(wù)式對話（封閉域?qū)υ挘┖土奶焓綄υ挘ㄩ_放域?qū)υ挘筮叺膶υ拰崿F(xiàn)相對較容易，右邊的聊天對話會很難。

圖：兩種常見的對話交流類型

針對聊天式對話體驗該如何開展研究呢，我們首先聚焦了高頻的聊天對話場景，主要包括6大類聊天場景，如開場（早上好、你好）、離場（我睡覺了、我去上班了）、正負向情感（我愛你、我不開心）表達等。

然后，我們分別針對6個聊天場景進行對話設(shè)計，并邀請用戶對對話內(nèi)容進行評價和反饋。最后，總結(jié)不同聊天場景下的對話策略，并將對話策略反哺到技術(shù)和算法里。

同時，我們也會與技術(shù)團隊密切合作，一起探索更有效的聊天對話內(nèi)容的生成方法。

針對開放域聊天對話體驗的研究結(jié)果，我們在人機交互知名會議MobileHCI上發(fā)表了1篇學術(shù)論文，MobileHCI是CCF（中國計算機學會）指定人機交互領(lǐng)域的B類會議。

圖：發(fā)表的學術(shù)論文

3. 百度地圖/輸入法的智能化思考

以上是針對智能硬件類產(chǎn)品的一些研究思考和實踐。其實，除了新的智能硬件產(chǎn)品以外，很多成熟產(chǎn)品也在不斷的進行智能化升級，越來越多的AI技術(shù)正在被應(yīng)用到產(chǎn)品中。

以百度地圖和百度輸入法為例，目前已有很多AI技術(shù)的加持，這些產(chǎn)品智能化的趨勢未來還會加速。

針對百度地圖和輸入法等成熟產(chǎn)品的智能化體驗升級，用戶研究仍然有很多需要思考和探索的工作，如下圖所示，在百度地圖、百度輸入法、百度翻譯等產(chǎn)品中具有AI特色的功能，其中部分功能已經(jīng)擁有大量的用戶，例如百度地圖的智能語音助手已有超過5億的用戶。

針對百度地圖和百度輸入法的智能化升級，目前我們的主要思路是從功能點研究開始，逐漸探索整體的用戶智能感知。

圖：百度地圖/輸入法/翻譯的AI應(yīng)用

三、AI產(chǎn)品用戶研究影響力構(gòu)建

最后，圍繞AI產(chǎn)品設(shè)計和研究，談?wù)剬τ脩粞芯咳绾螛?gòu)建影響力的思考，之所以要討論這點，主要是為了在AI產(chǎn)品創(chuàng)新過程中體現(xiàn)用戶研究或設(shè)計研究的價值，這是與我們非常相關(guān)的一個話題。

在過去3年多的時間里，我們構(gòu)建影響力的路徑主要是依靠知識輸出，一方面包括對內(nèi)輸出知識，提升研究效率，另一方面對外部輸出標準，參與行業(yè)標準制定，發(fā)表行業(yè)報告和發(fā)表學術(shù)論文。

圖：用戶研究影響力構(gòu)建思路

為了在公司內(nèi)部提升用戶研究的影響力，我們搭建AI產(chǎn)品設(shè)計研究知識平臺，向內(nèi)部業(yè)務(wù)輸出知識。

其次，我們搭建了內(nèi)部實驗平臺，用以減小實驗程序開發(fā)成本和提升效率。針對AI產(chǎn)品體驗調(diào)研，嘗試搭建基于語音的智能調(diào)研平臺，通過語音對話的方式收集用戶的反饋和評價。

同時，我們會與業(yè)務(wù)團隊協(xié)作，輸出產(chǎn)品關(guān)鍵指標的體驗參數(shù)，共同參與行業(yè)標準制定，我們參與了2個標準的制定，一個是公司內(nèi)部的標準，一個是外部行業(yè)標準。

我們會梳理AI產(chǎn)品人機交互技術(shù)應(yīng)用及體驗趨勢，向行業(yè)發(fā)布趨勢報告，目前已經(jīng)發(fā)布了2份趨勢報告。我們會通過發(fā)表學術(shù)論文的方式，將研究經(jīng)驗和研究結(jié)果進行沉淀，與學界/行業(yè)交流經(jīng)驗，團隊已累計發(fā)表30多篇學術(shù)論文。

以上是本次工作坊分享環(huán)節(jié)的主要內(nèi)容，希望我分享的研究案例和研究思考，能夠?qū)Ω魑坏膶嶋H工作有啟發(fā)和幫助，歡迎大家交流和提問，謝謝。

本文由 @Du Design 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載

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