電子發燒友網報道（文/黃山明）近日，美國科技巨頭亞馬遜宣布，將裁撤Alexa語音助手業務部門數百個崗位，并表示將投入更多資源打造生成式AI功能。從側面表明亞馬遜的智能語音助手正在面臨ChatGPT等生成式AI所帶來的強大競爭壓力。

引領一個時代的Alexa，正在走向艱難轉型

20世紀50年代的早期，當時美國科學家們開始研究語音識別技術。這種技術經歷了多個階段的發展，從簡單的詞匯量有限、孤立詞的識別到后來的大詞匯量、非特定人連續語音識別。

到了20世紀80年代，日本本田公司研發出人形機器人Asimo，它能夠進行簡單的語音交流和人機交互。隨后，IBM研制的超級機器人“沃森”在2011年的比賽中戰勝了人類選手，展示了先進的自然語言處理和語音識別技術。

2011年，蘋果發布的iPhone 4S手機搭載了Siri語音助手，這是智能語音助手被公眾所關注的重要里程碑。但真正讓智能語音助手發揚光大，并得以普及的，還要數Alexa。自2014年發布以來，Alexa語音助手目前鏈接數百萬Echo智能音箱和其他亞馬遜家用電子產品，部門員工人數一度達到5000人。

在市場份額方面，根據不同的數據來源，Alexa在智能語音助手市場上的份額領先于Siri。例如，據市場研究公司 Statistia 報告的數據顯示，2020年Alexa在智能家居市場上的用戶數量已達到200萬左右。

其Echo智能音箱更是開創了智能音箱這一品類，更是一度成為智能家居體系的流量入口與操作樞紐。但遺憾的是，盡管Alexa語音助手被認為是開創性的技術，但亞馬遜一直未能繼續拓寬Alexa的使用深度，其主要功能仍停留在基本對話，如查問天氣、播放音樂。

但隨著ChatGPT等生成式AI展現出更強大的對話能力，對Alexa造成了極大的壓力。即便是在過去，如何智能語音助手來幫助企業盈利仍然是一個困難的問題。

據華爾街日報報道，其獲取的一份亞馬遜內部文件顯示，該公司的設備部門近年來每年虧損近50億美元。Alexa已成為最復雜的人工智能系統之一，擁有超過30種不同的機器學習系統，從最初只能完成播放音樂、設置定時器和鬧鐘等簡單的任務，到如今可以用來控制智能家居、觀看視頻和節目、購物等，擁有超過130000種技能。

問題是，這會導致Alexa用戶的學習成本過高，多數用戶只會使用Alexa的少數功能，基本不會有用戶去深入了解Alexa的上萬個技能。這種情況并非只有Alexa，谷歌在去年便不再強調將Google Assistant放入智能揚聲器等合作伙伴設備的計劃。

今年9月份，亞馬遜透露將為Alexa更新生成式AI，添加可以幫助用戶草擬信息等功能。部門高管Dave Limp也加入了亞馬遜前BOSS貝索斯的Blue Origin，其崗位由微軟高管Panos Panay接任。

傳統智能語音助手已走向終章

從2014年Echo正式亮相到2019年，亞馬遜單為開發Alexa就已經累計招聘超過1萬名員工，近年，亞馬遜對外承認Alexa相關硬件設備利潤率極低且用戶黏性極低流失嚴重。更重要的是，亞馬遜看不到這款智能家居的未來。

不僅是亞馬遜，阿里在2022年7月份，其覆轍智能家居的部門天貓精靈也被降級，而天貓精靈曾被阿里寄予厚望，認為是智能家居的入口。

最大的問題在于，傳統的智能語音助手很難轉化用戶，其所有功能都是被動的，即便其內部已經集成非常豐富的功能，但大多數用戶基本上用不到，甚至不知道這些功能要如何使用。

生成式AI的出現有望改變這一局面，一方面，生成式AI可以利用大規模語料庫進行訓練，從而更好地理解用戶的語音和文本輸入，提高語音識別和自然語言處理的準確性。這可以幫助智能語音助手更準確地理解用戶意圖，提供更準確的回答和更好的用戶體驗。

同時，生成式AI可以學習人類的語言習慣和表達方式，從而使智能語音助手的交互更加自然和人類化。通過生成式AI技術，智能語音助手可以模擬人類的語氣、語調和情感，提供更加貼近人類的交互體驗。還能通過對上下文信息的理解和記憶，強化智能語音助手的對話管理能力。

對于企業而言，生成式AI技術可以自動化部分開發流程，降低智能語音助手的開發和維護成本。通過利用生成式AI技術，開發人員可以更加快速地生成模型、測試和優化智能語音助手的性能，提高開發效率和質量。

Alexa和Fire TV的副總裁Daniel Rausch在一份備忘錄中表示，該部門正在進行改變，以更好地符合Alexa的業務優先事項。并以最大限度地利用Alexa的資源和努力，專注于生成性人工智能服務，這也是Alexa裁員的重要原因。

據The Information報道，亞馬遜正在開發自己的生成式人工智能聊天機器人，據稱該機器人的代號為奧林巴斯（Olympus）。

更重要的是，相比傳統的智能語音助手，生成式AI能夠結合深度學習進行主動交互，并能夠根據用戶當下狀態和習慣的不同，從而進行定制化的服務。這就盤活了企業為智能語音助手制定的上萬種技能，幾乎不需要用戶學習，就能主動為用戶提供相關功能。

小結

既能降本，又能增效，同時還能盤活過去的沉沒成本，對于企業而言，沒有理由拒絕這樣的技術。隨著大多數智能語音助手企業都相繼向生成式AI轉型后，傳統智能語音助手也迎來了終章。