论坛“干货”全览!王晨:黑森林·关于未来的竞争

2018年11月22日,中国家用电器研究院在京主办了“2018中国家用电器用户体验高峰论坛”。此次论坛汇集了多位行业专家、顶尖设计师及企业相关负责人共襄盛会,共同研究、传递与分享用户体验创新的先进经验和理念。

“构建用户体验新框架——2018中国家用电器用户体验高峰论坛”现场

今天,让我们把目光聚焦于来自新华网融媒体未来研究院的王晨副院长身上,一同倾听她对于用户体验方面的独到见解——《黑森林·关于未来的竞争——生物传感的产业连接》。

新华网融媒体未来研究院 副院长 王晨女士发表演讲

(以下为王晨演讲实录整理内容)

大家下午好。今天我要给大家分享的题目叫做《黑森林·关于未来的竞争——生物传感的产业连接》,为什么我要用“黑森林”来做这个主题,稍后为大家揭晓答案。

时值2018年年底,我们回顾去年可以用两部电影的名字来形容:“无问西东”、“虚掷芳华”。大家都想用新技术,但是这些新技术用了以后如何呢?区别在哪呢?

以人工智能为例。传统企业在转型的时候,很多都要借用人工智能这种新技术,但其实现在遇到很多的都是伪人工智能。

特别要向大家提到的技术叫“情绪识别”。谷歌云首席科学家、斯坦福大学终身教授李飞飞女士曾在2017年提出:情绪和情感是人工智能的下一个春天。为什么会提到情绪和情感?刚才大家都在说用户体验,如果你不知道人的体验是如何的,你该如何做体验?就算你知道体验是怎么样,但是你不知道人的情感跟情绪是什么,你又怎么能知道客户的体验好不好呢?

李飞飞在今年又提出了一个新的概念:以人为中心的AI。现在做的人工智能要以人为中心,要来研究人,这其实是跟我们新华网融媒体未来研究院做的事情是高度契合的。我们以人为中心,研究人的情绪,在情绪情感计算基础上判断人工智能未来发展的方向,其实它非常难,不光是对传统企业来说,对现在的互联网公司也非常难。

所谓的人工智能,不是单一的学科背景,一定是跨学科、跨专业的。在这,我们强调与认知学、心理学的跨界融合。研究人机交互和体验,必须了解人的情绪是什么样的,让人的情感在设计里面去进行指导,这是一个学术背景的介绍。

接下来我要强调“生物传感”,用生物传感来研究人的情绪与体验的重要性。其实这个与我们并不陌生。比方说,喜欢用手环的人都知道,智能手环里有一个心率的设计,使用时它会告诉你跑步时消耗多少卡路里、心跳是怎么样。如果用这个生理信号再进一步研究,就可以知道你心率特别快的时候是因为紧张、焦虑还是害怕,这个更进一步的,就叫做基于生理信号的情绪识别。

比如在车载环境里,我们发现驾驶员的驾驶技术不是很熟练,特别紧张或特别害怕,这时候要给他推送什么样的语音,机器人应该怎么跟他交互,安慰他?还是给他信心。如果感知到驾驶员发怒了,已经超出正常人的水平,这时自动驾驶就应该发挥功能了,及时的停止手动驾驶行为,切换为自动驾驶模式,避免车祸发生。因此,在知道用户是什么样的情况、什么样的情绪状态下,跟他做交互并提供相应措施,这才叫做真正的以用户为核心、以人为中心的体验。当然了,我们在数据分析时候一定要把握“因果性”的原则,相关不一定是因果。

讲到这里,我就要说说此次演讲题目中的“黑森林”了。“黑森林”被定义为隐性智能,而日常我们看到的面部识别、语音识别等都叫显性智能。隐性智能跟大脑神经系统有关系,人的很多意识和决定都是由潜意识决定的,你并不知道潜意识对你发生了什么影响和变化,但它对研究用户却是非常有意义的。

现在在人工智能领域里,大家都认为深度学习可以解决所有问题。其实不然。这是因为深度学习是要依靠大数据的,数据越多越会提高算法的准确性,但同时它却带来了鲁棒性差的问题。比如,大数据应该区分开人和动物,但是当数据达到一定程度以后,自动驾驶的汽车在路面行驶时,如果把人当成一个动物就会撞过去,这就是深度学习带来的危险性。大数据不是越多越好,它是可以提升算法的准确性,但是一旦涉及到跟人相关时候,仅出现一例案例就会造成技术的崩盘,无法继续走下去。

因此,今后做人工智能、做用户体验,如果要用人工智能的技术,监督性学习一定是有缺陷的,可以以无监督或者半监督的方式实施。

情感计算与人工智能在当今世界是非常前沿的学科。目前在全世界做情感计算与人工智能的公司,做情感分析的不超过30家,做情感计算的不到100家,中国目前有3家公司,其中多数集中在机器人领域。

目前生物传感的应用场景非常多。像情绪识别里面,假设可以通过现有的技术,包括生理传感技术或者多模态技术,能够把人的情绪(抑郁、压力、疲劳度、关注度、兴奋度等)识别出来的话,对家电行业、车企、教育领域、大健康等各行各业来说都非常有用,这其实都是研究用户体验非常重要的一环。但是,这个难度也非常大,大在什么地方?答案是跨学科。因为如果是单一学科的话,没有办法和市场竞争。

接下来我们再谈谈家电行业的现状。目前家电行业的痛点,第一是技术太多,每天都有新技术出现,但是新技术是否适合企业来用却不得而知。第二就是关于用户体验怎么去做,在专业性方面还有所欠缺。第三是不知道怎么去分析数据,不知道该怎样在数据基础上做数据挖掘。第四是人才方面,一定要有人才队伍的培养,并且有长期的人才规划。

我为大家提供一些可能会解决这些问题的方案。比如针对技术方面,这里涉及到两个思维的问题,我认为在现今这个物联网时代,不是以产品为导向,而是以人为导向。产品思维模式和以人为中心的思维,两种不同的模式决定了最后的商业模式的不一样。

用户体验怎么去做?并不是随便找一些人过来做一个实验、采一些数据,最后分析一下出个报告,不是的,应该让专业的人做专业的事情。

数据方面,不会做数据挖掘,没有专业的人做数据分析,那这个数据就没有价值,只是个数据库。另外,光有大数据不行,还要有小数据,要有活跃数据,这是要日积月累通过用户慢慢体验来做的,逐渐变成有价值的大数据。

什么叫全数据?这个我们称为非结构化数据。打个比方,某人买了空调,他在淘宝上怎么样、他去什么餐馆、他什么血型......可能现在看这些数据没有太大关联,但当数据积累到一定程度,把所有数据打通,你会发现用户画像越来越清晰。现在很多企业的痛点在于,不知道目标客户在什么地方,也不知道生产出来的产品谁买单,不知道怎么做,其实这很正常,因为你手上没有数据。因此我们说,有大数据的,赶快做小数据,另外还要做全数据。

最后,最重要的是人才,因为以上说的这一切都是靠人去做。有一些企业会跟高校合作,所有东西都要产学研。有了自己的商业模式,培养自己的专业人才,同时还要去想以后谁还可以加入成为我的后备人才。无论是通过高校合作方式,还是同别的企业的合作方式,人才队伍一定要赶快建立起来。在此我提倡实验室模式,可以把行业各个跨学科的、跨界的人才拉拢到实验室里面去。

我们这十年的势究竟在哪里?我认为,现在制造业已经从工业时代慢慢转向一个定制化时代,它不是一步到位的,一定是从2B走向2C。从工业制造时代怎么到2B做定制化,从2B定制化怎么走向个人定制化,一定有一个技术介入,在这里面,我们认为一定要以人为中心了解用户的需求。

如果一个产品转型进入到新的领域,我们要想,人的需求在什么地方,不是简简单单提供一个商品,而是产品的体验里面一定有一种生活的方式,并且如果不考虑场景只单拿这个产品出来体验是没有意义的。

最后,我要用这句话来结束我的演讲:世界是事实的总和,而不是事物的总和。谢谢大家!

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