智能语音不是今天才有的,上个世纪我上大学的时候就有了,二十年来,一直没有真正的使用。语音搜索一开始并不是百分之百准确,甚至很不靠谱。到今天,我们才突然发现它的准确率越来越高了,一个重要原因就是人工智能提升了它的准确率。当准确率达到一定程度的时候,用户才可以接受。
我觉得这就像有一个无形的门槛:在门槛下,大家就不会用,过了门槛,大家都开始能接受了。
所以,怎么使我这个语音的准确率达到用户的使用门槛,我觉得是巨大的挑战。
核心问题就是要有足够多的数据。用的人越多,数据量越大,准确率就会越高。从小爱同学到小米音箱,之所以能够持续爆款,就是因为小米有很大的用户量。
「小爱同学」刚出来时,我说咱们做一块钱公测,看看大家到底用不用,结果网上100多万人报名,超出我想象。后来我说,再设计个门槛:家里至少有15个小爱同学能控制的家居设备(不是15件小米产品)的用户才有资格参与。结果这100多万人里有20多万人符合。
公测以后,有用户反馈说小爱同学控制不了家里的设备,我说怎么可能?就让工程师去查,后来发现我们工程师限制了智能设备的连接数量,上限是200件。我说家里有200件?这不可能的啊。结果很多人说我们家里设备就是超过200件。
小爱音箱是今年7月份发布的,意图准确度从当时的不到80%提升到了98%;真正销售应该是从9月底开始,到现在已经有一亿的数据了。就是因为小米有海量的数据,所以使它在不停地学习,越用越好用。
当时做小爱音箱,其实心里也没底。这个产品到底能不能被用户接受,说实话,我们心里是打鼓的。从我个人来讲,我认为肯定能卖,而且这个价钱也肯定能卖。但是到底能不能卖,得看实际情况,不能说我觉得好,它就能卖。
创业这么多年,在产品上我们有过很多血泪教训,我觉得特好的可能最后卖不动,我觉得不起眼的可能也卖得挺好。据说培养一个飞行员需要黄金等身,我觉得培养一个产品经理可能需要花更多的钱、交更多的学费。
一开始我们只开了一套模具,一套模具是四万台的产量。为什么只开一套模具呢?因为我了解到市场上已有的同类产品,过去两年时间才卖了四万台。一套模具一年大概是50万台的量,人家是两年才干四万台,一年才两万台,所以我觉得一套肯定够。
很快,在公测之前我就觉得一套不够了,我专门给厂商打电话,我说再加开两套。没想到的是,一上市,我又加开了四次模具。