认识达内从这里开始

乐Pro3双摄AI版自学习AI生态系统通过跨终端大数据、地理信息、时间作息等信息实现用户行为习惯自学习，并且通过AI计算为用户提供个性化AI生态体验，真正实现所想及所得、多维度千人千面。

在AI技术的加持下，乐Pro3双摄AI版广泛覆盖三方应用，语音指令可以直达深层操作，支持场景识别多轮对话以及个性化智能定制。

乐视的语音助手叫“乐乐”，是乐视跟Naturali(奇点机智)联合开发的。乐乐的强大之处主要有两方面，直达深层操作和自学习。通俗点讲，乐乐可以触及应用的二三层，直至应用底层，这就厉害了，因为目前绝大多数语音助手仅触及一级页面。

做个简单的对比：苹果Siri语音助手2011年上线，2012年开始支持中文。至今Siri仅能实现打电话、打开程序、设置闹钟等简单操作，语音操控仅触及一级页面，因此Siri的作用，仅限于调戏，实用性几乎没有。乐乐可以语音发红包，语音充值、语音打车，只要你想得到的操作，乐乐都能实现。可以说乐乐是一款真正意义上可用的语音助手。

乐乐与这些语音助手先驱完全不同，乐乐让让语音作为新交互方式真正可用，让语音助手不再是“鸡肋”。

为什么这么说呢，先来看看市面上常见的“语音助手”们都是如何工作的。包括Siri在内的语音助手大同小异，说白了，都是三步走：

第一步：语音识别，把你说的话翻译成文字。

第二步：自然语言理解，把文字解读成行为。

第三步：调用各应用API来完成指令——也就是说，语音包含的功能需要手机内的APP完成，语音助手想要调用手机里的APP的功能，就要让APP在语音助手上进行集成，如打车、外卖等。

那么，对于一个语音助手开发者来说，前两步，比的是AI技术，第三步，比的就是BD能力了。并且这第三步甚至比AI技术本身都更加耗时耗力，并且阻碍限制颇多。

乐乐的爸爸是纽约州立大学计算机博士邬霄云，在谷歌研究院工作8年，主要从事大规模机器学习，自然语言理解(包括语法结构分析，词汇语义建模)研究。乐乐做法有什么不同?

邬霄云说：乐乐不需要API——换句话说，小助手的功能实现，不需要各类应用给你“开门”。当“乐乐”在完成第一步语音识别、第二步自然语言理解之后，第三步，它便开始“模仿人”进行操作——打开你手机里已有的APP，进行模拟点击动作，直至完成你要实现的动作。

乐乐的出现刚好解决了我们面临的两个痛点，一是手机里装的APP越来越多，翻找麻烦;二是超级应用的出现，让常用功能藏得很深。有了“乐乐”，用户就可以省去翻找APP的麻烦，也不必知道想要的功能在哪，直接跟她说你的诉求，让它去做就行了。

今后，乐乐将融入乐视七大子生态，同时涵盖硬件终端和软件服务，实现以乐视超级手机、超级电视、超级汽车等为代表的终端与和EUI、乐视云、乐视视频、乐视金融等为代表的后台服务体系的无缝融合，为乐迷提供更贴心场景化的人工智能生态生活。

打个比方，如果说其他语音助手是帮你走了各个应用的“后门”，“乐乐”便是代替了你的手指去“开门”，当它明白你要完成的行动后，它就按照手指打开APP操作的方式，帮你实现一遍。这样一来，语音助手的开发工作就变得更加主动和高效了，能够用更低的成本，更更高的效率，去满足用户希望通过语音实现的功能。

不仅如此，“乐乐”最大的亮点还在于“自带学习功能”。

常有这种场景：你说了一句话，语音助手搞不懂，这时对于Siri等助手，你只能悻悻地自己动手，但对“乐乐”而言，当它听不懂时，会向你展示“学习”按钮，你按下之后，它便会记住你接下来的一系列操作动作，录制完整路径，记住你的语音与动作之间的关连——下一次，当你再说同样的话，它就学会了。

这样一来，可以说，理论上“乐乐”的语音控制能力，已经可以覆盖到手机中任意一款应用。可以实现各种极其具体的功能。如果说之前的语音助手开开玩笑还可以，功能上就是半吊子，“乐乐”的出现确实是让“语音”真正成为了一种切实可用的交互方式。

这样设计的巧妙之处是，用户的每一次教导操作，都可以进入“乐乐”的数据库，经过大量数据的聚合筛选整理，“乐乐”会形成自我迭代的良性循环——在所有手机终端学会做这件事，其他用户不再需要教它便可以直接用了。当用户越来越多，数据越来越多时，“乐乐”就能学到更多的功能，更准确响应用户的意图。这是除了语音识别、语义理解之外的，又一重的智能技术应用。

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