（4）Alexa：Alexa的生态最为开放，大多数功能都依赖于第三方插件的，未来在功能完善度上，Alexa有极大的空间。但值得注意的是，Alexa虽然在特定场景能够准确的调用第三方插件，但在第三方插件的功能整合上，会稍弱于Siri，在出行以及生活服务场景这个特点尤为明显；在语义的深度分析上，也稍弱于谷歌助理。未来Alexa的发展，如果能强化其语义深度分析能力，并提升第三方插件在功能模块的整合，相信Alexa将成优秀的智能虚拟助理。
总体来说，TalkingData认为智能虚拟助理发展的核心在于以下三点：
交互层的情景感知：语音智能助理需要能够对大量非结构化的语音进行识别，并基于其AI网络进行响应。交互层的网络深度，同样也决定了智能助理功能的完整性，尤其是在基于已有交互的深层次交互。
知识库的构建：知识库的规模和类型决定了智能助理能够响应的场景以及在各场景能够决策响应的颗粒度。其提供的大量分类的数据集，将作为情感交互层学习的重要输入。
应用能力的整合：智能助理的功能主要用户交互，但功能的进一步实现需要通过其他应用实现。这要求智能助理能够很好地与第一方其他应用或其他第三方应用进行整合，才能确保智能助理实际场景化的应用。
作者简介：
姚耀东，毕业于澳大利亚国立大学，获金融硕士学位与计算机学士学位。深耕TMT行业多年，具有丰富的TMT行业咨询经验。目前就职于TalkingData，主要负责金融科技与人工智能行业研究与相关行业合作伙伴产业链整合工作。先后于德国电信、德勤咨询等公司任职，在面向TMT行业的企业战略规划、产业链分析、商业模式创新与科技创新有较丰富的经验。
感谢朱昊冰对本文的审校。
本文来源，InfoQ中文微信（微信号：InfoQChina）。
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