從Siri問世時語音交互產品的可有可無，再到現在語音交互成為某些場景下的剛需，眾多大廠的布局都在宣告著iOT時代的到來。我們見識過各種各樣的智能語音產品，主要分為三種類型：知識型、任務型和問答型。任務型似乎是目前發展最好的，微軟小冰就是一個例子，當然，微軟小冰不見得僅局限于任務型。

在第四屆世界互聯網大會上，微軟沈向洋曾公開表示：微軟小冰是全球第一個以培養情商為目標的人工智能系統。微軟小冰不僅具備智商和情商，現在已經會寫詩了。“有情商”恐怕是不少語音智能產品的終極進化目標，微軟小冰如何達到并確定屬于“有情商”級別呢？到底是炒作還是實力？語音智能產品需要經過多少訓練才可以達到“有情商”的程度呢？

“有情商”的判斷依據是什么？微軟小冰和其他語音智能產品有何不同？

即便在人類世界，情商這東西也因人而異，何況現在要把這個詞放在一個智能語音產品身上，我們甚至都沒有辦法評判一個人的情商，我們又如何來評判一個產品的情商呢？

微軟小冰從最初的IM即時聊天軟件，向出專輯、寫詩、電臺主持、寫娛樂八卦新聞等多方向轉變，被稱為有情商的對話式人工智能。微軟（亞洲）互聯網工程院副院長、小冰的全球負責人李笛在一次采訪中提到，人工智能系統未來的三大發展方向無非是將IQ做到極致;將EQ做到極致;最厲害的就是將IQ和EQ有機整合。

寫詩、出專輯和電臺主持這些歸根結底都不是一個語音智能產品的主業，我們無法將這些作為小冰“有情商”的根據，只能說可供參考。李笛表明，微軟一直強調的情商指的是引導式對話。

傳統的語音智能產品基本是一問一答的形式，當然也會出現答非所問的情況，通常是回答或者接著聊天者的對話繼續進行。李笛表示，微軟小冰在整個聊天過程中可以不斷試探對方的喜好，通過聊天感受對方在某一話題的情緒，比如聊到某個明星或者某種食物，聊天者的對話頻率和頻次明顯增多，這些就會被小冰記錄下來，然后投其所好的去聊天。這里，我們可以列舉一個小冰幫助公司推送優惠券的案例，小冰不主動硬塞給對方一張打折券，而是先聊天了解用戶的喜好，再推送相應的優惠券，這樣的轉化成功率可以達到57%，遠超正常優惠券10%的轉化率。

總結來看，微軟認為小冰的情商體現在引導式對話上，可以不斷刺探對方的喜好，選取對方感興趣的話題繼續了解，甚至能夠判斷50多種不同的情緒。并且，李笛在采訪中同樣表示，無論是Siri、科大訊飛還是百度，短期內都難以超越小冰的聊天自然度。

經過哪些訓練，語音智能產品才能達到有情商的級別？

微軟小冰經過了哪些訓練才達到目前“有情商”的級別呢？首先，語音智能是人工智能的一部分，數據并且是大量的數據一定是訓練的必要條件。微軟小冰的大部分數據來源于與人類的對話，學習人類的情緒和語氣。小冰目前總計用戶達一億多，DAU在15%左右，也就是說日活1500萬。截止去年11月份，小冰積攢的人機交互數據達到300億左右。正是通過大量的訓練和數據積累才讓微軟小冰演變到如今的程度。

總結來看，語音智能產品微軟小冰的訓練程度還是十分巨大的，相當于每天有1500萬人與小冰對話，每段對話可能需要經過十幾輪反復才可以結束。毫不夸張得來說，微軟小冰一天見過的人、說過的話可能比有些人一輩子都多。

但是，數據積累這件事所有語音智能產品都在努力，不見得達不到這個量級，但如何讓產品向著“有情商”這個方向發展，數據如何清理和選擇恐怕是一個難點。寫詩、寫新聞、唱歌等都難以作為一款語音智能產品有情商的判斷依據，只有即時對話過程展現出的“情商”才足以作為評判標準。如果你嘗試著和目前的語言智能產品聊天，你就會發現語音智能尚有很大發展空間，到底EQ和IQ的最強集成會是什么樣子，我們暫時尚無法想象。