行業(yè)內(nèi)每隔一段時間就會有一些新的名詞出現(xiàn)，經(jīng)常讓人摸不著頭腦。這篇文章，作者就分享了NUI、CUI等在智能車機領(lǐng)域出現(xiàn)的一些新名詞，幫助大家更好理解。

NUI、NLUI、CUI這些名詞，在智能車機興起時就已出現(xiàn)，只是近兩年跟隨GPTs再次涌現(xiàn)，先說結(jié)論：

1. CUI是GUI向NUI轉(zhuǎn)變中的過渡產(chǎn)物，存在于特定時期，至于多長還不明確，參考混動汽車；
2. NUI無法完全取代全部GUI場景；

下面我們就詳細展開說說。

一、這些詞都什么意思？

NUI，更自然的用戶交互設(shè)計，廣義上，從iPhone4興起的多點觸屏交互開始，自然交互被逐步重視，小孩子不用學(xué)就能上手的iPad各類應(yīng)用，足以說明“自然”的重要性和檢驗標準；除了手勢交互，NUI還考慮對話、體感等多種形式的交互，總之圍繞“更易學(xué)習(xí)、更易上手的直覺感受”來設(shè)計。

NLUI，全稱就已經(jīng)限定了自然語言交互，從天貓精靈到小度，紅極一時很快被GPTs淹沒。但是這種自然對話模式的交互具有極強的生命力。畢竟，人機交互的本質(zhì)是人機溝通，自然免不了對話。

CUI，狹義來說，就是通過標準指令達成目的，就像你對女朋友的訴求表達一樣渴求“簡潔明了，直白清晰”。每一次人機交互伴隨著若干個明確的目的，達成目的即結(jié)束，不達目的就再次修正或重復(fù)指令。意圖清晰直觀，機器返回結(jié)果也繼承了原有系統(tǒng)的交互方式。廣義上，GUI的菜單式、命令行、快捷鍵都可以歸為指令式。區(qū)別就是指令框是否足夠規(guī)范、清晰和可控。

二、相互關(guān)系

下面來說說這幾個概念的相互關(guān)系。

一句話總結(jié)，NUI是一個更大的概念，NLUI是NUI的子集。

CUI不同于前面兩者，是另一個維度的概念，廣義上涵蓋了語音交互、GUI界面操作，狹義上特指清晰明確的指令交互。

NUI是描述人機交互的體驗感受維度，相反的是反人類的、滅絕人性的、變態(tài)交互方式。更自然的交互方式，不是實現(xiàn)好體驗的唯一方法，但絕對是捷徑。也可以理解為，NUI是當(dāng)下體驗設(shè)計力求要達到的境界。

NLUI是NUI的一個子領(lǐng)域，自然語言交互，自然觸摸交互等等，NXUI可以任意發(fā)揮余熱！也是一個更聚焦更專業(yè)的細分方向，之所以其他NXUI聽到的少，主要以下兩點：

1. 語言作為最最基礎(chǔ)的溝通方式，門檻低、應(yīng)用廣；
2. GPTs興起，再次帶火了chat類的對話交互；

CUI是另一個維度的存在，描述了交互的方式。通過指令交互、眼動跟蹤、腦機接口、手勢識別等，都是不同的交互方式。

如果從交互方式上來說，CUI和NLUI是兩種不同的交互方式，但又存在交集：NLCUI，自然語言也可以是指令式的，只不過這種指令是DSL還是人人盡知的文字。

如果從自然語言交互的狹義定義上來說，CUI和NLUI是同類，僅存query標準程度、指令清晰度等差異，CUI也可以是自然語言式的指令，兩者界限模糊。比如，hi，siri/小度小度/天貓精靈/小愛同學(xué)，算是標準指令還是自然語言？

三、CUI存在的必要性

因為更聚焦于規(guī)范、標準、有意義的指令，自然語言場景下的CUI將用戶對話內(nèi)容、模型能力、產(chǎn)品功能都限定在可控的范圍內(nèi)，使得CUI操控軟件界面變得更具可行性。

比如，你可以向ChatGPT發(fā)起任意會話，都能獲得不太差的回答。而產(chǎn)品/軟件界面的人機交互，往往受限于功能，無法對你的所有提問給予響應(yīng)；這時候，我們就需要約束用戶的提問范圍，甚至是提問格式。

CUI就此確立了它過渡時期的存在價值。所謂過度時期：舊軟件產(chǎn)品架構(gòu)上，疊加了代表最新生產(chǎn)力的LLM。就像電機拉馬車，車架得改造，不抗造。

CUI當(dāng)下能解決什么問題？這需要我們聚焦GUI目前的痛點：流程復(fù)雜、界面繁復(fù)、使用門檻、研發(fā)成本等等。同時，還需要思考LLM的優(yōu)勢：人類無法企及的速讀和理解能力、文本/圖片總結(jié)和歸納能力等等。

列舉更易理解的例子，CUI適合當(dāng)前什么樣的用戶使用場景？列舉兩個例子：

1. 利用LLM優(yōu)秀的NLP能力，改造傳統(tǒng)關(guān)鍵詞搜索。過往軟件產(chǎn)品中，錯一個字就無法查找的情況，在LLM加持下，讓這種“模糊搜索“或”語義匹配“更加聰明和準確，不再依賴模糊詞映射庫，檢索成功率更高；
2. 利用LLM優(yōu)秀的閱讀與總結(jié)能力，實現(xiàn)AI摘要、文本問答，在長文閱讀、速覽等場景下提供參考信息；

后續(xù)的文章中，我們會陸續(xù)探討細分行業(yè)下更多的融合場景。

既然CUI是過渡時期產(chǎn)物，那么，什么時候結(jié)束呢？準確時間無法預(yù)估，但是這一產(chǎn)品形態(tài)消亡，必然伴隨著相關(guān)的信號：

1、產(chǎn)品形態(tài)的徹底變革

打破現(xiàn)有的軟件/網(wǎng)頁/APP等產(chǎn)品形態(tài)：

1.1 產(chǎn)品以信息和反饋呈現(xiàn)為主，弱化流程和界面交互，不再以功能實現(xiàn)/業(yè)務(wù)模塊來劃分頁面，更聚焦于用戶的實際使用場景。參考支小寶。

1.2 用戶與產(chǎn)品的交互形態(tài)革新，不在限于點擊、輸入等傳統(tǒng)結(jié)構(gòu)化信息的錄入方式，借助攝像頭/麥克風(fēng)等獲取多模態(tài)信息，長上下文背景信息，降低用戶與產(chǎn)品的溝通成本。參考Google Project Astra。

1.3 軟件生態(tài)系統(tǒng)進一步強大，獲得更大權(quán)限，從系統(tǒng)層面調(diào)動相關(guān)應(yīng)用和模塊，跨應(yīng)用滿足用戶需求。參考Apple Intelligence。

2、軟件開發(fā)模式的變革

打破現(xiàn)有軟件“數(shù)據(jù)庫>前后端>測試>發(fā)布”等既有開發(fā)模式。結(jié)合產(chǎn)品形態(tài)的變革，未來的產(chǎn)品經(jīng)理可能專注于Prompt寫作？又或是忙于數(shù)據(jù)標注？也許產(chǎn)品經(jīng)理通過workflow配置就能完成LLM的調(diào)優(yōu)，實現(xiàn)界面生成，完成產(chǎn)品研發(fā)。

3、LLM躍進乃至AGI到來

借助更強大的LLM，用戶無需詳盡的描述或澄清指令，無需反復(fù)矯正結(jié)果。LLM能夠結(jié)合多模態(tài)的背景信息，理解甚至猜測用戶意圖，將最優(yōu)結(jié)果呈現(xiàn)。就像最懂你的老婆一樣，在飯后為你點上一支煙。

四、GUI無法完全被取代

無論LLM如何強大，依然無法解決文字傳遞信息時的單調(diào)和低效。

在某些場景下，存在大量的信息或數(shù)據(jù)可視化等“書面表達”，這依然離不開GUI界面，需要更高效更密集的信息傳遞方式。想象一下，還有比現(xiàn)在更自然的刷抖音方式嗎？

讓我們回歸到軟件人機交互的初衷：GUI用圖形化界面降低了人類學(xué)習(xí)操控的成本，用圖形/音視頻等形象地反饋和呈現(xiàn)。從這個角度來說，除了腦機接口，似乎看不到更高效便捷的反饋方式了。

未來的GUI形態(tài)，一定是以呈現(xiàn)為主，弱化邏輯、弱化交互；用NLUI等方式串聯(lián)不同場景，解決GUI的記憶負擔(dān)，用LLM和Agent完成基本操作，解放人類雙手。

以上，基于我個人的理解，可能都是錯的。堅決反對假權(quán)威，歡迎一起探討學(xué)習(xí)！

（如果你說我是錯的，最好證明你是對的?。?/p>