【语音交互两大死穴：容错率低、纠错难，车企必须正视】领克语音助手夜间误关大灯引发撞车，这是怎么回事？车企该怎样解决语音控制系统的安全问题？
这事儿暴露了「语音交互」在车机上的两个重大缺陷：「容错率低」和「纠错难」。
如果大灯用的是「按键、旋钮、拨杆」这类纯物理操作方式，那么即便车主操作失误、错误地关闭了大灯，只要他的手在「原地」反向操作，就可以立刻恢复大灯的原始状态。
而且这个反向操作是符合直觉的，怎么关上的就怎么打开，几乎不需要思考，「犯错」和「纠错」都在同一个位置、用相同的逻辑完成。
而语音交互就不一样了，当我发现大灯被误关了，就需要在大脑里「搜寻」一个逆向指令，由于语言的多样性，这个指令并不是唯一的。我是该说「撤销」？「回去」？「不关闭大灯」还是「重新打开大灯」？要不要重新说一遍唤醒词？紧急情况下我会不会嘴瓢？车机到底能不能听懂？
在这个犹豫和思考的时间里，安全隐患就已经出现了。
而且这个时候一旦同车人员因为慌乱开始说话、喊叫，还会干扰后续语音识别的准确性。
也就是说即便汽车没有出现任何故障，单纯是车主想要纠正自己的语音指令，操作起来都比实体按键要困难。
况且题目里这个车机还出了故障，把车主说的「关闭所有阅读灯」当成了「关闭所有灯光」。
这时候如果车主按照前面「逆向操作」的逻辑，喊「恢复所有阅读灯」也是不对的，因为实际要打开的是大灯。
所以相对于物理操作而言，语音交互因为涉及到语言的多样性、复杂性，纠正错误的过程无法直接利用「逆向操作」的本能反应，需要占用驾驶员更多的注意力。
而事件中的车主其实已经反应够快了，他的补救措施是说「打开灯光」，结果车机也没识别出来，回复的是「暂时还不会哟」，这就很让人绝望了。
这里也涉及到了语音交互的另一个问题，就是「容错率低」，更确切的说是「识别成功率」和「准确率」之间的矛盾。
如果车机想要提高语音识别的成功率，就要允许一定程度的模糊指令，毕竟每个人的口音、语言习惯都不同，还涉及到周围环境噪音的干扰，所以语音识别系统内部一定会存在「我没完全听清，但我猜你大概率说的是XXXX」这种判断机制。
如果模糊范围太小，就会反复出现「我没听懂/请再说一遍」这种识别失败的情况；如果模糊范围太大，又容易把指令A识别成指令B。
在大多数非关键的娱乐性功能上，语音交互通常是优先保障识别成功率的，因为这样会让用户感觉交互体验更流畅。
但是在涉及行车安全的问题上，「成功率」和「准确率」这两件事是很难取舍的，不管是识别不出来还是识别错了，都是很大安全隐患。
所以总结一句话：在所有涉及行车安全的功能上，一定要慎用语音和任何会增加注意力负担的交互方式，物理交互虽然原始，但关键时候真能保命。
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