虽然键盘还在使用，但是用手机多点触控进行交互的次数更高。 智能手机最了不起的地方就是它扩展了交互的时间和空间。
试想一下，其实你也可以拿着笔记本电脑连上网络，然后抱着它进行导航或者叫车。但是，我们不会这样做，这样麻烦到难以忍受。因而，这些交互场景是智能手机扩展出来的。
下一步呢？其实很简单，让我们开始大胆想象。
试想一下，你也可以拿着智能手机，点几下，打开Siri（语音助手），然后让Siri帮你在网站上买一块和现在冰箱里一样品牌的牛排。
是的，好像也是可以的，但是这无比麻烦。Siri有可能不明白你要它做什么？Siri也没有物联网到冰箱，冰箱也还没有能力图像识别出这块牛排是什么品牌，这中间的环节还是要人去填充完成。因而，这些交互场景需要新一代智能事物去创造拓展。
是的，好像也是可以的，但是这无比麻烦。Siri有可能不明白你要它做什么？Siri也没有物联网到冰箱，冰箱也还没有能力图像识别出这块牛排是什么品牌，这中间的环节还是要人去填充完成。因而，这些交互场景需要新一代智能事物去创造拓展。
它，可能是什么？可能是一个没有键盘，没有触屏，但是有语音识别，图像识别，甚至更多模式识别的小东西，它们互相连接在一起，组成了下一代交互场景。
噢，好吧。看完了上面这一段话，你会有种完全不知所云的感觉。没有关系，这是我们的大胆想象。但是，说不定这个转变会很快到来，所以我们开始遇见类似的事物。
Echo Dot是Amazon（亚马逊）在去年上半年推出的一款语音交互控制设备。它看上去很小巧，你可以一口气买4个，亚马逊会再送你1个。为什么需要那么多个，因为它可以放置在很多地方，和家里的很多设备关联。你不需要开启它，它一直开着；你也不需要点击它，它等待你的语音指令。 你只需要说：“ Alexa！ ”
你就可以让它做各种各样的事情。是的，Amazon（亚马逊）目前的主要业务相当于中国的淘宝和京东商城。但是，Amazon从去年开始，陆续推出了很多自家出品的智能硬件，并推出了自家的语音交互系统 Alexa。Echo Dot只是Amazon系列智能硬件中的其中一款，还有Amazon Echo，Fire TV Stick，Amazon Tap。
所有的设备都有一个共同的特点，都采用语音交互优先。
Fire TV Stick，功能上有点像小米盒子。这是配套的遥控器。遥控器第一个按钮就是语言控制唤醒。
Fire TV Stick，功能上有点像小米盒子。这是配套的遥控器。遥控器第一个按钮就是语言控制唤醒。
连专业做店铺的亚马逊都开始这样的布局。专注于搜索和人工智能的Google，在一周前发布了它一系列的产品，宣布了AI First的战略。
Google Assistant已经不知不觉地嵌入到Google的很多应用程序之中，这还仅仅是开始。同样，Siri作为苹果公司的语音助手，虽然一直被“调戏”，但也正在积蓄着更多经验。
From【https://assistant.google.com】
这是一个奇妙的现象，过去使用键盘和触屏，公司之间不会太在意用哪家的键盘和触屏，因为这最多就是质量的细微差异。
而到了语音控制系统进行交互，大公司之间谁也不让谁。因为语音交互系统用哪家，意味着用户的大量信息将被该家公司掌握和锁定，这是巨大的财富和高墙。
同样，以语音识别同等具备同样竞争力的交互方式——图像识别，也具有类似特性。
Google在一周前的发布会上，用一张图表示了目前Google图像识别的能力。不仅能够识别出这张图片上有一列火车，还可以进一步判断出这列火车是黄蓝相间的。
Google在一周前的发布会上，用一张图表示了目前Google图像识别的能力。不仅能够识别出这张图片上有一列火车，还可以进一步判断出这列火车是黄蓝相间的。
同样，Amazon也非常注重图像识别。Amazon的App上的有一个图像识别商品的功能，拿起手机对准某个物体。
比如我对准的是一杯星巴克的咖啡。Amazon可以识别出咖啡，也识别出了星巴克，直接推荐相关产品是否需要购买。这就是图像识别。可以想象，下一步Amazon等该系统成熟之后，肯定会推出类似的小物件，让图像识别无处不在。
支付宝也是如此，经常会通过各种小游戏让用户露脸和刷脸。比如，你转账数额有点高，支付宝就会跳出来让你刷一下脸确认一下。密码照应要输入，只不过多了一步刷脸。这哪里是面部确认，这就是为了更进一步收集图像识别的数据，同时也确认了这张脸最近有没有变化，这张脸到底是谁的。这样的积累自然非常非常重要。
例如，iPhone新系统iOS10的相册里，有一个新功能，自动根据相册里的所有照片进行人脸识别分类。大部分人脸都可以准确归类完成，但是还是有小部分明明是一个人，但是因为光线或是带来个帽子，化了个装的原因没有识别正确，这个时候就需要用户手动定义一下。告诉iPhone这是谁的脸！这同样是在让用户一起完善图像识别。
就连很多小程序，也喜欢通过一些小游戏，积累用户图像的数据。比如，“有道翻译官”应用程序，里面有个功能，叫做“识别表情”。这个功能可以快速地识别你的表情是快乐还是忧伤。异曲同工，就是在积累图像识别的经验。
如果我们把机器理解成一个人，它本来就有外放音响，自带嘴巴；如果有了语音识别和图像识别，就意味着它将具备耳朵与眼睛的功能。如果有了这些，那么键盘和触屏交互自然会退出最主要的交互方式。
多点触屏让我们进入信息大爆炸、信息碎片化的场景之中，而下一代以语音识别和图像识别为核心的交互场景，将让我们进入“信息个性化”，“信息模式化”时代。
“信息个性化”表现在碎片化信息依旧大量存在，只不过会出现更多高频聚类，会有意识地基于某个细分领域反反复复地出现。人与机器的交互将出现更多定式，机器理解复杂意义模块并进行多样整合，形成信息模式化会越来越普遍。
牺牲自己的隐私，换取更多信息个性化的服务，否则没有信息个性化服务的人，连生存都会变得困难重重；同时，也潜移默化地改变着自己的习惯，融入更多信息模式化的框架之中，否则不被信息模式化识别的少数行为和群体将与机器格格不入。如果我们把这个称之为“信息茧”，“作信息茧而自缚”是很舒适的一种状态，恰恰“破信息茧而出”是很艰难的一个过程。
新一代交互方式不会轻易抛弃谁，甚至不需要教，不怎么需要学，你就融入其中，与更多空间和时间互联。困难的不是融入，而是你是否准备好再一次，再一次创造新的可能性！
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