后总结
结合以上十一类场景的测试结果，TalkingData对四类智能虚拟助手进行综合评估。下表为谷歌助理、Siri、Cortana、Alexa面对11类话题，在情景交互、智能度以及功能完整度的总体评估。
表12 各款智能虚拟助理得分
可以看见，谷歌助理与Siri的在场景的取胜次数，以及得分次数基本一致。值得注意的是，Alexa紧随其后，甚至在某些话题上超过了谷歌助理和Siri，Cortana的功能覆盖度较弱，仍有较大提升空间。
谷歌助理：
在已实现并已整合谷歌其他应用的测试场景中，谷歌助理表现得极为，尤其在深度语义理解，会稍强于其他虚拟助手。但可以发现，谷歌助理的功能覆盖度并非十分齐全，问题主要出现在对其他应用的整合上；尚且不提及对第三方应用，谷歌助理还有许多谷歌体系内的应用功能都未能整合完全。相信随着对更多应用的整合，谷歌助理的功能将更加强大与完善。
Siri：
Siri在已实现的功能模块，标签得也极为出色。虽然在个别场景的深度语义理解上稍弱于谷歌助理，但基于语义理解后的功能模块，比其他智能虚拟助理要更纵深一些，这归功于对第三方应用的整合以及整合后的功能调用。另外，值得一提的是，得益于手机厂商的优势，Siri在手机基本功能、系统功能的智能实现度都强于其他智能虚拟助理。第三方应用的接入，也将助理Siri功能完善度更上一层。
Cortana:
相比其他三款智能虚拟助理，Cortana就稍显逊色，一是智能知识库建立的不完善，很多语义无法理解，只能直接调用Bing搜索处理；二是在能够实现功能的纵深度上，也不及其他智能虚拟助理。Cortana作为一款智能虚拟助理，还有很长的路要走，包括语义知识库的建立，以及功能的建设，第三方应用的整合等等。
Alexa:
Alexa的生态为开放，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：
1.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。
2.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。
3.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。
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