我的 2023 总结 - 意图框架学习

概述

HarmonyOS 意图框架是 HarmonyOS 系统级的意图标准体系，通过多维系统感知、大模型等能力构建全局意图范式，实现对用户显性与潜在意图的理解，并及时、准确地将用户需求传递给生态伙伴，匹配合时宜的服务，为用户提供多模态、个性化的进阶场景体验。

使用场景

场景 1：多模语义交互

AI 大模型使能用户意图理解

场景 2：智能系统推荐

意图共享助力系统学习推荐，支持位置特征学习推荐、时间规律学习推荐、事件信息学习推荐、设备状态学习推荐

场景 3：自动编排执行

意图支持用户编排，支持 LUI 和 GUI

发布范围

目前发布范围 15 个，后续会支持更多。

开发者价值

用户体验更佳

自然便捷的场景化服务体验，提升品牌口碑。

流量曝光更大

多种交互形态入口直达功能服务，打破应用孤岛。

业务转化更快

直达目标用户群，带来更高转化和收益。

当前挑战

随着 AI 时代的全面来临，在从 PC 互联网到移动互联网，再到智能物联网演进过程中，人们对终端设备交互和信息获取的智慧化程度要求越来越高。这个趋势促使终端设备 AI 能力得到快速发展，例如自然语言交互、智慧视觉算法、智慧环境感知、系统主动推荐等。特别是在近期生成式对话大模型的突破以及其与插件协同配合模式出现后，应用通过 AI 大模型能力加持展现出了进一步的发展潜力。包括生活服务、电商、社交、教育、办公、闲聊陪伴等用户高频使用领域均呈现出了巨大的想象空间。据 Gartner 估计，到 2025 年，超过 10%的数据和决策将由 AI 实现，这预示着人类与 AI 深度协作的新时代即将到来。在这样一个时代背景下，智能终端的用户体验将出现一轮新的飞跃第一，AI 大模型对于人机交互将是一个重要变革机遇。从 PC 互联网通过鼠标和键盘操作，到移动互联网时代通过手指触控操作，用户的交互依赖在不断的减小。随着物联网终端设备不断增多，场景逐渐变得复杂，传统的 GUI 交互出现的瓶颈。在 AI 大模型加持之下用户可以根据自身需求，通过语音对话（LUI）、图片视觉、、手势控制等方式表达意图，进步让交互变得便捷和智能。当然，上述交互方式并不是对传统交互的替代，而是一种多样性的补充，二者通过多模融合方式，将进一步完善人机交互的功能闭环，从而适应用户对体验维度不断增加的诉求。第二，AI 大模型将帮助用户更好的获取需要的功能服务，同时也反向帮助开发者更精准的触达目标用户群体。随着应用生态的发展，头部应用为了满足体验完善、功能齐全的体验诉求，不断提升功能数量，导致一个应用内的功能使用路径逐渐复杂化，增加了用户找寻和使用成本。

业务架构

根据智能化和自动化程度，用户通过系统智慧入口使用应用或元服务的路径被分为三种进阶场景：多模语义交互、系统智能推荐、自动编排执行。HarmonyOS 应用和元服务通过对接意图框架，可以获得多维度系统感知和大模型等 AI 能力加持，并在系统入口实现上述三种进阶分发效果。

智慧入口主要为小艺和智慧搜索。

智慧分发场景

多模语义交互

多模语义交互是指用户在 HarmonyoS 系统入口通过多模输入方式（包含文本输入、语音输入、视觉输入）进行主动意图查询场景。支持多模语义交互的系统入口主要是小艺（LUI）和智慧搜索。尤其是小艺在大模型加持之下，可以理解用户复杂问题输入。例如用户输入出游诉求时，小艺通过用户意图理解对旅游攻略类应用和元服务进行分发展示。

系统智能推荐

自动编排执行

用户感知

意图框架借助系统数据感知和统一意图理解实现多入口智慧分发。精确的用户感知能力，是实现智能分发的基础。根据 1+8+N 设备的硬件传感信号和软件感知能力，系统可以将时间、空间、动作、行为等信息汇聚形成基础的用户感知。此外系统将结合用户的行为偏好以及知识图谱，形成更为精准的高阶融合用户感知。，随着用户使用时长和次数的增加，高阶融合感知将变得更加精准，并能更好辅助用户理解和满足用户当下需求。以下是用户感知项的一些具体能力案例 1）基于时间的场景感知：工作日、节假日、首次亮屏、午休、睡前时光等；2）基于地点的场景感知：家、公司、公共交通、、商城、旅游景点等；3）基于设备的场景感知：音频播放状态、网络连接能力、运动状态等；4）基于人物的场景感知：性别，年龄，应用使用偏好等 5）基于事件的场景感知：：快递物流，异常天气，订单状态、未接来电等在过去的两年里，HarmonyoS 重点构建了基于地点的感知能力。基于终端设备的多模态感知能力（CELL、WiFi、蓝牙、气压计、陀螺仪等），我们可以精准地判断用户接近进入或离开指定 POI。结合 HarmonyoS 的主动推荐入口，基于地理位置的智慧分发将为用户带来更加便捷智慧的分发体验。

意图框架接入

参考链接

意图框架