行业内每隔一段时间就会有一些新的名词出现，经常让人摸不着头脑。这篇文章，作者就分享了NUI、CUI等在智能车机领域出现的一些新名词，帮助大家更好理解。

NUI、NLUI、CUI这些名词，在智能车机兴起时就已出现，只是近两年跟随GPTs再次涌现，先说结论：

1. CUI是GUI向NUI转变中的过渡产物，存在于特定时期，至于多长还不明确，参考混动汽车；
2. NUI无法完全取代全部GUI场景；

下面我们就详细展开说说。

一、这些词都什么意思？

NUI，更自然的用户交互设计，广义上，从iPhone4兴起的多点触屏交互开始，自然交互被逐步重视，小孩子不用学就能上手的iPad各类应用，足以说明“自然”的重要性和检验标准；除了手势交互，NUI还考虑对话、体感等多种形式的交互，总之围绕“更易学习、更易上手的直觉感受”来设计。

NLUI，全称就已经限定了自然语言交互，从天猫精灵到小度，红极一时很快被GPTs淹没。但是这种自然对话模式的交互具有极强的生命力。毕竟，人机交互的本质是人机沟通，自然免不了对话。

CUI，狭义来说，就是通过标准指令达成目的，就像你对女朋友的诉求表达一样渴求“简洁明了，直白清晰”。每一次人机交互伴随着若干个明确的目的，达成目的即结束，不达目的就再次修正或重复指令。意图清晰直观，机器返回结果也继承了原有系统的交互方式。广义上，GUI的菜单式、命令行、快捷键都可以归为指令式。区别就是指令框是否足够规范、清晰和可控。

二、相互关系

下面来说说这几个概念的相互关系。

一句话总结，NUI是一个更大的概念，NLUI是NUI的子集。

CUI不同于前面两者，是另一个维度的概念，广义上涵盖了语音交互、GUI界面操作，狭义上特指清晰明确的指令交互。

NUI是描述人机交互的体验感受维度，相反的是反人类的、灭绝人性的、变态交互方式。更自然的交互方式，不是实现好体验的唯一方法，但绝对是捷径。也可以理解为，NUI是当下体验设计力求要达到的境界。

NLUI是NUI的一个子领域，自然语言交互，自然触摸交互等等，NXUI可以任意发挥余热！也是一个更聚焦更专业的细分方向，之所以其他NXUI听到的少，主要以下两点：

1. 语言作为最最基础的沟通方式，门槛低、应用广；
2. GPTs兴起，再次带火了chat类的对话交互；

CUI是另一个维度的存在，描述了交互的方式。通过指令交互、眼动跟踪、脑机接口、手势识别等，都是不同的交互方式。

如果从交互方式上来说，CUI和NLUI是两种不同的交互方式，但又存在交集：NLCUI，自然语言也可以是指令式的，只不过这种指令是DSL还是人人尽知的文字。

如果从自然语言交互的狭义定义上来说，CUI和NLUI是同类，仅存query标准程度、指令清晰度等差异，CUI也可以是自然语言式的指令，两者界限模糊。比如，hi，siri/小度小度/天猫精灵/小爱同学，算是标准指令还是自然语言？

三、CUI存在的必要性

因为更聚焦于规范、标准、有意义的指令，自然语言场景下的CUI将用户对话内容、模型能力、产品功能都限定在可控的范围内，使得CUI操控软件界面变得更具可行性。

比如，你可以向ChatGPT发起任意会话，都能获得不太差的回答。而产品/软件界面的人机交互，往往受限于功能，无法对你的所有提问给予响应；这时候，我们就需要约束用户的提问范围，甚至是提问格式。

CUI就此确立了它过渡时期的存在价值。所谓过度时期：旧软件产品架构上，叠加了代表最新生产力的LLM。就像电机拉马车，车架得改造，不抗造。

CUI当下能解决什么问题？这需要我们聚焦GUI目前的痛点：流程复杂、界面繁复、使用门槛、研发成本等等。同时，还需要思考LLM的优势：人类无法企及的速读和理解能力、文本/图片总结和归纳能力等等。

列举更易理解的例子，CUI适合当前什么样的用户使用场景？列举两个例子：

1. 利用LLM优秀的NLP能力，改造传统关键词搜索。过往软件产品中，错一个字就无法查找的情况，在LLM加持下，让这种“模糊搜索“或”语义匹配“更加聪明和准确，不再依赖模糊词映射库，检索成功率更高；
2. 利用LLM优秀的阅读与总结能力，实现AI摘要、文本问答，在长文阅读、速览等场景下提供参考信息；

后续的文章中，我们会陆续探讨细分行业下更多的融合场景。

既然CUI是过渡时期产物，那么，什么时候结束呢？准确时间无法预估，但是这一产品形态消亡，必然伴随着相关的信号：

1、产品形态的彻底变革

打破现有的软件/网页/APP等产品形态：

1.1 产品以信息和反馈呈现为主，弱化流程和界面交互，不再以功能实现/业务模块来划分页面，更聚焦于用户的实际使用场景。参考支小宝。

1.2 用户与产品的交互形态革新，不在限于点击、输入等传统结构化信息的录入方式，借助摄像头/麦克风等获取多模态信息，长上下文背景信息，降低用户与产品的沟通成本。参考Google Project Astra。

1.3 软件生态系统进一步强大，获得更大权限，从系统层面调动相关应用和模块，跨应用满足用户需求。参考Apple Intelligence。

2、软件开发模式的变革

打破现有软件“数据库>前后端>测试>发布”等既有开发模式。结合产品形态的变革，未来的产品经理可能专注于Prompt写作？又或是忙于数据标注？也许产品经理通过workflow配置就能完成LLM的调优，实现界面生成，完成产品研发。

3、LLM跃进乃至AGI到来

借助更强大的LLM，用户无需详尽的描述或澄清指令，无需反复矫正结果。LLM能够结合多模态的背景信息，理解甚至猜测用户意图，将最优结果呈现。就像最懂你的老婆一样，在饭后为你点上一支烟。

四、GUI无法完全被取代

无论LLM如何强大，依然无法解决文字传递信息时的单调和低效。

在某些场景下，存在大量的信息或数据可视化等“书面表达”，这依然离不开GUI界面，需要更高效更密集的信息传递方式。想象一下，还有比现在更自然的刷抖音方式吗？

让我们回归到软件人机交互的初衷：GUI用图形化界面降低了人类学习操控的成本，用图形/音视频等形象地反馈和呈现。从这个角度来说，除了脑机接口，似乎看不到更高效便捷的反馈方式了。

未来的GUI形态，一定是以呈现为主，弱化逻辑、弱化交互；用NLUI等方式串联不同场景，解决GUI的记忆负担，用LLM和Agent完成基本操作，解放人类双手。

以上，基于我个人的理解，可能都是错的。坚决反对假权威，欢迎一起探讨学习！

（如果你说我是错的，最好证明你是对的！）