行业现状与核心矛盾 - 生成式AI语音助手在智能家居基础控制任务上频繁失败，例如煮咖啡、开灯、播放音乐等简单指令执行不可靠[1][2][3] - 传统语音助手基于模板匹配，虽然笨拙但结果高度确定，而基于LLM的新助手引入了随机性，在需要即时、可重复、零容错的场景下存在问题[5][7] - 行业正经历从“单指令执行器”到具备理解、拆解和动态生成任务能力的“代理式AI”的能力范式切换[12][13] 技术瓶颈与挑战 - 核心问题在于尚未解决如何让LLM知道何时该精确、何时可以随机[1][11] - LLM不擅长生成完全一致、语法严格正确的系统调用，当其直接生成API调用控制真实设备时，微小偏差即可导致操作失败[8][9] - 理论上达到传统助手的可靠性需要大量工程投入、约束设计和失败兜底，但现实中公司倾向于先将技术推向市场再逐步修正[10] 用户反馈与市场反应 - 用户社区对升级后的AI助手在基础功能上的失败怨声载道，但承认其在理解复杂命令方面能力更强[14] - 新系统在处理如“调暗灯光、调高温度”的复合指令、解释系统状态（如查询为何未关音乐）、以及提供更丰富的安防通知（如描述摄像头检测内容）方面表现优于传统系统[15][16][20] - 用户讨论中形成温和共识，认为问题不在于引入AI，而在于是否试图用AI替代一切已验证的确定性执行机制[21][22] 发展前景与战略方向 - 行业坚定转向生成式AI的根本原因在于其巨大的潜力，即实现服务链式调用和动态生成执行逻辑的代理式AI能力[11][12] - 当前的混乱可能源于将生成式AI放置在不适合其特性的核心执行位置，而非技术本身的失败[24] - 更合理的发展方向可能是让AI帮助人理解系统，而非完全取代已被验证的确定性执行机制[22]