我感觉天猫精灵更好一些，对比下这两款吧。
首先是价格方面，天猫精灵要便宜许多，这也是我推荐它的原因，原价200，在做活动时只需要90左右就能购入，性价比比较高，我也是比较推荐在打折时购入的，而且它可以查快递以及播放与虾米合作有版权的音乐，这一点也是很不错的。
而小爱同学活动比较少，活动价格应该在100左右，它原价是170左右，在音质方面上，我觉得播放音乐的声音要比那款会更清晰一些，但是在日常对话交流上面，两者并没有太大差异。
最后就是在交互功能上，可能天猫精灵就没有那么智能了，交互时必须每次都叫一下它名字，而且如果说话不清晰或者是讲慢了，可能就识别不到了，但小爱同学在这点上还是不错的，大部分都能识别到。
所以根据以上的情况，我还是比较推荐天猫精灵，价格比较便宜嘛~而且在颜值方面也不差，挺好看的。
近年来，以语音为代表的车内交互方式被认为是未来智能汽车、智能座舱的主流交互形态。与传统按键、触摸等交互方式相比，车载语音具有明显的安全优势。在驾驶过程中，全程用语音 *** 控能够确保驾驶员视线始终停留在前方路面，极大地降低了事故的发生率。
在新车市场上，车载语音交互成了不少厂商宣传新车型的卖点之一。但是从用户端的体验来看，则显得褒贬不一。
初次接触车载语音的新手都会被它的人性化、智能化所吸引，而老司机则淡定得多，在当前阶段，他们显然对车载语音有更多的期待。
提升体验需建立在用户需求基础之上
“我们要做的是精准把握每一类用户群体的外在和潜在需求，针对不同用户群体做深度定制，这是提升体验的关键。”深圳市同行者科技合伙人/副总裁陈求先对《高工智能汽车》说道。
智能语音的概念早已出现，随着人工智能、深度学习等技术的发展，语音交互的价值日益凸显，成为业内人眼中的“新入口”，有机会连接全新的产业生态。车载环境作为最典型的场景，语音带来的智能化体验能否满足用户的需求，充满未知和想象。
作为国内车联网智能语音整体解决方案服务商，深圳市同行者科技有限公司(以下简称“同行者”)成立于2014年，为企业提供车联网系统级语音解决方案，专注场景化、人性化的车载智能语音交互，实现人-车-生活的互联互通。
同行者核心团队系腾讯背景，拥有完整的人机对话技术，包含语音识别、语音合成、自然语言理解、声纹识别、离线 *** 控等，以及基于用户画像的智能推荐算法技术等。
同行者如何看待车载语音的智能化？
陈求先给出的答案是立足于用户需求，以丰富的用户数据为基础，否则空谈智能化是没有任何意义的。通过数据洞察用户的真实需求，才能去做垂直领域的定制化解决方案。
智能语音打造车联网服务集群
近年来，随着核心技术的产业环境的推进，关于车载智能语音的竞争，已经从单纯的“炫技”转为资源整合能力和车联网服务的竞争。
同行者车载智能语音集成了免唤醒、随意说、可抢断、多轮对话、智能语义理解等黑科技，大幅提升交互效率的同时，也使得人车交互更加自然、智能和人性化。
但是，这些仍然不能满足用户的实际需求。随着基础能力的提升，服务的整合能力将成为关键能力。
陈求先认为，在车联网时代，有了智能语音之后，还应该把服务连接起来。“语音交互是手段，不是目的，交互的目的是高效地获取服务。”
尽管众多的开发者也意识到了这个问题——语音只是工具，核心是其连接的服务，但是车载语音市场玩家云集，竞争激烈，如何把车载语音与服务以最优组合呈现给用户？
行业的现状是，传统语音公司以技术驱动，产品能力较弱，难以将前沿技术与产品融合，产品被用户诟病；互联网巨头之间生态相对封闭，难以互联互通，但是用户在车上对互联网资源的需求却是全方位的……唯有以产品驱动，才能得到最优解。
凭借在车载智能语音交互领域的专注度，同行者聚合了海量互联网资源，包含导航、音频娱乐、通讯社交、生活周边等车载服务，结合车载场景，做了深度的定制开发，使之更符合车载场景的使用习惯。
比如提前预约停车位，以前用户都是在行驶到目的地后才开始找停车位，这个时候往往是一位难求。汽车网联化后，用户可以通过语音在出发前或者开车过程中就提前预约车位，简单便捷。
再比如，用户在车上订了咖啡，等人到公司的时候，咖啡也已经送到公司。甚至，当用户快到家的时候，就可以在车里声控打开家里的空调。通过智能语音，去整合、接入相应平台的能力和服务，用语音交互的形式去呈现，最终服务车主用户。
除了已有的导航、娱乐、通讯社交等服务外，同行者还集成了众多个性化的车联网服务，包括票务查询、违章提醒、智能售后等，打造车联网服务集群，让车主感受到人-车-生活的互联互通。
大数据+AI算法驱动产品创新
用过今日头条或者抖音的人应该会有这种体验，应用会不断推送内容给你，刚好还是你经常看的那些内容。这背后依靠的就是大数据和AI推荐算法，车载语音也不例外。
同行者目前拥有1900多万车主用户，累积了海量的用户数据。仅2018年，同行者用户累积的里程就达到195亿多公里，语料数达到32亿多条。
陈求先表示，通过对用户大数据进行分析，可洞察车主行为，描绘出用户画像，在数据层面上精准、主动感知用户真实的需求，为产品创新和进化指引方向。
随着汽车网联化、智能化进程不断加速，用户的需求也在不断延伸，更多潜在需求逐渐被挖掘出来。
比如当车辆刚启动时，用户就能获悉出行的路况信息，紧接着，就有会“你想听”的音乐和电台内容推送过来。它甚至还能根据用户所处场景的不同而主动进行个性化的内容和服务推荐，比如，堵车的时候，会推送轻松的娱乐内容来缓解用户的烦躁情绪。
大数据+基于用户画像的智能推荐算法技术，将使得车载服务更加精准和人性化。
在汽车封闭空间内，用户的诉求通常都非常明确，比如导航去某个地方、播放一首歌曲等。在这样的场景下，当用户发出听音乐的指令请求后，大数据会快速匹配到用户常听的歌曲类型，直接推荐给用户。而不是通过多轮交互去一步步确认用户的需求，询问用户要听什么歌、听谁的歌。“它可以直接帮助用户把事情办成”。
随着数据维度的不断丰富，用户画像的完整度和清晰度将会越来越高，未来可为用户提供的精细化和精准化服务将会更多。
陈求先表示，大数据+AI算法，可以让每一辆汽车都具有独一无二的属性，让每一辆汽车更智能。
根据工信部去年发布的《车联网(智能网联汽车)产业发展行动计划》，到2020年，车联网用户渗透率达到30%以上，联网车载信息服务终端的新车装配率达到60%以上。
随着车联网的不断发展，当汽车不再只是代步工具，一个除了家和公司之外全新的移动智能生活空间将会诞生。这个空间需要什么样的服务，需要整个产业链对用户需求的准确把握和深入理解，唯有如此，才能挖掘出其中蕴藏着的巨大商业价值。
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