网易叭哥说启动10万元用户共创计划,11人可获奖励最高5万元

网易有道推出AI原生语音Agent「网易叭哥说」的“用户荣誉联创计划”,投入10万元征集产品建议,设11个名额,单人最高奖金5万元,不设学历与专业门槛。入选者将获聘书、纪念工卡、面试直通等权益,贡献内...

人工智能

网易有道近日正式上线其首个AI原生语音Agent——「网易叭哥说」,并同步启动“用户荣誉联创计划”,面向全体用户公开征集产品优化建议,总奖金池达10万元人民币。该计划共设11个获奖名额,其中1位特殊贡献奖得主可独享5万元,其余10位优秀贡献奖每人5000元。值得注意的是,活动不设学历、专业或身份限制,真正实现“说真话就能拿奖金”的开放机制。

根据官方说明,用户可围绕产品功能、使用场景、体验问题及未来能力设想提交建议,范围极为宽泛:从日常使用中发现的Bug,到对AI语音交互形态的前瞻构想,均在征集之列。入选者除现金奖励外,还将获得多项长期权益:官方颁发的“荣誉联合创始人”聘书、定制编号纪念工卡、网易有道面试直通资格;其贡献ID与内容将被收录于官网“荣誉联创”专区,并在后续版本更新说明、功能彩蛋乃至源代码注释中永久署名致谢——例如,当某项功能上线后,用户可能看到类似“来自荣誉联创 @xxx 的建议”这样的彩蛋提示。

这一机制试图重构用户与AI产品的传统关系。过去,用户反馈多为单向输入,采纳与否缺乏透明反馈;而此次计划强调“贡献可查、可署名、可永久留存”,意在建立一种可追溯、可验证、具仪式感的共创闭环。网易叭哥说相关负责人表示,目标是让用户从“被动使用者”转变为“主动共建者”,共同见证产品演进。

支撑该共创模式的,是「网易叭哥说」本身的技术定位与能力基础。作为网易首款AI原生语音Agent,它并未停留在传统语音助手“语音转文字”的工具层级,而是直接将自然口语转化为结构化、可复用的高质量文本输出。其核心技术链路基于网易有道自研的ASR(自动语音识别)与语义理解模型深度调优,实测显示:在常规办公场景下,其口语输入效率约为键盘打字的5倍;系统具备意图识别与自动润色能力,能准确理解模糊表达并生成规范文本。

网易叭哥说用户荣誉联创计划奖励细则

功能层面,叭哥说支持124种语言的实时语音互译,覆盖日常交流与专业领域。在经济、物理、化学、医学等学科术语翻译中,准确率可达98%。所有语音数据处理均在本地完成,不上传云端,且产品终身免费使用——这一定位使其区别于多数依赖云服务的竞品,更契合对隐私敏感的专业用户群体。

技术积累并非一蹴而就。今年9月,网易有道开源了子曰Live系列两款实时交互模型:真流式语音识别模型Confucius4-R2T2与流式翻译模型Confucius4-T3PO,二者先后登顶Hugging Face平台对应细分领域的Trending榜单,实现“双登顶”。这两款模型正是叭哥说底层能力的重要来源,也反映出网易在低延迟、高精度实时语音交互方向的持续投入。

用户共创计划的推出,恰逢AI Agent从“功能聚合”转向“人格化交互”的关键节点。当前主流语音助手仍以任务执行为导向,而叭哥说尝试通过拟人化命名(“叭哥”)、口语化交互逻辑与长期记忆能力,构建更具陪伴感的数字伙伴形象。其Slogan“你只管叭叭,剩下交给叭哥说”既体现产品自信,也暗含对用户表达权的尊重——这与悬赏计划的精神内核高度一致。

行业观察指出,此类开放共创模式在AI产品中尚属少见。多数大模型厂商聚焦于开发者生态或企业客户定制,面向终端用户的深度协同仍处探索阶段。网易此举虽规模有限(10万元),但其机制设计颇具启发性:将用户贡献显性化、资产化、仪式化,而非仅作内部参考。若后续能形成稳定迭代节奏与可见成果反馈,有望成为AI产品用户运营的新范式。

值得对比的是,同期市场上已有类似尝试,如GitHub Copilot的社区反馈通道、Notion AI的用户建议墙,但均未配套实质性激励与署名机制。叭哥说的创新在于将“反馈-采纳-致谢-留存”链条完整打通,并赋予用户准“联合创始人”身份认同。

网易叭哥说官网顶部活动入口

活动参与方式简洁:用户访问叭哥说官网(bug.youdao.com),点击页面顶部绿色横幅“一起把产品做得更好 / 共创奖励10万元”,即可提交建议。目前活动已正式开启,截止时间尚未公布,但,首轮评审预计在11月中旬完成。

需要说明的是,该计划并非孤立动作,而是网易有道在AI原生应用层的一次系统性落子。除叭哥说外,其近期还推出了面向教育场景的AI助教、会议纪要生成工具等垂直Agent,逐步构建“语音交互+专业垂域”的产品矩阵。用户共创计划可视为其验证市场真实需求、快速迭代MVP(最小可行产品)的重要手段。

在AI产品同质化加剧的当下,能否精准捕捉用户未言明的“真需求”,往往决定产品生死。网易此次以真金白银撬动用户智慧,既是对自身技术信心的体现,也是对“AI应服务于人”理念的实践回应。最终效果如何,有待后续版本更新与用户反馈数据验证。