最近在上课和同学们交流时，我给大家抛出来一个非常有意思的“反常识”问题：为什么在 2026 年的今天，互联网巨头们又开始集体“卷”起了输入法？
今天，我们就一起来看看为什么他们要做输入法，这又和我们的 B 端设计、语音交互有什么关系？
首先，我是一个语音输入的深度用户，早在几年前，为了提升写作效率，就开始强迫自己使用语音输入。那时候就调研过非常多的产品，也写过相关文章。从使用体验上来讲，讯飞输入法应该是那时候的标杆。
但是在使用的过程当中，语音交互始终都会面临一个严重问题：
不确定性
。
那时候语音输入的逻辑叫做“听写辨字”，输入法更像是一个极其负责的速记员，时刻记录着你发出的每一个音节。但问题在于，人的口语往往是破损的、非线性的，甚至充满歧义，这就导致它只做到了“记录”这一个功能。
比如，当我在说“苹果”时，究竟是“苹果”还是“凭过”？类似的问题输入法需要思考很久，通常也不可能给出准确的答案；同时，像一些特殊情况，比如 B 端需要“大写+空格”，传统输入法也没法做到。
最终你会发现，语音输入虽然很好用，但是你需要花费大量的时间进行校验，这反而让人觉得语音带来的效率提升并没有多大。
其实在之前用语音输入的时候，我也会在讯飞录入后，再提交到 AI 平台帮我优化，但整体的体验依旧不佳，跨平台导致的割裂感让准确率没办法真正提升。
行业真正的改变发生在 2025 年。期间推出了非常多的新输入法，当大语言模型（LLM）的能力注入到底层交互后，你会发现输入法发生了质的变化。
微信输入法：
它发布于 2024 年，我是在 2025 年开始深度使用。能明显感受到它的语音识别准确率已经和讯飞不分伯仲，同时微信本身的语音转文字功能也越来越好用，几乎不用再进行二次校对。
微信优化了之前的语音输入入口。过去用户需要点击切换语音输入，交互相对繁琐；现在则变成了在聊天框右侧新增了一个快捷输入语音的入口，点击即可输入。这个交互的转变极大地降低了用户的使用门槛。同时我也认为微信变得更加自信了，它确信自己语音识别的准确率有了大幅提升，因此不再让用户去选择“发语音还是发文字”，而是直接给出精准的文本结果。
豆包输入法：
这是最近推出的产品，从产品的 Logo 就能看出，在豆包的产品定义中极度强调语音输入，在实际的识别准确率上也确实表现优异。
这里我会思考：为什么现在的输入法，语音输入的准确率能够提得这么高？我认为它经历了两个阶段：
首先是基础的语音识别，将声音转为文字，这个阶段识别率不高。随后用户规模变大，语料增加，开始变得好用一点，但依旧不够。
紧接着
大模型介入
。结合上下文逻辑、用户的日常习惯以及个人语料库，AI 会对这段文本进行重新梳理和推理，得到的结果就会异常准确。比如在专业语境下说“B端”，以前很多时候会被识别为“弊端”，但随着我不断的校验，给出的语音信息越多，得到的结果也就越准确。
举个例子：在旧版输入法里，如果我口齿不清地说了一句“今天天气真好我想去茨饭”，它可能真的会打出“茨饭”。但在 AI 输入法里，模型会推理出“天气好”和“吃饭”的逻辑关联，自动修正为“吃饭”。
所以，AI 消除了语音交互中最大的痛点：不确定性。当语音输入的准确率从 93% 提升到 98% 时，体验不仅是提升了 5%，而是质变。因为这样的准确率，才能够保证用户与软件之间建立真正的信任。现在回忆起来，锤子 TNT 发布那年还是太早了，如果是放在现在，或许就不会是一个灾难。
在我看来，所有工具型产品都值得被 AI 重构。比如文档笔记类软件、线上会议类软件、语音备忘录……太多了就不展开了，而输入法也不例外。
对于日常使用来说，想要提高录入效率，要么使用特殊的输入方式，要么采取新的交互形式。语音输入就是在当前技术背景下诞生的一个重要产物。
你会发现语音这类媒介使用的频率越来越高。比如打开豆包 APP，它的录入形式就非常强调语音交互，你可以按住对话框直接语音沟通。因此，这类型的产品本身就有被重构的巨大价值。
这里还有一个很重要的因素叫做“数据”。对于字节、腾讯来说，输入法能够提供海量且源源不断的数据，这些真实、高频的数据能够帮助他们训练自身的产品，进而提高精度。同时，在数据脱敏后，用户输入的信息也可以反哺自家的大模型，让 AI 越来越懂中文语境，越来越聪明。因此大家都迫切地希望通过这类产品来获取高质量语料。
最后就是对于自家平台应用生态的导流。你会发现现在大厂都在讲究生态闭环：
比如在
豆包
上，你搜索很多内容，豆包 APP 会主动向抖音的视频内容进行导流。
阿里通义千问
也是相同的逻辑，能够通过 AI 的连接，在自己的应用生态当中形成业务闭环。这或许就是未来国内 AI 产品的整体生态走向。
在
微信输入法
当中，我们也能发现类似的操作，用户在使用输入法时，可以快速关联公众号的相关文章并进行便捷查询。
随着 AI 语义理解能力的成熟，B 端软件的交互将迎来一次彻底的重构，越来越多的复杂的 B 端业务场景，将从“鼠标点击”转向“语音驱动”。
因为让用户在系统里录入一个长表单实在是太痛苦了，使用语音的方式能够极大地缩短路径，快速驱动业务。
有赞：
在传统的餐饮 SaaS 系统中，店长想要调整一个菜品的库存，可能需要经历：打开后台 -> 点击商品管理 -> 搜索菜品 -> 点击编辑 -> 修改库存 -> 保存。路径长达 6、7 步。但在 AI 加持的新版设计中，管理者只需要对着手机说一句：“帮我把蛋挞的库存减 12 份，顺便上架新品草莓蛋糕。”后台的 AI 助手（Agent）能瞬间理解这条复杂的指令，自动完成库存扣减和商品上架两个动作，并直接反馈结果。
飞书多维表格：
最近在移动端填写表单时也在内测 AI 语音录入。它会基于表单的字段与语音内容进行智能识别，并且快速匹配填入。今后肯定会有越来越多的表单出现在移动端，并采用语音交互的方式来提升效率。
微信桌面端：
也推出了语音交互，我们现在可以在输入框里点击语音输入 button，就能实现精准的语音识别。效率极高，目前也是我最常使用的一个功能。
在这软件背后，都是 LUI（语音用户界面）所驱动的 AI 产品。在未来，B 端复杂的表单、繁琐的筛选逻辑、甚至层级极深的导航菜单，都可能被一个简单的语音对话框所辅助甚至替代。
作为设计师，我们不能仅仅停留在视觉定调或是纠结于传统组件的层面，我们需要深入到业务逻辑去思考：当用户可以用语音控制软件，当繁琐的步骤条可以被单页面板结合语音指令直接使用时，我们的界面应该长什么样？我们该如何设计 AI 的反馈？如何设计人机之间的信任机制？
在第 16 期 B 端进阶训练营中，我们主打
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