媒体面临的挑战
1.某些领域的新闻更新速度无法满足用户需求
体育类媒体以及某些突发新闻的更新速度过慢，无法及时掌握实时资讯，就像体育类媒体，报道某次比赛时，可能在智能语音平台有报道距离结果出来已经过去几个小时了，智能音箱上的这类内容相较于网络平台，完全没有优势。另外，用户可能需要及时了解突发新闻的进展，但是智能语音新闻很难跟上网络平台的步伐，如何提高新闻更新速度，留住用户，是媒体需要思考的问题。
2.语音新闻搜索困难
语音新闻搜索困难，主要有三个原因。第一，用户的需求点模糊，没有办法很好地给智能音箱发送指令，媒体没有办法很好地根据用户的指令来反馈优质的内容。第二，媒体跟平台没有建立起语音新闻搜索库，可能用户想要查询当地一个社区的新闻，匹配的却是另一个国家城市的新闻。媒体需要认真思考如何更好地对内容进行分类，如何更好地为文本、音频和视频建立标签元数据。美联社曾经为语音新闻开发了AP Metadata系统，该系统可以为语音新闻标志数据内容，例如事件、人物、地理位置和日期等，但是随着信息越来越多越来越复杂，这样简单的配置已经没有办法满足用户需求了，为了更好地为用户服务，可能还需要识别用户的使用场景，指令语音中包含的情绪以及言外之意。第三，智能语音平台也需要做好相应的配置，助力媒体语音新闻搜索库建设，谷歌就已经发布了有关标记文本的规范，可以通过搜索引擎指向故事中最相关的新闻信息，然后可以通过Google Assistant的合成语音给用户读出来。同时，平台还需要及时为媒体提供用户搜索数据分析，因为用户的搜索是完全主观的，搜索数据是与受众直接接触出来的结果，相比其他数据更直接更准确，这样媒体就可以依据用户的直接搜索数据来制作内容或者标记内容文本元数据。面对语音新闻搜索困难的难题，还需要用户、媒体以及平台三方共同努力克服。
3.自然语言处理技术的识别误差制约了新闻资讯推广
智能音箱的自然语言处理技术目前还存在一定的问题，例如远程识别差，智能音箱只能在很近的距离里进行交流，稍远一些的距离进行交流就稍显乏力；除了远程交流困难，智能音箱的误唤醒率也很高，可能在你不知道的情况下，它就突然被唤醒了；更为重要的是，智能音箱的语音理解能力还比较差，对明确的指令识别很快，但是其他的语义理解就显得很吃力，例如同名的地名、人名它们就很难根据用户的需求去找到用户需要的那一个。智能音箱的自然语言处理技术方面的识别误差与滞后从某种程度上阻碍了智能资讯的推广，尤其是语义理解方面的问题，还需要平台更好地提升自然语言处理技术，提高智能音箱的智能性，更好地为用户服务。
4.内容同质化严重，品牌性被稀释
语音新闻同样存在内容严重同质化的问题，尤其是在新闻简报这种报道形式中，内容同质化问题更为常见。此外，由于是语音播报，大众对声音的辨识度远远比不上视频。无论语音新闻的内容是由真人播报还是语音合成，再加上语音新闻内容的同质化，用户对语音新闻品牌的辨识度以及认同感都会大打折扣。媒体需要思考的是：如何增加内容的差异化，以及如何设置特定的标识增加品牌辨识度与认同感。
5.变现难
目前语音新闻的变现途径依旧以广告为主，通常是在节目里加入中插广告和前后的贴片广告，但是语音广告非常容易给用户带来不适感，尤其是广告和语音新闻内容不契合时，用户会较难接受，广告一旦增多，用户流失就会很快，更何况还有智能音箱平台禁止广告植入，媒体广告变现之路就走得更加艰辛了。另外一种变现方法就是直接付费，包括订阅服务和独家音频付费，但是现在看来也不是非常乐观，这种变现手段对媒体的语音新闻内容质量提出了非常高的要求。如何更好地实现语音新闻内容变现，媒体还有很长的探索之路要走。
6.假新闻依旧存在
智能语音平台只是一个资讯的集合平台，传统资讯平台上存在的很难处理的问题——假新闻，在智能音箱平台中依旧存在。从某种程度来说，声音比文字更让人信服，所以如何减少假新闻的产出，需要平台跟媒体从源头找到解决方案。
7.隐私问题
相较于网络交互，语音交互可以更轻易地获取用户信息，并且语音交互在未来也会更多地直接与人们的生活场景产生关联，如搭载智能家居等。目前智能音箱已经发生了一些隐私泄露的事件，可能存在对消费者的语音助手私密提问和对话录音进行人工审听和记录。2019年8月，亚马逊表示它将允许用户禁用对其Alexa录音的人工审听，苹果和谷歌也在相关方面做出了调整。媒体和平台在这方面还需要把握好一个度，减少用户对个人隐私的担忧。