2020年中国智能语音行业研究报告_47页_5mb

中国智能语音行业研究报告总结（2020年）

核心内容

中国智能语音行业自20世纪50年代开始探索，2016年在深度神经网络的帮助下，机器语音识别准确率首次达到人类水平，标志着技术进入落地期。尽管技术取得突破，但实现自然、类人交互体验仍是长期挑战，涉及多学科技术的协同与优化。

主要观点

• 技术发展：深度神经网络推动智能语音技术快速发展，但目前仍无法实现端到端的语音合成与识别，需持续优化算法和模型。
• 商业模式：行业从单一商业模式向多元化发展，解决方案业务占比高，技术输出“厚度”增加。
• 市场潜力：消费级智能硬件如智能音箱、语音输入法等已成为市场主要增长点，企业级和公共级市场则聚焦于医疗、公检法、教育、客服等场景。
• 行业参与者：市场参与者包括互联网巨头、技术提供方、设备商和集成商，竞争格局逐渐清晰。
• 技术应用：智能语音技术在多个领域应用，包括语音助手、智能音箱、医疗健康、公检法、教育、客服、内容审核等，提升业务效率和用户体验。

关键信息

技术概述

• 智能语音是实现人与机器语言交互的技术，涵盖声音信号处理、语音识别、自然语言处理、语音合成等。
• 技术发展过程中，涉及声学信号处理、模式识别、自然语言处理等多个学科。
• 全双工语音技术正在成为研究重点，实现语音流实时处理与交互。

消费级市场

• 智能音箱：作为家庭智能入口，智能音箱的渗透率接近20%，但活跃度和应用丰富性仍需提升。
• 语音输入法：成为智能语音的重要落地场景，具备多语种支持、智能纠错、语音翻译等功能，提升用户输入效率。
• 市场趋势：消费级智能语音市场正经历从硬件销售到多元化变现模式的转变，包括电商购物、广告植入、应用推广等。

企业级与公共级市场

• 医疗健康：智能语音技术在电子病历、导诊机器人、诊后随访、临床决策支持系统等领域应用，提升医生工作效率。
• 公检法：用于智能庭审、电信网络反欺诈、虚拟法官、声纹识别等，提升办案效率与安全性。
• 教育：在口语评测、智能课堂、在线教育中应用，提升教学效率与学习体验。
• 客服：AI客服在电话质检、智能应答、营销管理等方面应用，减轻人工负担，提升效率。

市场参与者

• 科大讯飞：以AI解决社会刚需，构建三个同心圆的产业生态，覆盖教育、医疗、智能终端等多个领域。
• 搜狗：专注于语言理解和智能语音交互，推出知音平台、语音输入法、智能硬件等产品，提升用户体验。
• 思必驰：聚焦智能终端和企业服务，推出全链路智能对话定制平台DUI，推动语音技术应用规模化。
• 依图科技：在语音识别、NLP、声纹识别等领域取得显著进展，技术成果领先。

技术趋势

• 全双工语音：实现连续语音流处理，提升交互效率与自然度。
• 对话引擎：支撑问答和对话内容实现，具备知识图谱、语义理解、对话管理等功能。
• 语音合成与识别：技术不断成熟，个性化TTS、情绪识别等成为新热点。

市场现状

• 行业规模：2020年智能语音市场规模持续增长，企业级和公共级市场占比增加。
• 技术瓶颈：尽管技术发展迅速，但整体技术闭环尚未完善，需持续优化。
• 行业前景：随着技术的不断进步和应用场景的拓展，智能语音行业将迎来更多机遇。

总结

中国智能语音行业在技术、市场和应用场景方面均取得显著进展，但仍面临技术闭环、商业模式优化和用户体验提升等挑战。未来，随着技术的不断成熟和应用场景的拓展，智能语音行业有望实现更大发展。