2017 年中國人工智能行業分析
——智能語音應用篇

產業互聯網發展智庫創始人/主編 劉 劍

中國制造2025 論壇

2017 年中國人工智能行業分析
——智能語音應用篇

產業互聯網發展智庫創始人/主編 劉 劍

2016年是人工智能（AI）元年，智能語音技術作為AI應用最成熟的技術之一，在智能家居、智能車載、智能可穿戴領域有了迅猛發展。鑒于此，科技巨頭、初創公司紛紛從不同維度布局相關產業鏈，未來面向物聯網的智能語音產業鏈的形成將引起商業模式的變化。

一、智能語音技術取得重大突破，商業化落地成為可能

（一）智能語音技術是人工智能產業鏈上的關鍵一環

人工智能產業鏈主要分為三個層次。底層是基礎設施，包括芯片、模組、傳感器，以及以大數據平臺、云計算服務和網絡運營商。這部分參與者以芯片廠商、科技巨頭、運營商為主。中間層主要是一些基礎技術研究和服務提供商。包括深度學習 /機器學習、計算機視覺、語音技術和自然語言處理以及機器人等領域。這一模塊需要有海量的數據，強大的算法，以及高性能運算平臺支撐。代表性企業主要有 BAT、科大訊飛、微軟、亞馬遜、蘋果、facebook 等互聯網巨頭和國內一些具有較強科技實力的人工智能初創公司。最上層是行業應用。大致分為 2B 和 2C 兩個方向。2B的代表領域包括安防、金融、醫療、教育、呼叫中心等。2C 的代表領域包括智能家居、可穿戴設備、無人駕駛、虛擬助理、家庭機器人等。相關代表性企業既包括互聯網科技巨頭，也包括一些初創廠商。

（二）中國人工智能市場規模持續增長，智能語音將居于重要地位

（三）智能語音技術成熟，商業化應用成為可能

深度學習、高性能運算平臺和大數據是人工智能技術取得突破的核心助推力。深度學習端到端解決了特征表示與序列影射的問題，使得人工智能的性能得到了快速提升；而互聯網時代海量的數據又不斷為算法模型提供了訓練材料，同時，云計算的興起和高性能的運算平臺為智能化提供了強大的運算能力和服務能力。在語音識別率方面，百度、谷歌，科大訊飛等主流平臺識別準確率均在 96%以上，穩定的識別能力為語音技術的落地提供了可能。

（四）商業場景落地的重要環節語音交互有了重大突破

與此同時，語音交互的核心環節也取得重大突破。語音識別環節突破了單點能力，從遠場識別，到語音分析和語義理解有了重大突破，呈現一種整體的交互方案。

二、智能車載、智能家居及可穿戴設備風潮的興起加速語音技術落地

（一）智能語音市場整體處于啟動期，智能車載，智能家居，智能可穿戴等垂直領域處于爆發前夜

（二）智能車載市場前景廣闊，預計五年內車聯網滲透率超過 50%，語音將成為車載系統標配

我國是全球最大的汽車產銷市場，未來車載信息系統市場將有廣闊的發展空間。分析預測，到 2018年，中國智能車載市場規模將接近 400 億元，年均增長率超過 70%，將保持高速發展狀態。與此同時，車聯網進程加快，2015 年，車載有屏設備出貨量約 1300 萬臺，其中具備聯網功能的設備滲透率僅為 5%左右，預計伴隨著相關軟硬件適配性能的提升，以及車聯網產品服務逐漸完備，用戶用語音控制車載系統習慣逐漸形成，有屏聯網的車載終端產業將迎來爆發增長，未來 5 年內車載設備滲透率將超過 50%。

（三）智能家電滲透率提高，智能家居市場蘊涵千億市場規模，語音作為家居交互入口將大有所為

語音交互正在改變家居生活習慣。2018 年，中國智能家居市場規模將達到 1680 億元。智能電視是僅次于智能手機滲透率最高的智能家電單品，而智能電視居于客廳位置的核心。也有越來越多的消費者習慣在沙發上使用語音換臺，語音作為智能家居入口將有廣闊的想象空間。

（四）可穿戴設備市場規模潛力巨大，VR/AR、智能手表等興起，語音將成為天然交互入口

據估算，2018 年可穿戴設備市場規模將接近 400億元，其中品類最大的是智能手表。近兩年，VR，AR的概念開始深入大眾，未來幾年相關硬件將呈現爆發式增長。而可穿戴設備由于其特性所限，很難通過單一觸摸實現流暢交互，因此語音交互成為剛需。

三、科技巨頭，初創公司紛紛從不同維度布局相關產業鏈

（一）國外科技巨頭：通過并購等手段，夯實核心技術，開放應用平臺，在既有的產品和業務中實現 AI first，擴展以 AI為核心的生態系統

1.谷歌：延續既有開放模式，打造開發者生態鏈，推出 Google Home，試圖建立物聯網時代安卓系統。在谷歌的 AI first戰略中，一方面，推出人工智能學習系統平臺 TensorFlow，以吸引開發者，實現產品快速迭代，打造開發者生態鏈，形成行業標準；另一方面，推出谷歌家庭，試圖建立物聯網時代安卓系統。同時，將AI技術應用于其原有的產品中，比如 Google 輸入法、Google 翻譯、Google Now 等，不斷提升產品性能，優化用戶體驗。

2.蘋果：基于智能硬件定標準、做平臺、獲數據 ，重視物聯網時代生態控制權。與谷歌的開放生態不同，蘋果依舊延續了其既有的封閉系統，瞄準物聯網時代的生態控制權。同時，以硬件擅長的蘋果這次仍從布局硬件起步，打造軟硬件生態系統，依靠其廣泛的 OS系統用戶，再基于已推廣的 OS系統拓展至物聯網產業鏈。比如移動設備方面，蘋果基于 iPhone推廣到車載領域的 CarPlay；可穿戴設備方面，基于AppleWatch 推廣 HealthKit，以獲取用戶運動健康數據。此外，還基于硬件定標準做平臺，比如在家居方面，蘋果搭建 HomeKit平臺，吸引霍尼韋爾、飛利浦、海爾等各廠商的智能家居硬件接入。蘋果希望打造物聯網時代完整的生態系統，并通過源源不斷的用戶數據，優化自身生態系統，提升用戶體驗。

（二）國內互聯網巨頭：開放語音生態系統，以產業內合作的方式，將語音技術植入產品和或應用于相關業務場景，構建全產業生態鏈

在中國，以 BAT等為代表的眾多互聯網巨頭也紛紛開發智能語音市場。在語音生態系統方面，百度宣布語音識別技術及能力全面開放。騰訊、搜狗語音開放平臺相繼上線。在語音技術應用方面，各大廠商對家居、車載、可穿戴等環節的關注明顯升溫。智能家居領域，百度發布了 Baidu ihome，阿里聯合智能家電廠商推出天貓魔盒，搜狗聯手魅族，發布魅族電視盒子。智能車載領域，百度分別推出了手機車機智能互聯的產品 Carlife，車的私有云服務平臺 MyCar，和智能語音人機交互方式的智能行車助手 CoDriver。阿里云和上汽合作推出車載操作系統，騰訊發布了路寶 APP+ 路寶盒子，可與騰訊云連接，以實現車輛診斷、油耗分析、車友社交等功能。搜狗則和四維圖新合作，推出飛歌導航。可穿戴領域，百度采取扶持外部產品，內置百度服務，形成開放生態思路：分別推出了 Inside 智能硬件平臺，基于健康云的 Dulife 智能健康平臺，以及百度手表應用，以吸引硬件廠商加入。

（三）國內智能語音公司：依托原有優勢，從單一智能語音技術商轉型全方位人工智能技術服務商

在國內專注智能語音技術的公司中，有兩家廠商值得關注。一家是科大訊飛，另一家是捷通華聲。這兩家企業在前期業務以運營商，金融等行業客戶和政府為主。后期開始發力智能家居，智能車載等領域。從單一的智能語音技術商全面轉型人工智能技術服務商。但在商業化路徑上，有別于前述互聯網公司。他們仍采取的是傳統的“平臺嵌入”服務，即將自身語音技術植入相關合作伙伴的產品中，以推動智能語音和人工智能技術在家居、車載、可穿戴等領域的落地。

（四）初創廠商：以垂直領域和細分場景為突破口，重點布局家居，車載和可穿戴設備

初創廠商在 AI商業化上主要分為兩種路徑。第一種，開放 API接口給第三方，軟硬一體化，走 2B 或2B2C路線。比如與家居廠商合作，將語音技術植入家電，以此切入智能家居場景。或者從后裝車載市場切入，開發帶有智能語音系統的后視鏡等。這類代表廠商包括圖靈機器人、思必馳、云知聲等。第二種，走軟硬一體化，走 2C 路線。從智能手表切入，逐漸擴展到車載，家居等場景，代表廠商有出門問問。

四、面向物聯網的智能語音產業鏈的形成將引起商業模式的變化

（一）未來趨勢：以語音為入口，建立以物聯網為基礎的商業模式

智能語音的未來價值點在于用戶數據挖掘，以及背后內容，服務的打通。以語音作為入口的物聯網時代將會產生新的商業模式。不同商業模式對硬件有不同的需求，廣告效果與屏幕尺寸有很大關系，因此在家居中，尤其是智能電視為核心的場景下，廣告仍是一個主要收入來源。而可穿戴設備、智能車載等硬件獲取的大量數據在健康、保險等行業有巨大的價值，因而產生全新的商業模式。

（二）智能家居：以合適的入口級應用為載體，基于萬物互聯的標準，將技術與硬件結合，實現內容和服務的拓展

找到合適的語音入口是挖掘智能家居背后用戶價值的關鍵。硬件本身具有入口價值，智能音箱、智能電視、家庭機器人等都有可能成為合適的入口。通過前端語音交互提供入口，后端互聯網提供服務的方式完成物聯網時代家居場景下的商業模式轉換。

（三）智能車載：車聯網向縱深方向發展，硬件基礎功能免費，基于用戶數據的挖掘和增值服務將成為未來主要贏利點

語音交互在車載場景中存在剛需，也會成為最先爆發的領域。而車聯網的縱深化發展，將會衍生出硬件免費，靠個性化增值服務盈利的商業模式。以汽車保險為例。以前車載場景痛點在于，車廠將車交給 4S店，然后 4S 店賣給用戶。車一旦賣出后，車廠和用戶就失去了聯系。而用戶買車后還會買車險，這部分又由單獨的保險公司介入，但是他們缺乏用戶用車數據，因此保費定價存在痛點。而未來，車載設備提供商可以通過補貼用戶來搶占汽車內顯示屏市場，通過用戶用車行為數據的搜集與挖掘，為保險公司和車廠提供信息，保險公司根據數據設立分層級的保費機制，激勵規范駕駛行為。這樣，信息流和服務流將不斷在生態系統中流轉，不斷挖掘更大價值。

（四）智能可穿戴：從單一售賣硬件獲得現金流，到后續通過內容和服務獲得持續現金流的模式

可穿戴設備的發展仍舊遵循從早期的差異化硬件盈利，過渡到后期的運維和個性化增值服務盈利的模式。可穿戴設備是用戶使用時間最長的智能硬件設備，會收集到用戶屬性、生活習慣、行為軌跡、運動健康以及社交等方面的數據。這些數據經過分析后會產生巨大的價值。比如，基于用戶健康和運動數據的挖掘，可以將信息推送給健身私教，作為健康咨詢和健身指導的依據。而基于用戶生活作息、消費習慣等方面的數據，并且將這些數據與 LBS 結合，可以提供給餐飲、零售等企業，提供精準營銷服務。總之，基于用戶行為特征數據的挖掘分析，和后端互聯網內容的增值服務，將會是未來盈利的重要模式。