智能语音行业发展概览报告2024-2026

2024-2026智能语音行业发展概览报告汇报人：王志鸿2024-08-01FROMBAIDUWENKU定义或者分类特点产业链发展历程政治环境商业模式目录CONTENTSFROMBAIDUWENKU经济环境社会环境技术环境发展驱动因素行业壁垒行业风险行业现状行业痛点问题及解决方案行业发展趋势前景机遇与挑战竞争格局经济环境社会环境技术环境发展驱动因素行业壁垒行业风险行业现状目录CONTENTSFROMBAIDUWENKU行业痛点问题及解决方案行业发展趋势前景机遇与挑战竞争格局01定义或者分类特点FROMBAIDUWENKUCHAPTER什么是智能语音智能语音技术是人工智能领域的重要分支。智能语音技术涉及多类型学科，其核心技术包括语音合成、语音识别、声纹识别、自然语言理解、语音去噪等关键技术。智能语音行业是以语音为研究对象，对语音语义进行识别、理解以及生成，使机器具备自然语言处理能力，并且利用其核心技术赋予机器“听觉”、“理解能力”以及“语言能力”。伴随智能语音技术的发展，智能语音的应用覆盖多个场景，如智能家居、智能车载、智能医疗、智能客服、智能教育等。定义02产业链FROMBAIDUWENKUCHAPTER芯片、传感器、云计算服务、数据服务、算法上游智能语音企业、互联网企业中游智能家居、可穿戴设备、智能教育、智慧医疗、智能客服下游产业链01020303发展历程FROMBAIDUWENKUCHAPTER首款语音识别系统问世,可基于简单的模板匹配识别孤立的英文数字。同期语音合成技术已经能够合成较为自然的语音,但由于技术尚未成熟,落地出现困雅。发展历程认知阶段（1952-1980年）起步阶段（1980-2000年）发展应用阶段（2001-2019年）融合应用阶段（2020年-至今）语音识别完成了从模版匹配到概率统计建模的过度。词汇里得到大幅提升。语音合成的拼接问题得到了解决，智能语音技术正式进入进入公众视野。深度神经网络技术的发展使得智能语音发生了质的突碱,在一方面语音识别的淮确率大幅度提升，逼近人类水平,另―方面语义分析技术开始迅猛发展。智能语音进入商品市场。以智能语音为核心,整合包含多元模式识别、大数据、RF、物联网技术、云服务等技术的智能语音系统将在多个维度触达行业的核心需求。04政治环境FROMBAIDUWENKUCHAPTER描述:《关于促进信息消费扩大内需的若干意见》:加强智能终端、智能语音、信息安全等关键软件的开发应用，加快安全可信关键应用系统推广。:《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》:进一步推进计算机视觉、智能语音处理、生物特征识别、自然语言理解、智能决策控制以及新型人机交互等关键技术的研发和产业化，推动人工智能在智能产品、工业制造。工信部等3个部门:《智能硬件产业创新发展专项行动（2016-2018年）》:支持产业链上下游联动，建设安全可靠端云一体智能硬件服务开发框架和平台，发展从芯片到云端的全链路安全能力，发展可信身份认证、智能语音与图像识别、移动支付等端云一体化应用。政治环境1政治环境《关于促进信息消费扩大内需的若干意见》:加强智能终端、智能语音、信息安全等关键软件的开发应用，加快安全可信关键应用系统推广。《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》:进一步推进计算机视觉、智能语音处理、生物特征识别、自然语言理解、智能决策控制以及新型人机交互等关键技术的研发和产业化，推动人工智能在智能产品、工业制造。工信部等3个部门政治环境《关于促进“互联网+医疗健康”发展的意见》研发基于人工智能的临床诊疗决策支持系统，开展智能医学影像识别、病理分型和多学科会诊以及多种医疗健康场景下的智能语音技术应用，提高医疗服务效率。《最高人民法院关于深化人民法院司法体制综合配套改革的意见》全面提升语音识别技术在庭审语音同步转录中的应用效能，建成全国法院智能语音云平台，实现全国法院语音识别的模型共享和统一管理。《关于政协十三届全国委员会第三次会议第5148号提案答复的函》鼓励智能家居产品普及语音控制功能，推动基于智能语音识别技术的智能音箱、智能可穿戴设备及其他智能家电产品开发，老年人可通过语音方式实现便捷化操作。《关于进一步优化地方政务服务便民热线的指导意见》提出加强自助下单、智能文本客服、智能语音等智能化应用，方便企业和群众反映诉求建议。05商业模式FROMBAIDUWENKUCHAPTER06经济环境FROMBAIDUWENKUCHAPTER我国经济不断发展，几度赶超世界各国，一跃而上，成为GDP总量仅次于美国的唯一一个发展中国家。我国经济赶超我国人口基数大，改革开放后人才竞争激烈，大学生就业情况一直困扰着我国发展过程中。就业问题挑战促进社会就业公平问题需持续关注并及时解决，个人需提前做好职业规划与人生规划重中之重。公平就业关注经济环境07社会环境FROMBAIDUWENKUCHAPTER总体发展稳中向好我国总体发展稳中向好，宏观环境稳定繁荣，对于青年人来说，也是机遇无限的时代。关注就业公平与提前规划促进社会就业公平问题需持续关注并及时解决，对于个人来说提前做好职业规划、人生规划也是人生发展的重中之重。就业问题与人才竞争我国人口基数大，就业问题一直是发展过程中面临的挑战，人才竞争激烈，大学生毕业后就业情况、失业人士困扰国家发展。政治体系与法治化进程自改革开放以来，政治体系日趋完善，法治化进程也逐步趋近完美，市场经济体系也在不断蓬勃发展。中国当前的环境下描述了当前技术发展的日新月异，包括人工智能、大数据、云计算等前沿技术的涌现。技术环境需求增长、消费升级、技术创新等是行业发展的主要驱动因素，推动了行业的进步。发展驱动因素行业壁垒包括资金、技术、人才、品牌、渠道等方面的优势，提高了新进入者的难度。行业壁垒我国经济不断发展08技术环境FROMBAIDUWENKUCHAPTER技术驱动技术环境的发展为行业带来了新的机遇，是行业发展的重要驱动力。创新动力技术环境的不断创新和进步，为行业的创新发展提供了有力支持。人才需求技术环境的发展促进了人才的需求和流动，为行业的人才队伍建设提供了机遇。团队建设技术环境的发展要求企业加强团队建设，提高员工的技能和素质，以适应快速变化的市场需求。合作与交流技术环境的发展促进了企业间的合作与交流，推动了行业的整体发展。技术环境010203040509发展驱动因素FROMBAIDUWENKUCHAPTER发展驱动因素近年来，中国人工智能产业发展势头较好，人工智能在教育、医疗、环境保护等领域的应用程度不断加深。政府的利好政策频出，旨在推进人工智能技术与各应用领域的深度融合。智能语音作为人工智能领域较成熟的技术分支，其技术的成熟将加速各应用领域智能化产品的落地，因此，政府对于人工智能行业的利好政策将带动智能语音行业的发展。1国家性政策红利助力行业发展语音交互技术的发展帮助用户实现了本能表达，解放消费者感官的占用，优化用户的消费体验。语言交互是利用语言信息进行交互的技术，在空间上打破了用户与智能设备的距离限制。在智能语音领域，远场识别技术的发展进一步缩小了用户与智能设备的距离限制，当用户与智能设备保持较远距离时，用户仍然可以通过语音口令与智能语音设备进行交互。除改善用户体验的优势外，语音交互还具有明显的速度优势。在用户与智能语音进行语音交互时，语音输入效率明显高于文字输入效率。自然语言处理技术的发展缩短了语音识别的处理时间，具有明显的效率优势。语音交互的便利性优势在智能语音行业中，深度学习、大数据、云计算等辅助技术的发展提高了语音识别的准确率、降低了数据存储所需的硬件成本，为智能语音行业的发展提供契机，助力智能语音行业发展。辅助技术的发展为行业发展创造机遇智能语音行业的核心技术包括语音合成技术、语音识别技术、声纹识别技术、自然语言理解技术以及语音去噪技术。除自然语言理解技术和语音去噪技术外，其余四项核心技术在智能语音领域的商业化应用较为广泛，核心技术的发展推动各应用领域智能语音产品的落地。智能语音核心技术的发展10行业壁垒FROMBAIDUWENKUCHAPTER11行业风险FROMBAIDUWENKUCHAPTER12行业现状FROMBAIDUWENKUCHAPTER市场情况描述行业现状自2017年起，我国智能语音行业市场规模逐年上升，2020年受疫情影响，导致智能语音需求进一步提升，市场规模也增至276亿元，同比上升469%。2020年我国智能语音领域备受资本青睐，截止到2021年2月我国智能语音融资金额达数十亿元人民币，超一半企业获得融资。目前市场上企业大都处于融资初期，但依旧有18家企业融资进程进入后期阶段，完成C轮及以上融资，占比9%，智能语音企业上市热潮或将来临。行业现状01市场份额变化2014年中国智能语音行业市场规模仅有27亿元，得益于政策环境和技术实力的支持，中国智能语音行业得以快速发展。2018年中国智能语音行业的市场规模增长至159亿元，2014年至2018年中国智能语音行业的年复合增长率达到52%。具有智能语音多年从业背景的行业专家表示，中国政府在智能语音技术研发及产业化方面的利好政策频出，为智能语音产业的发展创造了良好的政策环境。在“中国制造2025”、《新一代人工智能发展规划》以及《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020年）》中，政府均将推动智能制造行业上升为国家战略，积极推动智能产品在各场景的集成应用。尤其在《行动规划》中，政府的发展重点覆盖智能语音行业的基础层至应用层，在助力智能语音底层软硬件建设的同时，加速各领域智能产品的落地，推动智能语音行业的发展。其次，语音识别、自然语言识别等核心技术的发展推动智能语音产品的商业化落地，进一步深化智能语音在产业下游各场景的应用。同时，大数据、云计算等辅助技术性能的提升为智能语音行业发展提供助力。行业现状02市场情况目前，中国智能语音行业处于快速发展阶段，各场景智能语音产品的商业化应用逐渐走向成熟。人工智能、语音识别技术等核心技术的快速发展推动下游各领域对智能语音的应用需求不断扩大，吸引政府、资本的持续关注。互联网企业、智能语音技术企业以及智能语音初创企业纷纷布局中国智能语音市场，推动智能语音行业市场规模持续扩容。沙利文预测，2023年中国智能语音行业市场规模将达到651亿元。早在2018年智能音响就已经成为智能家居业内最看好的用户入口之一，除了智能手机之外，智能音响作作为第二大被看好的入口。目前智能音箱市场主要由天猫精灵、小度音响、小爱音响等。2020年我国智能音响整机销售额达到118亿元，同比上年增长57%。行业现状消费者需求向上倾斜，多渠道服务成为必然趋势受疫情影响，消费者偏好加速向线上倾斜，在线客服需求量大幅提升。相比人工客服，智能语音系统工作效率、多渠道适配度更高，大量企业开始选择智能语音系统，智能语音不再是选择题而是必选项。01智能语音技术逐渐成熟，商业化应用成为可能深度学习、高性能运算平台和大数据是人工智能技术取得突破的核心助推力。深度学习端到端解决了特征表示与序列影射的问题，使得人工智能的性能得到了快速提升;而互联网时代海量的数据又不断为算法模型提供了训练材料，同时，云计算的兴起和高性能的运算平台为智能化提供了强大的运算能力和服务能力。在语音识别率方面，百度、谷歌，科大讯飞等主流平台识别准确率均在96%以上，稳定的识别能力为语音技术的落地提供了可能。0213行业痛点FROMBAIDUWENKUCHAPTER行业基础层技术存在短板目前，中国智能语音行业基础层的核心关键技术积累较薄弱，算法、芯片及基础元器件的原创科技实力与国外企业相差较大。智能语音行业基础层核心技术实力欠缺，如芯片、传感器等核心元器件，不仅影响行业原创科技成果的输出，并且核心技术或生产环节长期依赖国外，不利于中国智能语音企业建立国际竞争优势。智能语音芯片等核心基础元器件从投入到规模化生产的周期较长，在产品研发至生产期间所需资金投入较大且回报周期长，致力于基础层核心元器件研发的企业需面临较大的资金压力。近年来，智能语音行业较好的发展前景吸引资本涌入，中国国内资本持续加码智能语音领域，但资本多集中在智能语音行业的应用层，在回报周期较长的基础层领域缺乏布局。语音识别技术“鲁棒性”问题凸显语音识别技术在智能语音下游的应用逐渐广泛，由于语音信号的频谱受到复杂的环境因素干扰，如信道差异、测试环境差异等，语音识别系统的“鲁棒性”受影响，智能语音硬件对于用户需求识别的准确度降低，影响消费者体验。语音识别的完整过程包含语音信号识别、静音切除、声学特征提取等多个环节。基于语音信号的多样性和复杂性，语音识别系统在保证环境安静、语料的清晰、标准的情况下才能实现用户需求的准确识别。自然语言处理技术尚不成熟目前，自然语言处理（NLP）技术在人机交互领域仅停留在浅度处理层面，智能语音设备无法保障智能语音系统对于用户需求识别的准确率。自然语言处理（NLP）技术主要包含三个层面，分别为词法分析、句法分析、语义分析。在语义分析层面，机器对句子的理解只能做到语义角色标注层面，即标出句中的句子成分和主被动关系等，词义消歧是制约自然语言处理（NLP）技术的最大阻碍。语音识别系统在完成切词、标注词性以及词语识别后，需要对每个词语进行理解。但由于一词多义的情况无法避免，机器无法比拟人力基于语言环境和知识储备消除各种歧义的能力，因此基于自然语言处理技术的语音识别系统在实际操作情况并不理想。030201行业痛点14问题及解决方案FROMBAIDUWENKUCHAPTER15行业发展趋势前景FROMBAIDUWENKUCHAPTER发展趋势前景描述行业将大力发展深度集成语音AI芯片:基于语音交互为用户带来的便利性，智能语音技术在各行业应用程度日益加深，各领域智能终端产品逐渐普及。在传统智能语音解决方案中，语音识别技术需在云端进行计算，庞大的数据和运算量导致设备运行成本和功耗居高不下，且易出现语音交互“时延”的问题，影响用户的消费体验。AI芯片的算力决定了智能语音处理的速度以及语音交互的便利性，因此行业将大力发展深度集成语音AI芯片。行业将构建智能语音专利池:目前，中国智能语音行业进入快速成长期，语音技术在各下游场景的商业化应用日益广泛，推动智能语音产业分工的细化以及科学技术的密集化。落地的智能语音产品会涉及众多专利技术，且分属于不同所有者，众多的专利请求、复杂的专利授权、以及高额的专利侵权赔偿等问题将阻碍智能语音新技术的实践运用。因此，中国智能语音行业有望建立智能语音专利池，引导和促进智能语音技术跨行业的实施和应用，推动语音相关产业的发展。智能语音专利池的建立可以有效降低交易成本，消除专利实施中的授权障碍，减少企业间的专利纠纷、有利于专利技术的推广应用。专利权人可以向智能语音专利池贡献自己的核心专利，同时享有免费使用其他专利人专利的权利，免去了专利权相互交叉许可的交易成本。专利的有效管理消除了专利实施中重复授权的障碍，有效降低了专利许可中的交易成本，满足行业需求的同时，提高社会经济效益。政策红利助力行业发展:近年来，中国人工智能产业发展势头较好，人工智能在教育、医疗、环境保护等领域的应用程度不断加深。政府的利好政策频出，旨在推进人工智能技术与各应用领域的深度融合。智能语音作为人工智能领域较成熟的技术分支，其技术的成熟将加速各应用领域智能化产品的落地，因此，政府对于人工智能行业的利好政策将带动智能语音行业的发展。智能语音技术逐渐成熟:深度学习、高性能运算平台和大数据是人工智能技术取得突破的核心助推力。深度学习端到端解决了特征表示与序列影射的问题，使得人工智能的性能得到了快速提升;而互联网时代海量的数据又不断为算法模型提供了训练材料，同时，云计算的兴起和高性能的运算平台为智能化提供了强大的运算能力和服务能力。在语音识别率方面，百度、谷歌，科大讯飞等主流平台识别准确率均在96%以上，稳定的识别能力为语音技术的落地提供了可能。行业发展趋势前景行业将大力发展深度集成语音AI芯片基于语音交互为用户带来的便利性，智能语音技术在各行业应用程度日益加深，各领域智能终端产品逐渐普及。在传统智能语音解决方案中，语音识别技术需在云端进行计算，庞大的数据和运算量导致设备运行成本和功耗居高不下，且易出现语音交互“时延”的问题，影响用户的消费体验。AI芯片的算力决定了智能语音处理的速度以及语音交互的便利性，因此行业将大力发展深度集成语音AI芯片。行业发展趋势前景01020304行业将构建智能语音专利池目前，中国智能语音行业进入快速成长期，语音技术在各下游场景的商业化应用日益广泛，推动智能语音产业分工的细化以及科学技术的密集化。落地的智能语音产品会涉及众多专利技术，且分属于不同所有者，众多的专利请求、复杂的专利授权、以及高额的专利侵权赔偿等问题将阻碍智能语音新技术的实践运用。因此，中国智能语音行业有望建立智能语音专利池，引导和促进智能语音技术跨行业的实施和应用，推动语音相关产业的发展。智能语音专利池的建立可以有效降低交易成本，消除专利实施中的授权障碍，减少企业间的专利纠纷、有利于专利技术的推广应用。专利权人可以向智能语音专利池贡献自己的核心专利，同时享有免费使用其他专利人专利的权利，免去了专利权相互交叉许可的交易成本。专利的有效管理消除了专利实施中重复授权的障碍，有效降低了专利许可中的交易成本，满足行业需求的同时，提高社会经济效益。政策红利助力行业发展近年来，中国人工智能产业发展势头较好，人工智能在教育、医疗、环境保护等领域的应用程度不断加深。政府的利好政策频出，旨在推进人工智能技术与各应用领域的深度融合。智能语音作为人工智能领域较成熟的技术分支，其技术的成熟将加速各应用领域智能化产品的落地，因此，政府对于人工智能行业的利好政策将带动智能语音行业的发展。智能语音技术逐渐成熟深度学习、高性能运算平台和大数据是人工智能技术取得突破的核心助推力。深度学习端到端解决了特征表示与序列影射的问题，使得人工智能的性能得到了快速提升;而互联网时代海量的数据又不断为算法模型提供了训练材料，同时，云计算的兴起和高性能的运算平台为智能化提供了强大的运算能力和服务能力。在语音识别率方面，百度、谷歌，科大讯飞等主流平台识别准确率均在96%以上，稳定的识别能力为语音技术的落地提供了可能。16机遇与挑战FROMBAIDUWENKUCHAPTER17竞争格局FROMBAIDUWENKUCHAPTER竞争格局目前，中国国内智能语音服务商共分为三类:（1）以百度为代表的互联网巨头；（2）以科大讯飞为代表的智能语音服务商；（3）以云知声、图灵机器为代表的深耕于垂直领域和细分场景的初创企业。部分海外智能语音服务商尝试布局中国智能语音市场，但受限于服务器不在本地，中文语音语料资源匮乏等因素，海外智能语音产品在中国智能语音市场的占有率并未形成一定规模。以科大讯飞为代表的中国国内智能语音科技企业拥有较强的技术优势，该类型企业凭借其较强的研发优势吸引资本涌入，在智能语音市场占据较大的市场份额。深度学习技术的发展、产业基础设施的改善，中国智能语音行业的技术壁垒逐渐被打破，其语音模型创建环节被省略，技术开发难度、成本逐渐降低。智能语音行业技术门槛的降低，导致企业原有的商业模式被改变，原有的技术授权、提供技术解决方案、技术维护等高业务模式逐渐向技术免费、增值服务付费的模式转变，中国国内智能语音科技企业的先发优势逐渐被削弱。部分智能语音科技企业逐渐从单一的智能语音技术商转型为全方位人工智能技术服务商，企业利用其核心技术优势为下游各应用领域提供定制化产品和服务，巩固并增强其竞争优势。中国国内互联网巨头企业凭借其庞大的用户资源、各细分场景的数据积累在语音交互技术领域持续发力。以百度为代表的互联网巨头企业拥有强大的搜索引擎和完善的知识库资源存储，有助于提高语音识别在各应用场景下的识别准确率。在智能语音领域，互联网企业巨头为市场驱动型企业，拥有较强的C端优势。互联网企业利用其C端产品经验及用户数据为产品的功能化设计提供基础，基于客户需求驱动产品的发展和落地。相较于以技术为主要驱动力的智能语音科技企业，互联网巨头的智能语音产品将更加符合用户需要，有利于互联网巨头抢占更多的市场份额，强化其竞争优势。竞争格局（1）以百度为代表的互联网巨头；（2）以科大讯飞为代表的智能语音服务商；（3）以云知声、图灵机器为代表的深耕于垂直领域和细分场景的初创企业。部分海外智能语音服务商尝试布局中国智能语音市场，但受限于服务器不在本地，中文语音语料资源匮乏等因素，海外智能语音产品在中国智能语音市场的占有率并未形成一定规模。以科大讯飞为代表的中国国内智能语音科技企业拥有较强的技术优势，该类型企业凭借其较强的研发优势吸引资本涌入，在智能语音市场占据较大的市场份额。深度学习技术的发展、产业基础设施的改善，中国智能语音行业的技术壁垒逐渐被打破，其语音模型创建环节被省略，技术开发难度、成本逐渐降低。智能语音行业技术门槛的降低，导致企业原有的商业模式被改变，原有的技术授权、提供技术解决方案、技术维护等高业务模式逐渐向技术免费、增值服务付费的模式转变，中国国内智能语音科技企业的先发优势逐渐被削弱。部分智能语音科技企业逐渐从单