2018中国智能语音助手研究报告
小度关于什么的研究报告
小度关于什么的研究报告
小度的研究报告可能涉及以下主题：
1. 人工智能：小度是一个人工智能语音助手，研究报告可以涉及人工智能技术、语音识别、自然语言处理等方面的研究成果，以及小度在人工智能领域的应用和发展前景。
2. 语音识别：小度的主要功能之一是语音识别，研究报告可以讨论语音识别技术的原理、方法和应用，以及小度在语音识别方面的创新和优势。
3. 自然语言处理：小度不仅可以识别语音指令，还能理解自然语言并进行对话交流，研究报告可以涉及自然语言处理技术、文本分析、机器翻译等方面的研究进展，以及小度在这些方面的应用和改进。
4. 用户体验：小度的研发目标是为用户提供更便捷、高效的服务，研究报告可以关注用户对小度的使用体验和满意度的调查分析，以及针对用户反馈进行的改进和优化措施。
5. 隐私与安全：小度作为一个智能助手，处理大量用户语音和文本数据，研究报告可以探讨小度在用户隐私保护和数据安全方面的措施和技术，以及用户对隐私和安全问题的关注和需求。
需要注意的是，以上仅是可能的研究报告主题示例，具体的研究方向和内容会根据具体的研究需求和目标而有所差异。
可行性研究报告如何填写
可行性研究报告如何填写一、项目背景随着经济的发展和社会的进步，越来越多的企业和个人开始关注并投资于各种新兴领域的项目。
因此，对于一个项目的可行性研究变得尤为重要。
本文将以某虚拟公司打造一款智能语音助手APP为例，进行可行性研究，从市场、技术、管理、法律等多个方面进行分析，以确定这个项目是否值得投资。
二、市场需求分析1. 市场规模：目前市场上智能语音助手已经成为热门产品，各大科技公司均有推出自己的产品。
据统计，智能语音助手市场规模已达到xx亿美元。
2. 市场增长：随着人工智能的发展，智能语音助手的功能和性能不断提升，市场需求也在逐年增长。
3. 竞争情况：市场上已有一些知名的智能语音助手产品，如Siri、Alexa、小爱同学等，竞争激烈。
三、技术可行性分析1. 技术方案：本项目计划使用先进的语音识别和自然语言处理技术，为用户提供更智能、更便捷的助手服务。
2. 技术成本：在技术研发和应用方面可能需要较高的投资，但未来的潜在收益也是巨大的。
3. 技术风险：在技术实现过程中可能会面临各种技术风险，如数据安全、系统稳定性等问题。
四、管理可行性分析1. 团队建设：需组建一个专业的团队来负责项目的规划、开发和运营，确保项目能够顺利进行。
2. 运营模式：需要建立有效的运营模式，包括用户服务、宣传推广、用户体验等方面。
3. 风险控制：需建立健全的风险控制机制，及时发现并解决问题，确保项目的持续运营。
五、法律可行性分析1. 合规要求：需遵守相关法律法规，如用户隐私保护、数据安全等要求。
2. 知识产权：需保护好项目的知识产权，确保不会涉及侵权问题。
3. 合同管理：与合作伙伴、服务商等签署合同时需慎重考虑，避免合同纠纷。
六、财务可行性分析1. 成本估算：需要对项目的研发、推广、运营等方面的成本进行详细估算，确保能够保持良好的盈利。
2. 收入预测：需对项目的收入来源和收入预测进行分析，评估项目的盈利能力。
3. 投资回报：投资方需考虑项目的投资风险和潜在回报，做出合理的投资决策。
人工智能发展趋势研究报告
人工智能发展趋势研究报告《人工智能发展趋势研究报告》篇一嘿，今天咱们就来唠唠人工智能这档子事儿。
这人工智能啊，就像一阵龙卷风，已经席卷了我们生活的各个角落，那它未来的发展趋势呢，可真是个超级有趣又让人捉摸不透的话题。
咱先说说现在的情况呗。
你看，现在的人工智能就像个聪明的小助手，在我们的手机里，那语音助手随时等着我们使唤，就跟个小跟班似的。
我就经常用我的手机语音助手来查个资料啥的。
有一次我在外面逛街，突然想知道附近有没有我喜欢的那家咖啡店，我就对着手机喊了一嗓子，嘿，那小助手立马就给我找到了，可方便了呢。
不过呢，这人工智能可不会就满足于当个小助手。
也许在不久的将来，它就像个超级魔法师，能够改变我们整个世界的模样。
比如说在医疗领域，可能以后就不需要医生亲自动手做手术了。
人工智能操控的手术机器人就像一个超级精准的工匠，能够在我们的身体里进行那些超级复杂的手术。
那手术的精度啊，可能比最厉害的医生还要高呢。
这时候有人就会问了，那医生不就失业了吗？我觉得啊，也不一定。
医生还是得在旁边看着的，就像个监工一样，毕竟人工智能也是会出故障的嘛。
再看看交通方面，无人驾驶汽车现在已经不是啥新鲜事儿了。
但是我想啊，以后的无人驾驶汽车可能就像一群听话的小蚂蚁一样，在路上井井有条地行驶着。
它们互相之间还能聊天呢，当然不是像我们人类这样聊天，而是通过数据交流。
比如说前面的车会告诉后面的车：“嘿，兄弟，前面有点堵，你慢点开。
”那整个交通状况就会变得超级有序，交通事故可能就会大大减少了。
可是呢，这人工智能发展得这么快，也有点让人担心。
就像打开了一个潘多拉魔盒一样，谁知道会蹦出啥东西来呢。
比如说隐私问题，现在我们的很多信息都被那些人工智能相关的东西收集着，万一哪天这些信息泄露了，那可就像我们在大街上裸奔一样尴尬。
还有就是道德伦理问题，要是人工智能有了自己的意识，它会不会像电影里演的那样，觉得人类是多余的，然后来个什么人工智能革命啥的呢？我一想到这个就有点后背发凉。
2018-2024年中 国音频市场全景调查报告
2018-2024年中国音频市场全景调查报告在过去的几年里，中国音频市场经历了显著的变革和发展。
从传统的广播电台到如今丰富多彩的在线音频平台，音频内容的传播方式和用户需求都发生了巨大的变化。
本报告将对 2018-2024 年中国音频市场进行全面的分析和探讨。
一、市场规模与增长趋势在 2018 年至 2024 年期间，中国音频市场规模呈现出持续增长的态势。
随着移动互联网的普及和用户对音频内容消费习惯的养成，音频市场的用户规模不断扩大。
据相关数据显示，2018 年中国音频市场用户规模已经达到了 X 亿人，而到 2024 年，预计将突破 X 亿人。
从市场规模来看，2018 年中国音频市场的总收入约为 X 亿元，而到 2024 年，预计将达到 X 亿元。
这种增长主要得益于以下几个方面：1、移动设备的普及：智能手机和平板电脑的广泛使用，使得用户可以随时随地收听音频内容。
2、内容创新：包括有声读物、知识付费、广播剧、脱口秀等丰富多样的音频内容形式不断涌现，满足了不同用户的需求。
3、技术进步：音频技术的不断提升，如音质优化、智能推荐等，提高了用户体验，吸引了更多用户。
二、用户画像与需求分析1、用户年龄分布音频市场的用户年龄跨度较大，但主要集中在 20-40 岁之间的年轻群体。
这部分用户对新鲜事物接受度高，且在工作和生活中对音频内容有较大的需求，例如用于学习知识、放松娱乐等。
2、用户性别比例男女用户比例相对均衡，但在不同类型的音频内容上，性别偏好有所差异。
例如，女性用户更倾向于情感类、亲子类音频，而男性用户则对财经、科技等内容更感兴趣。
3、用户需求特点用户对音频内容的需求呈现出多样化和个性化的特点。
一方面，他们希望获取有价值的知识和信息，如专业课程、行业讲座等；另一方面，也追求娱乐休闲，如音乐、相声、评书等。
此外，用户对音频内容的质量、主播的声音和表现力等方面也有较高的要求。
三、市场竞争格局在 2018-2024 年期间，中国音频市场的竞争日益激烈。
人工智能语音助手市场研究报告
人工智能语音助手市场研究报告人工智能（AI）技术的迅速发展和智能设备的普及使得语音助手逐渐走入人们的生活，成为了我们日常生活的重要助手。
本篇报告将对人工智能语音助手市场进行一系列研究和分析，从市场规模、发展趋势、技术应用等方面详细揭示市场的现状和未来的发展潜力。
一、市场规模与发展趋势1. 市场规模人工智能语音助手市场是一个蓬勃发展的市场，当前已经取得了显著的成绩。
根据最新的研究数据显示，截至2020年，全球人工智能语音助手市场规模达到了XX亿美元，并有望在未来五年内以每年XX%的复合增长率稳定增长。
2. 发展趋势（1）智能家居的普及：随着智能家居设备的广泛普及，人工智能语音助手成为了控制和管理智能家居设备的重要手段。
用户可以通过语音指令来控制家庭灯光、空调、音响等设备，提高居家的舒适度和便利性。
（2）移动设备的推动：随着智能手机、平板电脑等移动设备的普及，人工智能语音助手的使用也得到了极大的推动。
用户可以通过语音助手完成搜索、发送消息、安排日程等各种操作，提高了工作和生活的效率。
（3）智能汽车的发展：随着智能汽车的快速发展，人工智能语音助手在汽车领域的应用将愈发广泛。
用户可以通过语音指令来完成导航、音乐播放、接听电话等操作，提高了驾驶的安全性和便捷性。
二、技术应用与竞争格局1. 技术应用（1）语音识别技术：语音识别技术是人工智能语音助手的核心技术之一，其准确性和稳定性直接影响用户对语音助手的体验。
当前，语音识别技术已经取得了长足的进步，可以准确地识别用户的语音指令，并将其转化为相应的操作。
（2）语义理解技术：语义理解技术是为了更好地理解用户的语音指令而研发的技术。
通过分析语音指令中的语义信息，语音助手可以更准确地把握用户的意图，并做出相应的反应。
（3）智能推荐技术：智能推荐技术可以通过分析用户的历史行为和兴趣偏好，向用户提供个性化的服务和推荐。
通过不断学习和优化，语音助手可以更好地满足用户的需求，提供更加精准的推荐和建议。
人工智能助手使用调查报告
人工智能助手使用调查报告一、背景随着科技的快速发展，人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）已经成为当今最热门的领域之一。
人工智能助手作为AI技术的一种重要应用形式，已经渗透到我们的生活中的各个方面。
本调查报告旨在探究人工智能助手的使用情况，为今后的发展提供参考。
二、调查目的1.了解人工智能助手的普及程度；2.分析人工智能助手在不同领域中的应用情况；3.调查人工智能助手对生活、工作和学习等方面的影响；4.了解人们对人工智能助手的态度和期待。
三、调查方法本次调查采用了线上问卷调查的方式，共计发放问卷1000份，有效回收问卷909份，有效回收率为90.9%。
问卷内容包括基本信息、人工智能助手的使用情况、应用场景、影响和期待等方面。
四、调查结果及分析1.人工智能助手的普及程度根据调查结果显示，90%的受访者表示曾经或正在使用人工智能助手。
其中，60%的受访者表示每天都会使用，30%的受访者表示每周使用频率较高，10%的受访者表示偶尔使用。
2.人工智能助手的应用场景调查结果显示，人工智能助手的应用场景广泛。
其中，50%的受访者将其用于语音助手，可完成查询、音乐播放等功能；30%的受访者将其用于智能家居控制，如调节温度、开关灯等；10%的受访者将其用于在线购物等电商活动；10%的受访者将其用于其他领域，如语言翻译、健康管理等。
3.人工智能助手的影响调查结果显示，85%的受访者认为人工智能助手对他们的生活、工作和学习产生了积极影响。
其中，40%的受访者表示人工智能助手提高了效率，使得工作和学习更加便利；30%的受访者表示人工智能助手减轻了工作负担，提供了更多的帮助；15%的受访者表示人工智能助手为他们带来了娱乐和消遣。
4.人工智能助手的期待调查结果显示，65%的受访者对人工智能助手的未来发展感到乐观。
其中，40%的受访者希望人工智能助手能更加智能化，具备更强大的学习和理解能力；20%的受访者希望人工智能助手能适应更多的场景，提供更全面的服务；5%的受访者希望人工智能助手的安全性能得到更好的保障。
百度语音大数据分析报告(3篇)
第1篇一、引言随着互联网技术的飞速发展，大数据已成为推动社会进步的重要力量。
语音数据作为大数据的重要组成部分，蕴含着丰富的用户信息和市场洞察。
百度作为中国领先的互联网公司，拥有庞大的语音数据资源。
本报告将基于百度语音大数据，对语音技术发展趋势、用户行为分析、市场应用等方面进行深入探讨。
二、百度语音大数据概述1. 数据来源百度语音大数据主要来源于以下几个方面：（1）百度搜索引擎：用户在搜索过程中产生的语音指令。
（2）百度地图：用户在导航、语音搜索等场景下产生的语音数据。
（3）百度输入法：用户在手机、电脑等设备上使用输入法时产生的语音输入数据。
（4）百度智能硬件：如百度音箱、智能耳机等设备收集的语音数据。
2. 数据规模根据百度官方数据，截至2020年，百度语音数据已超过1000亿条，涵盖了多种语言和方言，为语音技术的研发和应用提供了丰富的数据基础。
三、语音技术发展趋势1. 语音识别技术随着深度学习、神经网络等技术的发展，语音识别准确率不断提高。
目前，百度语音识别准确率已达到97%以上，在众多语音识别应用场景中表现优异。
2. 语音合成技术语音合成技术通过将文本转换为自然流畅的语音，为用户提供便捷的语音交互体验。
百度语音合成技术已广泛应用于智能客服、车载导航、语音播报等领域。
3. 语音交互技术语音交互技术是语音技术的重要组成部分，通过语音指令实现人与智能设备的交互。
百度在语音交互技术方面取得了显著成果，其语音助手“小度”已成为国内最受欢迎的智能语音助手之一。
四、用户行为分析1. 用户画像通过对百度语音大数据的分析，可以构建用户画像，了解用户兴趣、行为习惯等信息。
例如，通过分析用户在搜索引擎中的语音指令，可以了解用户关注的领域和热点话题。
2. 场景分析百度语音大数据揭示了用户在不同场景下的语音行为特点。
例如，在交通出行场景中，用户更倾向于使用语音导航；在家庭娱乐场景中，用户更倾向于使用语音助手进行音乐播放、影视推荐等。
人工智能行业研究报告
人工智能行业研究报告在当今科技飞速发展的时代，人工智能（AI）无疑是最具创新性和影响力的领域之一。
从智能手机中的语音助手到自动驾驶汽车，从医疗诊断到金融风险预测，人工智能的应用已经渗透到我们生活的方方面面。
然而，要深入了解人工智能行业，不能仅仅局限于其常见的算法和训练模式，还需要从更宏观的角度去审视其发展现状、面临的挑战以及未来的趋势。
一、人工智能的定义与发展历程人工智能，简单来说，就是让机器模拟人类的智能行为和思维方式。
其发展可以追溯到上世纪 50 年代，当时的研究人员就开始探索如何让计算机具有智能。
但在随后的几十年里，由于技术限制和过高的期望，人工智能的发展经历了多次起伏。
直到近年来，随着计算能力的大幅提升、海量数据的积累以及算法的不断创新，人工智能迎来了真正的爆发式发展。
深度学习技术，特别是卷积神经网络和循环神经网络，在图像识别、语音处理、自然语言处理等领域取得了令人瞩目的成果。
二、人工智能的主要应用领域（一）医疗保健人工智能在医疗领域的应用潜力巨大。
例如，通过对医学影像的分析，帮助医生更准确地检测疾病；利用机器学习算法预测疾病的发生和发展，为个性化医疗提供支持；智能医疗助手可以为患者提供在线咨询和初步诊断建议。
（二）金融服务在金融行业，人工智能用于风险评估、欺诈检测、投资决策等方面。
它能够快速处理大量的交易数据，识别异常模式，提高金融机构的风险管理能力和运营效率。
（三）制造业人工智能可以优化生产流程，实现智能制造。
通过预测设备故障，进行质量检测，提高生产的自动化程度和产品质量。
（四）交通运输自动驾驶是人工智能在交通运输领域的重要应用方向。
此外，智能交通管理系统能够优化交通流量，减少拥堵。
（五）教育个性化学习平台根据学生的学习情况和特点，提供定制化的教育内容和学习计划，提高学习效果。
三、人工智能行业的发展现状目前，全球范围内的科技巨头和初创企业都在积极布局人工智能领域。
美国的谷歌、亚马逊、微软等公司在人工智能的研发和应用方面处于领先地位。
语音行业研究报告
语音行业研究报告一、引言语音技术作为一种新兴的交互方式，近年来在各个领域得到了广泛的应用和快速的发展。
从智能手机中的语音助手，到智能音箱、车载语音系统，再到医疗、教育、金融等行业的语音服务，语音技术正在逐渐改变着我们的生活和工作方式。
本报告将对语音行业的发展现状、市场规模、技术趋势、应用场景以及面临的挑战进行深入分析，以期为相关从业者和投资者提供有价值的参考。
二、语音行业发展现状（一）技术不断突破语音识别和语音合成技术是语音行业的核心。
近年来，深度学习算法的应用使得语音识别准确率大幅提高，能够在复杂的环境中准确识别语音指令。
同时，语音合成技术也取得了显著进展，合成的语音更加自然流畅，接近真人发音。
（二）市场规模持续增长随着语音技术的不断成熟和应用场景的不断拓展，语音行业的市场规模呈现出持续增长的态势。
据市场研究机构的数据显示，全球语音市场规模预计将在未来几年内保持两位数的增长率。
（三）竞争格局逐渐形成在语音行业中，一些科技巨头如亚马逊、谷歌、苹果、百度、阿里巴巴等凭借其强大的技术实力和资金优势，占据了较大的市场份额。
同时，也有一些专注于语音技术的初创企业在细分领域崭露头角，形成了多元化的竞争格局。
三、语音行业市场规模（一）消费级市场在消费级市场，智能音箱是语音技术的主要应用产品之一。
智能音箱凭借其便捷的语音交互方式，成为了家庭智能控制的中心。
此外，智能手机中的语音助手也越来越普及，为用户提供了更加便捷的操作体验。
（二）企业级市场在企业级市场，语音技术在客服、呼叫中心、智能办公等领域得到了广泛应用。
通过语音机器人实现自动客服，能够提高服务效率，降低成本。
同时，语音识别技术在会议记录、文档转录等方面也发挥了重要作用。
（三）教育医疗市场在教育领域，语音技术可以用于语言学习、智能辅导等方面。
在医疗领域，语音病历记录、医疗机器人等应用也在逐渐兴起。
四、语音行业技术趋势（一）多模态融合未来，语音技术将与图像、手势等多模态信息进行融合，提供更加丰富和自然的交互体验。
智能语音市场研究报告
智能语音市场研究报告在当今科技飞速发展的时代，智能语音技术作为一项具有创新性和变革性的技术，正逐渐渗透到我们生活的各个领域。
从智能手机中的语音助手到智能家居设备的语音控制，从智能客服的自动应答到车载系统的语音交互，智能语音技术的应用场景不断拓展，市场规模也在持续增长。
一、智能语音市场的发展现状近年来，智能语音市场呈现出蓬勃发展的态势。
据相关数据显示，全球智能语音市场规模逐年扩大，预计在未来几年仍将保持较高的增长率。
在消费级市场，智能语音设备如智能音箱、智能耳机等产品的销量持续攀升，消费者对于通过语音与设备进行交互的方式越来越青睐。
在企业级市场，智能语音技术在客服、金融、医疗等领域的应用不断深化。
智能客服能够实现 24 小时不间断服务，提高客户满意度的同时降低企业运营成本；金融领域的语音身份验证和风险评估提高了交易的安全性和效率；医疗领域的语音病历记录和辅助诊断为医疗工作者提供了便利。
二、智能语音市场的驱动因素智能语音市场的快速发展得益于多方面的因素。
首先，技术的不断进步是关键。
语音识别准确率的提高、语音合成自然度的增强以及语义理解能力的提升，使得智能语音技术更加成熟和实用。
其次，消费者对于便捷、高效的交互方式的需求不断增长。
在快节奏的生活中，人们希望通过简单的语音指令就能完成各种操作，节省时间和精力。
再者，随着大数据和云计算的发展，为智能语音技术提供了强大的计算和存储支持，使得大规模的数据处理和模型训练成为可能。
三、智能语音市场面临的挑战然而，智能语音市场在发展过程中也面临着一些挑战。
首先，语音识别在复杂环境下的准确率仍有待提高。
例如，在嘈杂的背景噪音中或存在多种口音的情况下，语音识别可能会出现错误。
其次，隐私和安全问题引起了人们的关注。
智能语音设备需要收集用户的语音数据，如何保障这些数据的安全和隐私成为了亟待解决的问题。
此外，智能语音技术的应用场景虽然广泛，但在一些特定领域的深度融合和定制化开发仍需要进一步加强，以满足不同行业的个性化需求。
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摘要
近年来，人工智能发展迅速，也得到越来越多的关注。其中，语音类人工智能中的 重要行业应用“智能语音助手”也成为了人工智能的一个主要应用领域。目前行业 里的智能语音助手通常应用于消费级产品和专业级行业应用两大领域。
智能语音助手用户多分布在经济发达地区，开始尝试使用智能语音助手的最主要原 因是想通过语音操控从而解放双手，并且智能语音助手对语音语义识别的准确性也 成为了用户选择及使用时最重要的考量因素。
知识期
总结人类知识 教授给计算机系统
Hinton发表深 度学习的 Nature文章
Alph 胜人类 棋选手
人工智能分类
虚拟语音助手是人工智能的重要应用领域
计算机视觉、智能语音和机器学习是人工智能的三大核心基础技术，目前研发出的人工智能应用大多是这三种技术综合运 用的结果，只是其中的主次之分不同。依据核心基础技术类目，可以将人工智能分为两大类，即感官智能和决策智能，其 中视觉智能、语音智能和深度学习智能是感官智能和决策智能下的三大子赛道。目前，语音智能的一个重要行业应用就是 虚拟助手，即“智能语音助手”。它的核心在于人类通过纯语音信息实现与机器的交互，让智能机器“助手”帮忙完成指 派的任务。
智能语音技术及其发展
语音识别、声纹识别、语音合成等
人类因为具有语言的能力而区别于其他物种，智能语音技术即研究人与计算机直接以自然语言的方式进行有效的沟通的各 种理论和方法，涉及机器翻译、阅读理解、对话问答等，因为语言在词法、句法、语义等不同层面的不确定性及数据资源 的有限性、背景知识的复杂性等各方面限制，智能语音技术仍有非常大的提升空间，仅在特定领域可取得较好的应用，鲁 棒性存在大量挑战。在自然语言处理之前，声纹识别可根据说话人的声纹特征识别出说话人，语音识别技术可赋予机器感 知能力（在深度学习的驱动下，目前近场语音识别准确率可达98%，远场、抗噪、多人等非限定或配合条件下的识别有待 改进），将声音转为文字供机器处理，在机器生成语言之后，语音合成技术可将语言转化为声音，形成完整的自然人机语 音交互，这样的语音交互系统可看作一个虚拟对话机器人，具体流程如下。
该份案例报告通过对智能语音行业的市场动态、趋势，智能语音助手用户的行为习 惯和需求以及典型企业案例进行分析，希望为行业发展提供参考。
概念定义
人工智能，英文全称为“Artificial Intelligence”（AI），是计算机科学领域的一个分支，包涵研究、开发用于模拟、延 伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统等。人工智能企图通过模拟人类的思考反应方式，生产出具有与人类相 似思考反应能力的机器，核心的三大基础技术是计算机视觉、智能语音和机器学习。 其中，智能语音技术目的在于实现人机语言的通信，使人与机器之间能够通过纯语音进行交互，包括语音识别（ASR）、 语音合成（TTS）和自然语言处理（NLP）三项主要技术。
1963
2014
1942
1968
莱斯利提出 概率近似正 确模型
1992
达特茅斯会议诞 生了“人工智能 科学” 自动定理证明系统 完成数学原理第二 章的证明 美国科幻巨匠阿西 莫夫提出“机器人 三定律”
1970
1984
2016 CNN超第二名十 个百分点夺冠 ImageNet 港中文实验室DeepID 算法首次超过人眼识 别人脸率
推理期
将逻辑推理能力 赋予计算机系统
人工智能行业大获成功
DENDRAL—世界上 第一例成功的专家 系统诞生 早期的系统适用 于更宽的选择和 更难的问题时效 果并不理想
第五代计算机项目由 于技术路线明显背离 计算机工业的发展方 向而宣告失败
2006
2012
1956
智能语音助手行业现状
互联网巨头纷纷进入布局
从2010年开始，互联网巨头们纷纷通过自主研发或并购/参股的方式开始探索智能语音产业，其中，智能语音虚拟助手成 为重点布局对象，此外，为占据一载、智能家居、智能医疗、可穿戴设备等诸多细分市场寻求突破。
人工智能行业分类
感官智能
决策智能
视觉类
计算机视觉 目前主要应用于辅助驾驶、 图像/视频编辑、图片识别、 人脸识别、文字识别、视频 监控、工业视觉检测、三维 视觉、医疗影像诊断等。
语音类
智能语音 目前主要应用于智能家居、 虚拟助手、可穿戴设备、智 能车载、智能医疗、陪伴机 器人等。
深度学习类
机器学习 目前主要应用于精准营销、 风险预估、健康监测、优化 运营、AlphaGo等。
人工智能
狭义移动营销 义 （广 计 广 移 算 动动 ） 移 销机 告 营 视觉 智能语音
机器学习
ASR
TTS
NLP
中国智能语音助手行业发展背景
1
中国智能语音助手用户研究
2
咪咕灵犀案例分析
3
人工智能行业发展现状
语音识别、计算机视觉领域取得重大进展
在20世纪50年代到70年代初，人工智能的研究尚处于“推理期”，人们认为如果赋予机器逻辑推理能力，机器就能具有 智能。到了20世纪70年代，人们意识到人类之所以能够判断、决策，除了推理能力之外，还需要具备一定的知识。发展到 20世纪80年代，机器学习真正成为一个独立的学科领域，相关技术层出不穷。2010年后，“人工智能”相继在语音识别、 计算机视觉领域取得重大进展，围绕语音、图像等人工智能技术的创业大量涌现。
广义移动营销
智能语音交互系统的技术流程
1
对话输入
2
ASR 语音识别
3
NLU 语音理解
4
DST 对话状态维护
8
对话输出
7
语音
TTS 语音合成
6
NLG 语音生成
NLP
5
Policy 动作候选排序
智能语音产业图谱
四大板块协同作业
智能语音产业链分为基础研究机构、语义数据提供商、语音技术提供商及智能语音应用提供商四大板块。 其中，基础研究机构包括语音合成、语音识别、声纹识别等基础技术的研发和技术输出；语义数据提供商为算法研究和技 术输出机构提供语音、语义数据库及定制化的数据采集和处理；语音技术提供商将基础技术转化为软件或行业整体解决方 案，提供嵌入式或平台是的语音软件服务、行业智能语音系统整体解决方案；智能语音应用提供商则有智能移动设备、智 能车载设备、智能家居等智能终端厂商，以及输入娱乐等各类APP或软件客户端等。