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2020-2024年中國智能語音行業深度調研及投資前景預測報告

首次出版:2018年3月最新修訂:2020年2月交付方式:特快專遞(2-3天送達)

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報告目錄內容概述 定制報告

第一章 智能語音基本介紹
1.1 智能語音的內涵及要素
1.1.1 技術內涵
1.1.2 技術原理
1.1.3 技術進程
1.1.4 技術要素
1.1.5 產品形態
1.2 智能語音產業鏈分析
1.2.1 產業鏈結構
1.2.2 上下游企業
1.2.3 產業圖譜構成
第二章 2018-2020年智能語音行業發展動因
2.1 智能語音整體發展機遇分析
2.1.1 智能語音市場關注度上升
2.1.2 智能語音是AI的核心技術
2.1.3 智能語音成為AI 2.0入口
2.1.4 移動互聯網實現加速發展
2.2 人工智能成為市場投資熱點
2.2.1 AI與智能語音的關系
2.2.2 行業進入加速發展階段
2.2.3 各國陸續戰略布局加快
2.2.4 人工智能專利申請增加
2.2.5 市場發展規模逐步上升
2.2.6 政策環境進一步完善
2.2.7 人工智能經濟效益巨大
2.3 技術進步奠定智能語音發展基礎
2.3.1 深度學習研究推進
2.3.2 高性能計算實現
2.3.3 大數據技術進展
2.3.4 語音識別率提升
第三章 2018-2020年智能語音行業發展分析
3.1 智能語音行業發展效益分析
3.1.1 推動互聯網繁榮發展
3.1.2 提升社會的治理水平
3.1.3 改變網民上網習慣
3.1.4 提升公眾生活便利性
3.1.5 推動人工智能技術突破
3.2 智能語音行業發展階段及規模
3.2.1 國際智能語音發展階段
3.2.2 國內智能語音發展時期
3.2.3 智能語音市場發展規模
3.2.4 智能語音識別標準建設
3.3 智能語音市場需求分析
3.3.1 智能語音應用需求背景
3.3.2 知識付費拉動需求上升
3.3.3 智能語音應用需求廣泛
3.3.4 智能語音助手使用頻率
3.3.5 智能語音需求痛點分析
3.4 智能語音變現模式分析
3.4.1 移動端實現精準營銷
3.4.2 企業端發揮先發優勢
3.4.3 硬件廠商的變現入口
3.4.4 智能語音變現規模預測
3.5 智能語音行業發展問題及對策
3.5.1 用戶習慣仍需培養
3.5.2 語音技術發展困境
3.5.3 語義分析技術問題
3.5.4 產品發展問題分析
3.5.5 行業發展對策分析
3.5.6 品牌發展建議分析
第四章 2018-2020年智能語音細分市場分析
4.1 語音識別產業發展分析
4.1.1 語音識別市場發展歷程
4.1.2 語音識別技術規范
4.1.3 語音識別市場主體運行
4.1.4 語音生物識別產業規模
4.1.5 語音識別市場前景可期
4.2 語音交互產業發展分析
4.2.1 語音交互產業發展綜況
4.2.2 語音交互產業鏈分析
4.2.3 語音交互核心技術鏈條
4.2.4 智能語音交互國際標準
4.2.5 語音交互市場競爭主體
4.2.6 語音交互應用需求展望
4.3 智能語音芯片產業發展分析
4.3.1 智能語音芯片產業綜況
4.3.2 智能語音芯片發展階段
4.3.3 智能語音芯片企業布局
4.3.4 智能語音芯片發展趨勢
4.3.5 智能語音芯片投資機會
第五章 2018-2020年智能語音行業競爭格局
5.1 智能語音行業競爭綜況分析
5.1.1 各國競爭格局
5.1.2 競爭主體分布
5.1.3 企業競爭格局
5.1.4 產業鏈競爭格局
5.2 國際科技企業布局智能語音領域
5.2.1 總體布局發布
5.2.2 Nuance
5.2.3 谷歌Google
5.2.4 亞馬遜Amazon
5.2.5 蘋果Apple
5.2.6 微軟Microsoft
5.3 互聯網企業布局智能語音領域
5.3.1 總體布局分布
5.3.2 百度
5.3.3 阿里
5.3.4 騰訊
5.3.5 搜狗
5.4 初創公司布局智能語音領域
5.4.1 總體布局發布
5.4.2 圖靈機器人
5.4.3 出門問問
5.4.4 普強信息
5.4.5 依圖科技
第六章 智能語音核心技術的構成
6.1 語音識別技術
6.1.1 技術內涵及分類
6.1.2 技術發展歷程
6.1.3 技術發展突破
6.1.4 語音識別系統
6.1.5 技術發展難點
6.1.6 相關產品分析
6.2 聲紋識別技術
6.2.1 技術內涵分析
6.2.2 技術原理分析
6.2.3 技術使用過程
6.2.4 技術應用狀況
6.3 語音合成技術
6.3.1 技術內涵分析
6.3.2 技術原理分析
6.3.3 技術系統特點
6.3.4 技術發展階段
6.3.5 技術發展趨勢
6.4 語音交互技術
6.4.1 技術流程分析
6.4.2 技術層次分析
6.4.3 關鍵技術分析
6.4.4 技術優勢分析
6.4.5 技術發展變革
6.4.6 典型行業應用
6.5 智能化技術
6.5.1 自然語言處理技術
6.5.2 機器翻譯技術
6.5.3 深度學習技術
6.6 大數據技術
6.6.1 技術發展概況
6.6.2 技術發展特征
6.6.3 技術的應用支撐
6.7 其他支持技術
6.7.1 高性能計算
6.7.2 芯片技術應用
6.7.3 麥克風陣列技術
第七章 2018-2020年智能語音技術重點應用領域
7.1 智能語音+助手
7.1.1 應用場景分析
7.1.2 發展歷程分析
7.1.3 硬件應用產品
7.1.4 用戶特點分析
7.1.5 應用發展方向
7.2 智能語音+車載
7.2.1 應用背景分析
7.2.2 具體應用分析
7.2.3 企業布局趨勢
7.2.4 應用規模預測
7.2.5 應用挑戰分析
7.3 智能語音+家居
7.3.1 應用領域分析
7.3.2 應用需求上升
7.3.3 應用焦點分析
7.3.4 應用發展方向
7.3.5 應用前景分析
7.4 智能語音+可穿戴設備
7.4.1 應用優勢分析
7.4.2 應用機遇分析
7.4.3 市場熱點分析
7.4.4 智能耳機產品
7.4.5 應用方向分析
7.5 智能語音+教育
7.5.1 應用背景分析
7.5.2 應用領域分析
7.5.3 應用熱點分析
7.5.4 應用前景可期
7.6 智能語音+醫療
7.6.1 應用領域分析
7.6.2 應用規模狀況
7.6.3 應用特點分析
7.6.4 企業競爭布局
7.6.5 企業發展案例
7.6.6 應用前景分析
7.7 智能語音+客服
7.7.1 應用場景分析
7.7.2 應用優勢分析
7.7.3 企業布局加快
7.7.4 應用空間分析
7.8 其他應用領域
7.8.1 輸入法領域
7.8.2 公檢法領域
7.8.3 泛傳媒領域
7.8.4 互聯網審核領域
第八章 2018-2020年智能語音典型設備——智能音箱
8.1 智能音箱基本介紹
8.1.1 智能音箱的基本功能
8.1.2 智能音箱的工作原理
8.1.3 智能音箱的相關技術
8.1.4 智能音箱的應用優勢
8.1.5 智能音箱的發展歷程
8.1.6 智能音箱產業鏈分析
8.2 國內外智能音箱重點品牌分析
8.2.1 國際智能音箱品牌
8.2.2 國內智能音箱品牌
8.2.3 品牌銷量份額分析
8.3 智能音箱市場運行分析
8.3.1 國際市場規模
8.3.2 國內市場規模
8.3.3 市場競爭格局
8.3.4 熱點產品分析
8.3.5 產品技術升級
8.3.6 銷售渠道拓展
8.3.7 主要價格范圍
8.3.8 市場成本分布
8.3.9 市場發展展望
8.4 智能音箱市場滲透率逐步提升
8.4.1 市場發展地位夯實
8.4.2 成為場景流量入口
8.4.3 市場滲透率上升
8.4.4 App活躍度情況
8.4.5 流量變現模式探索
8.5 互聯網企業布局動態分析
8.5.1 亞馬遜
8.5.2 谷歌
8.5.3 蘋果
8.5.4 小米
8.5.5 百度
8.5.6 阿里巴巴
8.6 智能音箱行業發展前景
8.6.1 智能音箱發展方向
8.6.2 市場價值空間廣闊
8.6.3 行業發展機遇及挑戰
第九章 2016-2019年智能語音典型企業分析
9.1 微妙通訊公司(Nuance Communications, Inc.)
9.1.1 企業發展概況
9.1.2 企業發展地位
9.1.3 企業產品服務
9.1.4 財務狀況分析
9.1.5 企業合作動態
9.2 科大訊飛股份有限公司
9.2.1 企業發展概況
9.2.2 AI戰略布局
9.2.3 技術實力分析
9.2.4 新型技術應用
9.2.5 經營效益分析
9.2.6 業務經營分析
9.2.7 財務狀況分析
9.2.8 核心競爭力分析
9.2.9 公司發展戰略
9.2.10 未來前景展望
9.3 共達電聲股份有限公司
9.3.1 企業發展概況
9.3.2 主要業務范圍
9.3.3 經營效益分析
9.3.4 業務經營分析
9.3.5 財務狀況分析
9.3.6 核心競爭力分析
9.3.7 公司發展戰略
9.3.8 未來前景展望
9.4 北京云知聲信息技術有限公司
9.4.1 企業發展概況
9.4.2 公司產品介紹
9.4.3 企業發展模式
9.4.4 企業融資狀況
9.4.5 產品研發動態
9.5 蘇州思必馳信息科技有限公司
9.5.1 企業發展概況
9.5.2 主要業務布局
9.5.3 語音技術平臺
9.5.4 技術研發水平
9.5.5 主要合作伙伴
9.5.6 產品研發動態
9.6 北京捷通華聲科技股份有限公司
9.6.1 企業發展概況
9.6.2 企業發展歷程
9.6.3 智能語音產品
9.6.4 系統研發動態
9.6.5 智能平臺分析
9.6.6 企業合作案例
9.6.7 客戶市場覆蓋
第十章 智能語音行業投資分析
10.1 國際智能語音行業投融資動態
10.1.1 Tact.AI公司獲得C輪融資
10.1.2 Sound Hound完成新融資
10.1.3 Voicera獲得美元融資
10.2 國內智能語音行業投融資動態
10.2.1 聲加科技公司融資動態
10.2.2 友杰智新公司融資動態
10.2.3 啟英泰倫企業融資動態
10.2.4 覓瑞科技公司融資動態
10.2.5 芯聲智能公司融資動態
10.2.6 聲智科技公司融資動態
10.2.7 “悟空智慧”天使輪融資
10.2.8 “隨身聽”天使輪融資
10.2.9 “閃電配音”pre-A輪融資
10.3 智能語音行業投資兼并動態
10.3.1 蘋果公司收購動態
10.3.2 谷歌公司收購動態
10.3.3 臉書公司收購動態
10.3.4 阿里巴巴收購動態
10.3.5 其他公司收購動態
10.4 智能語音市場投資機會分析
10.4.1 自然語言處理
10.4.2 智能語音芯片
10.4.3 車載語音交互
10.5 中投顧問對智能語音行業投資價值評估及建議
10.5.1 投資價值綜合評估
10.5.2 產業生命周期判斷
10.5.3 行業投資壁壘分析
10.5.4 行業投資風險提示
10.5.5 行業投資建議分析
第十一章 中投顧問對智能語音行業發展前景及趨勢預測
11.1 智能語音行業發展機遇及前景分析
11.1.1 成為人工智能發展重點
11.1.2 智能語音政策機遇分析
11.1.3 智能語音未來發展前景
11.1.4 智能語音細分行業展望
11.1.5 智能語音助手設備預測
11.2 智能語音未來發展趨勢分析
11.2.1 整體發展方向
11.2.2 場景化應用趨勢
11.2.3 語音生態建設趨勢
11.2.4 AI集成芯片應用趨勢
11.2.5 個性化服務將成突破點
11.3 中投顧問對2020-2024年中國智能語音產業預測分析
11.3.1 2020-2024年中國智能語音產業規模預測
11.3.2 2020-2024年中國智能音箱銷量預測
11.3.3 2020-2024年中國智能音箱銷售規模預測

圖表目錄

圖表1 人機對話的實現流程
圖表2 人與機器的“聞者知意”
圖表3 智能語音算法層面支撐技術分類
圖表4 智能語音技術的產業結構
圖表5 智能語音產業鏈
圖表6 2018年中國智能語音產業圖譜
圖表7 人工智能行業分類
圖表8 語音是人工智能重要入口
圖表9 智能語音是人工智能三大核心基礎技術之一
圖表10 智能語音占據人工智能行業重要地位
圖表11 2000-2019年全球及中國人工智能專利申請狀況
圖表12 人工智能領域各層專利申請趨勢及TOP5地域分布
圖表13 人工智能領域各層專利申請趨勢及TOP5地域分布(續)
圖表14 我國新一代人工智能產業規模及年增長率
圖表15 2014-2019年中國人工智能行業投融資趨勢
圖表16 2014-2019年中國人工智能行業平均融資金額
圖表17 國內對人工智能產業的部分政策
圖表18 人工智能重點政策
圖表19 中美“人工智能”和“深度學習”專利數量
圖表20 語音助手的語音識別準確度
圖表21 2016-2019年中國網民規模和互聯網普及率
圖表22 2016-2019年手機網民規模及其占網民比例
圖表23 國際智能語音產業發展歷程
圖表24 中國智能語音市場AMC模型
圖表25 人機交互發展路徑不斷優化
圖表26 音頻行業發展歷經變革
圖表27 內容爆發催生出新的音頻生態模式
圖表28 語音識別流程:從信號收入、輸出結果到語音合成
圖表29 智能語音技術得到廣泛應用
圖表30 語音識別應用呈現不同難度
圖表31 2018年中國智能語音助手用戶使用頻率
圖表32 2018年中國用戶在使用智能語音助手在意的方面
圖表33 智能語音變現渠道、市場空間及變現難度
圖表34 NLP分析技術
圖表35 語音識別技術發展歷程分析情況
圖表36 《移動金融基于聲紋識別安全應用技術規范》簡介分析情況
圖表37 國內語音識別公司盤點
圖表38 北京語音識別公司匯總
圖表39 內語音識別巨頭布局
圖表40 2010-2018年全球語音識別技術行業市場規模統計情況
圖表41 語音交互核心技術鏈條
圖表42 語音交互鏈條核心技術
圖表43 語音交互終端場景應用
圖表44 頭部智能語音初創企業首款專用芯片
圖表45 國內芯片廠商及主要芯片應用
圖表46 各國智能語音市場規模
圖表47 2018年中國智能語音企業分類
圖表48 2018年全球智能語音市場格局
圖表49 2018年中國智能語音市場格局
圖表50 智能語音中下游市場主要競爭者
圖表51 短期智能語音中下游市場波特五力模型
圖表52 全球智能語音市場主要企業布局情況
圖表53 Nuance四大業務部門
圖表54 Dragon Drive智能車載自然語音平臺六大特點
圖表55 谷歌語音AI領域布局路徑
圖表56 谷歌TPU展示
圖表57 Amazon Echo與Google Home對比
圖表58 AirPods無線智能耳機
圖表59 BAT企業在人工智能領域的布局
圖表60 百度共享四項語言技術
圖表61 騰訊人工智能四大垂直領域
圖表62 騰訊人工智能三大應用場景
圖表63 騰訊云智能語音-語音識別產品架構
圖表64 騰訊云智能語音產品
圖表65 搜狗公司智能語音布局
圖表66 初創廠商在人工智能領域的布局
圖表67 圖靈機器人智能語音的商業化路徑
圖表68 圖靈機器人智能語音的產業布局
圖表69 出門問問智能語音的商業化路徑
圖表70 出門問問智能語音的產業布局
圖表71 車載大數據應用在保險大數據分析
圖表72 依圖科技智能語音應用領域(部分)
圖表73 依圖科技語音內容審核服務
圖表74 智能語音背后的三類核心技術
圖表75 語音識別系統流程
圖表76 2016年以來語音識別獲得多項突破
圖表77 多種生物識別模式對比
圖表78 聲紋識別系統原理圖
圖表79 聲紋識別常用算法
圖表80 VPR判斷階段
圖表81 VPR確認階段
圖表82 支付寶聲紋支付演示
圖表83 科大訊飛等聯合推出的“聲紋+人臉”支付產品
圖表84 語音合成技術的劃分
圖表85 智能語音交互系統的技術流程
圖表86 語言交互流程示意圖
圖表87 人機交互方式不斷趨向人類表達本能
圖表88 人機交互技術的發展變革
圖表89 對話管理流程
圖表90 機器翻譯發展歷程
圖表91 單層人工神經網絡
圖表92 多層(深度)人工神經網絡
圖表93 ASR建模三種層次的演進
圖表94 深度學習使微軟語音識別準確率上升
圖表95 大數據的定義與特征
圖表96 科大訊飛通過使用海量數據有效降低識別錯誤率
圖表97 三種芯片的內部架構
圖表98 FPGA與ASIC對比
圖表99 語音增強來解決噪聲環境
圖表100 聲源定位確認移動的說話人
圖表101 思必馳環形“6+1”遠場麥克風陣列特性
圖表102 中國智能語音助手應用場景
圖表103 語音助手發展歷程
圖表104 2019年中國消費級智能硬件家族
圖表105 2018年中國智能語音助手用戶基本屬性
圖表106 2018年中國智能語音助手用戶城市分布
圖表107 2018年智能語音助手用戶的使用歷史
圖表108 2018年中國用戶嘗試智能語音助手原因
圖表109 2018年中國智能語音助手用戶使用頻率
圖表110 2018年中國用戶使用智能語音助手目的
圖表111 2018年中國用戶在使用智能語音助手在意的方面
圖表112 2018年中國用戶認為智能語音助手有待完善的地方
圖表113 按鈕、觸控、手勢及語音4種人車交互方式
圖表114 駕駛場景下智能后視鏡的使用
圖表115 智能語音在智能家居中的應用
圖表116 語音交互在智能家居市場滲透率
圖表117 2015-2020年中國智能可穿戴設備整體市場規模
圖表118 2019-2023年中國可穿戴市場份額
圖表119 2018-2019年中國智能可穿戴設備出貨量
圖表120 TWS藍牙耳機與有線纜藍牙耳機差異
圖表121 TWS耳機廠商分類
圖表122 智能語音切合可穿戴設備未來發展方向
圖表123 我國教育信息化所處階段
圖表124 智能語音在教育領域的主要應用
圖表125 智能語音在醫療健康領域的主要應用
圖表126 2018-2022年中國智能語音在醫療健康領域市場規模及細分結構
圖表127 中國醫療語音助理企業圖譜
圖表128 中國醫療語音助理企業圖譜(續)
圖表129 Nuance在醫療領域提供語音解決方案
圖表130 語音錄入病例流程示例
圖表131 PowerScribe360產品依賴三個子系統
圖表132 IBM布局醫療領域
圖表133 AI客服應用場景與參與者
圖表134 中國呼叫中心市場規模前景巨大
圖表135 輸入法中的智能語音功能
圖表136 智能語音在泛傳媒領域的應用場景及應用的AI技術
圖表137 互聯網音視頻中的AI語音審核應用場景
圖表138 智能音箱的功能
圖表139 智能音箱構成
圖表140 智能音箱、Wifi音箱、藍牙音箱的對比
圖表141 智能音箱產品發展歷程
圖表142 智能音箱產業鏈結構
圖表143 智能音箱產業鏈相關主體
圖表144 谷歌、亞馬遜和蘋果公司相關智能音箱產品對比
圖表145 國內主要智能音箱參數對比
圖表146 2019年智能音箱市場主要品牌銷量份額
圖表147 全球智能音箱市場按廠商劃分
圖表148 2019年中國智能音箱市場銷售情況
圖表149 中國智能音箱廠商實力矩陣圖
圖表150 2019年屏幕音箱市場份額走勢
圖表151 2019年智能音箱市場麥克風數量分布
圖表152 中國智能音箱價格戰
圖表153 2019年中國智能音箱成本分布
圖表154 2020年中國智能音箱市場規模預測
圖表155 2018年中國智能家居從業者最看好的用戶入口
圖表156 流量遷移模型及智能音箱成為家庭流量入口的優劣勢分析
圖表157 2012-2019年中國智能手機與智能音箱滲透情況
圖表158 2018-2019年中國主要智能音箱App月獨立設備數
圖表159 2019年中國智能音箱平臺商業模式探索
圖表160 Echo智能音箱通過Alexa平臺控制家庭環境內的其他智能產品
圖表161 亞馬遜布局智能音箱
圖表162 Google Nest Hub Max
圖表163 HomePod的簡潔風格
圖表164 小米小愛同學支持百余項技能
圖表165 小米IoT平臺接入數量已超8500萬臺
圖表166 小度助手
圖表167 阿里巴巴智能音箱產品
圖表168 阿里巴巴天貓精靈IN糖產品參數
圖表169 智能音箱的潛在市場價值空間廣闊
圖表170 智能音箱行業發展出路及困境
圖表171 2017-2018財年微妙通訊公司綜合收益表
圖表172 2017-2018財年微妙通訊公司分部資料
圖表173 2017-2018財年微妙通訊公司收入分地區資料
圖表174 2018-2019財年微妙通訊公司綜合收益表
圖表175 2018-2019財年微妙通訊公司分部資料
圖表176 2018-2019財年微妙通訊公司收入分地區資料
圖表177 2019-2020財年微妙通訊公司綜合收益表
圖表178 2019-2020財年微妙通訊公司分部資料
圖表179 2019-2020財年微妙通訊公司收入分地區資料
圖表180 科大訊飛公司AI“平臺”+“賽道”的戰略布局
圖表181 公司人工智能2.0時代
圖表182 科大訊飛公司核心語音技術
圖表183 2016-2019年科大訊飛股份有限公司總資產及凈資產規模
圖表184 2016-2019年科大訊飛股份有限公司營業收入及增速
圖表185 2016-2019年科大訊飛股份有限公司凈利潤及增速
圖表186 2018年科大訊飛股份有限公司營業收入分行業、產品、地區
圖表187 2019年科大訊飛股份有限公司營業收入分行業、產品、地區
圖表188 2016-2019年科大訊飛股份有限公司營業利潤及營業利潤率
圖表189 2016-2019年科大訊飛股份有限公司凈資產收益率
圖表190 2016-2019年科大訊飛股份有限公司短期償債能力指標
圖表191 2016-2019年科大訊飛股份有限公司資產負債率水平
圖表192 2016-2019年科大訊飛股份有限公司運營能力指標
圖表193 2016-2019年共達電聲股份有限公司總資產及凈資產規模
圖表194 2016-2019年共達電聲股份有限公司營業收入及增速
圖表195 2016-2019年共達電聲股份有限公司凈利潤及增速
圖表196 2017-2018年共達電聲股份有限公司營業收入分行業、產品、地區
圖表197 2018-2019年共達電聲股份有限公司營業收入分行業、產品、地區
圖表198 2016-2019年共達電聲股份有限公司營業利潤及營業利潤率
圖表199 2016-2019年共達電聲股份有限公司凈資產收益率
圖表200 2016-2019年共達電聲股份有限公司短期償債能力指標
圖表201 2016-2019年共達電聲股份有限公司資產負債率水平
圖表202 2016-2019年共達電聲股份有限公司運營能力指標
圖表203 云知聲的合作伙伴
圖表204 思必馳主要業務布局
圖表205 思必馳提供技術
圖表206 思必馳合作伙伴
圖表207 思必馳智能電梯離線語音模塊
圖表208 靈云語音識別技術系統
圖表209 捷通華聲的智能業務產品
圖表210 捷通華聲的智能業務產品(續)
圖表211 智能語音車載系統界面
圖表212 捷通華聲服務領域及代表客戶
圖表213 投資價值綜合評估——智能語音
圖表214 智能語音未來發展趨勢
圖表215 中投顧問對2020-2024年中國智能語音產業規模預測
圖表216 中投顧問對2020-2024年中國智能音箱銷量規模預測
圖表217 中投顧問對2020-2024年中國智能音箱銷售規模預測

智能語音是指智能系統通過機器感知技術實現聲音采集、語音識別、語義理解等信息處理,利用自然語言理解等技術來進行分析,從而實現人機對話、智能判析和決策的一整套計算過程。智能語音技術的研究可以追溯到20世紀50年代。隨著信息技術的發展,智能語音技術已經成為人們信息獲取和溝通最便捷、最有效的手段。

在大數據、移動互聯網、云計算以及其他技術的推動下,全球的智能語音產業已經步入應用的快速增長期。目前,Nuance依然牢牢占據著智能語音市場份額第一的寶座,谷歌、微軟、蘋果和科大訊飛則獲得了迅速的增長,全球市場份額均有所上升。另外,其他互聯網公司也加快布局的腳步,2019年7月10日,阿里巴巴發布新一代語音合成技術KAN-TTS,可大幅提高合成語音與真人發聲的相似度,并將語音合成定制成本降低10倍以上。

統計數據顯示,2018年中國智能語音市場規模突破150億元。隨著智能語音應用產業的拓展,市場需求增大,預計2020年中國智能語音市場規模將進一步加速擴增。專利數據方面,根據國家專利局對相關專利的分析,截至2019年底,共有語音識別相關專利數22119件,而人工智能相關專利申請數為14814件,說明智能語音的技術產出高于行業整體,發展速度也較行業整體快。

作為智能語音重要載體的智能音箱,市場銷售狀況良好。奧維云網(AVC)全渠道推總數據顯示,2019年,中國智能音箱市場延續了高速增長的態勢。根據奧維云網(AVC)推總數據,2019年中國智能音箱市場銷量為3682.2萬臺,同比增長126.6%;銷額為69.1億元,同比增長89.3%。

相關部門進一步重視智能語音產業發展。2018年12月,2018中國語音產業聯盟年會在上海召開。工信部信軟司代表認為,智能語音是最早落地的人工智能技術。下一步,工信部將進一步推動以智能語音為代表的人工智能核心技術發展,加強技術攻關、促進行業融合應用、優化發展環境,務實推動智能語音產業規模發展。

標準建設方面,2020年1月13至17日,在韓國釜山舉行的ISO/IEC JTC 1/SC 35全會上,由科大訊飛主導,聯合中國電子技術標準化研究院和中科院自動化所,提出的全雙工語音交互國際標準正式獲批立項(ISO/IEC 24661 Information technology-User interfaces-Full duplex speech interaction)。該標準也成為在人機交互領域中,首個由中國牽頭制定的智能語音交互國際標準。

中投產業研究院發布的《2020-2024年中國智能語音行業深度調研及投資前景預測報告》共十一章。報告首先介紹了智能語音的基本內涵及產業鏈、智能語音發展的動力因素。接著分析了國內智能語音行業的發展狀況及競爭格局,然后對智能語音的技術基礎及應用領域進行了系統的分析,對智能語音典型設備做了詳實的解析,并對智能語音重點企業進行了透徹的研究,最后對其投資狀況和發展前景做了科學的分析和預測。

本研究報告數據主要來自于國家統計局、商務部、工信部、中國人工智能學會、中投產業研究院、中投產業研究院市場調查中心以及國內外重點刊物等渠道,數據權威、詳實、豐富,同時通過專業的分析預測模型,對行業核心發展指標進行科學地預測。您或貴單位若想對智能語音市場有個系統深入的了解、或者想投資智能語音市場項目,本報告將是您不可或缺的重要參考工具。

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