在人類的感官通道中，視覺占據最主要的位置，聽覺次之，但在信息傳遞中，聽覺語言的綜合利用率要遠高于視覺符號。因此，更接近于人類本能的交互方式--語音交互受到廣泛關注。目前，隨著智能語音技術的發展和應用場景的不斷豐富，人機交互方式已經開始從鍵盤、鼠標以及觸摸式的圖形交互，向語音模式轉變，并且隨著搭載量和使用率的提升，未來有望成為人機交互最主要的入口。

智能語音包含語音識別、語義理解、自然語言生成以及語音合成等環節。其中，語音識別是率先商業化、應用最成熟的人工智能技術之一。根據信通院數據，全球智能語音識別錯誤率連續降低，從2008年的23.6%降低到2017年的5.5%。

與此同時，國內廠商也在不斷刷新準確率的上限。2018年6月，阿里巴巴推出語音識別模型DFSMN，準確率高達96.04%；科大訊飛也在同期宣布訊飛語音識別率提升至98%；2017年11月，百度大腦推出新款語音識別模型--“基于復數CNN網絡的語音增強和聲學建模一體化的端到端語音識別模型”，打破了傳統遠場語音識別技術的流程，將語音識別準確率提高30%以上。

此外，大數據、深度學習、云計算等技術的迅速發展，也為智能語音提供了底層技術支持。

在國家大力發展人工智能產業的戰略引導下，以及企業技術能力提升和市場需求不斷擴張的驅動下，智能語音技術在智能家居、車載環境、在線教育、醫療、呼叫中心等各個場景均有落地化應用。據中國電子信息產業發展研究院預測，未來三年智能語音市場將保持25%以上的增速，到2021年預計達到194.8億元。

例如，在智能家居方面，語音聲控的應用增強了終端設備控制家居的簡便性、易用性、互動性和娛樂性。目前，眾多參與者以智能音箱作為智能家居語音交互的切入口。例如接入阿里智能家居平臺的天貓精靈、提供智能家居控制入口的小度音箱、連接小米智能家居生態的小愛智能音箱等等。

再如，在智能車載方面，從安全因素考慮，車載智能語音應用將是未來市場的剛需場景，如媒體娛樂、行車導航、信息查詢、即時通訊等等。2016年11月，科大訊飛發布智能車載系統飛魚助理，并于2017年11月發布2.0版本，該系統通過對語音引擎、生態引擎、云+端服務進行深度整合，并賦予智能人機交互方式，來為用戶提供人臉識別、AI虛擬助手、聲源定位、非全時免喚醒+上下文理解、自定義喚醒詞、XTTS等功能。

另外，在隨身設備方面，隨著設備功能的多元化，人們迫切需求擺脫傳統輸入設備的束縛，以智能手機為例，有關數據顯示，到2023年智能手機配備語音交互功能的比例將達到90%以上。并且據IDC預測，到2020年隨身設備的智能語音滲透率將達到68%?？梢姡悄苷Z音擁有豐富的應用場景，滲透率也會不斷提高。

圖：2020年智能語音滲透率預測

數據來源：IDC

智能語音市場參與者主要為科技巨頭及傳統智能語音企業，行業集中度較高。科技巨頭在語音行業的布局多為對外開放語音生態系統，對內則在自身產品中實現AI First。例如，百度Dueros開放平臺、阿里AliGenie開發者平臺、騰訊的智能語音平臺騰訊云小微等等。傳統智能語音企業已在語音行業深耕多年，1999年成立的科大訊飛市場占有率已然位列第一，除了面向教育、司法、醫療、城市等領域推出智能語音解決方案以外，還向硬件方面拓展，推出了翻譯機、學習機、錄音筆等相關產品。

此外，科技巨頭和傳統智能語音企業出于構建生態、積累數據等方面的考慮，大都提供開放平臺，而初創企業則可以借此發揮后發優勢。雖然頭部企業已經處于絕對優勢，但隨著應用場景的豐富，行業機會仍不斷涌現，智能語音初創企業也吸引了資本市場的關注。據<華秋創服>不完全統計，2000-2019年，共有55家智能語音方案企業獲得融資，共計157筆，平均成立1.7年后獲得第一筆融資，獲投企業主要分布在北京、廣東、上海等地；從時間分布來看，2015年開始進入融資高峰期，2019年有所下降，一定程度上反映了智能語音企業的創業熱潮正逐漸趨于理性，市場也越來越重視企業的核心技術和落地能力。

圖：2000-2019年智能語音方案企業獲投筆數

數據來源：華秋創服

圖：2000-2019年獲投智能語音方案企業地區分布

數據來源：華秋創服

IDC數據顯示，智能語音在我國人工智能市場中的份額占有22%的比重。場景應用的普遍化，促使整個行業開始從發展初期向成熟期邁進。雖然科大訊飛、百度等占據了市場近七成的份額，但是，隨著應用場景的拓寬，整個市場規模仍會不斷擴大。

不可否認的是，雖然智能語音技術飛速發展，但在實際應用環境中，語音信號往往伴隨著環境噪聲和混響，使得語音識別的性能急劇下降。例如，訊飛中英文語音識別準確率分別達到98%和95%，但在有方言、噪音、口音和遠場情況下，提高語音識別準確率仍有較大的提升空間。再如機器翻譯，雖然實時高效，但距離會議同傳以及高水平翻譯所講究的“信、達、雅”仍存在較大差距?？梢?，雖然語音識別等某一技術環節已經取得較大發展，但面對應用場景的復雜性，智能語音技術仍有待突破。