人类对机器语音识别的探索始于20世纪50年代,迄今已逾70年。2016年,在深度神经网络的帮助下,机器语音识别准确率第一次达到人类水平,意味着智能语音技术落地期到来。不过人们面对“AI”时希望得到自然、类人的交互体验,这是一个宏伟的开放性课题,背后涉及的各学科技术仍有不足,还面临长期的求索方能突破消费级智能硬件是最早显示出市场潜力的赛道,市场各方都在瞄准消费级智能交互终端。而智能终端的背后还有广阔的生态,包括语音开放平台、语音操作系统、内容等等,近年行业正在经历从单一商业模式向多元化商业模式的变迁,技术输出的“厚度”增加,“边界”扩大,也带来了技术落地曲线的加速度增加。 智能语音企业级和公共级市场主要有平台化技术输出和解决方案两类商业模式,解决方案业务占比较高。与国外市场以医疗为重头有所差异,我国市场以智能客服、公检法及教育业务份额更高。智能语音为各行业解决了刚需性问题,将促进各行业业务效率的提升。 目前全国约有超过250家企业参与智能语音语义市场。互联网巨头、技术提供方、设备商和行业集成商应分别重视连续性投入支持问题、基础开发模块标准化程度提升与商务团队配置问题、设备后服务增长问题和软件研发能力建设问题,迎接人机交互升级带来的行业价值链扩张。 镝数聚dydata,pdf报告,小数据,可视数据,表格数据
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    2020年中国智能语音行业研究报告

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    年份2020
    来源艾瑞咨询, 百度AI
    数据类型数据报告
    关键字智能语音, 科技, 通信技术
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    发布时间2020-09-09
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    数据简介

    人类对机器语音识别的探索始于20世纪50年代,迄今已逾70年。2016年,在深度神经网络的帮助下,机器语音识别准确率第一次达到人类水平,意味着智能语音技术落地期到来。不过人们面对“AI”时希望得到自然、类人的交互体验,这是一个宏伟的开放性课题,背后涉及的各学科技术仍有不足,还面临长期的求索方能突破

    详情描述

    消费级智能硬件是最早显示出市场潜力的赛道,市场各方都在瞄准消费级智能交互终端。而智能终端的背后还有广阔的生态,包括语音开放平台、语音操作系统、内容等等,近年行业正在经历从单一商业模式向多元化商业模式的变迁,技术输出的“厚度”增加,“边界”扩大,也带来了技术落地曲线的加速度增加。
    智能语音企业级和公共级市场主要有平台化技术输出和解决方案两类商业模式,解决方案业务占比较高。与国外市场以医疗为重头有所差异,我国市场以智能客服、公检法及教育业务份额更高。智能语音为各行业解决了刚需性问题,将促进各行业业务效率的提升。
    目前全国约有超过250家企业参与智能语音语义市场。互联网巨头、技术提供方、设备商和行业集成商应分别重视连续性投入支持问题、基础开发模块标准化程度提升与商务团队配置问题、设备后服务增长问题和软件研发能力建设问题,迎接人机交互升级带来的行业价值链扩张。

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