智能语音行业发展分析报告(终)

人工智能与语音识别行业分析报告

序言

人工智能的发展近50年来得到了明显的提高，其交融了诸多学科。人工智能的研究在历史上分为结构派和功能派。结构派也成为仿生学派或者生理学派，他们认为人工智能既然是使机器具有人的智能，就应基于人的大脑模型的研究，至今仍处于研究阶段。功能派也称计算机派或者心理学派，他们认为计算机本身就具有数学逻辑演绎功能，表明了可以应用计算机研究人的思维活动，模拟人类智能活动。功能派的研究分析将作为本文对人工智能分析的重点。

人工智能所涉猎的应用领域是非常广泛的，主要有以下几个方面：1、问题求解；2、逻辑推理与定理证明；3、自然语言理解；4、自动程序设计；5、专家系统；6、机器人学。除上述这些研究领域之外，人工智能还有许多方面的应用研究，如机器学习、模式识别、智能控制及检索、机器学习及视觉、智能调度与指挥等等。

语音识别的研究工作主要开始于二十世纪五十年代，从智能语音技术的发展历程来看，应用的技术推动力主要是语音技术核心算法和计算机芯片技术。语音合成技术在2000年时已达到用户基本可接受的准实用水平，2005年开始获得了较为广泛的应用。未来语音合成技术将从清晰度和自然度的要求上升至对个性化合成的要求，如对语音、语调、情绪的丰富性要求等。语音识别技术主要包括语意识别和声纹识别。语音识别在技术原理上主要采取匹配识别和检测识别两种识别方式，关键技术包括选择识别单元、特征参数提取、声学模型及语言模型的建立等。语音识别技术目前在桌面系统、移动设备和嵌入式领域均有一定程度的应用，未来的发展方向应是无限词汇量连续语句非特定人语音识别系统。

综合考虑目前的人工智能和语音识别与语音合成技术的能力和客户接受度，目前企业级市场、车载语音市场、移动终端市场及教育娱乐市场有望在未来率先实现突破。我国目前呼叫中心语音市场刚刚启动，市场规模在其后有快速增长；车载语音识别系统市场出现快速增长，市场规模有望从2009年的6430万美元提升至2014年的2.1亿美元，年均复合增长率约为26.7%；而移动终端语音市场

和教育娱乐语音市场也同样有较大发展潜力。目前，高技术壁垒形成寡头垄断竞争格局。

智能语音技术是人工智能的研究领域之一，其技术原理涉及声学、语言学、数字信号处理、计算机科学等多个学科，同时智能语音技术的研究周期长、投入大，使得智能语音行业具有较高的进入壁垒。在全球范围内，目前已形成寡头垄断竞争格局，仅有Nuance、IBM、微软、Google、科大讯飞等少数厂商具备较强竞争力。

目录

第一章人工智能的概述.......................................... - 4 -

1.1 人工智能发展史.......................................... - 4 -

1.2 人工智能的分类.......................................... - 5 -

1.3 人工智能应用与发展...................................... - 6 - 第二章人工智能的应用........................................... - 8 -

2.1 人工智能技术在网络电脑中的应用.......................... - 8 -

2.2 因特网上的人工智能教育资源.............................. - 9 -

2.3 人工智能在虚拟克隆人方面的发展......................... - 12 - 第三章语音识别行业概述....................................... - 15 -

3.1 语音识别技术的发展史................................... - 15 -

3.2 语音识别技术的概述..................................... - 15 -

3.3 语音识别面临的问题与未来发展........................... - 17 - 第四章智能语音技术概述....................................... - 19 -

4.1 智能语音技术简介....................................... - 19 -

4.2 语音合成技术简介....................................... - 20 - 第五章智能语音市场分析........................................ - 24 -

5.1 企业级语音市场加速发展................................. - 25 -

5.2 车载语音市场规模大幅提升............................... - 25 -

5.3移动终端市场分析........................................ - 27 -

5.4教育和娱乐市场分析...................................... - 28 - 第六章智能语音行业竞争分析.................................... - 31 -

6.1 市场竞争格局分析....................................... - 31 -

6.2 竞争产品举例--SIRI（IPHONE 4S）........................ - 32 -

第一章人工智能的概述

1.1 人工智能发展史

人工智能（Artificial Intelligence）, 英文缩写为 AI, 是一门综合了计算机科学、生理学、哲学的交叉学科。人类之所以能够有智慧是由于数十亿个脑细胞不同的组织在一起工作，它们每一个都有不同的分工，这是天生的，而对于人工智能来说，我们需要让组成机器的电线像我们的脑细胞一样学会自己分工。1950年，英国科学家图灵曾在一篇名为《计算机器与智能》的论文中提出一个简单的判断标准，这就是著名的图灵测试：让人和机器分别位于两个房间，他们只可通话，不能相互看见。通过对话，如果人无法判断另一方是人还是机器，那么这台机器就可认为是有智能的。

世界各地对人工智能的研究很早就开始了，但对人工智能的真正实现要从计算机的诞生开始算起，这时人类才有可能以机器的实现人类的智能。AI这个英文单词最早是在1956年的一次会议上提出的。经过这几十年的发展，人工智能正在以它巨大的力量影响着人们的生活。1941年由美国和德国两国共同研制的第一台计算机诞生了，从此以后人类存储和处理信息的方法开始发生革命性的变化，计算机编程变得十分简单，计算机理论的发展终于导致了人工智能理论的产生，解决了存储信息和自动处理信息的方法。

在1955的时候，香农与人一起开发了The Logic Theorist程序，它是一种采用树形结构的程序，在程序运行时，寻找与可能答案最接近的树的分枝进行探索，以得到正确的答案。这个程序在人工智能的历史上可以说是有重要地位的，它在学术上和社会上带来的巨大的影响，以至于现在所采用的方法思想方法有许多还是来自于这个50年代的程序。1956年，作为人工智能领域另一位著名科学家的麦卡希召集了一次会议来讨论人工智能未来的发展方向，从此人工智能的名字才正式确立，这次会议在人工智能历史上不是巨大的成功，但是这次会议给人工智能奠基人相互交流的机会，并为未来人工智能的发展起了铺垫的作用。在此以后，人工智能的重点开始变为建立实用的能够自行解决问题的系统，并要求系统有自学习能力。在1957年，香农和另一些人又开发了一个程序称为General

Problem Solver(GPS)，它对Wiener的反馈理论有一个扩展，并能够解决一些比较普遍的问题。别的科学家在努力开发系统时，某位(我记不清楚名字了,毕竟是外国人)科学家作出了一项重大的贡献，他创建了表处理语言LISP，直到现在许多人工智能程序还在使用这种语言，它几乎成了人工智能的代名词，到了今天，LISP仍然在发展。

在1963年，麻省理工学院受到了美国政府和国防部的支持进行人工智能的研究，其后发展出的许多程序十分引人注目，麻省理工大学开发出了SHRDLU。在这个大发展的60年代，STUDENT系统可以解决代数问题，而SIR系统则开始理解简单的英文句子了，SIR的出现导致了新学科的出现：自然语言处理。在70年代出现的专家系统成了一个巨大的进步，他头一次让人知道计算机可以代替人类专家进行一些工作了，由于计算机硬件性能的提高，人工智能得以进行一系列重要的活动，如统计分析数据，参与医疗诊断等等，它作为生活的重要方面开始改变人类生活了。在理论方面，70年代也是大发展的一个时期，计算机开始有了简单的思维和视觉，同时在70年代，另一个人工智能语言Prolog语言诞生了，它和LISP一起几乎成了人工智能工作者不可缺少的工具。一直到70年代末形成的各种理论和相应的技术奠定了人工智能的基础。

1.2 人工智能的分类

人工智能的研究在历史上大致分为两大派别：结构派和功能派。结构派也称仿生学派或者生理学派，他们认为人工智能既然是使机器具有人的智能，就应基于人的大脑模型的研究。他们依据1943年由生理专家 McCulloch和数理逻辑学家Pitts创立的脑模型，即MP模型，开创了用电子装置模仿人脑结构和功能的新途径。这一研究方法也叫做“白箱”，即从对结构的了解出发，从大脑的神经元开始，进而研究神经网络模型和脑模型，提出用计算机硬件模拟神经网络，并提出多层网络中的反向传播算法，由此，从模型到算法，从理论分析到工程实现，为神经网络计算机（第六代计算机）的研制打下了基础，开辟了人工智能的又一发展道路。这一派别的研究工作面临的问题在于如何制作具有人脑模型的计算机，而人脑结构本身就非常复杂，至今生理学界、医学界还无法彻底搞清，建立脑模型是一项非常复杂而艰巨的工作，至今仍处于研究阶段。但是，这一派别的

指导思想是从问题的本质出发，因此它决定了今后人工智能的研究和发展方向。

功能派也称计算机派或者心理学派，他们认为计算机本身就具有数学逻辑演绎功能，表明了可以应用计算机研究人的思维活动，模拟人类智能活动。他们不像结构派那样绞尽脑汁去研究脑模型，而是利用目前的计算机，从解决具体问题出发，只要能够获得问题的正确求解。这一研究方法也叫做“黑箱”，即只基于考查外部的输入和输出，只关心最后得出的结论正确与否。他们研究人工智能的领域是非常广泛而且是行之有效的，从启发式算法到专家系统再到知识工程理论与技术等等，并在80年代取得很大发展。

1.3 人工智能应用与发展

人工智能所涉猎的应用领域是非常广泛的，主要有以下几个方面：

一、问题求解。

如不断开发了能够求解难题的下棋程序，如国际象棋。在下棋程序中应用的某些技术，如向前看几步，把复杂的问题分解成一些比较容易的子问题等等，均发展演变为搜索和问题归纳这样的人工智能基本技术。目前，该项目技术发展很快并且惊人，美国IBM公司的一台名为“深蓝”的计算机与国际象棋大师卡斯帕罗夫对弈获得了胜利。这一事件，使世人惊呼“机器智能是否已达到或超过了人类智能。

二、逻辑推理与定理证明。

逻辑推理与定理证明是指不断开发能够对某些问题或事物进行推理证明的程序，就如同证明或推导数学公式一样，这些程序能够借助于对事实数据库的操作来证明和作推理判断。

三、自然语言理解。

目前已经开发出能够从内部数据库回答语音提出的问题的程序，这些程序通过阅读文本材料，还能够把其中的句子从一种语言翻译为另一种语言，执行用语音给出的指令和获取知识等等。

四、自动程序设计。

自动程序设计这项研究的目的在于，使计算机自身，能够根据各种不同目的和要求来自动编写计算机程序，即可用高级语言编程，还可用英语描述算法。目

前已经可以自动编写出一些简单的程序。

五、专家系统。

一般来说，专家系统是一个智能计算机程序系统，其内部具有大量专家水平的某个领域知识与经验，能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来解决该领域的问题。换而言之，专家系统是一个具有大量专门知识和经验的程序系统，它应用人工智能技术，根据某个领域一个或多个人类专家提供的知识和经验进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以解决那些需要专家决定的复杂问题。目前，这一领域的应用是相当广泛的，如医疗诊断，建筑工程设计，化学和地质数据分析等等，其质量已达到很高水平。

六、机器人学。

机器人学是人工智能研究的一重要领域，其中包括对操作机器人装置程序的研究。这个领域所研究的问题，包括从机器人手臂的最佳移动到实现机器人的目标动作序列的规划方法等等。目前，已经制造出成千上万个机器人，主要用于工业生产和军事用途上。在工业生产方面，其智能水平普遍不高，如顺利地通过周围环境，操作电灯开关、玩具积木及餐具等物品，一个小孩就能很容易的做到，但设计一个能完成上述操作任务的机器人则很难。因此开发高智能机器人是一个重要研究方面。

除上述这些研究领域之外，人工智能还有许多方面的应用研究，如机器学习、模式识别、智能控制及检索、机器学习及视觉、智能调度与指挥等等。这些领域的研究成果辉煌，使人叹惊，相信随着全球性高科技的不断飞速发展，人工智能这一学科会更加日臻完善。

然而，任何新生事物的成长都不是一帆风顺的。人工智能自1956年问世以来，就引起人们的争议，在社会上对人工智能的科学性有所怀疑，对人工智能的发展产生恐惧心理。甚至还有些人把人工智能视为异端邪说，因此，人工智能也是在比较艰难的环境中顽强地拼搏与成长的。尽管如此，真正的科学与任何其它真理一样，是永远无法压制的。40多年来，人工智能获得很大发展，它引起众多科学的日益重视，已成为一门广泛的交叉和前沿科学。

第二章人工智能的应用

2.1 人工智能技术在网络电脑中的应用

人工智能在网络电脑应用的基本特征就是参与、互动、分享；参与是指网站的内容由大家提供，互动是指网站会员之间的互动、会员与公众的互动，其基本形态是朋友圈、文章评注等；分享是指大家收藏的内容进行各种形式的输出、交换，使内容的价值最大化。

音乐、图片、文章等都是大家有收藏需要的内容，这些内容和大家的生活、工作、爱好、回忆等息息相关。如何将这些内容有效地组织管理起来，使之成为真正的社会知识财富是人工智能的应用一个方面。目前，对内容的组织管理手段主要就是分类，一是目录分类，二是tag分类（标签分类）。要解决信息获取的准确性问题，只在宏观和中观层面进行分类思考是不行的，必须进入语义理解层面才行,做到这一点，资料库才能真正变成知识库，也才能对后续的互动、分享提供更智能化的支持。

互动，常规的交友、评注完全是人工行为，基本效果是不错的，但在很多情况下却不能解决问题。如果使用上述的宏观语义理解技术，这个问题就可以得到很大程度上的解决；每个人的收藏兴趣是通过你已经收藏的内容体现的，特别是收藏的内容达到一定量级后这种体现就会非常准确；要找自己的“志同道合”者前提是自己要收藏一定数量的内容，然后以自己的收藏兴趣为条件让系统自动为你查找和你的收藏兴趣最接近的人就行了。有了这个功能，当你想建一个朋友圈时，当你想认识一些好朋友时，你就可以方便地找到大量的同兴趣的候选者，有效解决互动对象的选择问题。

现在的分享手段和途径主要有：内容订阅（带tag过滤）、人工推荐、Tag 标记、RSS输出、JavaScript输出、API调用等，除tag手段外，其它的手段都和内容本身无关，只是提供了一种纯碎的技术手段，而tag方式在前面也说过，仅仅解决了粗粒度的宏观和中观内容过滤，准确性不够。如果使用上述的宏观语义理解技术，内容分享的准确性就会得到极大提高，基本应用思路是根据每个人的自动收藏兴趣由网站自动为其推荐新文章，实现个性化的自动按需推荐，使大

家之间的内容分享活动自动“跑”起来，并彻底解决垃圾推荐的难题。

人工智能技术及其应用方式和传统的Web2.0技术及应用方式是很好的补充关系，只有将两者有效地结合在一起才能创造更大的应用价值，才能给网民大众带来更好的应用体验。

目前所知，只有一个叫[360doc个人图书馆]（https://www.sodocs.net/doc/8015669944.html,）的Web2.0网站应用了这项人工智能技术，主要在4个方面进行了应用：1、自动给文章生成简洁、准确的摘要；2、自动在文章之间建立基于内容的相关性连接；3、自动根据个人的收藏兴趣为其推荐新文章；4、根据自己的收藏兴趣查找“志同道合”者。

上述所说的人工智能主要部分是语义理解这一部分，与这一部分有最大关联的主要是搜索服务的提供商，google的论坛部分在一定程度上正在采用这种思路运作，只是现有的服务提供可能在便利程度上还不能达到，特别是针对中文系统的辐射更加薄弱。

目前，有一个比较明朗的方向就是能够提供一个基于兴趣爱好的内容丰富的可定制的平台。一个以个人主页(博客、微博、facebook等)为基底的可以便捷的寻找到个人兴趣的操作平面，显然在这一点上无论社区还是门户网站的现有结构和操作界面都不能适应这一要求，随身浏览的功能被实际的情况抑制。同时我们看到个人主页这样比较"规范"的界面可以很好的充当操作平面的功能，只是现在个人主页本身结构功能还比较简单，只要针对个人主页现在的界面进行部分改造就可以逐步向这个方面过渡。

针对于社区本身具有的优势是论坛栏目分类本身已经对于信息进行了一种分捡，各栏目内部又有一定的分类，这对于内容检索来说具有相当的好处，事实上如楼主所说的图书网站为什么能够比较好的应用这种"人工智能"技术的一个主要原因就是"图书"行业本身就具有比较好的分类检索系统，这对于语义识别是具有相当帮助的，相当于给语义识别检索加上了一个很好的辅助检索标准，这是具有相当意义的。

2.2 因特网上的人工智能教育资源

因特网上丰富的人工智能教育资源为我国高中人工智能教育的开展提供了

一个强有力的学习支持。虽然大多以国外网站居多，但教师若能结合本校实际情况和学生的特点对其合理利用，使之本土化、校本化，无疑能够有效地促进人工智能教育的顺利开展。

课程标准中规定“人工智能初步模块”由3部分内容组成：知识及其表达，推理与专家系统，人工智能语言与问题求解。下面将主要围绕这三个主题，列举几个与人工智能教育相关的有代表性的资源网站。

1.人工智能研究者俱乐部

（网址：https://www.sodocs.net/doc/8015669944.html,/bitfarmer/default.asp）

这是为人工智能研究者提供的一个适合思想交流，技术切磋和资源互享的虚拟空间，主要由综合讨论、兴趣小组（当前包括机器人制作和语音识别两个方面）、资源共享、分类讨论（针对人工智能的不同组成模块开辟独立的讨论组）和网站联盟几个模块组成。内容更新快，资源丰富，可为开展人工智能教育的教师和学生提供该领域的实时发展动态和教学参考信息。

2.浙江大学远程教育网络课程《人工智能基础》

（网址http://202.205.144.112/）

这是国内教育资源的最大提供者——高等教育出版社，在全国抗击“非典”时期，为了更好地服务于高等学校的教育，向高校师生提供的一门优质的网络教学课程。它从工程应用的角度系统地介绍了人工智能的基本原理、方法及其应用技术，并全面反映了国内外研究和应用的最新进展。全课程分三个部分：绪论，基础篇和提高篇，分别适合不同学习阶段的学生使用。

3.美国人工智能协会

(American Association for Artificial Intelligence网址：https://www.sodocs.net/doc/8015669944.html,/）

美国人工智能协会（AAAI）成立于1979年，是个非盈利性的科学社团组织，主要致力于让机器产生智慧思考和智能行为的研究。此外，提升公众对人工智能的理解，对人工智能实践人员的教学和培训，为人工智能领域的研究者和投资者提供指导等也都是AAAI的实践内容。AAAI主要活动包括组织和创办研讨会，座谈会和主题论坛；为所有会员发行季刊杂志，出版著作，会议录和技术报告；为在人工智能领域作出贡献的会员及有发展潜力的学生授予荣誉和奖学金等。

4.美国计算机协会学生杂志《十字路口》

(ACM Crossroads Student Magazin网址：https://www.sodocs.net/doc/8015669944.html,/crossroads/）这是美国计算机协会的第一个电子出版物，主要为学生服务。读者可以通过不同的索引方式来查找网站内的所有文章和作品，例如，通过作者姓名，出版期号，专栏名称，文章主题，相关图片，专题评论，每周民意调查等。该网站鼓励世界上所有的学生都能主动参与到这个网站的建设中来,积极担任每期的学生作者、艺术设计，评论员或学生联络员，以共同推动《十字路口》电子杂志的发展。

5.人工智能教育知识库

(AI Education Repository网址：https://www.sodocs.net/doc/8015669944.html,/~manaris/ai-education-repository/index.html）该网站收录了关于人工智能教材、教学大纲和教学设计范例等方面的信息，并且提供了与人工智能相关的教育论文，各主题的在线教程，适合课堂或实验室教学的工具软件和环境，以及方便用户相互交流人工智能教育心得与经验的虚拟空间。

该网站的所有资源通过两种方式来组织，第一种把资源从总体上分类，由人工智能教材信息、人工智能课程教学大纲、适合课堂或实验室教学的人工智能教育工具、其他相关资源四大部分构成。第二种把资源按照特定主题来分类，包括专家系统，模糊逻辑、知识表示、逻辑与推理、自然语言处理、神经网络、机器人、搜索和博弈、计算机视觉及其他相关主题，每一个主题都由概要、教程、工具和资源四个模块组成。

6.专家系统eXpertise2Go网站

（网址：https://www.sodocs.net/doc/8015669944.html,/）

专家系统是人工智能课程的重要组成内容。高中阶段对专家系统掌握的要求仅限于能演示或使用简单的产生式专家系统软件，以对专家系统有个感性认识；能使用一个简易的专家系统外壳来自行开发简单的专家系统。eXpertise2Go是个基于网络的专家系统网站，它提供了多个面向用户基于规则的专家系统实例，诸如，在线“PC产品顾问”，汽车故障自动诊断助理，银行放贷决策助理，数据分析技术助理等。此外，该网站还提供免费的e2gLite专家系统外壳下载，并且有在线教程，通过介绍专家系统的基本概念，基于规则的推理，对不确定事实的

表示和处理及对什么是知识引擎的介绍到引导用户设计并创建自己的知识库，最后利用e2gLite专家系统外壳开发自己的专家系统。

7.人工智能语言Visual Prolog学习网站

（网址：https://www.sodocs.net/doc/8015669944.html,/）

Visual Prolog是一种功能强大的人工智能逻辑编程语言，由Prolog开发中心设计，至今已发展到6.0版本。Visual Prolog网站更新速度快，资源丰富。目前该网站提供了由Visual Prolog开发的实例演示，Visual Prolog个人版的软件下载，在线教程，知识库，常见问题解答等栏目。

2.3 人工智能在虚拟克隆人方面的发展

人们花了大量的时间希望可以将人性搬到网络上去，它是对未来发展的一种尝试。当你不在线的时候，聊天机器人可以自动回答关于你的问题。说起人工智能就肯定要谈到上个世纪六十年代的第一个虚拟人物Eliza中采用的人工智能技术。 Eliza是麻省理工学院人工智能专家约瑟夫韦珍鲍姆在1966年模仿罗杰斯精神治疗医师而编写的一个文字聊天程序。如果你对Eliza说：“我今天感觉有些不舒服。”那么她很快就会回应你：“你是否乐意今天感到不舒服？”对于现代人来说，这个回应显然会立即让对方掉头而去。然而，使用Eliza软件的许多人都相信或者至少暂时相信他们是在与真人对话。

现在，有一种新服务可以让你自己设置Eliza并训练它，让它模仿你自己的个性。没有人会误以为它就是你，但是近年推出的MyCyberTwin却可以在你不在的时候帮你做很多事情。如果你将cybertwin内置到博客、网站或者MySpace 档案中，访问者就可以通过会话了解你。你可以将各种实际资料和个性资料设置到你的cybertwin中。如果你认为访问者可能会问你“星期六你打算做什么？”这样的问题时，你可以训练它回答“我打算与朋友一起去看哈里波特，你也一起来吧。

目前MyCyberTwin还是一项免费的服务，它是由澳大利亚悉尼的一家名为RelevanceNow的公司推出的，虽然现在它还处于测试阶段，但是已经拥有1.05万余名用户。当然，这个概念还是一个全新的概念。你的cybertwin与Eliza 一样，其核心中并没有真正的智能，如果你没有设定好各种问题的回答，它自己

是不会回答的。然而，MyCyberTwin网站还提供了许多扩展工具来帮你预测各种可能的提问，比如人格测试、你对性、政治和宗教的观点等。那些工具也都是免费的。 RelevanceNow打算通过向会话使用量很大的用户比如商业公司收取会话费的方式来营利，将MyCyberTwin授权给社群网站后，也许以后可以通过它为用户提供有针对性的网络广告。

3.4 HCI人机交互

人机交互 CHI(Computer Human Interaction)，国际上也称(HCI，Human Computer Interaction)是一门跨学科的研究，它的研究内容很广，包括心理学领域的认知科学，心理学；软件工程领域的系统构架技术；信息处理领域的语音处理技术和图像处理技术；人工智能领域的智能控制技术等。总的来说，人机交互本质上是认知过程，人机交互理论是以认知科学为理论基础；人机交互系统是一个闭环系统，人机交互研究是以系统科学作为人机交互研究的框架的方法学；同时，人机交互是以信息技术作为用户界面的技术基础，通过信息系统的建模、形式化描述、整合算法、评估方法以及软件框架等信息技术最终实现和应用人机交互理论。HCI主要包含五个方面的主题：人机交互的特性；计算机的相关性；

人的特性；计算机系统和界面架构；系统开发的规范和过程。

第三章语音识别行业概述

3.1 语音识别技术的发展史

语音识别的研究工作大约开始于20世纪50年代，当时AT&T Bell实验室基于共振峰提取技术实现了第一个可识别十个英文数字的语音识别系统——Audry 系统。

60年代，计算机的应用推动了语音识别的发展。这时期的重要成果是提出了动态时间规划（DP）和线性预测分析技术（LPC），其中后者较好地解决了语音信号产生模型的问题，对语音识别的发展产生了深远影响。

70年代，语音识别领域取得了较大进展。在理论上，LP技术得到进一步发展，动态时间归正技术（DTW）基本成熟，特别是提出了矢量量化（VQ）和隐马尔可夫模型（HMM）理论。在实践上，实现了基于线性预测倒谱和DTW技术的特定人孤立语音识别系统。

80年代，MFCC的参数提取技术和HMM模型的深入使用使得语音识别技术得到进一步的发展，语音识别的问题逐步在理论体系上得到了比较完整和准确的描述，同时在实践上又逐步研发出效率较高的解决算法。

进入90年代后，语音识别技术进一步成熟，并开始向市场提供产品。许多发达国家如美国、日本、韩国以及IBM、Apple、AT&T、Microsoft等公司都为语音识别系统的实用化开发研究投以巨资。同时汉语语音识别也越来越受到重视。IBM开发的 ViaVoice和Microsoft开发的中文识别引擎都具有了相当高的汉语语音识别水平。

进入21世纪，随着消费类电子产品的普及，嵌入式语音处理技术发展迅速[2]。基于语音识别芯片的嵌入式产品也越来越多，如Sensory公司的RSC系列语音识别芯片、Infineon公司的Unispeech和Unilite语音芯片等，这些芯片在嵌入式硬件开发中得到了广泛的应用。在软件上，目前比较成功的语音识别软件有:Nuance、IBM的Viavoice和Microsoft的SAPI以及开源软件HTK，这些软件都是面向非特定人、大词汇量的连续语音识别系统。

我国语音识别研究一直紧跟国际水平，国家也很重视。国内中科院的自动化所、声学所以及清华大学等科研机构和高校都在从事语音识别领域的研究和开发。国家863智能计算机专家组为语音识别技术研究专门立项，并取得了高水平的科研成果。我国中科院自动化所研制的非特定人、连续语音听写系统和汉语语音人机对话系统，其准确率和系统响应率均可达90%以上。

3.2 语音识别技术概述

语音识别是解决机器“听懂”人类语言的一项技术。作为智能计算机研究的主导方向和人机语音通信的关键技术，语音识别技术一直受到各国科学界的广泛关注。如今，随着语音识别技术研究的突破，其对计算机发展和社会生活的重要性日益凸现出来。以语音识别技术开发出的产品应用领域非常广泛，如声控电话交换、信息网络查询、家庭服务、宾馆服务、医疗服务、银行服务、工业控制、语音通信系统等，几乎深入到社会的每个行业和每个方面。

广泛意义上的语音识别按照任务的不同可以分为4个方向：说话人识别、关键词检出、语言辨识和语音识别。说话人识别技术是以话音对说话人进行区别，从而进行身份鉴别和认证的技术。关键词检出技术应用于一些具有特定要求的场合，只关注那些包含特定词的句子，例如对一些特殊人名、地名的电话监听等。语言辨识技术是通过分析处理一个语音片断以判别其所属语言种类的技术，本质上也是语音识别技术的一个方面。语音识别就是通常人们所说的以说话的内容作为识别对象的技术，它是4个方面中最重要和研究最广泛的一个方向。

从语音识别的流程处理来看，语音识别系统同样可以分成前端和后端两部分：前端处理音频流，从而分隔出可能的发声声音片段，并将它们转换成一系列能够用计算机表示的数值；后端是一个专用的搜索引擎，它获取前端产生的输出并对三个数据库（声学模型、语言模型和词典）进行搜索解码，并给出最终的识别结果。语音识别的步骤可分为三步：第一步是根据识别系统的类型选择识别方法，分析出所需要的语音特征参数，并将这些参数作为标准模式由机器存储起来，形成参考模式库；第二步是语音识别的核心，采用选择的语音识别方法进行模式匹配，具体内容又可分别表现为模型的建立、训练和识别三个部分；第三步，语音识别系统可以进行识别后处理，识别后处理通常是一个音字转换过程，有可能包括更高层次的词法、句法和文法处理，另外也可以作为某个具体任务的语法输

入。

语音识别主要的技术评价指标包括：识别内容限制（连续语句还是命令词）、识别词语容量（孤立词还是大词汇量）、识别正确率、识别使用人员限制（针对特定人还是不限定使用者）、鲁棒性（使用者口音适应能力、抗环境噪声能力）。按照最为重要的指标识别内容限制进行划分，语音识别技术可分为大词汇量连续语流识别技术和命令词语音识别技术。命令词语音识别技术作为现在应用最为广泛的语音识别技术，按照应用场景和核心性能可分为电话命令词语音识别技术和嵌入式命令词语音识别技术。中小词汇量非特定人语音识别系统识别精度已经大于98%，对特定人语音识别系统的识别精度就更高，这些技术已经能够满足通常应用的需要。

3.3 语音识别面临的问题与未来发展

目前的语音识别技术并不完美，其主要局限有：（1）语音识别对环境依赖性较强，在某种环境下采集到的语音训练系统只能在该环境下应用，否则系统性能将急剧下降；（2）Lombard 效应导致高噪声环境下的语音识别困难，由于高噪音环境下人的发音变化很大，如声音变高、语速变慢等，这些变化导致音调及共振峰的变化，从而使得语音识别的准确度显著降低；（3）系统的适应性差，主要表

现在语音识别系统的性能受许多因素影响，如不同的说话人、说话方式、环境噪音、传输信道等，由于训练与识别环境的差异，同一个识别系统对于不同的用户、不同的使用需求、不同的声学环境下性能差异可以达到30%，使得语音识别技术的应用范围受到很大限制。

语音识别技术未来可能的发展方向有两个：（1）语言模型从概率模型向以语言学为基础的文法模型转变，要使计算机真正理解人类的自然语言，就必须在这一点上取得进展，同时随着硬件资源的不断发展，一些核心算法如特征提取、搜索算法、自适应算法等将有进一步改进的可能；（2）人工神经网络（ANN）技术在语音识别领域有可能实现突破，人工神经网络是由结点互连组成的计算网络，本质上是对人类大脑神经元活动的模拟，具有自学习能力、记忆、联想、推理、概括能力和快速并行实现的特点，同时还具备自组织、自适应的功能。人工神经网络技术的这些特点是HMM 模型所不具备的，适合用于处理一些环境信息复杂、背景知识模糊、推理规则不明确的问题，因此对于噪声环境下非特定人的语音识别问题来说是一种很好的解决方案，目前基于人工神经网络技术的语音识别系统仍处于实验室研究阶段。

语音作为当前通信系统中最自然的通信媒介，语音识别技术是非常重要的人机交互技术。随着计算机和语音处理技术的发展，语音识别系统的实用性将进一步提高。应用语音的自动理解和翻译，可消除人类相互交往的语言障碍。国外已有多种基于语音识别产品(如声控拨号电话、语音记事本等)的应用，基于特定任务和环境的听写机也已经进入应用阶段。这预示着语音识别技术有着非常广泛的应用领域和市场前景。随着语音技术的进步和通信技术的飞速发展，语音识别技术将为网上会议、商业管理、医药卫生、教育培训等各个领域带来极大的便利，其应用和经济、社会效益前景非常良好。

第四章智能语音技术概述

4.1 智能语音技术简介

核心算法和芯片技术共同推动语音技术应用深化语音识别应用决定智能语音行业未来成长。从智能语音技术的发展历程来看，应用的技术推动力主要是语音技术核心算法和计算机芯片技术。二十世纪末，建立在统计建模和机器学习理念基础上的语音技术核心算法逐步成熟，基于HMM（隐马尔可夫模型）的语音合成及识别技术在实用中占据了主导地位。计算机芯片技术则遵照摩尔定律，每18个月性能提升1倍，芯片运算能力的持续增长使得更为复杂的语音技术算法不断得以实现。嵌入式芯片技术特别是SOC技术的发展及芯片成本的下降，有力推动了智能语音技术在移动设备中的应用。

智能语音技术是人工智能的研究领域之一，其技术原理涉及声学、语言学、数字信号处理、计算机科学等多个学科。智能语音技术主要研究人机之间语音信息的处理问题，按机器在其中所发挥作用的不同，可分为语音合成和语音识别两大类人机语音通信问题，如图所示。

从智能语音技术的发展历程来看，其应用的主要推动力之一是语音技术核心

算法的不断进步。上世纪九十年代，建立在统计建模和机器学习理念基础之上的语音技术核心算法逐步成熟，基于HMM（隐马尔可夫模型）的语音合成及识别技术在实用中逐渐占据了主导地位。如果未来核心算法能在自然语言理解上取得突破，则有望通过智能语音技术真正实现人机智能交互，从而使语音技术得到更加广泛的应用。

推动智能语音技术进入实用的另一主要动力则是计算机芯片技术的不断进步。摩尔定律是计算机芯片技术发展的经验性规律，其主要内容是：在相同面积集成电路上可容纳的晶体管数目，约每隔18个月便会增加一倍，即芯片性能将提升一倍，而价格则基本保持不变。摩尔定律从1975年提出至今，准确地预测了芯片技术的发展速度，以MIPS（Million Instructions Per Second，每秒百万条指令）为单位进行估算，Intel X86芯片的计算能力从1987年至今增长了约1600倍，而以ARM架构为代表的嵌入式芯片计算能力从1987年至今也已增长了约500倍。随着芯片运算能力的不断增长，更为复杂的语音技术算法不断得以实现。由于晶体管尺寸受量子效应的制约，近年来摩尔定律的有效性开始减弱，但IC业界仍普遍预期摩尔定律至少在2015年之前将保持有效，特别是嵌入式芯片的计算能力仍将保持快速增长。嵌入式芯片技术特别是SOC技术的发展及芯片价格的不断下降，将有力推动智能语音技术在移动设备市场的应用。

因此，我们认为即使短期内智能语音技术核心算法不能有革命性突破，计算机芯片技术的发展也将推动语音技术的应用进一步深化。由于语音合成技术和语音识别技术在技术原理和实现方法上存在较大差异，我们将分别针对这两种技术进行介绍。

4.2 语音合成技术简介

语音合成技术是指利用机器生成语音，按照技术实现难度的高低，广义的语音合成技术可以分为三个层次：（1）从文字到语音的合成（Text to Speech，即TTS）；（2）从概念到语音的合成（Concept to Speech）；（3）从意图到语音的合成（Intention to Speech）。狭义的语音合成技术则是指文本语音转化技术（TTS），目前主流的语音合成技术主要是指TTS，我们在这里只针对狭义的语音合成技术进行讨论。

人工智能行业研究分析报告

概要 人工智能是信息时代的尖端技术。从人类建立起需要指导操纵才能运行的计算机，到计算机拥有能够自己去学习的能力，这一飞跃对各行各业都产生了巨大的阻碍。尽管现在此刻可能是下一个 AI 冬季（图8）到来之前的「给予承诺又让人失望」的周期，但这些投资和新技术至少会给我们带来有形的机器学习生产力的经济利益。

与此同时，人工智能、机器人和无人驾驶汽车差不多成为了流行文化甚至是政治话语的前沿。而且我们在过去一年的研究使我们相信这不是一个错误的开始，而是一个拐点。正如我们将在本报告中探讨的那样，那个变化的缘故有显而易见的（更快更强的计算资源和爆炸式增长的数据库），也有细致入微（深度学习，专有硬件和开源的崛起）的。 那个 AI 拐点（AI inflection）中更令人兴奋的一个方面是「现实世界」的使用案例比比皆是。尽管深度学习使计算机视觉和自然语言处理等技术有了显著的提高，比如苹果公司的Siri，亚马逊的 Alexa 和 Google 的图像识不，然而 AI 不仅仅是「科技技术」（tech for tech），也确实是大数据集与足够强大的技术相结合的情况下，价值正在被慢慢创建，竞争优势也变得越来越明显。 例如，在医疗保健中，图像识不技术能够提高癌症诊断的准确性。在农业中，农民和种子生产商能够利用深度学习技术来提高作物产量。在制药业中，深度学习能够用于改善药物的研发。在能源方面，勘探效率正在提高，设备可用性正在不断增强。在金融服务方面，通过开发新的数据集，实现更快的分析，从而降低成本，提高回报。AI 现在还处于发觉其可被利用场景的早期时期，这些必要的技术会通过基于云的服务实现大众化、平等化，我们相信随之而来的创新浪潮将在每个行业中制造新的赢家和 输家。

217年智能家具行业市场分析报告

【最新资料，WORD文档，可编辑修改】

一、智能家电领域发展分析 目前，智能家电市场处于发展初期，面临标准、成本、产业生态系统建设、商业模式等诸多问题，还需要经历一个较长的市场培育期，规模商用尚需时日。不过，由于人们提高用能效率的意识不断高涨，加上多项政府计划的激励，在接下来的几年里，智能家电的部署进程将有望加速。预计智能家电所带来的商业影响将是全球范围的。 作为电力网的终端用电设备，家用电器的能耗不容小觑，即使是待机功耗也是一项不小的开销。据中国节能认证中心调查，中国城市家庭的平均待机功耗相当于每个家庭每天都亮着一盏25瓦到50瓦的长明灯。据测算，家电待机能耗已占到中国家庭电力消耗的20%以上。 美国能源部的报告也显示，超过三分之一的美国发电量被用于家用电器。 智能控制技术、信息技术的快速发展为家电智能化提供了可能，智能家电由于能够实现更高效能而被认为是促进节能降耗的有效途径。这一方面缘于人们生活水平的提高，倾向使用性能更好的家电产品；另一方面，在全球变暖和能源成本不断上升的压力下，市场更加青睐高能效的智能家电。 人们对节能降耗、人机界面和通信功能等方面的需求将是拉动智能家电市场增长的主要力量。现在世界很多国家，包括中国在内都在鼓励家电厂商研制这类智能家电。 二、智能家居领域发展分析 当年比尔盖茨为了实现他的智能豪宅，铺设了84公里电缆、耗资5.3 亿美元。如今智能家居不再是镜花水月，而是未来家庭生活的发展模式，一个无线遥控器就把大小设备浓缩于手指挥若定，通过网络等信息通讯技术手段，使家居控制能按照人们设想运作，而不论距离远近，智能家居的远程控制和自动控制是真正智能化的必然结果。如朝华数码有关人士提出的：领先的无线移动、不依靠PC的独立形态是今后业界发展的趋势。 智能家居控制系统可以简单概括为一个各种家庭设备互连和控制的网络。现代家居系统的服务应用平台从服务特征上来看，一般包括了娱乐、医疗、安防、通信、事务管理等，控制功能几乎渗透到每一个家居子系统。智能家居控制是通讯技术、计算机技术、网络技术、控制技术的综合运用。 国家建设部住宅产业化促进中心提出住宅小区要实现六项智能化要求，其中包括实行安全防范自动化监控管理：对住宅的火灾、有害气体的泄漏实行自动报

2018年智能制造行业分析报告

2018年智能制造行业 分析报告 2018年6月

目录 一、工业互联网是制造业升级的核心 (2) 1、工业互联网平台是工业全要素链接的枢纽 (2) 2、政策春风拂面，市场前景可期 (4) 二、平台体系是工业互联网的关键 (6) 1、不同分类下，国内外工业互联网平台一览 (6) 2、三类平台的比较分析及未来发展趋势 (10) 3、他山之石：GEPredix——全球工业互联网平台的典型 (12) 三、工业软件应用构成工业互联网平台的重要资源 (17) 1、工业软件丰富程度决定工业平台整体竞争力 (17) 2、工业互联网平台助力软件企业打开发展空间 (22) 四、投资标的 (23) 五．风险提示 (28) 一、工业互联网是制造业升级的核心 1、工业互联网平台是工业全要素链接的枢纽 工业互联网是制造业数字化、网络化、智能化的重要载体，也是全球新一轮产业竞争的制高点。工业互联网是新一代信息通信技术与现代工业技术深度融合的产物，通过构建链接机器、物料、人、信息系统的基础网络，实现工业数据的全面感知、动态传输、实时分析、形成科学决策与智能控制，提供制造资源配置效率，正成为领军企业竞争的新赛道、

全球布局的新方向、制造大国竞争的新焦点。 工业互联网平台是工业全要素链接的枢纽，是工业资源配置的核心。工业互联网构建基于海量数据采集、汇聚、分析的服务体系，支撑制造资源泛在链接、弹性供给和高效配置。工业互联网平台可以分为4个部分：1>边缘层：通过协议转化和边缘计算形成有效的数据采集体系，从而将物理空间的隐形数据在网络空间显性化。2>IaaS层：将基础的计算网络存储资源虚拟化，实现基础设施资源池化；3>工业PaaS层：工业操作系统，向下对接海量工业装备、仪器、产品，向上支撑工业智能化应用的快速开发和部署；4>工业APP：通过调用和封装工业PaaS平台上的开放工具，形成面向行业和场景的应用。对于工业互联网平台来说，数据采集、工业PaaS、工业APP是核心三大要素。 1>数据采集是基础。工业大数据有三类：生产经营相关业务数据、设备物联数据、外部互联网数据。其中，设备物联数据采集受制于传感器部署不足，装备智能化水平低，数据采集颗粒度不足，无法支持上层应用。随着兼容多种协议的技术产品构建，此类问题将得到改善。同时通过部署边缘计算模块，实现数据在生产现场的轻量级运算和实时分析。可以缓解数据的云端计算压力。 2>工业PaaS是关键。现有的通用PaaS平台尚不能满足工业级应用需要。未来通过对通用PaaS的深度改造，构

2012年智能电视行业分析报告

2012年智能电视行业 分析报告 2012年2月

目录 一、智能电视是一种跨时代的产品 (4) 1、智能电视的定义 (4) 2、智能电视与目前互联网电视区别 (5) （1）智能电视有专门的处理芯片及操作系统 (5) （2）智能电视将变革电视产业的商业模式 (6) （3）智能电视将实现人机交互方式的革新 (7) （4）智能电视将成为家庭娱乐中心实现多种电子设备互通互联 (9) 3、智能电视的出现改变了彩电变革路线 (10) （1）OLED 及3D 将是未来电视显示技术的发现方向 (12) （2）智能电视时代内容为先 (14) 二、智能电视普及和发展动力充足将重回家庭娱乐中心位置 (15) 1、智能电视普及和发展的动力充足 (15) （1）传统电视被动的信息接收模式已跟不上时代的发展 (15) （2）各大厂商对智能电视的推广将不遗余力 (17) （3）智能电视成本增加有限消费者接受度可能远超预期 (18) 2、智能电视比PC 更有希望成为家庭娱乐生活的中心设备 (20) （1）两者所处娱乐范畴不同PC 很难满足家庭娱乐生活需求 (20) （2）智能电视的观看及使用体验要远远好于PC (20) （3）随着年龄的增长，电视的吸引力会逐渐增强 (21) （4）家庭电子设备实现互通互联及整合电视是最适宜的处理终端 (22) 三、三网融合逐步推进全球智能电视渗透率快速提升可期 (23) 1、内容依然是瓶颈三网融合各国进度不一 (23) （1）美国新法打开融合之闸门 (25) （2）英国三网融合是必然趋势 (26) （3）法国三网融合走上快车道 (27)

2、从手机的发展历程看智能电视期待苹果下一代产品的推动 (27) （1）苹果拥有完整而封闭的生态链最有可能在内容方面获得突破 (29) （2）新一代苹果电视将提供优秀的外形设计和舒适的使用体验 (30) 3、全球智能电视渗透率将快速提高 (31) 四、中国整体政策环境不断改善智能电视将迎来普及元年 (33) 1、数字电视的三条路径之争 (33) 2、互联网电视在中国的推广曾遭到多种限制 (36) （1）2005 年IPTV 在上海正式启动 (36) （2）2005-2006 年盛大盒子的“白日梦” (37) （3）2009 年3 月开始，电视厂商纷纷发布互联网电视 (38) （4）2009年8月14日，广电总局公布加强网络电视管理的通知 (38) （5）2010年，TCL版权纠纷案败诉 (38) 3、广电态度转向正面利好智能电视的发展 (39) 4、我国智能电视市场空间分析 (41) 五、国内智能电视产业链相关公司介绍 (43) 1、智能电视芯片等核心领域仍缺乏投资标的 (43) 2、歌尔声学领衔A 股受益上市公司 (44) （1）3D眼镜 (44) （2）机顶盒 (45) 3、智能电视将增加连接器需求得润电子及立讯精密有望受益 (46) 4、其他受益公司 (48)

智能家居行业分析研究报告

智能家居行业分析研究报告 一、智能家电领域发展分析 目前，智能家电市场处于发展初期，面临标准、成本、产业生态系统建设、商业模式等诸多问题，还需要经历一个较长的市场培育期，规模商用尚需时日。不过，由于人们提高用能效率的意识不断高涨，加上多项政府计划的激励，在接下来的几年里，智能家电的部署进程将有望加速。预计智能家电所带来的商业影响将是全球范围的。 作为电力网的终端用电设备，家用电器的能耗不容小觑，即使是待机功耗也是一项不小的开销。据中国节能认证中心调查，中国城市家庭的平均待机功耗相当于每个家庭每天都亮着一盏25瓦到50瓦的长明灯。据测算，家电待机能耗已占到中国家庭电力消耗的20%以上。美国能源部的报告也显示，超过三分之一的美国发电量被用于家用电器。 智能控制技术、信息技术的快速发展为家电智能化提供了可能，智能家电由于能够实现更高效能而被认为是促进节能降耗的有效途径。这一方面缘于人们生活水平的提高，倾向使用性能更好的家电产品；另一方面，在全球变暖和能源成本不断上升的压力下，市场更加青睐高能效的智能家电。 人们对节能降耗、人机界面和通信功能等方面的需求将是拉动智能家电市场增长的主要力量。现在世界很多国家，包括中国在内都在鼓励家电厂商研制这类智能家电。

二、智能家居领域发展分析 当年比尔盖茨为了实现他的智能豪宅，铺设了84公里电缆、耗资5.3 亿美元。如今智能家居不再是镜花水月，而是未来家庭生活的发展模式，一个无线遥控器就把大小设备浓缩于手指挥若定，通过网络等信息通讯技术手段，使家居控制能按照人们设想运作，而不论距离远近，智能家居的远程控制和自动控制是真正智能化的必然结果。如朝华数码有关人士提出的：领先的无线移动、不依靠PC的独立形态是今后业界发展的趋势。 智能家居控制系统可以简单概括为一个各种家庭设备互连和控制的网络。现代家居系统的服务应用平台从服务特征上来看，一般包括了娱乐、医疗、安防、通信、事务管理等，控制功能几乎渗透到每一个家居子系统。智能家居控制是通讯技术、计算机技术、网络技术、控制技术的综合运用。 国家建设部住宅产业化促进中心提出住宅小区要实现六项智能化要求，其中包括实行安全防范自动化监控管理：对住宅的火灾、有害气体的泄漏实行自动报警；防盗报警系统应安装红外或微波等各种类型报警探测器；系统应能与计算机安全综合管理系统联网;计算机系统能对防盗报警系统进行集中管理和控制。由此可见，家居控制已成为智能家居领域新的业务增长点。

智能家居市场分析报告

智能家居市场分析报告 内容介绍： 智能家居是以住宅为平台，利用综合布线技术、网络通信技术、智能家居系统设计方案安全防范技术、自动控制技术、音视频技术将家居生活有关的设施集成，构建高效的住宅设施与家庭日程事务的管理系统，提升家居安全性、便利性、舒适性、艺术性，并实现环保节能的居住环境。报告主要介绍了智能家居的发展相关概述和智能家居的整体运行态势以及智能家居的市场发展情况。 智能家居发展简介: 目前，随着社会经济水平的不断提高，人们对于生活环境的要求越来越高，与之相配套的智能家居产品越来越受到房地产企业、用户的青睐。在市场需求增长之时，不少家电企业、IT企业、安防企业纷纷转型，投身到这个新兴市场中，推出照明控制、远程监控、智能窗帘等智能家居类产品，满足人们的个性化需求。在中国，属于感性和持续性消费群体，每年在家居方面的支出人均远远不止1000元。且目前中国富有阶层正在形成，该部分家庭占城市人口的10%，占总人口的3.5%，主要针对这部分人的智能家居系统市场总量为1400万套。随着智能家居平民化，巨大的市场正在被国内优秀的智能家居生产企业所重视，许多智能家居品牌正在迅速崛起。 智能家居可以定义为一个系统。它利用先进的计算机技术、网络通讯技术、综合布线技术、无线技术，将与家居生活有关的各种子系统有机地结合在一起。智能家居最基本的目标是为人们提供一个舒适、安全、方便和高效的生活环境。对智能家居产品来说，最重要的是以实用为核心，摒弃掉那些华而不实，只能充作摆设的功能，产品以实用性、易用性和人性化为主。地产和家装是智能家居销售的两个主要渠道。自从2012年年初，工信部发布了物联网"十二五"发展规划，将智能家居列为国家的九大重点领域应用示范工程，一举点燃了智能家居发展热潮，接下来的五到十年，将是智能家居行业发展极为快速，但也是最不可琢磨的时期，由于住宅家庭成为各行业争夺的焦点市场，智能家居作为一个承接平台成为各方力量首先争夺的目标。2013年上半年智能家居产业销售同比增长30%左

2019年互联网智能电视行业研究报告

2019年互联网智能电视行业研究报告 2019年11月

目录 一、新技术推动广播电视产业价值和投资蓝图变革 (4) 1、三网融合趋势下智能电视引领广电产业变革 (4) 2、产业价值链变化引领投资新趋势 (5) （1）制作与播出环节 (6) （2）传输环节 (6) 3、“云管端”跨界促使产业价值集中 (7) 二、制播：制作市场化，播控平台化 (8) 1、市场改革红利：从“文化事业”到“文化产业” (9) （1）好声音：电视市场化改革的受益者 (11) （2）美剧：制播市场化，盈利多元化 (13) 2、制作方向集团化发展，获取更大的产业链价值份额 (14) 3、新的产业角色：平台运营商 (17) 三、传输：新旧更替下的结构性机遇 (18) 1、引入竞争，新传输模式有望受益 (18) 2、有线网络，改造先行 (21) 3、传输管道化，价值流向产业上下游 (22) 四、投资建议 (23) 1、投资逻辑 (23) 2、相关公司 (24) （1）百视通：IPTV稳步增长，智能电视打开长线空间 (24) （2）华数传媒：建议关注资产注入预期和新媒体业务潜力 (26)

（3）华策影视：市场集中度提升是最大逻辑 (27) （4）华谊兄弟：预计公司将保持长期增长 (28) （5）光线传媒：深耕电视，发力电影 (29) 五、主要风险 (29)

一、新技术推动广播电视产业价值和投资蓝图变革 1、三网融合趋势下智能电视引领广电产业变革 自电视发明引来，电视技术经历了数次重大革新。从晶体管黑白电视，到彩色电视，再到平板高清数字电视，乃至新一代3D电视，电视传播效果一次由一次得到飞跃。但是这种革新只停留在显示技术层面，并没有本质上触及电视用户使用习惯和产业经营方式。 在三网融合背景下，智能电视技术推动广播电视产业发生一次新的深刻变革。智能电视让传统电视变成了智能化终端，并藉此改变了传统电视终端单一的技术演进路线。显示效果不再是消费者和生产商唯一追求的目标。运算处理性能以及由此带来的业务模式革新，成为电视终端发展的另一个重要逻辑。 更深层面，我们理解的智能电视是终端、网络和业务的一体化创新，其核心是电视智能化。其内涵包含三个方面：1）终端智能化，即电视被改造为与智能手机一样的智能化信息处理终端；2）网络“IP”化：有线电视网络通过“IP”化而与互联网、通讯网统一为一张智能网络，有线电视封闭的产业环境和垄断运营模式因网络融合

人工智能企业现状分析报告

人工智能企业现状分析报告 目录 第一节人工智能企业现状分析 (2) 一、人工智能企业现状发展阶段 (2) 二、人工智能企业现状发展概况 (2) 三、人工智能企业现状商业模式分析 (3) 第二节人工智能企业发展现状 (4) 一、人工智能企业现状分析 (4) 二、人工智能企业发展分析 (4) 第三节人工智能企业分析报告 (4) 第一节人工智能企业现状分析 一、人工智能企业现状发展阶段 近些年来，我国人工智能领域有取得了飞速发展。英飞拓人工智能企业是一家创新型、信息化、集成化的整体安防制造商，致力于为全球英飞拓人工智能安防提供最高端、最安全、最值得信赖的解决方案。科大讯飞语音识别技术已经处于国际领先地位，其语音识别和理解的准确率均达到了世界第一，自2006年首次参加国际权威的Blizzard Challenge大赛以来，一直保持冠军地位。百度推出了度秘和自动驾驶汽车。腾讯推出了机器人记者Dreamwriter和图像识别产品腾讯优图。阿里巴巴推出了人工智能平台DTPAI和机器人客服平台。清华大学研发成功的人脸识别系统以及智能问答技术都已经获得了应用。中科院自动化所研发成功了“寒武纪”芯片并建成了类脑智能研究平台。华为也推出了MoKA人工智能系统。

人工智能作为一种通用目的技术（GPT），是当前科技创新和推动产业升级转型的焦点。人工智能的发展及其在各个领域的应用，将会显著改变几乎所有行业原来发展的路径，不断催生新的业态和新的商业模式，形成新的发展空间，同时也为我国促进科技创新、提升国家竞争优势甚至赶超发达国家带来了新的机遇。 二、人工智能企业现状发展概况 人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。人工智能是计算机学科的一个分支，既被称为20世纪世界三大尖端科技之一，也被认为是21世纪三大尖端技术之一。 近年来，我国人工智能产业获得快速发展。我国市场的工业机器人销量猛增我国智能语音交互、指纹识别、人脸识别、虹膜识别等产业规模迅速扩大。同时，我国已经拥有国家重点实验室等设施齐全的研发机构和优秀的人工智能研发队伍，研发产出数量和质量也有了很大提升。很多企业也积极布局，如百度的百度大脑计划、科大讯飞超脑计划、京东智能聊天机器人等。 目前我国自主知识产权的文字识别、语音识别、中文信息处理、智能监控、生物特征识别、工业机器人、服务机器人、无人驾驶汽车等智能科技成果已进入广泛的实际应用。也正基于此，我国出台了大量支持人工智能发展的政策。2015年7月1日，国务院印发《关于积极推进"互联网+"行动的指导意见》，将"互联网+人工智能"列为11项重点行动之一；而时至11月，《机器人产业"十三五"发展规划》草案已基本制定完成。另外“中国制造2025”重点领域技术路线图构建了中国机器人产业发展蓝图的同时扩大了人工智能的关注度。

2016中国智能电视用户最新分析报告

2016中国智能电视用户最新分析报告 一、用户地域分布 智能电视受众的地域分布受人口、宽带、经济发达程度三个因素影响。主要集中在智能电视销售量较大的省市和互联网普及度较高的经济发达地区。 从智能电视受众的省份分布情况来看，浙江、广东、河南、江苏、辽宁占据前五位，而城市分布情况来看，上海、北京、延边、沈阳、郑州排在前五。

二、用户人群属性 1.年龄分布 智能电视用户人群的年龄分布和互联网用户稍有区别，主要以30-39岁人群为主，占比66%，其次是20-29岁占比为25%。这主要因为这个年龄端的人群具有一定的经济基础且已成家，对于一个家庭，智能电视是必备家电之一。而对于20多岁的年轻群体，由于先天条件不足，没有足够的精力、财力、时间和设备，因而占比排在第二。然而最重要的是通过智能电视可以连接网络，直接观看电视直播、点播海量免费影视、玩体感游戏等，这样的智能体验是电脑、平板、手机所不具备的。 2.性别分布 男性用户以97%，远远超出女性用户。

三、用户使用习惯 1.用途 绝大部分用户平时会使用智能电视看直播，占比90%，其次是使用智能电视看点播，占比52%，使用智能电视上网浏览网页、玩游戏和家庭KTV及其他功能的用户也有一定比例。

2.热门软件使用频率（每日打开软件频率） 可以看出一些直播、点播软件是用户经常使用的，这一点也反映了用户的用途需求 智能电视顺应了电视机网络化、智能化的发展趋势，具有广阔的市场前景。当前，智能电视产业发展十分迅速，硬件方面，小米、乐视、微鲸纷纷推出自有特色的互联网智能电视，在市场上引起了广泛关注。同智能电视功能类似的网络机顶盒，如天猫魔盒、小米盒子、英菲克盒子、泰捷盒子等也在行业里占据重要位置；软件方面，腾讯重回互联网电视大家庭，推出了云视听企鹅，开拓属于它的TV端战场。随着智能电视行业的迅猛发展，智能电视软件也越来越多。为了方便用户更加便捷地使用，第三方应用市场应运而生，如当贝市场，收录

2019年中国数据智能行业分析报告

2019中国数据智能行业分析报告

?目录 ?. 大数据新篇章——数据智能07?. 数据中台的出现与未来18 三. 业务中台带来模式创新27 四. 场景争夺成为主旋律律35 五. 跨场景要寻找数据洼地38 六. 三大应?用场景相对成熟42

?数据新篇章——数据智能7|爱分析·中国数据智能?行行业报告

1. 大数据新篇章——数据智能 1.1 大数据发展历程 整个大数据?行行业发展分为五个时期，即收集、监测、洞洞察、决策和重塑。五个时期对应着两大 阶段，业务数据化和业务智能化，其中收集、监测和洞洞察是业务数据化阶段，决策和重塑是业 务智能化阶段。 2019年，大数据正式进?入业务智能化阶段，开启数据智能新篇章。 图1：大数据发展历程 数据来源：爱分析 2013年，企业开始认知到数据价值，金融、电信、公安等?行行业开始建设大数据平台并购买大量外部 数据，希望通过外部数据快速挖掘数据价值，因此对外输出数据的数据服务公司获得了了发展 机遇。 2015年，数据大屏等监测业务成为大数据最先成熟的应?用，大数据进?入到业务监测阶段。政府、央企以及大型国企等优质客群对于数据监测展现应?用需求旺盛，BI与可视化公司发展迅速。

2017年，随着大数据平台建设完善以及企业精细化运营的需求不不断提升，单纯的数据展现很难 满?足企业需求，大数据开始与业务场景结合，?行行业进?入到业务洞洞察阶段。 此时，单纯的数理理统计很难满?足企业需求，因此出现了了大量数据挖掘、数据建模的需求，AI建模 平台、数据科学平台开始进?入?人们的视野。明略略数据、百分点、同盾科技、百融金服等公司在 这?一时期成?长为?行行业内的明星公司。 2019年，大数据从业务洞洞察进?入到业务决策阶段，即由机器?形成数据报表或者数据报告，业务 ?人员进?行行决策，变为机器?直接给出决策建议，让机器?具备推理理能?力力。例例如，在外卖、出?行行场景，美团和滴滴的系统直接形成最佳调度?方式，?自动完成决策环节，将任务下发给骑?手和司机。这种消费互联?网相对常?见的场景，将在产业互联?网、企业业务场景中落地。 让机器?具备推理理能?力力，意味着NL P、知识图谱等认知技术的成熟。数据驱动决策、数据驱动业 务发展的企业新需求，必然会带动?一批数据智能公司的兴起。 未来，随着技术更更加成熟，大数据会从业务决策进?入业务重塑阶段。大多数执?行行环节将由机器?来 实现，但仍有众多环节需要?人参与其中，因此，?人机协同会迎来迅猛发展，未来会诞?生?一批 全新的数据智能公司。 1.2 数据智能对企业业务流的改造 当大数据进?入到决策阶段，企业业务由原先的经验、流程驱动逐步转向数据驱动，数据中台和 业务中台在整个业务链条价值度越来越?高。 图 2：传统业务模式：流程驱动 数据来源：爱分析

未来人工智能行业分析调研报告

2019年人工智能行业分 析调研报告 2019年11月

目录 1.人工智能行业概况及市场分析 (5) 1.1人工智能市场规模分析 (5) 1.2人工智能行业结构分析 (5) 1.3人工智能行业PEST分析 (6) 1.4人工智能行业特征分析 (7) 1.5人工智能行业国内外对比分析 (8) 2.人工智能行业存在的问题分析 (10) 2.1政策体系不健全 (10) 2.2基础工作薄弱 (10) 2.3地方认识不足，激励作用有限 (10) 2.4产业结构调整进展缓慢 (10) 2.5技术相对落后 (11) 2.6隐私安全问题 (11) 2.7与用户的互动需不断增强 (12) 2.8管理效率低 (13) 2.9盈利点单一 (13) 2.10过于依赖政府，缺乏主观能动性 (14) 2.11法律风险 (14) 2.12供给不足，产业化程度较低 (14) 2.13人才问题 (15) 2.14产品质量问题 (15)

3.人工智能行业政策环境 (16) 3.1行业政策体系趋于完善 (16) 3.2一级市场火热，国内专利不断攀升 (16) 3.3“十三五”期间人工智能建设取得显著业绩 (17) 4.人工智能产业发展前景 (18) 4.1中国人工智能行业市场驱动因素分析 (18) 4.2中国人工智能行业市场规模前景预测 (18) 4.3人工智能进入大面积推广应用阶段 (18) 4.4政策将会持续利好行业发展 (19) 4.5细分化产品将会最具优势 (19) 4.6人工智能产业与互联网等产业融合发展机遇 (20) 4.7人工智能人才培养市场大、国际合作前景广阔 (21) 4.8巨头合纵连横，行业集中趋势将更加显著 (22) 4.9建设上升空间较大，需不断注入活力 (22) 4.10行业发展需突破创新瓶颈 (22) 5.人工智能行业发展趋势 (24) 5.1宏观机制升级 (24) 5.2服务模式多元化 (24) 5.3新的价格战将不可避免 (24) 5.4社会化特征增强 (24) 5.5信息化实施力度加大 (25) 5.6生态化建设进一步开放 (25)

2018年智能投研行业分析报告

2018年智能投研行业 分析报告 2018年1月

目录 一、人工智能技术实现计算机“自主学习” (4) 1、基于统计学，实现机器学习 (4) 2、深度学习是机器学习的重要算法 (6) 二、借助“人工智能”，实现智能投研 (11) 1、存在众多人工智能手段解决投研问题 (11) （1）打破传统投研“数据孤岛”，智能投研提高传统投研效率 (14) （2）应用“另类投资数据”，智能投研提升传统投研前瞻性、准确性 (16) （3）数据多样化+模型多样化，智能投研丰富传统投研方式 (19) 2、智能投研将凸显金融专业知识的重要性 (22) 三、逻辑仍为核心，智能投研“工具革命”影响深远 (23)

以计算机技术为基础，基于大数据、量化投资以及人工智能技术，将传统投研实现“智能化”，是智能投研的一种重要实现方式。具体而言，我们认为智能投研具体包括以下几方面：①传统投研中数据分析实现智能化；②大数据技术应用于传统投研；③量化投资技术继续发展；④人工智能技术对大数据技术和量化投资优化与改造，应用于传统投研。 智能投研以数据为基础，以逻辑为核心。①数据是基础。在表现形式上，智能投研可以认为是数据+模型，其中，大量的、多种类型的数据是所有分析和计算的基础。②逻辑是核心。智能投研所揭示的规律实际上是一种“变量间的相关关系”，而不是准确的因果关系，所以，智能投研的兴起可以认为是基于数据来发现、验证行业逻辑或是公司逻辑中的某一个环节，之后更重要的是依照行业逻辑以及专业知识等来解释这种数据上的相关关系，即使发现的这种“相关关系”不能进行专业的解释（并不是所有的经验都能上升到理论层面），这种关系的成立和应用也需要使用者“具体问题具体分析”，形成新的应用逻辑（比如高频交易算法获得的相关关系）。因此，无论这种新兴的投研工具如何发展，最核心的还是“逻辑”。 智能投研强化逻辑能力（认知能力）在投研领域的地位。①智能投研将新工具应用于传统投研，“人”的部分技能被工具替代，由此投研领域的角逐将集中在更核心的逻辑能力-即认知能力；②智能投研基于统计学原理，人的逻辑能力在整个模型的设置、优化等环节中都发挥着重要作用。

2018年智能语音产业市场调研分析报告

2018年智能语音产业市场调研分析报告

目录 第一节智能语音：谈入口太早，但不可或缺 (5) 一、智能音箱是台面上的狂欢，本质还在用户、数据和服务 (5) 二、信息获取与表达决定语音交互成为阶段性不可或缺的一环 (7) 第二节智能语音相关技术及发展历史 (10) 第三节智能语音产业发展现状 (14) 一、市场规模快速扩大，且国内增速显著超过全球 (14) 二、各要素齐发力，推动智能语音形成完整产业链 (15) 三、算法红利逐渐消失，一家独大转向多方竞争 (16) 四、融合场景、借力硬件提升语音技术实用和稳定性 (20) 第四节智能语音的应用前景 (22) 一、巨头抢滩虚拟语音助手，并逐渐切入场景应用 (22) 二、消费级产品应用场景 (24) 1、智能语音+车载 (24) 2、智能语音+家居 (25) 3、智能语音+可穿戴设备 (26) 三、专业级行业应用场景 (28) 1、智能语音+医疗 (28) 2、智能语音+教育 (29) 3、智能语音+客服 (31)

图表1：巨头先后入局，各路智能音箱纷纷登场 (5) 图表2：Amazon Echo 累计销量（万台） (6) 图表3：Amazon Echo 接入第三方应用数量 (6) 图表4：人机交互方式的演变越来越贴近人类的本能表达 (7) 图表5：人类信息获取95%来自视觉、听觉和触觉 (8) 图表6：人类信息表达93%借助肢体和声音 (8) 图表7：智能语音背后的三类核心技术 (10) 图表8：语音识别技术历史 (10) 图表9：深度学习的引入使得电话语音识别词错率下降到与专业速录员相当甚至更低 (11) 图表10：语音合成技术发展历史 (11) 图表11：自然语言理解的原理 (12) 图表12：多轮对话管理的典型架构 (13) 图表13：全球智能语音产业规模快速增长 (14) 图表14：中国智能语音产业规模增速显著高于全球市场 (14) 图表15：从“人机料法环”五要素看智能语音行业发展的驱动因素 (15) 图表16：国内智能语音产业链 (16) 图表17：全球智能语音市场格局 (17) 图表18：中国智能语音市场格局 (17) 图表19：虚拟数字助手用户数量将快速增长 (23) 图表20：虚拟数字助手市场规模将快速增长 (23) 图表21：车主对语音交互的认可明显提升 (24) 图表22：智能语音在智能家居中的应用 (25) 图表23：智能家居市场进入快速拓展期 (26) 图表24：苹果AirPods 与Siri 连接 (27) 图表25：中国健身及运动类可穿戴设备市场规模预测（亿元） (27) 图表26：语音电子病历系统的功能架构 (29) 图表27：辅助诊断系统功能架构 (29) 图表28：智能语音评测系统 (30) 图表29：智慧教育整体解决方案 (30) 图表30：智能客服功能架构 (31) 图表31：呼叫中心坐席数量（万个） (31)

2019年智能装备制造行业画像分析报告

智能装备制造行业画像分析报告 2019年12月

目录 一、行业发展态势 (4) 1、智能装备制造介绍 (4) 2、行业发展现状 (5) 3、行业未来发展趋势 (8) （1）人口结构变化，促使对自动化设备需求提升 (9) （2）产业结构优化升级，促使企业加快提高生产自动化程 度10 （3）国家政策支持智能装备制造业做大做强，未来发展机 遇良好 (10) （4）高端装备领域国产化需求迫切，技术实力成为未来竞 争的关键要素 (11) （5）行业竞争日趋激烈，业内领先的设备商将拓展数字化 工厂等高端业务，增强客户粘性 (12) 二、行业驱动力分析 (13) 1、国家政策大力支持 (13) 2、我国制造业转型升级的推动 (14) 3、我国劳动力成本持续的替代效应 (14) 4、下游产品市场的持续增长 (14) 三、市场容量分析 (15) 1、汽车及零部件制造业 (16) 2、消费电子制造业 (17) 四、行业发展制约因素 (19) 1、行业集中度低，业内企业规模偏小 (19)

2、专业技术人才短缺 (20) 3、关键部件依赖国外采购 (20) 4、高端精密器件的配套环境较弱 (20) 五、行业内主要企业 (20) 1、沈阳新松机器人自动化股份有限公司 (20) 2、无锡先导智能装备股份有限公司 (21) 3、深圳市赢合科技股份有限公司 (22) 4、珠海市运泰利自动化设备有限公司 (22) 5、苏州富强科技有限公司 (23) 6、惠州市三协精密有限公司 (23) 7、昆山迈致治具科技有限公司 (24) 8、苏州赛腾精密电子股份有限公司 (25) 附件：行业技术情况 (25) 1、技术特点 (25) （1）技术综合性强 (25) （2）广泛使用先进制造技术 (26) （3）技术人员需求量大 (26) （4）工艺要求高 (26) （5）产品应用领域广泛 (27) 2、技术水平 (27)

智能家居行业研究报告记录

智能家居行业研究报告记录

————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期：

第一章、智能家居概况 一、智能家居定义 智能家居是在互联网影响之下物联化的体现。智能家居通过物联网技术将家中的各种设备（如音视频设备、照明系统、窗帘控制、空调控制、安防系统、数字影院系统、影音服务器、影柜系统、网络家电等）连接到一起，提供家电控制、照明控制、电话远程控制、室内外遥控、防盗报警、环境监测、暖通控制、红外转发以及可编程定时控制等多种功能和手段。 二、智能家居的发展演变 智能家居作为一个新生产业，处于一个导入期与成长期的临界点，市场消费观念还未形成，但随着智能家居市场推广普及的进一步落实，培育起消费者的使用习惯，智能家居市场的消费潜力必然是巨大的，产业前景光明。智能家居至今在中国已经历了20多年的发展，从人们最初的梦想，到今天真实的走进我们的生活，经历了一个艰难的过程。 智能家居在中国的发展大致可分为四个阶段，分别是萌芽期、开创期、徘徊期、融合演变期。 萌芽期/智能小区期（1994年-1999年） 这是智能家居在中国的第一个发展阶段，整个行业还处在一个概念熟悉、产品认知的阶段，这时没有出现专业的智能家居生产厂商，只有深圳有一两家从事美国X-10智能家居代理销售的公司从事进口零售业务，产品多销售给居住国内的欧美用户。 开创期（2000年-2005年） 国内先后成立了五十多家智能家居研发生产企业，主要集中在深圳、上海、天津、北京、杭州、厦门等地。智能家居的市场营销、技术培训体系逐渐完善起来，此阶段，国外智能家居产品基本没有进入国内市场。

电视行业未来发展趋势分析

电视行业未来发展趋势 分析 LG GROUP system office room 【LGA16H-LGYY-LGUA8Q8-LGA162】

中国电子商会副秘书长陆刃波认为，3D功能会成为未来彩电的标配。但是目前由于片源和技术原因，消费者对3D电视接受程度并不高，究竟能否因为3D发展而扭转家电产业的低迷现象呢3D未来发展会依循怎样的轨迹进行凤凰网连线了多位家电专家，也经过多日，还原3D市场现状、一起来解构3D市场的目前与未来。 【市场篇】：外热内冷方兴未艾 今年，尽管如火如荼的高世代液晶面板线扎堆亮相，仍难掩彩电企业低速增长的光景。由于受到众多客观因素影响，如楼市交易逐渐疲软，消费者对彩电的需求也随之降低；与此同时，家电下乡等宏观政策的刺激作用也在减弱。加上平板电视的大众市场已经趋于饱和。据奥维咨询的数据显示，彩电上半年规模基本跟去年持平，液晶市场上半年的销售额有所下降，为亿元，比去年同期下降个百分点。下降的主要原因是受到液晶电视降价影响。 面对严峻的状况，家电企业都在纷纷寻找出路，试图挖掘出新的增长点解决困境，3D电视似乎家电企业们集中对焦是一个很好的对象。从曾创下票房奇

迹的《阿凡达》到前段时间热映的《功夫熊猫2》，3D技术带来的三维立体效果让观众有了前所未有的“真实”视觉体验，当前观众对3D的认知率已经高达80%。3D趋势目前应该说是来势凶猛，各个厂商在3D市场，展开新的布局。厂商也希望借助3D这个东风，让自己的大船扬帆出海。 厂家热：为打“未来战” 厂家之所以积极将资金投放3D电视中，提高产品卖点增加利润空间是主要原因。第一，短期利润危机，产品更新需求。各大厂商全力以赴的推动3D市场的发展，表面上是因一部大家都耳熟能详的3D电影催生了人类对3D的浓厚兴趣，进而引起了企业加大对3D的关注和投入，其实这个逻辑并不完整。要保证价格不大幅度下降，利润空间不受到影响，不断更新产品技术，提高产品卖点，成为各厂商追求的目标。短期内如何提高产品的附加值，提高企业利润成为当务之急。因此，3D产业的推动将继续进行。第二，为抢占市场空间不惜血本。电视行业无疑是一个充分竞争的行业，同时也是一个极度浮躁的行业，价格战似乎成为唯一有效的竞争方式，因而各厂商利润空间非常有限。各厂商为抢占市场空间不惜血本，采取各种竞争手段，热炒一切可以引起注意的卖点，3D也当之无愧的挑起了新时期的重任。 根据奥维咨询的数据，3D渗透率已经飙升到%。这个说法得到了厂家的证实，创维品牌管理部总监李从想就向凤凰网透露：“我们今年3D电视的产量预计达到200万台，内部产品渗透率将达30%。长远来说，我们还是很看好这个市场的。” 消费者冷：不想买半成品 跟企业的兴奋相比，2011年的3D电视上半年市场并没有火热。经过笔者多次走访国美苏宁卖场的调查发现，3D电视尽管一直是各大彩电品牌的主推产品，但其销售情况却不如市场预期的那般红火。消费者对3D电视的热情并不是很大，购买仍是以液晶电视为主。苏宁卖场索尼电视专区的销售人员向笔者道出个种原因：“其实厂家一直在推3D电视，运用降价优惠来吸引消费者，但是

2020年智能语音行业调研分析

2020年智能语音行业调 研分析 2020年

目录 2020年智能语音行业调研分析 (1) 一、智能语音行业市场规模 (3) 二、下游市场需求广阔 (4) 1、消费级市场火热，智能语音必不可少 (5) 2、专业级市场稳中有升，智能语音被广泛使用 (8) 三、相关技术处于爆发期，提升语音识别准确性 (10) 四、智能语音行业竞争分析 (11) 1.全国智能语音行业竞争分析 (11) 2.中国智能语音行业竞争分析 (12) 五、智能语音参与者及前景分析 (13)

一、智能语音行业市场规模 随着智能语音应用产业的拓展，市场需求增大，预计2020年中国智能语音市场规模将进一步加速扩增。数据显示，预计到2020年，中国智能语音解决方案形式业务规模将达63亿元，技术平台输出形式业务规模将达29.2亿元。2019年全年中国语音语义应用市场达1224.9百万美元。除了智能家居等消费级产品普及带来的机会之外，智能客服、法庭庭审语音转文字，贡献了较大的市场规模。在疫情之前，在工业领域已经有语音机器人部署到生产环境，疫情之后不仅是工业领域，政务服务领域的语音机器人、传统行业企业的语音机器人也将有较高的市场增长空间。 一是技术平台输出模式，将通用技术能力封装为SDK 或API，下游客户或生态中的开发者使用时向技术提供方支

付一定费用，当然为了促进生态的快速发展，一些平台如华为HiAI、百度语音技术采取面向开发者免费的策略；二是切入传统行业，提供解决方案(含核心设备)，这种情形下涉及智能语音企业与传统行业集成商或最终客户进行定制化、深度合作。随着人工智能产业的持续火热，及以上三大因素的强力驱动下，全球及国内智能语音市场规模保持高速增长。 二、下游市场需求广阔 智能语音市场按客户类型可分为2C或2B2C的消费级市场和2B的专业级市场。消费级市场应用于衣食住行等生活场景，主要包括智能家居、智能可穿戴、智能车载、智能手机等；专业级市场应用于特定场景，如医疗、教育、呼叫中心等。消费级智能虚拟助手的功能是基于语音交互实现设备控制、日程管理、信息查询、生活服务、情感陪伴等；专业级市场智能语音的应用主要是医疗领域语音导诊、电子病历转录与转写、智能辅助诊断，教育领域的智能语音训练与评测、互动教学等，呼叫中心领域的智能客服。

成立xx智能制造公司可行性分析报告

成立xx智能装备公司可行性分析报告 xxx（集团）有限公司

摘要 随着人工智能技术的不断进步及普及，智能装备的应用领域日趋 丰富，如智能安防、智能物流、智能家居等。 xx智能装备公司由xxx（集团）有限公司（以下简称“A公司”） 与xxx有限责任公司（以下简称“B公司”）共同出资成立，其中：A 公司出资670.0万元，占公司股份52%；B公司出资610.0万元，占公 司股份48%。 xx智能装备公司以智能装备产业为核心，依托A公司的渠道资源 和B公司的行业经验，xx智能装备公司将快速形成行业竞争力，通过 3-5年的发展，成为区域内行业龙头，带动并促进全行业的发展。 xx智能装备公司计划总投资19590.31万元，其中：固定资产投资14573.38万元，占总投资的74.39%；流动资金5016.93万元，占总投 资的25.61%。 根据规划，xx智能装备公司正常经营年份可实现营业收入 35169.00万元，总成本费用26662.61万元，税金及附加351.43万元，利润总额8506.39万元，利税总额10031.12万元，税后净利润 6379.79万元，纳税总额3651.33万元，投资利润率43.42%，投资利

税率51.20%，投资回报率32.57%，全部投资回收期4.57年，提供就业职位710个。 报告根据项目实际情况，提出项目组织、建设管理、竣工验收、经营管理等初步方案；结合项目特点提出合理的总体及分年度实施进度计划。

第一章总论 一、拟筹建公司基本信息 （一）公司名称 xx智能装备公司（待定，以工商登记信息为准） （二）注册资金 公司注册资金：1280.0万元人民币。 （三）股权结构 xx智能装备公司由xxx（集团）有限公司（以下简称“A公司”）与xxx有限责任公司（以下简称“B公司”）共同出资成立，其中：A 公司出资670.0万元，占公司股份52%；B公司出资610.0万元，占公司股份48%。 （四）法人代表 钱xx （五）注册地址 xxx产业园区（以工商登记信息为准） （六）主要经营范围 以智能装备行业为核心，及其配套产业。 （七）公司简介