人工智能語音語言行業市場規模分析及技術趨勢預測
1、人工智能語音語言行業應用及市場規模分析
人工智能語音語言技術即實現人與機器以語言為紐帶的信息處理技術，人機對話通過對聲音信號的音頻采集與信號處理將語音轉化為文字供機器處理，在機器進行語音識別與語義理解后、再進行對話管理、自然語言生成并通過語音合成技術將文本語言轉化為聲音進行輸出，最終形成完整的人機語音語言交互。
人工智能語音語言市場的產業鏈可依據關鍵技術拆分為六大環節，各個環節又可以進一步歸集為聲學、語音感知、語言認知三大模塊。
人工智能語音語言行業內的大部分公司只專注于產業鏈的單個或部分環節，少有公司能擁有覆蓋產業鏈各環節的技術、產品與服務，當前國內人工智能語音語言行業的公司大約有 400 余家，僅有極少數可以實現全產業鏈覆蓋。
在疫情的催化下，各行業智能化應用迎來需求拐點，進入需求爆發期。預計 2030 年消費級應用場景總的發展空間將超過 700 億元。智能家居、智慧駕駛、智能辦公等企業級場景在疫情的催化下加速發展，市場需求不斷擴大，發展空間預計即將達到千億規模。
智能語音語言技術使得人類的生產及生活方式逐步改變，基于智能語音語言技術的人機交互產品在接收用戶的聲音等信息后，能將用戶意圖轉換為機器可以理解和進一步處理的內容，從而幫助用戶解決問題或完成特定任務。其中，對話式機器人可以降低人力成本，減輕人工工作量，提高工作效率，解決用戶客服、營銷、質檢、呼入、呼出等需求；搭載人機對話交互功能的消費級智能硬件，例如智能家電、智能車載、智能可穿戴設備等，能夠通過語音語言交互的方式，提供更豐富的設備交互功能，提升設備操控便捷性。
2021年我國對話式人機交互核心產品的市場規模達到91.50億元，帶動相關產業經濟規模達742.6億元，預計 2025 年核心產品規模達到 237 億元，帶動相關產業規模達到1,525 億元。
2019-2026年中國人機交互核心產品及帶動相關產業規模
人工智能與實體經濟的結合越來越多，與應用場景的深度結合將產生更大的商業價值，近幾年，人工智能語音語言技術在各行業的應用已十分廣泛，下游領域包括家電、汽車、消費電子、金融、物流、房產、政務、醫療等。2020 年智能語音語言技術在各垂直行業應用的核心產品規模達到 57.70 億元，帶動相關產業規模達 317.70 億元，預計 2025 年核心產品規模達到 159.10 億元，帶動相關產業規模達到 875.10 億元。
2、智能語音語言行業技術趨勢
近年來，行業內智能語音語言算法不斷更新迭代，基礎性能持續增強，通用識別準確率等已不再是智能語音語言行業發展的核心挑戰，語音語言技術逐步由以語音感知為主，向綜合感知、認知、知識計算的全鏈路對話系統方向拓展。
關鍵基礎算法層面，在可控環境和簡單結構化知識源條件下，語音及語言處理技術的性能已經表現良好，達到產業化水平，但在復雜真實環境和自然非結構化語言及知識處理方面，與產業需求仍然有不小差距。在感知技術方面，業內研究逐步轉向聚焦突破高噪聲、多干擾、端側低資源等真實復雜自然場景；在認知及知識計算方面，聚焦理解式的知識問答、對話理解及管理技術，以及專業領域的深度知識結構化，進一步增強面向垂直領域信息智能化的知識圖譜、對話問答、閱讀理解、翻譯等能力。另一方面，個性化、場景定制化、私有化部署等需求已經成為傳統產業進行智能化改造和數字化升級的普遍需求，比如個性化的聲音復刻、新語義領域的問答對話、為保護隱私的私有化識別部署等。支撐這一需求的小數據遷移學習和自主學習算法及其在語音語言處理各個領域的結合，也是智能語音及語言行業算法技術發展的趨勢。
（1）全雙工語音出現，人機交互朝著更自然、更順暢的方向發展
全雙工是通信學科中的一個術語，意為允許數據在兩個方向上同時傳輸，應用在智能語音語言行業，即為實時的、雙向的語音信息的交互，這是人們進行即興自由交互情境下的對話模式。區別于單輪交互與多輪交互，全雙工可以做到“邊聽、邊想、邊說”，在接收語音信息的同時進行思考，并實現動態的預估，進而以更快的速度進行回答，使人機交互更自然、更流暢；同時，全雙工語音還可做到節奏控制，根據用戶回答內容的重要性，決定打斷還是繼續傾聽，是先完成上一個問題還是先回答用戶的追加問題；此外，全雙工語音還能進行場景理解，識別用戶當前是否在與 AI進行對話，并根據不同對象、不同場景進行音量、語氣等方面的調節。未來，智能語音語言的應用場景越發多樣化，應對的環境狀況越發復雜，全雙工語音的優勢將會越發凸顯，并成為智能語音語言行業的主流交互方式。
（2）優化人機交互體驗，多模態交互成為必然趨勢
人類在交互過程中并非孤立地依據聲音、表情及動作中的單項進行溝通與交流，而是綜合視覺、聽覺、觸覺甚至嗅覺來進行有效的溝通。同理，要使機器做到更加逼真的“擬人化”，就需要通過語音、視覺、文本等信息結合的方式來推動人機交互的優化與升級。應對人機交互場景化應用不斷拓展的市場需求，多模態、智能化的完整解決方案可以更好地應對不同場景的復雜變化，多模態交互成為行業發展的必然趨勢。
（3）以對話交互為核心的認知和知識計算成為智能信息服務的重要技術趨勢
在各類智能信息軟硬件爆發式增長的大背景下，對話式語言認知智能，尤其是對話理解和管理技術，將成為感知與認知系統級融合的關鍵技術，極大影響用戶體驗。另一方面，針對垂直領域的復雜結構化數據庫、各類知識文檔等多種形態的原始知識源，進行知識結構化和知識圖譜構建，形成可控人機理解式交互的知識源，支撐知識問答和對話，支持人類決策，將是面向信息服務智能化的知識計算的發展方向。
（4）芯片研發日益關鍵，端側智能與云側智能雙輪驅動 AI 深度應用
目前基于深度學習的智能算法通常運行于具有強大計算能力的云計算中心，而相比于云計算，邊緣計算將資源和服務下沉到網絡邊緣端，從而帶來更低的帶寬占用、更低的時延、更高的能效和更好的隱私保護。專用芯片往往是場景化或針對特定功能的，成本和效率大大優于通用芯片，可以進一步提高產品端側的計算效率，并提升針對特定應用場景的優化適應能力。未來，人工智能語音芯片的發展將進一步推動智能語音語言產品在各垂直行業領域商業化落地。 |
