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人工智能語音語言行業(yè)市場規(guī)模分析及技術(shù)趨勢預(yù)測

1、人工智能語音語言行業(yè)應(yīng)用及市場規(guī)模分析

人工智能語音語言技術(shù)即實現(xiàn)人與機器以語言為紐帶的信息處理技術(shù)，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(zhuǎn)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(shù)將文本語言轉(zhuǎn)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(chǎn)業(yè)鏈可依據(jù)關(guān)鍵技術(shù)拆分為六大環(huán)節(jié)，各個環(huán)節(jié)又可以進一步歸集為聲學(xué)、語音感知、語言認知三大模塊。

人工智能語音語言行業(yè)內(nèi)的大部分公司只專注于產(chǎn)業(yè)鏈的單個或部分環(huán)節(jié)，少有公司能擁有覆蓋產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)的技術(shù)、產(chǎn)品與服務(wù)，當(dāng)前國內(nèi)人工智能語音語言行業(yè)的公司大約有 400 余家，僅有極少數(shù)可以實現(xiàn)全產(chǎn)業(yè)鏈覆蓋。

在疫情的催化下，各行業(yè)智能化應(yīng)用迎來需求拐點，進入需求爆發(fā)期。預(yù)計 2030 年消費級應(yīng)用場景總的發(fā)展空間將超過 700 億元。智能家居、智慧駕駛、智能辦公等企業(yè)級場景在疫情的催化下加速發(fā)展，市場需求不斷擴大，發(fā)展空間預(yù)計即將達到千億規(guī)模。

智能語音語言技術(shù)使得人類的生產(chǎn)及生活方式逐步改變，基于智能語音語言技術(shù)的人機交互產(chǎn)品在接收用戶的聲音等信息后，能將用戶意圖轉(zhuǎn)換為機器可以理解和進一步處理的內(nèi)容，從而幫助用戶解決問題或完成特定任務(wù)。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(zhì)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(shè)備等，能夠通過語音語言交互的方式，提供更豐富的設(shè)備交互功能，提升設(shè)備操控便捷性。

2021年我國對話式人機交互核心產(chǎn)品的市場規(guī)模達到91.50億元，帶動相關(guān)產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟規(guī)模達742.6億元，預(yù)計 2025 年核心產(chǎn)品規(guī)模達到 237 億元，帶動相關(guān)產(chǎn)業(yè)規(guī)模達到1,525 億元。

2019-2026年中國人機交互核心產(chǎn)品及帶動相關(guān)產(chǎn)業(yè)規(guī)模

資料來源：普華有策

人工智能與實體經(jīng)濟的結(jié)合越來越多，與應(yīng)用場景的深度結(jié)合將產(chǎn)生更大的商業(yè)價值，近幾年，人工智能語音語言技術(shù)在各行業(yè)的應(yīng)用已十分廣泛，下游領(lǐng)域包括家電、汽車、消費電子、金融、物流、房產(chǎn)、政務(wù)、醫(yī)療等。2020 年智能語音語言技術(shù)在各垂直行業(yè)應(yīng)用的核心產(chǎn)品規(guī)模達到 57.70 億元，帶動相關(guān)產(chǎn)業(yè)規(guī)模達 317.70 億元，預(yù)計 2025 年核心產(chǎn)品規(guī)模達到 159.10 億元，帶動相關(guān)產(chǎn)業(yè)規(guī)模達到 875.10 億元。

2、智能語音語言行業(yè)技術(shù)趨勢

近年來，行業(yè)內(nèi)智能語音語言算法不斷更新迭代，基礎(chǔ)性能持續(xù)增強，通用識別準確率等已不再是智能語音語言行業(yè)發(fā)展的核心挑戰(zhàn)，語音語言技術(shù)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(tǒng)方向拓展。

關(guān)鍵基礎(chǔ)算法層面，在可控環(huán)境和簡單結(jié)構(gòu)化知識源條件下，語音及語言處理技術(shù)的性能已經(jīng)表現(xiàn)良好，達到產(chǎn)業(yè)化水平，但在復(fù)雜真實環(huán)境和自然非結(jié)構(gòu)化語言及知識處理方面，與產(chǎn)業(yè)需求仍然有不小差距。在感知技術(shù)方面，業(yè)內(nèi)研究逐步轉(zhuǎn)向聚焦突破高噪聲、多干擾、端側(cè)低資源等真實復(fù)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(shù)，以及專業(yè)領(lǐng)域的深度知識結(jié)構(gòu)化，進一步增強面向垂直領(lǐng)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(jīng)成為傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)進行智能化改造和數(shù)字化升級的普遍需求，比如個性化的聲音復(fù)刻、新語義領(lǐng)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(shù)據(jù)遷移學(xué)習(xí)和自主學(xué)習(xí)算法及其在語音語言處理各個領(lǐng)域的結(jié)合，也是智能語音及語言行業(yè)算法技術(shù)發(fā)展的趨勢。

（1）全雙工語音出現(xiàn)，人機交互朝著更自然、更順暢的方向發(fā)展

全雙工是通信學(xué)科中的一個術(shù)語，意為允許數(shù)據(jù)在兩個方向上同時傳輸，應(yīng)用在智能語音語言行業(yè)，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(qū)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(xiàn)動態(tài)的預(yù)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(jié)奏控制，根據(jù)用戶回答內(nèi)容的重要性，決定打斷還是繼續(xù)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(dāng)前是否在與 AI進行對話，并根據(jù)不同對象、不同場景進行音量、語氣等方面的調(diào)節(jié)。未來，智能語音語言的應(yīng)用場景越發(fā)多樣化，應(yīng)對的環(huán)境狀況越發(fā)復(fù)雜，全雙工語音的優(yōu)勢將會越發(fā)凸顯，并成為智能語音語言行業(yè)的主流交互方式。

（2）優(yōu)化人機交互體驗，多模態(tài)交互成為必然趨勢

人類在交互過程中并非孤立地依據(jù)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(jié)合的方式來推動人機交互的優(yōu)化與升級。應(yīng)對人機交互場景化應(yīng)用不斷拓展的市場需求，多模態(tài)、智能化的完整解決方案可以更好地應(yīng)對不同場景的復(fù)雜變化，多模態(tài)交互成為行業(yè)發(fā)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(wù)的重要技術(shù)趨勢

在各類智能信息軟硬件爆發(fā)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(shù)，將成為感知與認知系統(tǒng)級融合的關(guān)鍵技術(shù)，極大影響用戶體驗。另一方面，針對垂直領(lǐng)域的復(fù)雜結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫、各類知識文檔等多種形態(tài)的原始知識源，進行知識結(jié)構(gòu)化和知識圖譜構(gòu)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(wù)智能化的知識計算的發(fā)展方向。

（4）芯片研發(fā)日益關(guān)鍵，端側(cè)智能與云側(cè)智能雙輪驅(qū)動 AI 深度應(yīng)用

目前基于深度學(xué)習(xí)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(wù)下沉到網(wǎng)絡(luò)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(yōu)于通用芯片，可以進一步提高產(chǎn)品端側(cè)的計算效率，并提升針對特定應(yīng)用場景的優(yōu)化適應(yīng)能力。未來，人工智能語音芯片的發(fā)展將進一步推動智能語音語言產(chǎn)品在各垂直行業(yè)領(lǐng)域商業(yè)化落地。

更多行業(yè)資料請參考普華有策咨詢《2022-2028年國內(nèi)外人工智能語音語言行業(yè)投資前景專項報告》，同時普華有策咨詢還提供產(chǎn)業(yè)研究報告、產(chǎn)業(yè)鏈咨詢、項目可行性報告、十四五規(guī)劃、BP商業(yè)計劃書、產(chǎn)業(yè)圖譜、產(chǎn)業(yè)規(guī)劃、藍白皮書、IPO募投可研、IPO工作底稿咨詢等服務(wù)。

報告目錄：

第一章 宏觀經(jīng)濟環(huán)境分析

第一節(jié) 全球宏觀經(jīng)濟分析

一、2017-2021年全球宏觀經(jīng)濟運行概況

二、2022-2028年全球宏觀經(jīng)濟趨勢預(yù)測

第二節(jié) 中國宏觀經(jīng)濟環(huán)境分析

一、2017-2021年中國宏觀經(jīng)濟運行概況

二、2022-2028年中國宏觀經(jīng)濟趨勢預(yù)測

第三節(jié) 人工智能語音語言行業(yè)社會環(huán)境分析

第四節(jié) 人工智能語音語言行業(yè)政治法律環(huán)境分析

一、行業(yè)管理體制分析

二、行業(yè)相關(guān)發(fā)展規(guī)劃

三、主要產(chǎn)業(yè)政策解讀

第五節(jié) 人工智能語音語言行業(yè)技術(shù)環(huán)境分析

一、技術(shù)發(fā)展水平分析

二、技術(shù)革新趨勢分析

第二章 國際人工智能語音語言行業(yè)發(fā)展分析

第一節(jié) 國際人工智能語音語言行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀分析

一、國際人工智能語音語言行業(yè)發(fā)展概況

二、主要國家人工智能語音語言行業(yè)的經(jīng)濟效益分析

三、2022-2028年國際人工智能語音語言行業(yè)的發(fā)展趨勢分析

第二節(jié) 主要國家及地區(qū)人工智能語音語言行業(yè)發(fā)展狀況及經(jīng)驗借鑒

一、美國人工智能語音語言行業(yè)發(fā)展分析

1、2017-2021年行業(yè)規(guī)模情況

2、2022-2028年行業(yè)前景展望

二、歐洲人工智能語音語言行業(yè)發(fā)展分析

1、2017-2021年行業(yè)規(guī)模情況

2、2022-2028年行業(yè)前景展望

三、日韓人工智能語音語言行業(yè)發(fā)展分析

1、2017-2021年行業(yè)規(guī)模情況

2、2022-2028年行業(yè)前景展望

四、2017-2021年其他國家及地區(qū)人工智能語音語言行業(yè)發(fā)展分析

五、國外人工智能語音語言行業(yè)發(fā)展經(jīng)驗總結(jié)

第三章 2017-2021年中國人工智能語音語言市場供需分析

第一節(jié) 2017-2021年人工智能語音語言產(chǎn)能分析

一、2017-2021年中國人工智能語音語言產(chǎn)能及增長率

二、2022-2028年中國人工智能語音語言產(chǎn)能預(yù)測

三、2017-2021年中國人工智能語音語言產(chǎn)能利用率分析

第二節(jié) 2017-2021年人工智能語音語言產(chǎn)量分析

一、2017-2021年中國人工智能語音語言產(chǎn)量及增長率

二、2022-2028年中國人工智能語音語言產(chǎn)量預(yù)測

第三節(jié) 2017-2021年人工智能語音語言市場需求分析

一、2017-2021年中國人工智能語音語言市場需求量及增長率

二、2022-2028年中國人工智能語音語言市場需求量預(yù)測

第四章 中國人工智能語音語言產(chǎn)業(yè)鏈結(jié)構(gòu)分析

第一節(jié) 中國人工智能語音語言產(chǎn)業(yè)鏈結(jié)構(gòu)

一、產(chǎn)業(yè)鏈概況

二、特征

第二節(jié) 中國人工智能語音語言產(chǎn)業(yè)鏈演進趨勢

一、產(chǎn)業(yè)鏈生命周期分析

二、產(chǎn)業(yè)鏈價值流動分析

三、演進路徑與趨勢

第三節(jié) 中國人工智能語音語言產(chǎn)業(yè)鏈競爭分析

第五章 2017-2021年人工智能語音語言行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈分析

第一節(jié) 2017-2021年人工智能語音語言行業(yè)上游運行分析

一、行業(yè)上游介紹

二、行業(yè)上游發(fā)展狀況分析

三、行業(yè)上游對人工智能語音語言行業(yè)影響力分析

第二節(jié) 2017-2021年人工智能語音語言行業(yè)下游運行分析

一、行業(yè)下游介紹

二、行業(yè)下游發(fā)展狀況分析

三、行業(yè)下游對人工智能語音語言行業(yè)影響力分析

第六章 中國人工智能語音語言行業(yè)區(qū)域市場分析

第一節(jié) 華北地區(qū)人工智能語音語言行業(yè)分析