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              智能語音創新技術發展 智能語音行業市場前景分析(圖)

              2022-07-13 來源:中商產業研究院
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              關鍵詞: 智能語音

              中商情報網訊:智能語音,即智能語音技術,是實現人機語言的通信技術,包括語音識別技術(ASR)和語音合成技術(TTS)。智能語音技術是國內最早落地也是市場上眾多人工智能產品中應用最為廣泛的技術,在車載語音、智慧教育、智能安防、智能家居、智慧醫療等領域都將出現智能語音技術的身影。伴隨著人工智能的快速發展,中國智能語音市場規模持續增長,用戶群體不斷擴大,行業發展前景廣闊。


              一、智能語音行業發展現狀

              1、智能語音市場規模持續擴張

              受疫情影響及產業數字化需求拉動,我國智能語音市場規模持續擴張。據相關數據顯示,2017年至2020年,智能語音市場規模從106億元增長至217億元,復合增長率為26.97%。預計2022年我國智能語音產業將保持現有增速,市場規模將達到365億元。

              數據來源:《2020-2021中國語音產業發展白皮書》、中商產業研究院整理


              2、智能軟件市場規模不斷增加

              智能軟件是智能語音最重要應用領域之一。據相關數據統計,2021年中國人工智能軟件及應用市場規模達355.67億元,同比增長43.1%,預計2022年中國人工智能軟件及應用市場規模將增長至444.60億元。

              數據來源:IDC、中商產業研究院整理


              3、智能家居領域應用情況

              在智能家居應用方面,智能語音助手已經覆蓋越來越多的智能家居設備。數據顯示,2021年上半年,小度、小愛、天貓精靈在智能家居智能語音系統的市場占比較大市場份額,分別為23.7%、15%、14.4%。

              數據來源:IDC、中商產業研究院整理


              4.智能語音專利申請及授權情況

              目前在智能語音領域中,百度的專利申請和授權數量都位居首位。2020年,百度專利申請數量達1135項,同比增長21.65%;專利授權數量達330項,占整體的29.07%。

              數據來源:中商產業研究院整理

              數據來源:中商產業研究院整理


              5、新增企業數量

              據統計,2017年至2021年,中國智能語音行業新增企業數量從2758家大幅減少至321家,復合增長率減少42%。2022年上半年新增企業數量19家,同比減少90.73%。

              數據來源:IT桔子、中商產業研究院整理


              6、市場競爭格局

              中國智能語音行業市場參與者較多,呈現出頭部集中的競爭格局。據相關數據顯示,科大訊飛以60%的市場份額穩居第一;以阿里、百度為代表的互聯網巨頭約占20%的市場份額;其他參與者,如捷通華聲、智臻智能、思必馳、云知聲等,總體份額約占20%。

              數據來源:《2020-2021中國語音產業發展白皮書》、中商產業研究院整理


              7、企業投融資情況

              據相關數據顯示,2017年至2021年智能語音行業投資事件從28起減少至9起,投資金額從84.08億元減少至72.80億元。2022年上半年投資事件5起,同比減少16.67%;投資金額為30.59億元,同比增長5.66%。

              數據來源:IT桔子、中商產業研究院整理


              二、智能語音行業發展前景

              1、政策利好行業發展

              智能語音屬于人工智能產業,近年來,中國人工智能產業受到各級政府的高度重視和國家產業政策的重點支持。國家陸續出臺了多項政策,鼓勵人工智能行業發展與創新,《新型數據中心發展三年行動計劃(2021-2023年)》《新一代人工智能倫理規范》《中華人民共和國數據安全法》等產業政策為人工智能行業的發展提供了明確、廣闊的市場前景,為企業提供了良好的生產經營環境。具體情況列示如下:

              資料來源:中商產業研究院整理


              2、技術發展帶動行業發展

              近年來,數據、算法與算力三大驅動因素顯著發展。在數據方面,互聯網的快速發展使高質量、大規模的大數據成為可能,海量數據為智能語音的發展提供基礎。在算法方面,機器學習算法取得重大突破,使得機器學習算法在語音識別等領域的準確性取得了飛躍性的提高,為商業化應用奠定了重要技術基礎。在算力方面,計算力提升突破瓶頸,以GPU為代表的新一代計算芯片提供了更強大的計算力,使得運算更快,同時在集群上實現的分布式計算幫助算法模型可以在更大的數據集上運行。


              3、下游應用提供廣闊的市場空間

              在下游應用領域,隨著智慧化生活理念的深入,智能語音已經逐漸進入加速應用階段,在車載語音、智慧教育、智能安防、智能家居、智慧醫療、智能音箱等領域都出現智能語音技術的身影。應用場景不斷豐富,智能語音的重要性日益凸顯。



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