一、背景介绍
智能语音技术作为人工智能产业链上的关键一环备受市场关注。2011年，苹果推出Siri语音助手，迅速带动整个行业的兴起。微软、谷歌、百度、科大讯飞等相继推出自身语音助手应用。2014年开始, Google Android和Apple Watch发布，将可穿戴设备市场推向高潮，市场教育完成。2014,2015年，美的，海尔等传统家电厂商开始了家电联网化进程。并与阿里，小米等互联网厂商展开跨界合作，智能家居开始成为趋势。2015年，车联网概念重新被提起，2016年，汽车智能化兴起，专为车设计的芯片落地，推动车联网市场迅速发展。基于智能语音交互的垂直场景（家居、车载、可穿戴等）备受追捧。语音作为物联网/人工智能时代的入口价值备受关注。智能语音领域的初创厂商也纷纷布局相应赛道。而选择合适的赛道，语音技术如何商业化，以及语音背后的价值该如何挖掘成为市场关注的热点。易观通过对业内智能语音方面代表性初创厂商的访谈，试图回答上述问题。
二、受访者和访谈企业介绍
黄伟，云知声CEO。中科大博士。先后就职于摩托罗拉中国研究中心，盛大创新院，分别担任资深研究员和核心高管。云知声是一家专注物联网人工智能服务的科技公司。主要领域聚焦于家居，车载，医疗和教育。
李志飞，出门问问创始人兼CEO。美国约翰霍普金斯大学计算机系博士，前Google总部科学家，世界级自然语言处理及人工智能专家，世界主流机器翻译开源软件Joshua主要开发者。出门问问是一家从智能可穿戴设备切入的人工智能创业公司，融合了语音识别、语音理解、垂直搜索等技术。面向C端走以AI为中心的软硬结合路线，旨在构建物联网模式下的多屏联动生态。现有主要业务集中在可穿戴领域的智能手表，和车载领域的智能后视镜，未来业务将延伸到家居等领域。
何国涛，普强科技创始人兼CEO，北京大学计算机硕士。曾就职于惠普等公司，从事语音技术研发工作。普强科技专注于中文智能语音识别与语音分析。目前服务领域主要包括车载，金融，保险等。
三、易观分析师介绍
何雨轩 易观分析师，专注于AI,智能语音, VR/AR等领域研究，产出多篇报告。
四、访谈纪要
@何雨轩： 在语音技术商业化这块，不少大厂商会把虚拟助手作为一个点切入，比如苹果的Siri，百度的度秘等。但很少有初创厂商选择直接面向C端做硬件，相反，他们大多数选择提供API给第三方。但出门问问直接选择做硬件，这样做的一个考虑是什么？
@出门问问，李志飞：其实出门问问一开始也是做手机上的虚拟助理，上线了出门问问APP等。但后来我们发现，用户并没有在手机端使用语音助手的习惯，而且体验也不好，所以我们认为虚拟助手不是一个合适的入口。另外，单做APP，创业公司是很难有持续的现金流的，因为用户并没有付费习惯。即使是APP，也是面向终端消费者的C端产品。而2C产品的核心是得有用户，有粘性，才能产生商业价值。但如果连用户都没有，或者有了用户粘性很差，这些都不可行。
@何雨轩：所以为了商业化，你们就得找到可持续的营收，就需要探索什么才是语音合适的入口，那为什么选择了手表这个品类？
@出门问问，李志飞：对，当时我们开始探索语音是否在别的设备上有更强的需求。之所以选择智能手表，是因为2014左右可穿戴设备兴起。Apple Watch, Android Wear 等相继面市。大厂对市场有教育，智能手表那时也是大家都听说过的新品类。问问也是最开始先做了智能手表操作系统，后来再做智能手表硬件。这样就能解决两个问题。第一，语音交互在这个场景下是有用的，因为手机可以使用触摸或者打字的方式输入，而手表因为屏幕的限制，用户只能采用语音交互的方式。第二，能解决商业价值问题，做硬件是有营收、有利润的。
@何雨轩：我知道云知声是2012年创立的，但是和一些做APP起步的初创厂商不同，你们没有一上来做商业化产品，而是先选择开放了一个免费语音云平台。这样做的考量是什么？
@云知声，黄伟：我们的定位是一家物联网人工智能服务商。因为我们认为因为人工智能本质上是数据驱动的，用户体验也是数据驱动的，再加上我们一开始就想好了物联网（iOT）这个场景（这也是数据驱动的）。所以如果要做这个事，一定要有大量的真实数据。因此先上线了免费的语音云平台，一方面，可以夯实技术基础；另一方面，完成用户数据积累的同时也帮我们发现语音真正的市场需求。通过云平台上的数据分析，我们发现，用户在手机上使用语音的频率并不多。反倒是一些硬件设备厂商语音的使用频次很高。比如，今天乐视超级电视每天的语音激活几乎是100%，每个用户每天的语音使用频次在几十次以上，这是一个相对高频的数字，但我们也会看到一些号称用户过亿的 APP，每天语音使用其实只有1%-2%。所以我们判断语音并不是手机应用的刚需，再加上公司资源有限，所以从成立至今云知声一直没有在手机领域投入太多资源，而是专注在 iOT 领域。
@何雨轩：免费开放语音云平台收集数据只是第一步，后面的商业化如何开展？我知道云知声的几个重点领域，比如家居、车载等，基本上都是选择和海尔、美的等家电巨头联手。走B2B2C的商业化路径，这样做的考量是什么？
@云知声，黄伟：第一，与巨头合作云知声有充沛的资金流。第二，这些家电厂商本身的需求比较明确，自身的业务逻辑比较清晰，他们非常清楚的知道需要什么东西来打动用户，也知道产品性能指标要达到什么水平。第三，一旦产品性能达标之后，他们有非常强的渠道下发能力。因此，我们选择将语音技术及AI芯片融入到相关产品中，借助巨头的渠道资源触达终端消费者，并将数据源源不断地汇集到自身云平台中，迭代优化产品，提升用户体验。
@何雨轩：普强是做前装车载系统的，虽然前装比后装的利润要高，但是从长期趋势看，硬件的价格会逐步下降，所以，单靠车机营收，未来盈利的空间可能并不高。将来车载这块该如何变现，如何挖掘语音背后的价值？
普强科技，何国涛：尽管车载系统的单机利润并不高，但还是有很多可以变现的方法。因为用户数据，行车轨迹等是一块很大的资源。而普强做前装市场，能够合法拿到用户大量完整的行车数据。未来可以基于用户大数据分析做汽车保险。因为现在的车载场景存在很多痛点。车厂将车交给4S店，然后4S店卖给用户。车一旦卖出后，车厂和用户就失去了联系。而用户买车后还会买车险，这部分又由单独的保险公司介入，但是他们缺乏用户用车数据，因此保费定价存在痛点。所以，我们打算将车机低价补贴甚至免费送给用户，通过用户用车行为数据的挖掘与分析，为保险公司和车厂提供信息，使得信息流和现金流不断流转。
易观分析：
2016年是人工智能元年，而其中最成熟的智能语音技术发展迅速。语音识别环节突破了单点能力，从远场识别到语音分析，甚至语义理解都有了重大突破，呈现一种整体的交互方案。而语音作为人机交互的一个天然入口，在智能家居、智能车载，以及可穿戴设备等很多场景下有广阔的应用前景，吸引了不少市场参与者。
在智能语音为代表的人工智能市场上，通常会形成两类参与者。一类是较大的互联网公司，另一类是初创公司。在AI商业化路径上，巨头对外往往采取并购，开放语音生态系统，或以合作的方式，将语音技术植入产品或应用于相关业务场景，构建全产业生态链；对内，在既有的产品和业务中实现AI first，扩展以AI为核心的生态系统。比如谷歌通过一系列并购、开放平台的建立、软件硬件一体化来打造这个生态系统。苹果在自身生态系统中相继推出面向可穿戴、家居、车载等领域的产品。亚马逊则基于自身电商生态业务，推出智能音箱，成功敲开了智能家居的大门。
而初创厂商往往由于资金、资源、渠道等的限制，通常采取垂直场景突破的方式，重点布局家居、车载和可穿戴设备等场景。从具体路径来看，初创厂商在AI商业化上主要分为两种路径。第一种，开放API接口给第三方，软硬一体化，走2B或2B2C路线。比如与家居厂商合作，将语音技术植入家电，以此切入智能家居场景。或者从车载市场切入，和硬件厂商合作开发带有智能语音系统的后视镜等。这类代表厂商包括云知声，思必驰，普强科技等。第二种，软硬一体化，走2C路线。从智能手表切入，逐渐扩展到车载，家居等场景。代表厂商有出门问问。
两种商业路径各有优缺点。2B的优点在于：第一，初期就有较充沛的资金流；第二，团队资源可以更集中，有助于技术积累。但也有一定缺点。比如：品牌在终端的价值传播可能有限，容易受制于下游厂商，规模化较难。而2C的优点在于：第一，可以进行终端品牌和口碑的积累；第二，在良性积累的基础上逐渐形成规模和商业模式。但同样面临着一些问题。首先，直接做C端硬件，周期较长，对资金流会有很大压力；其次，需要建立全栈式团队。这对初创公司而言将是较大的成本和人员管理压力。而出门问问有来自谷歌，红杉中国等大机构的投资，因此资金流压力并不大，这也是他们能直接做C端产品的一个重要保障。而云知声等其他厂商选择了一个更为稳妥的B2B2C方案，将语音技术2B给家电大厂，利用他们去2C,再将用户数据源源不断地传回自身云平台中，不断优化。总之，无论是哪种商业模式，都与其厂商自身基因和市场环境密不可分，究竟哪种在未来能产生更大的价值，还需要拭目以待。
最后，Analysys易观认为，智能语音的未来价值点在于用户数据挖掘，以及背后内容，服务的打通。以语音作为入口的物联网时代将会产生新的商业模式。
智能家居方面，找到合适的语音入口是挖掘智能家居背后用户价值的关键。硬件本身具有入口价值。智能音箱、智能电视、家庭机器人等都有可能成为合适的入口。通过前端语音交互提供入口，后端互联网提供服务的方式完成物联网时代家居场景下的商业模式转换。
智能车载方面，语音交互在车载场景中存在刚需，也会成为最先爆发的领域。而车联网的纵深化发展，将会衍生出硬件免费，靠个性化增值服务盈利的商业模式。
智能可穿戴方面，这类硬件在获取用户行为偏好、运动健康方面有一定价值。未来的盈利模式将会从单一售卖硬件获得现金流，逐渐变为通过内容和服务获得持续现金流的模式。
研究说明：
Analysys易观提供的产业分析，主要是在产业宏观数据、最终用户季度调研数据、厂商历史数据以及厂商季度业务监测信息等基础上，运用易观的产业分析模型，并结合市场研究、行业研究以及厂商研究方法得出的，主要反映了市场现状、趋势、拐点和规律，以及厂商的发展现状。
Analysys易观相信通过上述产业研究方法得出的数据在行业公认可接受误差范围内，可以准确反映行业走势与变化规律。
通过专业研究方法得到的研究结果，旨在供决策参考。厂商的实际数据请查询厂商发布的财务报告。
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