研究报告全文：2023年中国语音识别技术突破界限迈入智能交互新时代企业标签科大讯飞百度云思必驰主笔人黎明琛行研赋能产业创新发展2023ChinaSpeechRecognitionIndustryResearch2023年中国国音声認識産業関研究报告提供的任何内容包括但不限于数据文字图表图像等均系头豹研究院独有的高度机密性文件在报告中另行标明出处者除外未经头豹研究院事先书面许可任何人不得以任何方式擅自复制再造传播出版引用改编汇编本报告内容若有违反上述约定的行为发生头豹研究院保留采取法律措施追究相关人员责任的权利头豹研究院开展的所有商业活动均使用头豹研究院或头豹的商号商标头豹研究院无任何前述名称之外的其他分支机构也未授权或聘用其他任何第三方代表头豹研究院开展商业活动wwwleadleocom12022LeadLeo头豹研究院研究报告202304研究报告202202碳中和系列研究目的与摘要在本篇研究报告中我们将对语音识别技术进行深入的研究和探讨报告将从政策市场规模市场参与者商业模式与竞争态势切入分析并围绕语音识别技术的产业链条挖掘潜在的商业与投资机会此研究将会回答的关键问题研究区域范围中国语音识别技术的定义流程与内涵研究周期2023年产业链中有哪些关键环节蕴藏着哪些商业或投资机会研究对象语音识别技术语音识别技术的市场规模和竞争态势如何利用AI技术对语音进行自动识别的过程语音识别技术是以语音为研究对象通过识别与处理语音信号使计算机自动识别和理解人类口述的语言解决机器听清问题声学和部分语言上的混淆共性问题确保每个人的语音都能识别出正确的文本等价值意义问题语音识别市场持续高增未来5年将突破450亿元语音识别市场持续高增2017-2022年受识别准确率提升驱动年均复合增长率约262022年市场规模达13640亿元2022-2027年应用场景拓展驱动2022-2027年年均复合增长率约为282027年市场规模有望突市场规模破450亿元标准化技术授权服务和定制开发服务语音识别厂商基于语音识别等智能语音技术向客户提供软件产品解决方案技术服务和软硬件一体化产品等产品服务其中技术服务以标商业模式准化技术授权服务SaaS云服务和License授权服务和定制开发服务等形式提供头部集中格局市场竞争加剧语音识别行业已形成以科大讯飞为首百度阿里腾讯为领导者的头部集中格局其中科大讯飞走GBC三条渠道融合的销售路线自上而下竞争态势抢占市场份额百度腾讯阿里等互联网厂商基于庞大的用户基础丰富的数据资源和强大的资金实力引领C端市场并持续布局B端市场wwwleadleocom400-072-5588wwwleadleocom22022LeadLeo研究报告202304目录行业综述-----------------------05定义原理-----------------------06发展历程-----------------------07相关政策-----------------------08市场规模-----------------------09产业链分析-----------------------11产业链图谱-----------------------12上游分析算法-----------------------13中游分析语音理解厂商-----------------------14中游分析商业模式-----------------------16中游分析竞争态势-----------------------17下游分析短语音转写-----------------------19下游分析实时语音-----------------------20下游分析音频录音转写-----------------------21企业分析-----------------------22科大讯飞-----------------------23百度智能云-----------------------24思必驰-----------------------25wwwleadleocom400-072-5588wwwleadleocom32022LeadLeo研究报告202304NLPNaturalLanguageProcessing自然语言处理旨在使计算机能够读取解析理解和回应人类语言从而实现计算机与人类之间的有效沟通APIApplicationProgramInterface应用程序接口是一组定义程序及协议的集合通过API接口实现计算机软件之间的相互通信API的一个主要功能是提供通用功能集程序员通过调用API函数对应用程序进行开发可以减轻编程任务算法解题方案的准确而完整的指令描述算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制深度学习一类人工智能主流算法的总称可基于海量数据训练具有大量隐含层的人工神经网络模型即深度神经网络使其完成图像识别语音识别等特定的人工智能任务神经网络人工神经网络的简称是计算机科学家受生物脑基本结构启发而提出的一大类人工智能模型的总称可用于视觉语音和自然语言处理等广泛的应用领域让计算机实现类人的感知功能和较为简单初步的认知功能云计算一种通过互联网以服务的方式提供可伸缩的虚拟化的资源的计算模式可使用户通过与云计算服务商的少量交互快速便捷地进入可配置的计算资源共享池并按用户需求调取计算存储网络等各类资源并按用量付费wwwleadleocom400-072-55884研究报告202304Chapter1行业综述语音识别技术原理发展阶段和市场规模情况如何语音识别语音识别技术是以语音为研究对象通过识别与处理语音信号使计算机自动识别和理解人类口述的语言解决机器听清问题声学和部分语言上的混淆共性问题确保每个人的语音都能识别出正确的文本等问题发展阶段深度神经网络成为语言识别技术主流现阶段头部语音识别厂商准确率均突破95语音识别迈入商业化阶段市场规模语音识别市场持续高增2017-2022年受识别准确率提升驱动年均复合增长率约262022年市场规模达13640亿元2022-2027年应用场景拓展驱动2022-2027年年均复合增长率约为242027年市场规模有望突破450亿元wwwleadleocom400-072-5588wwwleadleocom52022LeadLeo研究报告202304智能语音系列定义原理利用AI技术对语音进行自动识别的过程语音识别技术是以语音为研究对象通过识别与处理语音信号使计算机自动识别和理解人类口述的语言解决机器听清问题声学和部分语言上的混淆共性问题确保每个人的语音都能识别出正确的文本等问题智能语音交互流程回复音频指令语音指令文本用户意图回复文本用户智能设备语音识别ASR自然语言处理NLP语音合成TTS语音识别ASR将麦克风采集到的自然声音转换为文字如输入法语言转文字自然语言处理NLP包括自然语义理解NLU和自然语言生成NLG其中NLU将人的语言已转成文字转换为机器能理解的语言NLG将机器的语言转换为人的语言文字如自动问答机器人语音合成TTS将文字合成声音并模仿人的语音语调播放出来如语音导航提示语音识别ASR声音数字向量文字识别语音语音信号特征提取模式匹配解码文本输入预处理编码输出声学模型语言模型训练模型库语音识别ASR定义语音识别技术以语音为研究对象通过识别与处理语音信号使计算机自动识别和理解人类口述的语言计算机通过语音识别和理解的过程将人类口述的语音信号转变为机器可处理的文本语音识别系统本质是一种模式识别系统包括特征提取模式匹配参考模型库等三个基本单元完成语音训练与识别两大过程解决问题无法解决问题解决机器听清问题无法识别谁在说话声纹识别处理声学和部分语言上的混淆无法识别语言表达方式如发音质量情解决共性问题确保每个人的语音都能识感韵律等副语言信息的分析与识别别出正确的文本无法识别语言的意思语义理解来源头豹研究院wwwleadleocom400-072-5588wwwleadleocom62022LeadLeo研究报告202304智能语音系列发展历程深度神经网络成为主流技术行业迈入商业化深度神经网络成为语言识别技术主流现阶段头部语音识别厂商准确率均突破95语音识别迈入商业化阶段语音识别发展历程自适应教育定义及原理TheDefinition阶段特征ofEducation代表性成果发展阶段萌芽阶段该阶段语音识别技术语音识贝尔实验室研制第一个能理别主要集中在小词汇量孤解有限英文数字发音和词汇模型匹配方法为主导立词识别方面主要使用简的系统标志着首款语音识1950-1980单的模板匹配方法别系统的问世起步阶段该阶段利用数字信号处理美国龙芯公司推出的Dragon模式识别等技术进行语音识Dictate语音识别软件该软模式和特征分析方法为主导别能够识别一些短语和简件能够识别20000个英文词1980-1990单的语句汇技术的应用获得突破产业化阶段该阶段以HMM为基础的技术2001年微软发布支持语音框架广泛应用语音识别技识别的WindowsXP操作系统概率统计建模方法为主导术的准确率和稳定性得到较2007年苹果推出第一代装1990-2010大提高有Siri语音助手的iPhone该阶段通过神经网络模型对应用落地阶段语音信号进行建模在大数开始大规模出现商业化应用深度神经网络方法为主导据集上进行自适应学习的端落地产品如智能音箱智2010-至今到端语音识别准确率大幅提能家居智能客服等升开始正式进入商品时代深度神经网络成为语言识别技术主流现阶段头部语音识语音识别准确率2022年Q3别厂商准确率均突破95语音识别迈入商业化阶段语音识别的发展大致经历了四个阶段实现从理论模型到实际9784应用的突破从识别能力上看语音识别从最初的小词汇孤9738立词识别到现在的准确率超95的连续音频识别从识别技术上看语音识别从最初简单的模板匹配到GMM-HMM时代到9705DNN-HMM时代再到现在的通过神经网络模型对语音信号建模的端到端时代并趋于远场化和融合化方向发展从应用场景9705上看语音识别从最初的语音电话交互语音搜索到现在的智能家居自动驾驶等领域未来语音识别交互趋势将进一步9698加强同时以多模态融合的形式与其他传感器数据结合起来持续满足多语种多方言多场景个性化的应用需求并推注数据来源于SpeechIOTIOBE评测以字准确率为测试指标动各行各业数字化转型和升级来源SpeechIOTIOBE头豹研究院wwwleadleocom400-072-5588wwwleadleocom72022LeadLeo研究报告202304智能语音系列市场规模大模型推动应用落地行业持续高增12语音识别市场持续高增2017-2022年受识别准确率提升驱动年均复合增长率约262022年市场规模达13640亿元2022-2027年应用场景拓展驱动2022-2027年年均复合增长率约为282027年市场规模有望突破450亿元中国语音识别市场规模2017-2027年预测单位亿元CAGR28应用市场驱动460360技术驱动完整版登录wwwleadleocom283搜索2023CAGR26年中国语音识别技术突破界限迈入智能交互新222时代独占版174136114877142602017201820192020202120222023E2024E2025E2026E2027E3128282828282542221920微软运用LLDN模型在大模型爆发推动自然语Switchboard准确率可达行业进入对细节领域渗透音处理等后端环节成熟949语音识别的准确和打磨的阶段从单纯聚为语音识别的应用场景提率首次超过人类市场焦于技术指标到回归体验供了更加广泛的可能性迎来爆发行业增速有所放缓198820092015语音识别框架变为循环神经网络-第一个高斯混合隐马尔端对端技术兴起深度学隐马尔科夫DNN-HMM语科夫GMM-HMM语音习被系统应用于语音识别音识别进入了神经网络深度学习识别系统Sphinx问世领域识别精度突破90时代精准率得到了显著提升各环节市场规模占比2022年各环节市场规模占比2027E前端信号处理20151515前端信号处理语音识别语音识别25自然语言处理254045自然语言处理语音合成语音合成来源专家访谈头豹研究院wwwleadleocom400-072-5588wwwleadleocom82022LeadLeo研究报告202304智能语音系列市场规模大模型推动应用落地行业持续高增22语音识别市场持续高增2017-2022年受识别准确率提升驱动年均复合增长率约262022年市场规模达13640亿元2022-2027年应用场景拓展驱动2022-2027年年均复合增长率约为242027年市场规模有望突破450亿元中国语音识别技术发展阶段及成熟度主流厂商90-9570-8070-8570前端信号处理语音识别自然语言处理语音合成瞬间高噪和环境人声处通用开源模型Deep大模型将自然语言场景训通用语音合成声音复刻理能力有待优化是区NeuralNetwork-based练方向想通用语言处理转可实现70相似度分语音识别厂商能力的SpeechRecognition有效变在此基础基础上进行声音复刻多语言输出等关键环节提升识别准确率目前厂专项训练应用是智能语音环节的商向优化细分场景发力优化项但非必须项语音识别技术成熟推动行业高速增长2022年语音识别市场规模达13640亿元2017-2022年年均复合增长率约262015年端对端技术兴起语音识别迎来第一波发展浪潮应用场景从手机电脑端等电商互联网入口向智能硬件扩展年均增长率约为15-202017年微软运用了LLDN模型在Switchboard准确率可达949语音识别的准确率首次超过人类下游应用场景如教育医疗文旅会议等迎来爆发式增长但2021-2022年受到疫情贸易战和数据保护等环境因素的影响市场增速有所放缓2022年语音识别市场规模达13640亿元2017-2022年年均复合增长率约26整体上看2017-2022年语音识别市场规模约占智能语音包括前端信号处理语音识别自然语言处理和语言合成四个技术板块的40完整版登录wwwleadleocom大模型爆发推动自然语言处理等后端环节成熟搜索2023年中国语音识别技术突破界限迈入智能交互新为语音识别的应用场景提供了更加广泛的可能性语音识别继续维持高速增长2027年市场规模预计可突破时代独占版450亿元2022-2027年年均复合增长率约为28语音识别技术发展整体上看已相对成熟主流通用开源模型DeepNeuralNetwork-basedSpeechRecognition将语音识别的准确率拉高通用场景准确率可达95现阶段各厂商主要针对特定应用场景如医疗公检法等增加专业术语相关语料训练实现场景的定制优化近年来大模型爆发推动语音识别下一环节自然语言处理的发展使大量应用落地成为可能从而带动语音识别的发展但大模型所需算力和服务器成本较高以ChatGPT为例每条聊天回复成本为1256美分厂商前期补贴投入开发意愿将对市场发展起到关键影响头豹研究院预计语音识别市场2023-2027年年均复合增长率约为282027年有望突破450亿元此外由于大模型推动自然语言处理的迅速发展预计未来自然语言处理的市场规模占智能语音的45-50语音识别占比下降至20-30水平来源专家访谈头豹研究院wwwleadleocom400-072-5588wwwleadleocom92022LeadLeo研究报告202303Chapter2产业链分析产业链中有哪些关键环节存在何种投资与商业机会上游算法深度学习算法最大特点是基于卷积运算等神经网络从数据集中自动学习特征能够大幅提升算法的灵活性和适用性但中国算法人才市场结构性供需比例严重失衡质和量均无法满足岗位需求全社会着力打造政产学研一体化的人工智能人才培养模式厂商类型互联网厂商以平台能力切入利用资源和技术优势结合服务生态将解决方案整合进完整的服务链条智能语音科技厂商以技术能力和场景解决能力切入市场根据需求提供定制化服务沉淀场景定制化经验致力于规模化发展竞争态势中国语音识别行业已形成以科大讯飞为首百度阿里腾讯为领导者的头部集中格局语音识别厂商加速布局上游ASIC芯片等核心基础设施把控市场定价权和研发自主权或成为行业发展趋势大模型加热语音识别市场竞争行业集中度有望进一步提高wwwleadleocom400-072-5588wwwleadleocom102022LeadLeo研究报告202304智能语音系列产业链图谱上下纵深产业成熟语音识别上游核心环节为算法算力芯片和数据中游厂商分为互联网企业和智能语音科技企业两大类下游应用包括短语音转写实时语音识别音频文件转写等应用功能中游厂商通过上下纵深布局降本增效增强市场竞争力语音识别产业链图谱数据标注语音理解芯片上游训练数据集标注的质量和数量将直接影响ASIC芯片在特定的AI场景下具有性能强能基语音理解模型的性能和效果耗低成本低等特点本土厂商正加速研发础设算法模型云服务施供应商深度神经网络技术促使语音理解技术发生云计算提供强大的算力资源帮助开发者质变头部厂商语音识别准确率达98以上快速训练和优化语音理解模型互联网企业智能语音科技企业中游语音识优势庞大的用户数据较高的品牌知名度优势专注于智能语音技术的研究与应用别资源整合能力研发资金投入在垂直赛道具有更强的专业性与竞争力服务劣势技术深度与专注度不及语音科技企劣势数据资源不足资金规模相对有限商TOC利润率10-20TOB利润率5-10短语音转写实时语音识别音频文件转写演讲会下实时客会议访谈字幕生成音频内容人机交互语音搜索语音输入直播字幕实施会游同屏议记录服记录转写分析应通常采用按调用量付费次公有云部署根据时长收费TOC端和TOB端不便预估调用数包预付费和调用量后付费私有化部署根据并发量收费用时长的企业通常采用后付和一次性授权付费小型智部署成本在十万元至千万元费模式TOB端调用时长可预能硬件一次性授权费用均价不等并且每年需支付部署估的企业通常采用套餐包的在百元内两种付费形式成本的10-20投入运维形式按照小时数进行购买来源头豹研究院wwwleadleocom400-072-5588wwwleadleocom112022LeadLeo研究报告202304智能语音系列上游算法产学研一体化模式培养深度学习技术人才深度学习算法最大特点是基于卷积运算等神经网络从数据集中自动学习特征能够大幅提升算法的灵活性和适用性但中国算法人才市场结构性供需比例严重失衡质和量均无法满足岗位需求全社会着力打造政产学研一体化的人工智能人才培养模式传统机器学习VS深度学习性能传统机器学习深度学习学习路径数据集人为提供特征分析结果检测数据集机器主动学习特征结果检测卷积神经网络CNN循环神经网核心代表支持向量机SVM决策树随机络RNN生成对抗网络GANs算法森林朴素贝叶斯等深度强化学习RL等模型可解释性强可以根据特征工程模型可自动特征提取和转换通常用的需求进行特征提取和转换通常用算法优势于处理非结构化数据如图像语音于处理结构化数据如金融数据客自然语言等具有很好的泛化能力户数据交易数据等信用评分欺诈检测推荐系统风计算机视觉自然语言处理人工智典型应用险管理等数据量较小特征较明显的能游戏语音识别等数据量较大特场景场景征不明显的场景AI各智能人才供需比对比通过人工提取特征分析的传统机器学习算法深度学习算法最大特点是基于卷积运算等神经网络从数据集中自动学习特征传统算法的语音识别中人工设计的特征处于主导地位数据集利用难度较实用技能岗098高而深度学习可以基于大数据主动学习从训练数据中针对性学习高端技术岗045新应用场景的特征大幅提升算法的灵活性和适用性应用开发岗017中国算法人才市场结构性供需比例严重失衡质和量均无法满足岗位需求全社会着力打造政产学研一体化的人工智能人才培养模式算法研究岗01从人才数量上看中国人工智能人才总量仅为美国的50人才缺口超500万供求比例为110其中算法岗人才供需比仅为013人才AI个技术方向岗位人才供需比供需比例严重失衡从人才结构上看451的算法研究岗要求应聘人员具有硕士及以上学历但中国现有高学历AI人才储备难以满足进智能语音008一步加剧了核心岗位人才空缺且高学历AI人才培养所需时间高于一计算机视觉009般IT人才因此短期内AI算法人才短缺问题短期内难以得到解决自然语言处理02中国正着力打造和完善产教融合的人工智能培养体系一方面高校机器学习023端具备打造体系化和系统化的人工智能人才培养体系的能力另一方人工智能芯片04面企业端具备海量优质的数据集与算力资源两者合作能够建立体系化和实践性的人工智能人才来源浙江大学头豹研究院wwwleadleocom400-072-5588wwwleadleocom122022LeadLeo研究报告202304智能语音系列中游语音识别厂商互联网与智能语音厂商12互联网厂商以平台能力切入利用资源和技术优势结合服务生态将解决方案整合进完整的服务链条智能语音科技厂商以技术能力和场景解决能力切入市场根据需求提供定制化服务沉淀场景定制化经验致力于规模化发展中国语音识别厂商市场参与者代表厂商市场竞争逻辑切入能力平台生态能力提供服务一体化和标准化的产品或方案互联网用户群体以C端用户为主科技企业竞争优势完善的产品生态丰富的客户资源和较强的C端产品经验及数据竞争劣势在特定场景和特殊行业的需求上难以提供个性化和定制化的解决方案切入能力技术能力和场景解决能力提供服务全链路智能语音服务或子逻辑技术点智能语用户群体以B端用户为主音科技企业竞争优势可提供定制化和复杂度较高的语音识别和交互解决方案客户资源和细分场景经验丰富竞争劣势数据资源不足资金规模相对有限缺乏对C端用户需求的理解互联网厂商以平台能力切入利用资源和技术优势结合服务生态将解决方案整合进完整的服务链条互联网企业具备完善的产品生态丰富的客户资源和较强的C端产品经验及数据可反哺产品研发基于客户需求推动产品创新和落地但由于语音识别仅作为企业的分支业务其技术深度与专注度或不及智能语音科技厂商代表厂商包括百度智能云腾讯云阿里云等接下页来源头豹研究院wwwleadleocom400-072-5588wwwleadleocom132022LeadLeo研究报告202304智能语音系列中游竞争格局头部集中格局市场竞争加剧12语音识别行业已形成以科大讯飞为首百度阿里腾讯为领导者的头部集中格局其中科大讯飞走GBC三条渠道融合的销售路线自上而下抢占市场份额百度腾讯阿里等互联网厂商基于庞大的用户基础丰富的数据资源和强大的资金实力引领C端市场并持续布局B端市场中国语音识别行业竞争格局百度智能云腾讯云科大讯飞阿里云技思必驰术挑战者象限研发能力强力技术水平高云知声领导者象限市场占有率高产品生态能力强识别准确率高完整版登录wwwleadleocom捷通华声搜索2023年中国语音识别技术突破界限迈入智能交互新小i机器人时代独占版市场力注圆圈颜色代表企业类型红色代表互联网企业灰色代表智能语音科技企业语音识别行业已形成以科大讯飞为首百度阿里腾讯为领导者的头部集中格局其中科大讯飞走GBC三条渠道融合的销售路线自上而下抢占市场份额百度腾讯阿里等互联网厂商基于庞大的用户基础丰富的数据资源和强大的资金实力引领C端市场并持续布局B端市场现阶段语音识别行业已形成以科大讯飞百度阿里腾讯为领导者思必驰云知声等创新型企业紧随其后的竞争态势语音识别技术需要大量的语料和数据来进行训练和优化门槛相对较高具备强研发能力高技术水平和健全产品生态能力等特征的企业更具竞争优势科大讯飞走GBC三条渠道融合的销售路线自上而下抢占市场份额通过政府机构合作积累大量实际应用场景经验通过先发优势抢占市场份额并树立良好的品牌形象通过企业合作实现业务快速拓展并通过企业的需求反馈提高解决方案能力和市场认可度通过B端和G端的积累抢占C端市场快速提高市场份额并获取更多的语音数据提高语音识别技术的精度和性能此外C端渠道能够补充企业现金流弥补G端和B端的业务效率低单量少流动性风险大的问题百度腾讯阿里等互联网厂商的突出优势在于庞大的用户基础丰富的数据资源和强大的资金实力BAT基于其在搜索音乐视频等领域积累的大量数据提升语音识别的准确率等性能并通过自家硬件产品迅速占领智能家居智能手机社交和电商平台等语音识别场景此外BAT资金实力雄厚在技术研发和市场拓展方面资源充足通过收购或投资创新型企业获取更先进和更广阔的市场来源智慧芽专家访谈头豹研究院wwwleadleocom400-072-5588wwwleadleocom142022LeadLeo研究报告202304智能语音系列下游应用短语音转写按调用量或一次性授权付费短语音转写适用于语音搜索人机交互和语音输入等场景通常采用按调用量付费次数包预付费和调用量后付费和一次性授权付费小型智能硬件一次性授权费用均价在百元内两种付费形式短语音转写应用场景语音识别准确率短语音转写把语音60s转换成对应的文字信息适用于较短的语音交换场景语音搜索人机交互语音输入通过语音输入进行搜索解放集成到软硬件设备中说一句聊天场景支持语音自动转文字双手提高效率语音指令即可轻松控制设备方便用户输入并阅览内容如购物搜索地图导航音视如硬件设备包括但不限于智如游戏聊天社交聊天等频搜索浏览器搜索等能家居机器人APP等短语音转写收费标准以科大讯飞为例按调用量付费一次性授权付费定制化服务方言语种2万年门电话信道垂直引擎价2800免费提供方言语种3种场景坐席助手导格12600元42000126000航语音分析10000免费000187000168000140000126000000领域个性化场景游戏健康050501501507507503000300010000旅行购物服务量万次20000注科大讯飞支持以套餐包的形式提供服务有效期为1年默认套餐并发量为50支持扩容纵坐标中白色字体为套餐包内单次服务均价红色字体为套餐包价格短语音转写即把语音60s转换成对应的文字信息适用于较短的语音交换场景包括语音搜索人机交互和语音输入整体上看短语音转写有两种付费模式一种是按照调用量付费一种是一次性授权付费一次性授权费指的是厂商一次性向技术提供商购买技术授权获得永久使用权以蓝牙音箱儿童机器人等智能硬件为例智能语音全链路服务的授权费用在10-15元语音识别单点能力授权费用约2-5元按照调用次数付费则是指厂商根据实际使用量向技术提供商支付相应的费用包括次数包预付费和调用量后付费两种形式语音识别提供商普遍支持50并发量部分厂商可提供扩容服务此外服务量次数越高平均单价越低以科大讯飞为例为期一年提供150万次服务量的套餐包价格为2800元服务量均价为000187元次数包预付费适用于调用量可预估的企业调用量后付费适用于不便预估调用量的企业不同阶梯服务量中调用量后付费的价格约比次数包预付费价格高40-80以百度为例次数包预付费形式中100万次调用量套餐3000元服务量均价为0003元调用量后付费形式中调用量600万次时00042元次单价高出75来源科大讯飞百度云知声专家访谈头豹研究院wwwleadleocom400-072-5588wwwleadleocom152022LeadLeo研究报告202303Chapter3企业分析优质企业在语音理解赛道有哪些布局科大讯飞作为中国人工智能领军企业科大讯飞凭借领先的语音合成技术占据市场主导地位其智能语音产品满足企业多样化需求助力企业降本增效打造品牌形象并满足各行业和场景的语音需求百度智能云百度智能云基于对行业特定痛点的理解提供标准化AI解决方案已深入交通制造能源等领域的核心场景具备语音识别准确率高高效稳定简单易用等竞争优势思必驰思必驰拥有全链路的智能语音语言技术自主研发了新一代人机交互平台DUI和人工智能芯片TH1520具备全面的自主基础创新技术垂直场景产业化能力深厚强大的软硬一体化能力等竞争优势wwwleadleocom400-072-5588wwwleadleocom162022LeadLeo研究报告202304智能语音系列思必驰全链路智能语音语言服务商和垂直场景解决方案商思必驰拥有全链路的智能语音语言技术自主研发了新一代人机交互平台DUI和人工智能芯片TH1520具备全面的自主基础创新技术垂直场景产业化能力深厚强大的软硬一体化能力等竞争优势思必驰智能语音产品矩阵DUI开放平台智能语音通用方案AI产品私有云方案有声阅读APP公众号小程序开发应用场景智能汽车智能电子智能会议智慧城市企业服务语音识别产品实时长语音转写实时短语音识别录音文件长语音转写一句话识别识别自训练平台服务语音合成语音唤醒翻译硬件竞争亮点思必驰是国内专业的对话式人工智能平台公司拥有全链路的智能语音语言技术自主研发了新一代人机交互平台DUI和人工智能芯01片TH1520为车联网IoT及政务金融等众多行业场景合作伙伴全面的自主基础创新技术提供自然语言交互解决方案截至2021年底思必驰拥有各类已授拥有自主知识产权的完整全权知识产权900余件其中已授权专利近400项软件著作权近300链路智能语音交互技术综项并拥有中英文综合语音技术合实力位列国内头部梯队思必驰智能语音产品通过全链路和单点技术的模式赋能行业针对性提供垂直场景解决方案02公司的技术与产品广泛应用于智能家电智能汽车消费电子等领垂直场景产业化能力深厚域以及金融服务交通物流地产酒店政务民生医疗健康等针对提供垂直场景的深入解众多生产生活和社会治理领域赋能人工智能技术与实体经济的决方案积累大量行业数据深度融合未来公司还将进一步赋能工业制造等场景持续深化对各类语音语言智能应用场景的理解立足场景及所积累的数据03驱动语音及语言智能算法和芯片的研发和应用利用公司核心技术强大的软硬一体化能力能力构建数字政企解决方案深度服务下游各领域产业经济的发展在智能语音芯片软硬一体与升级提升智能信息硬件与人的语言交互能力以及各个行业场景化模组以及硬件整机产品面的信息和知识服务水平抓住万物互联和知识爆炸时代的机遇充具备丰富的研发经验和解决分发挥端云协同全链路技术软硬一体化大规模柔性定制能力的方案积累优势打造完整的全链路人工智能语音语言产业生态系统来源思必驰头豹研究院wwwleadleocom400-072-5588wwwleadleocom172022LeadLeo头豹研究院简介头豹是中国领先的原创行企研究内容平台和新型企业服务提供商围绕协助企业加速资本价值的挖掘提升传播这一核心目标头豹打造了一系列产品及解决方案包括报告数据库服务行企研报定制服务微估值及微尽调自动化产品财务顾问服务PR及IR服务以及其他以企业为基础利用大数据区块链和人工智能等技术围绕产业焦点热点问题基于丰富案例和海量数据通过开放合作的增长咨询服务等头豹致力于以优质商业资源共享研究平台汇集各界智慧推动产业健康有序可持续发展8万5000100万30050万注册机构用户资深分析师细分行业行企研究合作专家深入研究公司目标客户群体价值数据元素原创内容覆盖率高PEVC投行覆盖率达80备注数据截止20226四大核心服务企业服务云研究院服务为企业提供定制化报告服务管理咨询战略提供行业分析师外派驻场服务平台数据库调整等服务报告库及内部研究团队提供技术支持服务行业排名展会宣传园区规划产业规划行业峰会策划奖项评选行业白皮书等服务地方产业规划园区企业孵化服务方法论头豹研究院布局中国市场深入研究19大行业持续跟踪532个垂直行业的市场变化已沉淀超过100万行业研究价值数据元素完成超过1万个独立的研究咨询项目头豹研究院依托中国活跃的经济环境研究内容覆盖整个行业发展周期伴随着行业内企业的创立发展扩张到企业上市及上市后的成熟期头豹各行业研究员积极探索和评估行业中多变的产业模式企业的商业模式和运营模式以专业视野解读行业的沿革头豹研究院融合传统与新型的研究方法论采用自主研发算法结合行业交叉大数据通过多元化调研方法挖掘定量数据背后根因剖析定性内容背后的逻辑客观真实地阐述行业现状前瞻性地预测行业未来发展趋势在研究院的每一份研究报告中完整地呈现行业的过去现在和未来头豹研究院密切关注行业发展最新动向报告内容及数据会随着行业发展技术革新竞争格局变化政策法规颁布市场调研深入保持不断更新与优化头豹研究院秉承匠心研究砥砺前行的宗旨以战略发展的视角分析行业从执行落地的层面阐述观点为每一位读者提供有深度有价值的研究报告法律声明本报告著作权归头豹所有未经书面许可任何机构或个人不得以任何形式翻版复刻发表或引用若征得头豹同意进行引用刊发的需在允许的范围内使用并注明出处为头豹研究院且不得对本报告进行任何有悖原意的引用删节或修改本报告分析师具有专业研究能力保证报告数据均来自合法合规渠道观点产出及数据分析基于分析师对行业的客观理解本报告不受任何第三方授意或影响本报告所涉及的观点或信息仅供参考不构成任何证券或基金投资建议本报告仅在相关法律许可的情况下发放并仅为提供信息而发放概不构成任何广告或证券研究报告在法律许可的情况下头豹可能会为报告中提及的企业提供或争取提供投融资或咨询等相关服务本报告的部分信息来源于公开资料头豹对该等信息的准确性完整性或可靠性不做任何保证本报告所载的资料意见及推测仅反映头豹于发布本报告当日的判断过往报告中的描述不应作为日后的表现依据在不同时期头豹可发出与本报告所载资料意见及推测不一致的报告或文章头豹均不保证本报告所含信息保持在最新状态同时头豹对本报告所含信息可在不发出通知的情形下做出修改读者应当自行关注相应的更新或修改任何机构或个人应对其利用本报告的数据分析研究部分或者全部内容所进行的一切活动负责并承担该等活动所导致的任何损失或伤害