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东方证券股份有限公司经相关主管机关核准具备证券投资咨询业务资格，据此开展发布证券研究报告业务。
东方证券股份有限公司及其关联机构在法律许可的范围内正在或将要与本研究报告所分析的企业发展业务关系。因此，投资者应当考虑到本公司可能存在对报告的客观性产生
影响的利益冲突，不应视本证券研究报告为作出投资决策的唯一因素。
有关分析师的申明，见本报告最后部分。其他重要信息披露见分析师申明之后部分，或请与您的投资代表联系。并请阅读本证券研究报告最后一页的免责申明。
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近日苹果在开发者大会推出 HomePod，正式宣告杀入智能音箱市场，尽管宣传
上更多强调音乐和音质，但不排除未来争夺智能家居入口的可能。而 Amazon 自
2014 年 11 月推出智能音箱 Echo 至今不过两年半，已实现千万级销量，Alexa
也成为连接众多应用的连接中枢。国内以科大讯飞为首的智能语音公司也从技术
到产品应上用取得一系列进展。本篇报告主要从交互入口问题着手，并简要梳理
了智能语音技术的发展历史、产业链以及行业应用现状。
核心观点
智能音箱只是台面上的狂欢，本质还在用户、数据和服务。①、国内外科技
巨头纷纷入局智能音箱，但音箱只是可选载体之一，目的只是借此形成入口、
输出服务，同时掌握语音交互背后的用户与数据。②、对用户而言，在应用
与智能终端种类繁多的年代，能以更自然的方式、通过单一入口精准地获取
服务，在需求满足和服务体验上都能获得不错的观感。③、从人类信息获取
及表达的构成看，交互入口的演变是从习惯到本能的革命，融合语音和肢体
动作的交互方式或许更可能成为下一个时代的主宰，但语音显然会是必不可
少的一环。
算法红利逐渐消失，融合场景、借力硬件不断提升实用和稳定性。①、技术
驱动，场景应用并借助数据形成正反馈，三者成为当前智能语音行业的主要
壁垒。②、数据和算力的提升、深度学习算法的引入，以及巨头对于算法与
便于开发者模块化设计的机器学习框架开源，使得智能语音技术及应用水平
提升的同时也逐渐降低了算法部署实施门槛。③、对于具体场景、尤其是涉
及噪音、远场、方言、口音等复杂环境下的智能语音应用，其门槛依然存在。
看好在技术积累基础上融合实际场景，并借力硬件共同提升语音技术实用性
与稳定性。
巨头抢滩语音助手，并逐渐深入布局消费级产品与行业应用。①、物联网智
能设备的发展一直受到统一标准的约束，巨头纷纷以智能虚拟助手作为切入
口，打造开放平台、以开源形式吸引开发者构建应用开发生态。②、语音、
语义等相关技术的可用性逐渐提高，带来虚拟数字助手市场的扩张。从应用
方向和场景来看，主要用于消费级产品和专业级行业应用，前者包括车载、
家居以及可穿戴设备等偏终端产品，后者则包括在医疗、教育以及智能客服
等领域的具体应用。
风险提示
语义理解以及复杂环境下语音技术可能不达预期
智能语音的商业落地进度可能不及预期
国内外智能语音技术参与方之间的竞争激烈
智能语音：谈入口太早，但不可或缺
计算机行业
证券 公司
股价
EPS PE 投资
代码 名称 16 17E 18E 16 17E 18E 评级
002230 科大讯飞 买入
资料来源：公司数据，东方证券研究所预测，每股收益使用最新股本全面摊薄计算，(上表中预测结论均取自最
新发布上市公司研究报告，可能未完全反映该上市公司研究报告发布之后发生的股本变化等因素，敬请注意，
如有需要可参阅对应上市公司研究报告)
行业评级 看好 中性 看淡 (维持)
国家/地区 中国/A 股
行业 计算机
报告发布日期 2017 年 06 月 07 日
行业表现
资料来源：WIND
证券分析师 张颖
021-63325888*6085
zhangying1@
执业证书编号：S0860514090001
联系人 邵进明
021-63325888*3209
shaojinming@
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计算机 沪深300
有关分析师的申明，见本报告最后部分。其他重要信息披露见分析师申明之后部分，或请与您的投资代表联系。并请阅读本证券研究报告最后一页的免责申明。
HeaderTable_TypeTitle 计算机深度报告 —— 智能语音：谈入口太早，但不可或缺
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目 录
一、智能语音：谈入口太早，但不可或缺 ...................................................... 5
智能音箱是台面上的狂欢，本质还在用户、数据和服务 .............................................. 5
信息获取与表达决定语音交互成为阶段性不可或缺的一环 ........................................... 6
二、智能语音相关技术及发展历史 ................................................................. 7
三、智能语音产业发展现状.......................................................................... 10
市场规模快速扩大，且国内增速显著超过全球 .......................................................... 10
各要素齐发力，推动智能语音形成完整产业链 .......................................................... 10
算法红利逐渐消失，一家独大转向多方竞争 .............................................................. 12
融合场景、借力硬件提升语音技术实用和稳定性 ....................................................... 14
四、智能语音的应用前景 ............................................................................. 15
巨头抢滩虚拟语音助手，并逐渐切入场景应用 .......................................................... 15
消费级产品应用场景 .................................................................................................. 16
智能语音+车载 17
智能语音+家居 18
智能语音+可穿戴设备 18
专业级行业应用场景 .................................................................................................. 19
智能语音+医疗 19
智能语音+教育 20
智能语音+客服 20
风险提示 ...................................................................................................... 21
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HeaderTable_TypeTitle 计算机深度报告 —— 智能语音：谈入口太早，但不可或缺
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图表目录
图 1：巨头先后入局，各路智能音箱纷纷登场 .............................................................................. 5
图 2：Amazon Echo累计销量（万台） ....................................................................................... 6
图 3：Amazon Echo接入第三方应用数量 .................................................................................... 6
图 4：人机交互方式的演变越来越贴近人类的本能表达 ................................................................ 6
图 5：人类信息获取 95%来自视觉、听觉和触觉 .......................................................................... 7
图 6：人类信息表达 93%借助肢体和声音 ..................................................................................... 7
图 7：智能语音背后的三类核心技术 ............................................................................................. 7
图 8：语音识别技术历史 ............................................................................................................... 8
图 9：深度学习的引入使得电话语音识别词错率下降到与专业速录员相当甚至更低 ..................... 8
图 10：语音合成技术发展历史 ...................................................................................................... 9
图 11：自然语言理解的原理 ......................................................................................................... 9
图 12：多轮对话管理的典型架构 ................................................................................................ 10
图 13：全球智能语音产业规模快速增长 ..................................................................................... 10
图 14：中国智能语音产业规模增速显著高于全球市场 ................................................................ 10
图 15：从“人机料法环”五要素看智能语音行业发展的驱动因素 .............................................. 11
图 16：国内智能语音产业链 ....................................................................................................... 11
图 17：全球智能语音市场格局 .................................................................................................... 12
图 18：中国智能语音市场格局 .................................................................................................... 12
图 19：虚拟数字助手用户数量将快速增长 .................................................................................. 16
图 20：虚拟数字助手市场规模将快速增长 .................................................................................. 16
图 21：车主对语音交互的认可明显提升 ..................................................................................... 17
图 22：智能语音在智能家居中的应用 ......................................................................................... 18
图 23：智能家居市场进入快速拓展期 ......................................................................................... 18
图 24：苹果 AirPods与 Siri连接 ............................................................................................... 19
图 25：中国健身及运动类可穿戴设备市场规模预测（亿元） ..................................................... 19
图 26：语音电子病历系统的功能架构 ......................................................................................... 20
图 27：辅助诊断系统功能架构 .................................................................................................... 20
图 28：智能语音评测系统 ........................................................................................................... 20
图 29：智慧教育整体解决方案 .................................................................................................... 20
图 30：智能客服功能架构 ........................................................................................................... 21
图 31：呼叫中心坐席数量（万个）............................................................................................. 21
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HeaderTable_TypeTitle 计算机深度报告 —— 智能语音：谈入口太早，但不可或缺
4
表 1：互联网巨头智能语音产品布局 ........................................................................................... 13
表 2：科技巨头以收购或参股的方式布局智能语音 ..................................................................... 13
表 3：国内智能语音行业知名创业公司 ....................................................................................... 14
表 4：智能语音技术在具体应用场景下依然存在技术难题 ........................................................... 15
表 5：巨头纷纷以虚拟语音助手切入智能语音应用场景 .............................................................. 16
表 6：智能语音主要企业智能车载产品及其主要客户 .................................................................. 17
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HeaderTable_TypeTitle 计算机深度报告 —— 智能语音：谈入口太早，但不可或缺
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一、智能语音：谈入口太早，但不可或缺
智能音箱是台面上的狂欢，本质还在用户、数据和服务
自 2014 年 11 月 Amazon 推出收款基于语音交互的智能音箱 Echo 以来，2015 年科大讯飞发布智
能音箱叮咚，2016 年谷歌发布智能音箱 Google Home，而进入 2017 年以后更是密集，5 月联想
发布智能音箱，Amazon 发布带触屏的 Echo Show，微软联手音频设备制造商哈曼〃卡顿合作打
造 Invoke，6 月苹果发布 HomePod。同时国内 BAT 等互联网巨头也纷纷有意入局。
图 1：巨头先后入局，各路智能音箱纷纷登场
数据来源：互联网，东方证券研究所
智能音箱本身不是目的，争夺的是背后的用户、数据以及服务入口。①、其实基于语音交互技术的
入口产品可以是音箱、电视等家居产品，甚至可以是室内可及的智能设备，之所以选择音箱作为突
破口，只不过看重这样一款在初期能承担除交互之外其他功能的载体。②、对于用户而言，需要的
是能够将众多繁杂的应用和接口进行封装的工具，不再需要自己主动到每一个具体应用上获取服务，
而是借助语音交互统一的入口提供。③、对于巨头公司而言，目的在于借此获得移动互联网之后一
个能够获取用户数据并持续提供服务的入口。
单就智能音箱而言，交互体验和连接的服务是影响用户选择的重要因素。①、抛开智能音箱的设定，
其本质是一款基于语音进行人机交互的智能硬件，在算法层面涉及到降噪、远场识别、唤醒与打断
以及多轮会话、语义分析等自然语言理解技术，硬件层面主要涉及到进行声音采集的麦克风阵列技
术以及声音播放时扬声器处理。软硬件的协同配合方能使得人机交互更为自然。②、如果说播放音
乐是传统音箱的主要功能，那么对于智能音箱而言，这已经几乎成为附带选项，互相之间拼的不是、
或者说不只是音质问题，更多是人机交互的体验，以及交互背后所能支撑和兼容的服务数量与质量。
无论是对接线上的互联网服务，还是线下智能家居系列产品，若无法形成产品、应用以及数据的生
态闭环，则智能音箱的入口目标就难以达成。
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图 2：Amazon Echo累计销量（万台） 图 3：Amazon Echo接入第三方应用数量
数据来源：kpcb 互联网趋势报告、东方证券研究所 数据来源：kpcb 互联网趋势报告、东方证券研究所
国内智能音箱的惨淡销量还与消费习惯相关，用户培育需要时间。①、与 Amazon Echo 千万量级
销量相比，国内科大讯飞与京东联合发布的叮咚音箱销量似乎逊色不止一筹。除了在技术和应用层
面可能存在的差异之外，各自根植的土壤环境也有着先天的差异。②、若去掉“智能”的概念，智
能音箱首先是个音箱，与欧美超过 85%的家庭音箱普及率相比，国内甚至不足 20%，在对音乐以
及音箱设备的需求观念上的差异导致音箱对欧美人群或许是“生活刚需”，而对国内用户或许目前
还只是少部分人的爱好。③、正如前文所述，音箱只是恰好成为载体之一，最核心的依然是物联网
时代智能终端的人机交互入口。
信息获取与表达决定语音交互成为阶段性不可或缺的一环
互联网 PC 时代人机交互主要依赖鼠标和键盘，移动互联网时代触摸屏交互成为标配，那么人工智
能时代的交互会由哪种方式主宰？基于语音控制的智能音箱还是智能电视？这些或许有可能成为
智能家居入口，但即便 Amazon Echo 已然达到千万级销量及超过 1 万项技能点，似乎也不足以成
为人工智能时代交互入口的产品担当。
图 4：人机交互方式的演变越来越贴近人类的本能表达
数据来源：互联网、东方证券研究所
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HeaderTable_TypeTitle 计算机深度报告 —— 智能语音：谈入口太早，但不可或缺
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从信息获取以及表达的角度来看，交互入口的演变必然是从习惯到本能的革命。①、从信息获取来
看，研究表明，人的各种感觉器官从外界获取信息来源=视觉 60%+听觉 20%+触觉 15%+味觉 3%+
嗅觉 2%，其中视觉、听觉及触觉累计高达 95%，基于此或许就不难理解为何无论是互联网时代的
PC 还是移动互联网时代的智能机，不仅无法离开键鼠套装和触摸传感器，而且还无法离开那块或
大或小的显示屏。②、从信息表达来看，1967 年美国著名心理学家、传播学家艾伯特〃梅拉比安
等人经过大量实验，提出人类在沟通中全部的表达信息=肢体语言信息 55%+声音信息 38%+语言
信息 7%，或许这也能在一定程度上解释为何各家智能音箱先后登场却依然未能挑起入口大梁。③、
我们认为，从键鼠输入的抽象符号到触摸屏直接的滑动与按压，这已经在一定程度上靠近了人类习
惯，而未来的交互方式将更为接近人的本能。
语音或许是人机交互的阶段性成果，基于语音的人机交互或许会成为某个特定场景的入口，但语音
与肢体动作的融合或许更可能担当得起一个时代的交互入口，至于更为遥远的未来，或许会有类似
脑电波等其他方式。
图 5：人类信息获取 95%来自视觉、听觉和触觉 图 6：人类信息表达 93%借助肢体和声音
数据来源：《自动显示技术与仪表》、东方证券研究所 数据来源：互联网、东方证券研究所
二、智能语音相关技术及发展历史
智能语音主要研究人机之间语音信息的处理和反馈问题，从表现形式来看，即研究如何通过语音实
现人机交互，相关支撑技术主要可划分为基础语音技术、智能化技术以及大数据技术。
图 7：智能语音背后的三类核心技术
数据来源：阿里巴巴云栖社区、东方证券研究所
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语音识别准确率在引入深度学习之后得到快速提升。语音目标在于使机器最终能够将识别语音中的
内容、说话人、语种等信息。在技术思路经历了基于标准模板匹配和基于统计模型(HMM）两个阶
段；2010 年开始由微软的俞栋、邓力等与 Hinton 合作，在语音识别领域引入深度学习替换传统的
特征提取，随着深度学习的引入以及在此基础上派生的各类模型的组合，语音识别准确率大幅提升。
图 8：语音识别技术历史
数据来源：互联网，东方证券研究所
2017 年 3 月 IBM 通过长短时记忆、WaveNet 语言模型和三个强声学模型的组合，在 Switchboard
数据集上电话语音识别错误率降低到 %，无论是对比微软 2016 年测试结果给出的人类速记员
%错误率还是此次 IBM 给出的人类 %，机器都已经极为接近人类水平。
图 9：深度学习的引入使得电话语音识别词错率下降到与专业速录员相当甚至更低
数据来源：钛媒体、思必驰，互联网、东方证券研究所（注：基于 Switchboard 数据集，包含陌生人之间正式电话交谈语音）
语音合成已有 200 多年悠久历史，表现力尚有待继续提升。在计算机技术出现之前主要模仿人体
发声原理制作相应硬件，计算机技术出现后音质、音色和自然度都有提升。随着技术演进，语音合
成的复杂度、自然度和音质都已取得不错的成绩，目前研究重点在于提高合成音的表现力，如语气
和情感等。
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图 10：语音合成技术发展历史
数据来源：互联网、东方证券研究所
声纹识别目前也正向着深度学习方向发展，但不管是用传统算法还是深度学习，都需要事先建立声
纹库。①、声纹识别主要根据语音波形反馈的说话人生理和行为特征，自动识别说话人身份，在安
全性上可与指纹、掌形和虹膜等生物识别技术相媲美，目前已经用于公安和司法系统证据鉴定中的
身份鉴别，以及银行支付过程的身份认证。②、声纹识别和语音识别结合，能通过识别内容防止录
音假冒，和情绪识别结合，则可以感知识别对象是否处于受胁迫状态。③、声纹识别需要相应的声
纹库，且至少要保证合理的性别、年龄段、地域、口音、职业分布。测试样本应该涵盖文本内容是
否相关、采集设备、传输信道、环境噪音、录音回放、声音模仿、时间跨度、采样时长、健康状况
和情感因素等主要影响因素，因而声纹数据库成为声纹识别技术突破的重要门槛。目前最全的是公
安部的声纹鉴别库。
自然语言理解目前尚处于浅层语义分析阶段，大致包含词法分析、句法分析、语义分析这三个既递
进又相互包含的层面。目前机器对句子的理解还只能做到语义角色标注层面，即标出句中的句子成
分和主被动关系等，属于浅层语义分析技术。未来要让机器更好地理解人类语言，并实现自然交互，
还有待深度学习等机器学习方法的进步。
图 11：自然语言理解的原理
数据来源：清华大学自然语言处理实验室，东方证券研究所
多轮对话主要建立在语音识别、合成以及自然语言理解等技术基础之上，自然度和准确度有待提高。
①、多轮对话系统一般分为任务型和闲聊型，任务型是协助用户完成具体的某项事情，如：设臵闹
钟、查天气等；而闲聊型是实现人机的情感聊天互动，如陪护型机器人。多轮对话相比单轮对话方
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式提高了用户交互的自然度和准确度。②、对话管理是实现多轮对话系统的核心，功能分为对话状
态追踪(DST)和对话决策(Dialog Policy)，前者作用是更新对话状态，记录到目前为止用户所有的
聊天记录和系统行为，后者依据 DST 对话状态产生系统行为，即决定下一步反馈或调用等行为。
图 12：多轮对话管理的典型架构
数据来源：互联网，东方证券研究所
三、智能语音产业发展现状
市场规模快速扩大，且国内增速显著超过全球
在移动互联网、大数据、云计算、深度学习等技术的发展推动下，智能语音技术渐趋成熟，行业发
展进入场景应用布局阶段。移动互联网、智能家居、汽车、医疗、教育等领域的应用带动智能语音
产业规模持续快速增长。2015 年全球智能语音市场规模达 亿美元，同比增长 %。中国智
能语音产业市场规模也逐步扩大，2015 年 亿元产业规模约占全球市场份额 10%，且增速显
著高于全球市场，预计至 2017 年份额占比将提升到 14%。
图 13：全球智能语音产业规模快速增长 图 14：中国智能语音产业规模增速显著高于全球市场
数据来源：中国语音产业联盟，东方证券研究所 数据来源：中国语音产业联盟，东方证券研究所
各要素齐发力，推动智能语音形成完整产业链
借用我们前序报告中提出的人工智能商业化应用“人机料法环”模型，智能语音产业在人才储备、
计算设施、数据积累、技术算法以及应用场景等五要素共同推动下已形成较为完整的产业链。
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图 15：从“人机料法环”五要素看智能语音行业发展的驱动因素
数据来源：东方证券研究所
从产业链角度，智能语音行业可分为四个部分。①、基础研究机构：语音合成、语音识别、声纹识
别等基础技术的研发和技术输出；②、语音语义数据提供商：为算法研究或技术输出机构提供语音、
语义数据库以及定制化的数据采集和处理；③、语音技术提供商：将基础技术转换为软件或行业整
体解决方案，提供嵌入式或平台式的语音软件服务、行业智能语音系统整体解决方案；④、智能语
音应用提供商：智能移动设备、智能车载系统、智能家居等智能终端厂商，以及输入法、娱乐等各
类 APP 或软件客户端等，从产品属性来看主要包括消费级产品和专业级行业应用。
图 16：国内智能语音产业链
数据来源：各公司官网、东方证券研究所
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算法红利逐渐消失，一家独大转向多方竞争
随着深度学习的引入和发展，智能语音的算法红利正逐渐消失。①、Nuance 自 2005 年与 ScanSoft
合并后，成为全球最大的语音技术厂商，凭借自身先进的语音识别、自然语言理解技术以及优秀的
语音解决方案在 2012 年全球语音市场中占据 62%，加上谷歌、微软合计占据超过 85%。②、2010
年深度学习首次引入语音识别，随后配合计算能力的提升和海量语音语料数据的积累，识别准确率
得到大幅提升。尽管 2015 年 Nuance 全球市场份额仍居第一，但已大幅下降至 %，而谷歌、
苹果、微软及科大讯飞市场份额增长较快，分别达到 %、%、%和 %。③、科技巨
头对于深度学习算法及机器学习框架的开源使得智能语音技术的调用变得更为简单，模块化的设计
使得应用部署与实施门槛显著降低。
目前中国智能语音市场被科大讯飞、百度和苹果占据绝大多数市场份额，2015年三家合计达79%。
其中，科大讯飞市场份额为 %，处于市场领先地位。百度进入势头强劲，市场份额增长快速，
美国权威杂志《麻省理工科技评论》公布的 2016 年十大突破技术，百度硅谷的 Deep Speech2 智
能语音技术赫然在列。谷歌、微软、苹果、百度等互联网巨头在资金、数据和 2C 应用用户拓展三
方面优势明显，各方强势介入将使得全球智能语音行业由一家独大演变成多方参与竞争的格局。
图 17：全球智能语音市场格局 图 18：中国智能语音市场格局
数据来源：中国语音产业联盟，东方证券研究所 数据来源：中国语音产业联盟，东方证券研究所
技术驱动，场景应用并借助数据形成正反馈，三者成为智能语音行业的主要壁垒。①、技术算法壁
垒：随着智能语音技术的发展,语音识别技术日益成熟，开源语音识别工具降低了语音识别的门槛，
但使用过程的稳定性仍有待解决，语音识别技术进入突破量变到质变的临界点，相关技术和配套设
施的研发能够为企业筑起护城河，百度、搜狗、科大讯飞等公司安静状态下语音识别准确率大都达
到 97%,目前均在向更高准确率以及非标准环境下的应用发展。②、应用场景壁垒：2B 应用涉及金
融、电信、医疗、交通等行业，这些行业对系统的稳定性要求非常高，非常重视实际应用案例情况,
会通过严格的招投标选择最具实力和经验的智能语音技术和服务供应商，一旦通过评测会保持稳定
合作，新企业进入壁垒较高；2C 应用层面互联网巨大具有商业应用和信息入口优势。③、数据积
累壁垒：智能语音在各场景应用用户体验和客户粘度提升的关键是积累真实环境下的各种语音资料
和文本资料进行迭代优化，智能语音应用后形成数据闭环将不断提升壁垒优势。
目前智能语音产业的参与者可以分为三大类型：①、从科研实验室走出来的独立语音技术研发和服
务提供商，如源于斯坦福研究院 STAR 实验室的 Nuance、与中国科学技术大学合作的科大讯飞，
②、围绕智能语音技术研发到应用各环节的初创企业，如思必驰、云知声、出门问问、声智科技、
有关分析师的申明，见本报告最后部分。其他重要信息披露见分析师申明之后部分，或请与您的投资代表联系。并请阅读本证券研究报告最后一页的免责申明。
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三角兽、蓦然等创业公司，③、希望抢占下一代人机交互入口的科技巨头，如苹果、谷歌、微软、
亚马逊、百度、腾讯、搜狗等。
2010 年开始，互联网巨头纷纷通过自主研发或者并购/参股的方式深入布局智能语音产业。在智能
语音上的布局重点围绕虚拟助手，并且为占据一定的市场先机，纷纷开始布局智能车载、智能家具、
智能医疗、可穿戴设备等细分市场。
表 1：互联网巨头智能语音产品布局
公司 虚拟助手 主要产品
苹果 Siri AirPods
谷歌 Google Assistant Google Home
微软 Cortana 微软小冰
亚马逊 Alexa Amazon Echo
Facebook Facebook Messenger -
三星 Viv、Bixby 虚拟助手 -
百度 度秘 百度语音、百度 CoDriver
腾讯 腾讯小鲸 inWatch
数据来源：互联网，东方证券研究所
表 2：科技巨头以收购或参股的方式布局智能语音
公司 时间 收购或者参股公司
苹果
2010 年 4 月 收购虚拟助手公司
2014 年 4 月
收购英国语音识别公司 Novauris Technologies，拥有可识别整个短语的语音识别技术，利用超
过 亿个短语的识别辅助上下文理解，用来继续完善 Siri
2015 年 10 月
收购英国语音技术初创公司 VocalIQ，其开发的人工智能软件，能够帮助计算机与用户进行更为
自然的对话，尤其是对车载应用的开发
谷歌
2010 年 12 月
收购英国游戏语音合成技术公司 Phonetic Arts，其可以把录制的语音对话转化成一个“语音
库”，然后把这些声音结合到一起，从而生成听上去非常逼真的人声对话
2011 年 1 月
收购语音通信技术公司 SayNowSayNow，其可以把语音通信、点对点对话以及群组通话和
Facebook、Twitter、Myspace、Android 和 iPhone 等应用整合在一起
2013 年 4 月
3000 万多美元收购自然语言技术公司 WaviiWavii，其可以通过扫描互联网发现新闻并给出一句
话摘要和链接
2015 年 10 月
独家参与出门问问 C 轮融资，拥有自主语音识别、语义分析、垂直搜素技术、主要做 2C（面向
消费者）硬件产品，其智能手表 Ticwatch 是国内销量较高的一款全交互智能手表
2016 年 9 月
收购聊天机器人开发平台 ，提供诸如语音识别、意图识别、上下文管理等功能，并且允
许开发者针对特定机器人的独特需求提供领域知识，从而定制、强化聊天机器人的智能
2017 年 1 月
收购瑞典音频信号处理公司 Limes Audio，其产品包括 TrueVoice 全双工音频会议软件，创新性
的采用了全双工声学回升消除等技术来确保音频效果的高质量
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亚马逊
2011 年 11 月 收购语音识别技术公司 Yap，Yap 的技术主要是用于将语音转换为文本
2013 年 1 月
收购语音技术公司 Ivona Software，语音合成技术在清晰度、准确度、流畅度、自然度四大方
面都处于业界领先地位
2013 年 4 月 2600 万美元收购语音搜索平台 Evi，加强语音识别在商品搜索方面的应用
Facebook
2013 年 8 月
收购语音识别和机器翻译创业公司 Mobile Technologies，其产品 Jibbigo 允许用户在愈 25 种语
言中进行选择，实现一种语言的语音录入到另一种语言的语音输出。
2015 年 11 月 收购人工智能平台 ，开发人员可以在该平台上创建支持用户对话的 App 应用
三星
2016 年 10 月 亿美元收购虚拟助手公司 Viv Labs，基于 Viv Labs 的技术研发了语音助手 Bixby
2017 年 2 月
联合英伟达投资语音识别与搜索初创公司 SoundHound（从音乐识别转为大型 AI 对话平台，发
布了 Hound 语音助手，上线语音识别平台 Houndify，覆盖汽车、机器人和家用电器等多个领域）
数据来源：互联网，东方证券研究所
表 3：国内智能语音行业知名创业公司
企业 成立时间 业务 融资轮次
融资总额
（亿元）
投资机构
思必驰 2007
为智能车载、智能家居、智能机器人三个领域智能
硬件企业提供自然语言交互方案
C轮
阿里巴巴、启迪创投、
DCM等
云知声 2012 智能语音车载、家居、医疗、教育和芯片 B+轮 高通创投、启明创投等
出门问问 2015
中国移动语音搜索引擎、2C 硬件产品，其智能手表
Ticwatch是国内销量较高的一款全交互智能手表
C轮
谷歌、海纳亚洲、红杉
中国、真格基金
三角兽 2016
打造基于 NLP 技术、语义理解和自主学习等核心技
术的系统级平台
A轮 1 君联资本、洪泰基金等
蓦然 2016
拥有智能交互及决策引擎 Mor，可用于手机助理、智
能车载、智能家居等
A轮 经纬中国、襄禾资本等
声智科技 2016
从事语音交互芯片、模组和设备研发、设计、制造
并提供整体声学技术解决方案
Pre-A轮 峰瑞资本、洪泰基金等
数据来源：IT 桔子，东方证券研究所
融合场景、借力硬件提升语音技术实用和稳定性
由于语音信号的多样性和复杂性，在真实使用场景中，考虑到空间距离、背景噪音、其他人声干扰、
回声、方言、口音等问题，准确率会大打折扣。提高现实场景中的用户体验是智能语音技术完成质
的突破的关键，涉及技术包括远场语音识别、唤醒目标检测、全双工交互、个性化识别技术等。
2016 年 10 月 intel 与科大讯飞宣布合作共同研发 AI 芯片，将麦克风阵列、远场语音识别等功能集
成到 SOC 当中，形成完整的远场语音交互链条。
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表 4：智能语音技术在具体应用场景下依然存在技术难题
应对问题 解决办法
空间距离
近场语音识别需要用户点击启动，且人声距离终端设备距离近，语音质量更高；
远场语音识别需要以麦克风阵列远距离拾取的语音数据作为输入，通过语音识别技术将语音信号转写成
文字。
噪音、其他人声干扰
唤醒目标检测：使用麦克风阵列波速成形算法，将 360 度空间垂直划分成若干区域，每个麦克风负责检
测一个指定的区域。当某个空间区域里面检测到有唤醒词出现时，对应于该空间区域的麦克风拾音功能
被增强，其他区域的麦克风拾音被抑制，从而实现对声音进行有方向有角度的拾取
播放过程打断/回声
在设备处于播放状态下，对于震动带来的非线性干扰，使用非线性回声消除算法提高内部噪声消除的效
果，外部构造上设计麦克风阵列减震结构，最大程度降低麦克风和它所连接的电路板之间的震动，以控
制高声强导致的音箱本体震动对拾音的干扰
方言、口音
个性化语音识别：构建语音服务的数据闭环，通过构建语音服务，获取用户语音数据，再通过语音数据
迭代优化语音识别模型，使得语音识别模型具备自动学习并适应用户使用习惯的能力
数据来源：互联网，东方证券研究所
目前近场、发音标准的语音识别已经相当成熟，手机端 Siri 即可视为这一类型，国内科大讯飞、百
度、搜狗等在近场、安静环境下的语音识别准确率都已提升到 97%以上。但对于远场语音识别而
言，虽然从技术原理上来看与近场几乎相同，但由于音源和麦克风之间的空间距离增大，声音传播
过程会受到其他人声、回声等影响，在具体使用场景下准确率依然对软硬件都提高了技术要求。
四、智能语音的应用前景
巨头抢滩虚拟语音助手，并逐渐切入场景应用
语音交互的特点是简单、快速、解放双手和眼睛，在很多场景能够给用户带来巨大的体验优化。例
如：①、避免繁琐操作：手机众多 APP 中直接用语音进入一个应用。②、很小或没有屏幕：智能
电视中用语音直接打开特定节目替代操作不便的遥控器、通过智能穿戴设备访问互联网。③、手眼
无暇顾及：如开车过程、会议记录。④、发掘语音数据的价值：如利用电子病历语音数据辅助诊疗。
互联网女皇 Mary Meeker 在《2016 年互联网趋势》中指出，语音交互将成为人机交互的新范式。
而事实上随着智能语音技术的逐渐成熟以及自然语言理解的发展，语音已经成为不同场景下人与智
能设备之间交互的重要手段。
巨头纷纷以虚拟语音助手切入智能语音应用场景。由于物联网涉及太多领域，跨平台、跨设备、跨
品牌等诸多因素制约产业发展，统一标准是物联网行业发展的基础，在此逻辑基础上谷歌、微软、
亚马逊等科技巨头纷纷以智能虚拟助手作为切入口，打造开放平台、以开源形式吸引开发者构建应
用开发生态。
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表 5：巨头纷纷以虚拟语音助手切入智能语音应用场景
虚拟语音助手 简要介绍
微软 Cortana
2014 年发布，可实现跨平台、多语言工作。2016 年 12 月推出新的 Cortana 设备软件开发工具包并开放给第
三方硬件公司，2017年开发者大会上 Cortana已经开始出现在车载以及智能音箱等产品。
Amazon Alexa
2014年 11月推出第一款基于语音交互功能的智能音箱 Echo，背后搭载的 Alexa语音助手掌握大约 20种技能；
2015 年 6 月将 Alexa 向第三方开发者开放，至 2017 年初 CES 展会已经可以在 LG 超豪华冰箱、GE 灯、华为
Mate 9手机、联想音箱、优必选机器人等电子产品上看到 Alexa的身影。
Google Assistant
2016年 5月推出，目前并已经与搜索、智能手机、智能家居以及可穿戴设备等紧密结合。2016年 12月谷歌
发布“Actions on Google”平台，第三方开发者可以通过该平台将软件或硬件接入 Google Assistant，首批签
约的第三方合作伙伴有 CNN、SmartThings、Quora等。
Apple Siri
2011年 10月苹果在发布 iPhone 4S的同时推出 Siri语音助手，主要用于苹果终端的对话式应答及应用控制；
2016年 6月开发者大会上将 Siri面向开发者的 API集成到 SiriKit，并开放给部分第三方应用；2017年 6月开
发者大会推出基于 Siri语音交互的智能音箱 HomePod。
数据来源：互联网，东方证券研究所
面向消费级产品和专业级行业应用，虚拟数字助手用户数与市场规模快速增长。语音、语义等相关
技术的可用性逐渐提高，带来虚拟数字助手市场的扩张。从应用方向和场景来看，主要用于消费级
产品和专业级行业应用。消费级市场主要是 2C 或 2B2C，应用于衣食住行等生活场景，如手机、
智能车载、智能家居、可穿戴设备等。专业级行业应用主要是 2B，应用于特定场景，如医疗、教
育、呼叫中心、庭审等各个行业。根据 Tractica 的预测，活跃消费者虚拟助手用户数量将从 2015
年 亿上升至 2021 年 18 亿，活跃企业虚拟助手用户数量将从 2015 年 亿上升至 2021 年
亿。虚拟助手市场规模将从 2015 年 16 亿美元增长至 2021 年 158 亿美元。
图 19：虚拟数字助手用户数量将快速增长 图 20：虚拟数字助手市场规模将快速增长
数据来源：Tractica，东方证券研究所 数据来源：Tractica，东方证券研究所
消费级产品应用场景
消费级市场智能虚拟助手的功能是基于语音交互实现设备控制、日程管理、信息查询、生活服务、
情感陪伴等。一方面可以通过开放平台接入第三方应用和服务丰富智能虚拟助手的功能，目前手机
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虚拟助手正是通过连接各类 APP 征服终端，另一方面可植入智能硬件终端，向汽车、家居、可穿
戴设备等产品延伸，建立消费级智能语音产品的生态体系。
智能语音+车载
开车时双手和双眼被占用，语音交互成为该场景下最合适的交互方式。智能语音与汽车的结合主要
为智能车载产品，通过语音完成导航、音乐搜索与播放、信息听写等。随着车联网的发展，未来将
跟社交、娱乐、餐饮等服务进一步结合，在保证安全的前提下提升驾乘体验。腾讯汽车等相关调研
机构的数据显示智能车载系统的迭代更新过程中，语音交互的作用和重要性已经越来越得到车主的
认可。IMS Research 预计到 2019 年全球将有 55%的新车搭载智能语音系统。
在智能车载领域，Nuance、苹果、谷歌、科大讯飞、百度等语音识别巨头分别推出 Dragon Drive
车载语音开发平台、CarPlay、AndroidAuto、汽车语点系统、CarLife 等智能车载系统，并纷纷与
汽车厂商达成合作，抢占智能车载新兴市场。
图 21：车主对语音交互的认可明显提升
数据来源：《智能车载信息系统消费者调查》，东方证券研究所
表 6：智能语音主要企业智能车载产品及其主要客户
企业 车载产品 主要客户
Nuance Drangon Drive 奔驰、丰田、雷克萨斯、宝马、奥迪、福特
苹果 Carplay 奥迪、福特、雪佛兰、本田、大众、斯柯达、雪铁龙
谷歌 AndroidAuto 奥迪、现代、丰田
科大讯飞 汽车语点系统 宝马、奔驰、大众、丰田、吉利、雷克萨斯、马自达
百度 CarLife 现代、比亚迪
数据来源：水清木华研究中心，东方证券研究所
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智能语音+家居
智能家居产业处于快速发展期，语音控制逐渐成为常见技能点。①、智能语音可以跟电视、音响、
空调、窗帘、灯具、玩具等各种家用设备和智能家居控制中枢系统相结合，通过语音交互实现一个
入口控制全部功能。②、大数据及人工智能技术的推动、关键技术与部件成本的下降以及产业联盟
标准化协议的建立带来智能家居市场规模的快速增长。③、Statista 研究数据显示，2016 年全球
智能家居市场规模已经达到 168 亿美元，其中中国市场占 7 %，预计到 2021 年全球智能家居市场
规模将达到 793 亿美元，中国市场份额上升至 17%。
图 22：智能语音在智能家居中的应用 图 23：智能家居市场进入快速拓展期
数据来源：互联网，东方证券研究所
数据来源：statista，东方证券研究所
国外互联网巨头纷纷以智能家居产品与智能语音相结合的方式进入智能家居领域。苹果于 2014 年
推出 HomeKit 智能家居平台，并与 Siri 不断加强融合。亚马逊 2014 年推出的搭载 Alexa 的 Echo
智能音箱，通过语音可以实现播放音乐、新闻、网购下单、Uber 叫车、定外卖等任务，根据 CIRP、
RBC Capital Market 等公司的估计，自 2014 年发售以来，Echo 系列产品（Echo、Amazon Tap、
Amazon Dot）累计销售量接近一千万台，销售额达到 8-10 亿美元。2016 年谷歌推出 Google Home
智能音箱，搭载 Google Assistant 虚拟助手，积极强化 Google Assistant 在智能家居领域的布局。
从互联网巨头的布局可以看出智能语音与智能家居的融合是大势所趋。
智能语音+可穿戴设备
可穿戴设备受硬件形态的约束，语音交互方式相比触摸交互方式具有显著优势。智能语音技术的引
入可将设备从智能手机上解放出来，创造独立体验。例如出门问问 Ticwear 内臵贴片式 SIM 芯片
与 3G 通讯模块，拥有独立通讯号码并可实现实时在线，支持包括语音拨号、短信、拍照，微信语
音回复，语音搜索等功能在内的全中文语音交互。
智能语音在可穿戴设备上的渗透促进可穿戴设备产业及智能语音应用的增长。①、苹果 2016 年发
布无线耳机 AirPods，能与苹果手机上的 Siri 进行语音交互。根据市场调研公司 Slice Intelligence
发布的美国无线耳机市场线上销售情况报告，苹果 2016 年发布的 AirPods 在上市销售的一个月后
迅速占据了无线耳机市场 26%的市场份额。②、根据前瞻产业研究院的预测，中国健身及运动类
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可穿戴设备市场规模将从 2015 年 90 亿元左右增加至 2021 年 244 亿元，年复合增长率达 18%，
智能语音在可穿戴设备上的渗透将促进智能语音产业规模快速增长。
图 24：苹果 AirPods与 Siri连接 图 25：中国健身及运动类可穿戴设备市场规模预测（亿元）
数据来源：苹果官网，东方证券研究所
数据来源：前瞻产业研究院，东方证券研究所
专业级行业应用场景
专业级市场虚拟助手适用于多种应用场景，从实现功能来看主要形式有语音识别转写以及语音、语
义内容的分析，以医疗、教育和客服三个领域为例，语音技术与场景的深度融合将为技术壁垒构建
应用端的护城河。
智能语音+医疗
智能语音在医疗行业的应用主要有三种：①、语音导诊机器人；②、电子病历语音录入与转写、临
床报告语音录入与转写。语音录入大大提高医生工作效率和工作质量；患者能够通过语音电子病历
系统下载打印，能够拥有完整、清晰易懂的病历；医院可以科学管理诊疗过程和诊疗信息。③、随
着语音病历的积累，利用大数据技术和深度学习技术能够挖掘医学案例语音资料的价值，实现智能
辅助诊疗。
Nuance 是全球智能语音医疗解决方案的龙头企业。Nuance 的医疗解决方案已经覆盖了全美 72%
的医疗机构，客户遍及全球 30 多个国家，每年获得 3 亿多医患交流数据，每年为超过 50 万名医
生、1 万个医疗机构提供服务，医疗产品也实现了多样化：临床文档改良（CDI）、临床语音识别、
实时听写、计算机辅助编码、医疗质量把控、移动云计算等。国内科大讯飞也积极布局医疗领域，
2016 年与北京大学口腔医院口腔数字化医疗技术和材料国家工程实验室共建基于语音的门诊病历
采集系统正式进入试点，目前科大讯飞的智能语音系统已在北大口腔、瑞金医院、301 医院等超过
20 家医院落地使用。
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图 26：语音电子病历系统的功能架构 图 27：辅助诊断系统功能架构
数据来源：中国数字医疗网，东方证券研究所 数据来源：中国数字医疗网、东方证券研究所
智能语音+教育
智能语音在教育上的应用主要围绕教育体系下“学、练、测、评”等核心需求，主要产品有智能语
音训练与评测、互动教学等。作为国内智能语音在教育方面的应用先行者，科大讯飞已经将智能语
音技术应用在口语训练与考试、互动教学以及儿童早教智能硬件等产品，而基于语音基础上拓展开
的语义分析技术则开始逐渐应用于主观题评阅等环节。
图 28：智能语音评测系统 图 29：智慧教育整体解决方案
数据来源：云知声官网，东方证券研究所 数据来源：科大讯飞、东方证券研究所
智能语音+客服
智能语音与客户服务的结合能够运用在金融、电信、交通、O2O、旅游等各个行业，主要形式有
智能问答、语音质检、语料挖掘、隐私保护。相比传统客户服务，智能语音的引入能够发挥三方面
的作用：①、降低企业运营成本，智能客服有效减少客服坐席，减少培训成本，智能语音质检能够
提升质检效率，降低质检人力成本。②、提高营销能力，智能客服能够实现快速反应、为重点和热
点问题提供快速统一答复，确保服务标准化 24 小时全天候在线为客户提供问题解决方案，③、辅
助商业决策，语音识别全文转写能够实现全量客服质检，同时可以利用自然语言处理技术分析文本，
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挖掘客户信息，辅助制定企业商业策略。④、充分尊重客户隐私，隐藏客户真实身份，防止人工客
服对客户的骚扰。
根据中国产业信息网的数据，2014 年中国呼叫中心坐席总数达 85 万个，呼叫中心座席规模近年
来保持稳定增长，随着人口红利的消失，企业对智能客服的需求会越来越强烈，智能语音在客服领
域有较大的渗透空间。
图 30：智能客服功能架构 图 31：呼叫中心坐席数量（万个）
数据来源：腾讯云智能语音，东方证券研究所
数据来源：中国产业信息网，东方证券研究所
智能语音在呼叫中心领域的应用已较为广泛，Nuance、科大讯飞、腾讯、阿里巴巴等都布局了相
应业务，其中，科大讯飞提供的智能客服解决方案已成功应用于电信、金融、电力、交通和教育等
行业，在国内主流行业市场占有率达到 80%。主要客户有中国移动 10086、中国联通 10010、工
商银行、招商银行、中信银行、深圳发展银行等。
风险提示
1、语义理解以及复杂环境下语音技术可能不达预期。当前一般环境下语音识别技术上相对成熟，
但复杂环境以及语音技术下一个语义理解环节依然存在技术难关。
2、智能语音的商业落地进度可能不及预期。除了技术本身之外，商业化进度还会受到市场接受程
度、用户习惯以及数据隐私安全等各种因素影响。
3、国内外智能语音技术参与方之间的竞争激烈。目前国内外均有不少智能语音技术的参与方，行
业竞争可能导致业务毛利率下降。
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分析师申明
每位负责撰写本研究报告全部或部分内容的研究分析师在此作以下声明：
分析师在本报告中对所提及的证券或发行人发表的任何建议和观点均准确地反映了其个人对该证
券或发行人的看法和判断；分析师薪酬的任何组成部分无论是在过去、现在及将来，均与其在本研
究报告中所表述的具体建议或观点无任何直接或间接的关系。
投资评级和相关定义
报告发布日后的 12 个月内的公司的涨跌幅相对同期的上证指数/深证成指的涨跌幅为基准；
公司投资评级的量化标准
买入：相对强于市场基准指数收益率 15%以上；
增持：相对强于市场基准指数收益率 5%～15%；
中性：相对于市场基准指数收益率在-5%～+5%之间波动；
减持：相对弱于市场基准指数收益率在-5%以下。
未评级 —— 由于在报告发出之时该股票不在本公司研究覆盖范围内，分析师基于当时对该股
票的研究状况，未给予投资评级相关信息。
暂停评级 —— 根据监管制度及本公司相关规定，研究报告发布之时该投资对象可能与本公司
存在潜在的利益冲突情形；亦或是研究报告发布当时该股票的价值和价格分析存在重大不确定
性，缺乏足够的研究依据支持分析师给出明确投资评级；分析师在上述情况下暂停对该股票给
予投资评级等信息，投资者需要注意在此报告发布之前曾给予该股票的投资评级、盈利预测及
目标价格等信息不再有效。
行业投资评级的量化标准：
看好：相对强于市场基准指数收益率 5%以上；
中性：相对于市场基准指数收益率在-5%～+5%之间波动；
看淡：相对于市场基准指数收益率在-5%以下。
未评级：由于在报告发出之时该行业不在本公司研究覆盖范围内，分析师基于当时对该行业的
研究状况，未给予投资评级等相关信息。
暂停评级：由于研究报告发布当时该行业的投资价值分析存在重大不确定性，缺乏足够的研究
依据支持分析师给出明确行业投资评级；分析师在上述情况下暂停对该行业给予投资评级信
息，投资者需要注意在此报告发布之前曾给予该行业的投资评级信息不再有效。
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