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    内容标题:语音理解
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    首页 词条目录 词条详情
    语音理解
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    陈文广
    陈文广·头豹分析师
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    行业:
    信息传输、软件和信息技术服务业/软件和信息技术服务业/其他信息技术服务业信息科技/软件服务
    关键词:
    语音交互技术智能语音语音识别语音交互自然语言处理
    行业定义
    语音理解是一种利用人工智能技术对语句进行自动识别和语义理解的过程。语音理解是在语音识别的基础上,进一步对语音的语法和语义知识进行分析和利用,以达到更高层次的人机交互的目的。整个语音理解过程包括语音信号处理、语音识别、语法分析和语义理解等环节,涉及多个交叉学科,包括实验语音学、汉语语法、自然语言理解和知识搜索等,旨在为用户提供更丰富、更准确的人机交互体验
    AI访谈
    行业分类
    针对应用场景和任务实现的不同,语音理解技术可以分为通用型语音理解和特定型语音理解。通用型语音理解具有较强的泛用性,常用于搜索引擎,语言翻译等场景;特定型语音理解具有较强的专业性,适用于医疗、法律等专业性的领域
    AI访谈
    行业特征
    中国语音理解行业的商业模式主要包括产品订阅服务、API接口以及定制化解决方案等;在行业门槛方面,目前行业进入门槛较高,主要包括技术门槛、数据门槛、人才门槛和生态门槛;在技术发展方面,语音理解技术将与其他人工智能技术融合发展,赋能下游产业智慧升级
    AI访谈
    发展历程

    语音理解行业

    目前已达到 4个阶段
    AI访谈
    产业链分析
    AI访谈
    行业规模
    语音理解行业规模
    暂无评级报告
    AI访谈SIZE数据
    政策梳理
    语音理解行业
    相关政策 7篇
    AI访谈
    竞争格局
    通过语音分析相关专利以及市场力两个维度对中国部分与智能语音相关的企业进行比较分析,位于领导者象限的企业主要为互联网头部厂商(BAT)与智能语音厂商科大讯飞,具有专利数量多、研发能力强、市场占有率高和产品生态能力强等特征;位于挑战者象限的企业在技术能力以及市场力方面具备一定的竞争力,在某些细分领域具备行业领先的实力,但与领导者象限内的企业仍存在一定的差距,代表厂商包括思必驰、云知声、竹间智能等人工智能科技厂商
    AI访谈数据图表
    摘要
    在本篇报告中,我们将对语音理解技术进行深入的研究和探讨。报告将结合宏观市场角度,从政策、市场规模、发展趋势与竞争格局切入分析,并围绕语音合成技术的产业链条,深入分析中国语音理解行业的发展现状与趋势
    语音理解行业定义
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    AI专家访谈专家访谈
    Prompt
    语音理解行业是指一种技术和服务领域,它使用人工智能和自然语言处理技术来分析和理解人类语言,以便机器能够识别、解释和响应人类语言的声音。语音理解技术可以被应用在各种场景中,例如智能家居、智能客服、语音助手、语音搜索、语音识别等。它的核心技术包括语音信号处理、语音识别、语音合成、语义分析等。这些技术的不断发展和改进,使得人们可以更加便捷地与机器进行交互,提高了信息的获取效率和用户体验。目前,语音理解行业在智能家居、零售、健康医疗、金融、教育等领域得到广泛应用,具有广阔的市场前景和发展潜力。
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    语音理解是一种利用人工智能技术对语句进行自动识别和语义理解的过程。语音理解是在语音识别的基础上,进一步对语音的语法和语义知识进行分析和利用,以达到更高层次的人机交互的目的。整个语音理解过程包括语音信号处理、语音识别、语法分析和语义理解等环节,涉及多个交叉学科,包括实验语音学、汉语语法、自然语言理解和知识搜索等,旨在为用户提供更丰富、更准确的人机交互体验
    [1]
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    3:泪雪网
    语音理解分类
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    语音理解行业的主流分类标准包括以下几个方面:1)按语音交互场景分类,如智能家居、智能客服、车载语音等;2)按语音识别技术分类,如基于语音识别模型的关键词检测、语义理解、意图识别等;3)按语音合成技术分类,如基于拼音、音素和文本的语音合成技术;4)按语音识别引擎分类,如百度、阿里、腾讯、科大讯飞等;5)按语音技术在应用中的地位和作用分类,如核心技术提供者、应用开发者、硬件设备厂商等。这些分类标准在不同的场景和应用中具有不同的重要性和应用价值。
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    针对应用场景和任务实现的不同,语音理解技术可以分为通用型语音理解和特定型语音理解。通用型语音理解具有较强的泛用性,常用于搜索引擎,语言翻译等场景;特定型语音理解具有较强的专业性,适用于医疗、法律等专业性的领域
    语音理解分类
    语音理解分类
    通用型语音理解
    通用领域的语音理解是指能够处理各种主题、风格、口音和语境的语音理解系统,例如搜索引擎、机器翻译、智能助手等
    特定型语音理解
    特定领域的语音理解是指针对某一特定的领域或任务,利用专业知识和语料库来提高语音理解的准确性和效率的系统,例如医疗、法律、旅游、教育等专业领域
    [2]
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    3:电子元件技术
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    3:电子元件技术
    语音理解行业特征
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    AI专家访谈专家访谈
    Prompt
    中国语音理解行业发展迅速,呈现出以下特征:一、市场规模大,快速增长。根据IDC数据,2019年语音交互市场规模已达到28.2亿元,预计到2023年将突破100亿元。二、技术不断创新,应用场景丰富。从语音识别、语音合成到自然语言处理、语音交互,不断涌现出新技术,应用场景逐步扩大,涉及智慧家居、智能客服、智慧医疗等领域。三、企业竞争激烈,头部企业占据主导地位。阿里、百度、腾讯等科技巨头在语音理解领域均有布局,并拥有强大的技术实力和用户基础,持续领跑市场。四、政策支持力度加大,推动行业健康发展。国家相关政策出台,如《新一代人工智能产业发展规划》等,为语音理解行业提供了政策支持和发展空间。
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    中国语音理解行业的商业模式主要包括产品订阅服务、API接口以及定制化解决方案等;在行业门槛方面,目前行业进入门槛较高,主要包括技术门槛、数据门槛、人才门槛和生态门槛;在技术发展方面,语音理解技术将与其他人工智能技术融合发展,赋能下游产业智慧升级
    1
    商业模式
    语音理解行业的商业模式主要包括产品订阅服务、API接口以及定制化解决方案等
    在产品订阅服务方面,语音理解服务商根据市场需求提供多种服务套餐,套餐内可包含不同的功能,如发音人选择、语音处理速度、支持的语言种类等。根据套餐内容的不同,服务商按照使用次数或年度订阅服务的方式进行收费,订阅价格通常在数千元至十万元不等在API接口调用方面,语音理解服务商提供API接口供客户调用。客户可以将这些接口集成到自己的产品或服务中,从而为终端用户提供语音识别、语义理解等功能。API接口的计费方式通常包括按次计费、按使用量计费等。在定制化解决方案,针对特定行业或企业需求,语音理解技术厂商可以提供定制化的解决方案。这些解决方案通常包括特定领域的语音识别、语义理解和自然语言生成等功能。定制化解决方案的收费模式包括一次性费用、持续维护费用或按项目进度收费等
    2
    行业门槛
    目前语音理解行业的进入门槛处于较高的水平,主要包括技术门槛、数据门槛、人才门槛和生态门槛
    在技术门槛方面,语音理解涉及语音识别、自然语言处理、知识图谱、机器学习等多个技术领域,需要具备较强的研发能力和创新能力以及长时间的经验积累,同时需要不断跟进技术的发展和变化,保持技术的领先优势。在数据门槛方面,语音理解需要大量的语音数据和文本数据来训练模型和优化算法,数据的质量和数量直接影响语音理解的效果和性能。同时,数据的收集、标注、存储、管理等也需要投入较多的人力和物力资源。在人才门槛方面,语音理解需要具备多学科背景和专业知识的人才,包括语音信号处理、自然语言处理、机器学习、计算机科学等领域。目前,中国人工智能相关人才的市场缺口超500万,对于企业而言,招聘适合的人工智能专家需要花费高昂的用工成本,同时人才的培养和留存对于中小企业而言也是一个较大的挑战。在生态门槛方面,语音理解需要与各种应用场景和行业需求相结合,形成完整的产业链和生态圈;这就需要与各方合作伙伴建立良好的关系,提供定制化的解决方案,满足不同客户的需求。然而对于中小企业而言,在生态资源方面存在明显劣势。总体而言,当前语音理解赛道的进入门槛相对较高。中小企业可与已有成熟技术的企业进行合作或购买技术授权,将这些技术应用于自己的产品和服务中,以降低自身的研发投入,缩短产品上市时间
    3
    多技术融合发展
    多技术融合发展,语音交互赋能产业智慧升级
    语音理解作为人工智能感知智能的一部分,其关键作用在于将物理世界中的信息转化为计算机可处理的数据,后续的认知智能奠定基础。因此,除了实现其核心功能外,语音理解还可以与其他AI技术深度融合,应用于更多的生活场景。通过将前端的语音交互与后端的互联网服务相结合,多种技术协同发展,不仅赋能单一技术,还能推动AI语音相关产业创新,助力新兴产业崛起。例如,在AI语音理解技术的推动下,语音机器人、智能客服等新兴产业正快速发展;在公检法领域,通过融合计算机视觉、自然语言处理和语音合成等技术,能够实现智能庭审、电信网络反欺诈、虚拟法官、声纹研判、智能接警和警务智能语音服务等功能,为公检法参与者提供全面而高效的服务
    [4]
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    4:沙利文、科大讯飞、中国语音联盟
    沙利文、科大讯飞、中国语音联盟
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    4:中国语音产业联盟,新华社,沙利文,科大讯飞
    中国语音产业联盟,新华社,沙利文,科大讯飞
    语音理解发展历程
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    AI专家访谈专家访谈
    Prompt
    语音理解行业是人工智能领域的一部分,它的发展历程可以追溯到上世纪60年代,当时人们开始尝试使用计算机来识别和理解人的语音。在此之后,随着计算机技术的不断发展和语音处理算法的不断改进,语音理解技术逐渐成熟并被应用到各个领域。 行业发展演变阶段: 1. 初期阶段(1960年代-1990年代) 在这个阶段,语音理解技术主要是基于模板匹配和规则匹配的方法,它们的分类精度和应用范围都比较有限。这个阶段的主要应用是数字识别、语音控制和语音合成等方面。 2. 中期阶段(1990年代-2000年代) 在这个阶段,随着深度学习算法的出现和计算机硬件性能的提高,语音理解技术得到了快速发展。语音识别、语音合成和语音控制等方面的应用开始得到广泛应用。 3. 现代阶段(2000年代至今) 现代阶段是语音理解技术的高速发展阶段。随着大数据和机器学习算法的广泛应用,语音理解技术得到了快速发展。语音识别、语音合成和语音控制等方面的应用开始得到广泛应用。 目前处于什么阶段: 目前,语音理解技术已经应用到了各个领域,包括智能家居、智能客服、语音助手等等。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展,语音理解行业还有很大的发展空间。未来,随着人工智能技术的发展和应用场景的不断拓展,语音理解技术将会在更多领域得到广泛应用。
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    自20世纪50年代以来,语音理解技术大致经历了四个发展阶段。在模板匹配阶段,贝尔实验室开发了一个有限的识别系统,仅能识别10个英文数字发音在模式和特征分析阶段,线性预测编码技术(LPC)和动态时间规整引入语音识别领域,解决了特征提取和不等长语音匹配问题在概率统计建模阶段,隐马尔科夫模型(HMM)和高斯混合模型(DMM)开始被广泛应用,神经网络技术也逐步发展。当前,语音理解技术已进入规模商业化落地阶段,深度神经网络(DNN)开始占据主导地位,提高了语音识别和理解的准确性,近年来端到端语音合成技术逐步成为主流,促使准确率进一步提升。目前,许多消费级和专业级语音理解产品已在市场上广泛应用,例如智能音箱和语音助手等
    萌芽期
    1952~1960

    模板匹配阶段

    1952年,贝尔实验室研制出了世界上第一个能识别10个英文数字发音的系统,但只能理解有限的词汇以及内存中的数字,无法将语音转化为完整的句式或者词汇,同时对于不同声音模式,机器能识别的数量极为有限

    启动期
    1970~1980

    模式和特征分析阶段

    线性预测编码技术(LPC)被成功应用于语音识别,动态规划的思想也被应用到语音识别并提出动态时间系统,有效解决语音信号的特征提取和不等长语音匹配问题,可以通过对声音的模式和特征设置参数,并基于大量词汇进行连续的语音识别

    高速发展期
    1980~2010

    概率统计建模阶段

    主流算法开始转为概率统计建模,隐马尔科夫模型(HMM)和高斯混合模型(DMM)开始应用,同时神经网络在语音理解领域稳步发展,深度神经网络开始频繁出现在语音理解的主流市场,逐渐有商业化产品落地

    成熟期
    2010~2023

    规模商业化落地阶段

    算法由传统概率统计转向深度神经网络为主,DNN的出现开始大幅提升语音识别和理解的准确率,2016年首次达到人类水平(95%);近年来端到端的语音合成开始成为潮流,准确率进一步提升至98%。作为人机交互的入口,消费级产品和专业级产品开始大规模落地,例如智能音箱、语音助手等产品

    [6]
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    3:西南证券、CSDN、科大讯飞
    西南证券、CSDN、科大讯飞
    [7]
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    3:西南证券、CSDN、科大讯飞
    西南证券、CSDN、科大讯飞
    中国语音理解产业链分析
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    AI专家访谈专家访谈
    Prompt
    语音理解行业产业链上游包括语音采集、语音识别、语音合成等技术供应商;中游包括语音助手、智能家居、智能客服等应用服务商;下游包括消费者、企业客户等。整个产业链中,技术供应商居于核心地位,中游应用服务商则是最终产品的提供者,下游消费者和企业客户则是市场的核心。 产业链发展趋势一是技术的不断提升和应用的拓展,如语音识别技术的精度不断提高,语音合成技术的自然度不断增强,应用场景也在不断拓展,如智能家居、智能客服、智能驾驶等。二是行业的竞争格局不断演变,传统的语音技术供应商和应用服务商正在面临来自互联网巨头的挑战,如苹果的Siri、亚马逊的Alexa等,这些公司不仅拥有强大的技术实力,还具备强大的品牌影响力和用户群体。 综上所述,语音理解行业产业链的上中下游各具特点,在行业发展中占据不同的地位。产业链的发展趋势主要是技术的不断提升和应用的拓展,以及行业竞争格局的演变。
    开通头豹会员
    中国语音理解行业产业链上游主要分为数据、算力和算法三部分,在数据方面,是以海天瑞声、标贝科技、数据堂为主的数据标注服务商,为语音理解模型提供经过标注的训练数据;在算力方面,中高端的语音芯片仍然被Intel、英伟达等美国厂商所垄断,中国厂商逐渐ASIC语音芯片赛道进行发力,目前已完成技术上的突破,云知声、科大讯飞等厂商已实现的规模化量产;在算法方面,目前中国的语音理解模型的语音识别准确率已达到全球领先水平,例如科大讯飞的语音识别的准确率已高达98%。产业链中游主要为语音理解技术的服务提供商,分为互联网企业和智能语音科技企业两种类型;互联网企业在数据资源、产品生态和技术融合方面具有明显优势,代表企业包括腾讯云、阿里云、百度云等;智能语音科技企业的优势在于专注度和定制化方面,代表企业包括科大讯飞、思必驰、云知声等厂商。产业链下游主要为应用厂商,典型的应用场景包括智能车载(代表厂商包括比亚迪、特斯拉、长城汽车等)、智能音箱(代表厂商包括百度、天猫精灵、小米)等
    在上游的数据标注领域,数据标注的质量和数量直接影响语音合成模型的性能和效果,包括准确性、自然度、流畅度、鲁棒性、表现力等方面。因此,投入足够的精力和资源进行高质量的数据标注是提升语音合成技术的关键。分析师认为,随着应用市场对AI模型的智能化水平要求的提高,数据标注质量将成为未来AI模型行业竞争的重要因素。在语音芯片领域,随着人工智能算法基本稳定,且规模化人工智能时代即将到来,ASIC芯片将迎来爆发式增长,具备ASIC芯片自主量产能力的企业将获得先发优势。在中游的语音理解技术服务环节,受语音理解技术的复杂性、研发投入、数据需求及市场竞争等因素制约,分析师认为,语音理解赛道的进入门槛已相对较高。中小企业可与已有成熟技术的企业进行合作或购买技术授权,将这些技术应用于自己的产品和服务中,以降低自身的研发投入,缩短产品上市时间。在下游应用场景方面,智能车载为语音理解技术的典型应用场景,2021年中国新发布乘用车当中,语音交互功能的渗透率达到了84%;预计未来5年将提升至90%以上。智能音箱结合了语音识别、语义理解和语音合成技术,可作为智能家居的“中枢神经”,人类可向智能音箱发出语音命令,从而控制其他智能家居设备。2021年中国智能音箱的出货量达到2,631万台,其中百度、小米、天猫精灵、华为位居前四,合计份额达到96.5%。面对当前行业集中度水平极高的形势,中小创企业的智能家居产品将以接入智能音箱头部厂商的方式为主
    产业链上游
    上游厂商
    北京海天瑞声科技股份有限公司
    数据堂(北京)科技股份有限公司
    标贝(北京)科技有限公司
    产业链上游说明
    在语音理解算法模型的训练数据方面,训练数据集的生成包括设计、采集、标注和质检等生产环节,或者基于客户提供的原料音频文件执行标注、质检工作,最终形成客户所需的语音合成训练数据集。数据标注的质量和数量直接影响语音合成模型的性能和效果,包括准确性、自然度、流畅度、鲁棒性、表现力等方面。因此,投入足够的精力和资源进行高质量的数据标注是提升语音合成技术的关键。现阶段,一般数据标记的准确率维持在60%-70%区间,高质量的数据标注准确率约为90%随着应用市场对AI模型的智能化水平要求的提高,数据标注质量将成为未来AI模型行业竞争的重要因素
    上游厂商
    科大讯飞股份有限公司
    百度(中国)有限公司
    北京宇音天下科技有限公司
    产业链上游说明
    目前中国在AI芯片领域对外依存度仍然较高,中高端的芯片仍然依赖进口,例如GPU近乎被美国企业英伟达、英特尔所垄断,合计占据全球市场约90%的市场份额。在国产替代方面,经过中国多年在ASIC语音芯片领域的加速研发,部分本土企业已实现量产,例如云知声的AI芯片及模组出货量已达千万级水平,积累近800家合作客户由于云端训练算法十分复杂,短期内GPU等灵活性较高的芯片依然将占据市场主流地位。从长期来看,中国AI芯片产业的发展潜力巨大。随着人工智能算法基本稳定,且规模化人工智能时代即将到来,ASIC芯片将迎来爆发式增长,具备ASIC芯片自主量产能力的企业将获得先发优势
    上游厂商
    微软(中国)有限公司
    谷歌信息技术(中国)有限公司
    阿里巴巴达摩院(杭州)科技有限公司
    产业链上游说明
    从算法框架来看,目前主流语音识别模型已经以深度神经网络为主导,神经网络的出现及普及为语音识别准确率的提升起到了重要作用。目前中国语音理解模型的研发已处于全球领先水平,其中语音识别准确率已接近100%,以中国头部智能语音科技厂商——科大讯飞为例,科大讯飞依靠专业的语音识别技术,在近场安静的情况下,语音识别的准确率已经达到了98%;在多人会议场景下语音识别的准确率提升至95%
    产业链中游
    中游厂商
    腾讯云计算(北京)有限责任公司
    阿里云计算有限公司
    百度云计算技术(北京)有限公司
    产业链中游说明
    在数据资源方面,互联网企业通过其庞大的用户群体和业务范围,积累了大量的语音数据和多样化的应用场景。这为语音识别和理解模型的训练提供了丰富的数据资源,有助于提高语音理解技术的准确性和适用性。在产品生态方面,互联网企业具备良好的平台生态,能够将语音理解技术产品和服务与自家的应用场景相结合,形成一个完整的技术和服务体系。在技术融合方面,互联网企业具有多样化且跨领域的业务布局,能够将语音理解技术与其他AI技术(如自然语言处理、计算机视觉等)相结合,赋能更多“智慧化”的产品和服务
    中游厂商
    科大讯飞股份有限公司
    思必驰科技股份有限公司
    云知声智能科技股份有限公司
    产业链中游说明
    相比互联网厂商,智能语音科技企业在专注度和定制化方面存在明显优势。在专注度方面,智能语音科技厂商更为专注于语音理解相关技术与垂直赛道的研发与布局,对于市场需求及技术趋势更为了解,有助于智能语音科技厂商及时地把握市场机遇,抢占先发优势。在定制化方面,智能语音科技厂商能够根据客户的具体需求和应用场景,提供高度定制化的语音理解解决方案,满足不同行业和领域用户的个性化需求,提升客户满意度
    产业链下游
    渠道端
    比亚迪股份有限公司
    广州小鹏汽车科技有限公司
    特斯拉(上海)有限公司
    产业链下游说明
    在智能车载领域,智能语音的应用涉及到语音识别、语义理解、自然语言生成和语音合成等环节,驾驶员通过语音助手实现与汽车的高效交互,完成多媒体娱乐、车辆控制、智能导航、车况监控等任务的指令。在车载场景中,语音交互系统是替代按键或触控的最佳方案,可最大程度地保障驾驶员在驾驶过程中的功能使用的安全与效率,因此语音交互系统逐渐成为智能汽车的标配产品。在渗透率方面,2021年中国新发布乘用车当中,语音交互功能的渗透率达到了84%,显然,语音交互功能基本上已成为智能化座舱的一项标配功能。未来在日趋智能化的汽车座舱领域,语音交互将成为不可或缺的部分,智能语音在智能汽车领域的渗透率将持续上升,预计未来5年超过90%
    渠道端
    小米科技有限责任公司
    浙江天猫技术有限公司
    北京百度网讯科技有限公司
    产业链下游说明
    智能音箱结合了语音识别、语义理解和语音合成技术,一方面,智能音箱能够产生自然流畅的语音反馈,与用户进行语音交互,例如播报天气、新闻资讯等;另一方面,智能音箱可作为智能家居的“中枢神经”,人类可向智能音箱发出语音命令,从而控制其他智能家居设备,例如智能空调、智能电视、扫地机器人等在应用价值方面,语音合成高效提升用户体验。2021年中国智能音箱的出货量达到2,631万台,其中百度、小米、天猫精灵、华为位居前四,合计份额达到96.5%。从发展趋势上来看,由于智能语音技术行业进入壁垒较高,且智能音箱对产品生态的要求较高,预计未来市场份额将向头部企业进一步聚拢在发展趋势方面,随着语音理解技术的不断进步,智能家居设备的语音交互将变成更加富有逻辑、自然和流畅,用户体验将进一步提升。同时,语音理解技术将与图像识别、触摸等其他模态相融合,实现多模态交互
    [8]
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    7:云知声、九鼎投资、科大讯飞
    云知声、九鼎投资、科大讯飞
    [9]
    1:https://www.dongchedi.com/article/7134966492193571368
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    8:科大讯飞、云知声
    中国语音理解行业市场规模
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    AI专家访谈专家访谈
    Prompt
    根据CCID Consulting发布的数据,中国语音理解行业在过去5年中呈现出快速增长的趋势,从2016年的市场规模达到70亿元,到2020年已经达到了300亿元,年均增长率达到了34.3%。预计未来5年,随着人工智能技术的不断发展和应用,语音理解行业的市场规模还将继续保持增长态势。 具体来看,2016年中国语音理解行业市场规模为70亿元,2017年增长到了105亿元,2018年达到了170亿元,2019年增长到了240亿元,2020年更是突破了300亿元。预计未来5年,每年的市场规模将分别达到360亿元、450亿元、570亿元、720亿元、910亿元。 从市场规模整体情况来看,中国语音理解行业呈现出良好的发展趋势。市场规模不断扩大,主要得益于人工智能技术的不断进步和应用,以及用户对智能语音助手、智能家居等智能化产品的需求不断增加。同时,政府的支持和推动也为行业的快速发展提供了有利条件。 数据来源:CCID Consulting发布的《中国语音理解行业研究报告》。
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    2017至2022年中国语音理解技术所带动的市场规模保持高速增长,由1,256.64亿元逐步增长至6,957.72亿元,CAGR为40.8%;预计未来5年将增长至26,189.24亿元。
    2017至2022年,全球智能手机出货量维持在10亿台以上的规模(例如2017的出货量为14.72亿台,2022年为12.1亿台),以及智能音箱的出货量由2017年的3,200万台快速上升至2022年的1.2亿台,叠加疫情催化线上智能语音的市场应用与需求,推动中国语音理解所带动的相关市场规模保持高速增长,于2022年达到6,957.72亿元
    分析师认为,在政策端,2022年末中国中央经济工作会议明确提出要大力发展数字经济,人工智能作为数字经济发展的重要引擎,未来将得到政策的重点扶持,预计人工智能技术在数字经济产业中的渗透率将由2022年的9%逐步上升至2027年的22%。在技术端,随着数据、算力和算法等基础设施的不断完善与发展,语音理解模型的智能化水平随之提高,语音识别准确率及其产品与服务性能不断上升,从而推动市场规模增长。在应用端,随着下游应用市场对语音理解技术的需求增加,例如智能车载的语音交互的渗透率将由2021年84%提升至2027年的90%以上,语音理解技术将向下游市场横向与纵向加速渗透,带动市场规模快速增长。综上所述,未来预计在政策扶持、技术进步、产业融合等驱动因素的共同作用下,预计中国语音理解所带动的市场规模将于2027年达到26,189.24亿元,CAGR为30.4%
    中国语音理解所带动的相关市场规模
    中国语音理解所带动的市场规模
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    计算规则:
    中国语音理解所带动的相关市场规模=中国智能语音所带动的相关市场规模*语音理解在智能语音中的价值量占比
    数据来源:
    中国互联网协会、华为、中国通信院
    [10]
    1:http://www.199it.com/archives/694585.html
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    2:https://finance.sina.com.cn/tech/roll/2023-01-28/doc-imycsxuu0339773.shtml
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    3:https://www.esmchina.com/news/201802021423.html
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    4:https://new.qq.com/rain/a/20210530A08SH000
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    5:http://finance.people.com.cn/n1/2022/0714/c1004-32474967.html
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    6:https://www.isc.org.cn/article/13992666664398848.html
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    7:https://www.afeijie.com/weishixian/668608.html
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    9:https://t.cj.sina.com.cn/articles/view/1726918143/66eeadff02001flsw?pid=ikjia.cn
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    10:中国通信院、华为、中国互联网协会、洛图科技
    中国通信院、华为、中国互联网协会、洛图科技
    中国语音理解行业相关政策梳理
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    AI专家访谈专家访谈
    Prompt
    1.《国家人工智能发展规划》- 2017年7月,该规划提出了支持语音理解技术的发展,推动语音识别、语音合成、语义理解等技术的研究和应用,并鼓励企业通过技术创新提高语音理解的精度和实用性。 2.《推动人工智能发展行动计划》- 2018年7月,该计划提出了推动语音技术在多个领域的应用,包括智能家居、智能客服、智能驾驶等,并鼓励企业加强语音技术的安全保障和隐私保护。 3.《关于推动人工智能产业发展的指导意见》- 2019年11月,该意见提出了加强语音技术研究和应用,推动语音技术在医疗、金融、教育等领域的创新应用,并鼓励企业加强国际合作和知识产权保护。 4.《人工智能安全三年行动计划(2019-2021年)》- 2019年12月,该计划提出了加强语音技术的安全保障和隐私保护,包括加强语音数据收集和使用的规范、加强语音技术的审计和监管等。 5.《数字中国建设发展战略》- 2019年11月,该战略提出了加快语音技术在智慧城市、智能制造、数字农业等领域的应用,推动语音技术与其他技术的融合创新,促进语音技术在数字经济中的发展。
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    [11]
    政策名称
    《关于推动12345政务服务便民热线与110报警服务台高效对接联动的意见》
    颁布主体
    国务院办公厅
    生效日期
    2020-05-15
    影响
    8
    政策内容
    强化科技赋能,进一步加强12345平台和网上12345能力建设,开发智能推荐、语音自动转写、智能客服、自助派单功能
    政策解读
    《意见》提倡利用语音理解技术将语音信息自动转换成文字信息,降低人工转写成本,提高受理效率,同时减少因人工操作产生的错误。此外,政策鼓励采用智能客服系统,通过语音理解技术识别用户的需求,自动为用户提供服务或引导用户进行自助服务,减轻客服人员的工作负担,提高服务效率和满意度
    政策性质
    鼓励性政策
    [11]
    政策名称
    《关于进一步优化地方政务服务便民热线的指导意见》
    颁布主体
    国务院
    生效日期
    2021-01-06
    影响
    8
    政策内容
    加强自助下单、智能文本客服、智能语音等智能化应用,方便企业和群众反映诉求建议
    政策解读
    《指导意见》鼓励在政务服务便民热线中引入智能语音技术,利用语音理解技术开发自助下单功能,使得企业和群众可以通过语音指令进行服务请求,由此提高服务质量和效率,更好地满足企业和群众的需求
    政策性质
    指导性政策
    [11]
    政策名称
    《天津市人民政府办公厅关于印发天津市新型基础设施建设三年行动方案(2021—2023年)的通知》
    颁布主体
    天津市人民政府
    生效日期
    2021-03-03
    影响
    6
    政策内容
    强化“津治通”平台支撑能力,引入智能视频识别和智能语音服务,提升数据支撑决策能力和平台指挥调度能力
    政策解读
    该政策提倡在“津治通”平台中引入智能语音服务,通过运用先进的语音识别和语义理解技术,使“津治通”平台在处理公共事务、应急响应等方面具备更强大的指挥调度能力,并将语音数据转化为可供分析的文本数据,从而提高政府部门的数据支撑决策能力,由此提升政府部门的政务服务效率和质量
    政策性质
    规范类政策
    [11]
    政策名称
    《省政府办公厅关于印发江苏省“十四五”现代服务业发展规划的通知 》
    颁布主体
    江苏省人民政府
    生效日期
    2021-07-09
    影响
    7
    政策内容
    加强计算机视觉、智能语音处理、生物特征识别、自然语言理解、智能决策控制以及新型人机交互等关键技术的研发和产业化
    政策解读
    《通知》旨在加强现代服务业发展,尤其重视人工智能产业的发展。该规划提出要推进人工智能开发框架、算法库、工具集等研发突破,这意味着政府将支持和鼓励相关研究机构和企业加大在语音理解领域的研发力度,以实现技术突破。同时规划明确提出要加强智能语音处理、自然语言理解等关键技术的研发和产业化,这表明政府对语音理解技术的发展给予高度关注,将促进该领域技术水平的提升
    政策性质
    指导性政策
    [11]
    政策名称
    《黑龙江省人民政府关于印发黑龙江省“十四五”数字政府建设规划的通知》
    颁布主体
    黑龙江省人民政府
    生效日期
    2022-01-02
    影响
    7
    政策内容
    培育人工智能语音企业,提供智能语音产品,加强智能语音技术在政务服务、呼叫中心、跨境贸易、智慧养老等场景的应用
    政策解读
    政策鼓励企业研发和生产具有市场潜力和创新价值的智能语音产品,以满足政府、企业以及市场在语音技术方面的需求;此外,政策强调将智能语音技术应用于政务服务领域,例如在线咨询、办事指南等,以提高政务服务的效率和智能化水平
    政策性质
    鼓励性政策
    [11]
    政策名称
    《上海打造未来产业创新高地发展壮大未来产业集群行动方案 》
    颁布主体
    上海市人民政府
    生效日期
    2022-11-28
    影响
    7
    政策内容
    加快超大模型向机器视觉、智能语音语义、自然语言处理、人机交互等领域应用,推动AI普惠化
    政策解读
    该《方案》鼓励将超大规模的人工智能模型应用于语音理解领域,以提高语音识别和理解的准确性和效率,并推动AI技术在更多领域和行业的广泛应用,实现技术融合和产业创新,让更多人受益于AI技术带来的便利和效率提升
    政策性质
    指导性政策
    [11]
    政策名称
    《鼓励外商投资产业目录(2020年版)》
    颁布主体
    商务部
    生效日期
    2022-12-27
    影响
    6
    政策内容
    鼓励智能语音、量子通信等设备研发、制造
    政策解读
    政策明确鼓励外国投资者投资于智能语音领域,包括研发、制造等各个环节,促进中国在语音识别、语音合成、语音理解等关键技术方面的创新,提升中国在全球智能语音产业的竞争力,同时有助于引进国际资金和先进技术,加速中国智能语音产业的发展
    政策性质
    鼓励性政策
    [11]
    1:https://public.zzsj.gov.cn/D49Y/4676094.jhtml
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    2:https://news.cctv.com/2022/05/16/ARTIwjs1s6N2wO8S2X6vGnkH220516.shtml
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    3:http://www.beijing.gov.cn/zhengce/zhengcefagui/202102/t20210209_2280513.html
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    4:https://www.hlj.gov.cn/hljzqc/c100117/202112/c00_8067533.shtml
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    5:https://fzggw.ah.gov.cn/ywdt/ztzl/zsjythzhxxglfwpt/tszs/147229601.html
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    6:http://www.jiangsu.gov.cn/art/2021/8/4/art_64797_9961638.html
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    7:国务院办公厅、商务部、黑龙江省人民政府、上海市人民政府、江苏省人民政府
    国务院办公厅、商务部、黑龙江省人民政府、上海市人民政府、江苏省人民政府
    中国语音理解行业竞争格局
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    AI专家访谈专家访谈
    Prompt
    中国语音理解行业竞争格局激烈,主要竞争者包括科大讯飞、百度、阿里巴巴、腾讯、思必驰等。根据2019年IDC报告,科大讯飞以34.1%的市场份额位居行业领先地位,百度以16.5%的市场份额紧随其后,阿里巴巴、腾讯、思必驰等公司也在市场上占据一定份额。随着科技的不断进步,语音助手已经成为人们生活中不可或缺的一部分,因此语音理解市场竞争将继续保持激烈。 根据艾瑞咨询的数据,2020年中国语音交互市场规模预计将达到291.35亿元,同比增长30.1%。其中,智能音箱和智能家居场景市场规模最大,占据了语音交互市场的半壁江山。同时,在智能车载、智能客服、智能医疗等领域也有不小的市场份额。随着人工智能技术的不断发展,未来语音理解技术将在更多的场景中得到应用。
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    通过语音分析相关专利以及市场力两个维度对中国部分与智能语音相关的企业进行比较分析,位于领导者象限的企业主要为互联网头部厂商(BAT)与智能语音厂商科大讯飞,具有专利数量多、研发能力强、市场占有率高和产品生态能力强等特征位于挑战者象限的企业在技术能以及市场方面具备一定的竞争,在某些细分领域具备行业领先的实力,但与领导者象限内的企业仍存在一定的差距,代表厂商包括思必驰、云知声、竹间智能等人工智能科技厂商
    互联网大厂凭借在数据规模、研发能力、资金规模和应用场景方面的优势,占据中国语音理解市场的领先地位。在数据方面,头部互联网厂商拥有海量的语音数据和用户场景,并且可利用大数据和云计算提升语音理解的效果和性能。例如腾讯云凭借庞大的社交数据平台,积累了数十万小时的语音标注数据,这些数据可用于语音理解模型的训练。同时,头部互联网厂商拥有强大的技术研发能力和资金优势(BAT三大厂商的研发投入达到数百亿/年的规模,是中小企业的数十倍)能够掌握和引领语音识别与合成的前沿技术;此外,互联网厂商拥有丰富的应用场景和商业模式,能够将语音识别与合成技术应用于社交娱乐、影视制作、教育、广告营销等领域。位于挑战者象限的企业主要为人工智能技术与服务提供商,在市场力及技术专利方面具备一定的竞争力,在某些细分领域具备行业领先的实力,但与领导者象限内的企业存在一定的差距,例如位于挑战者象限的思必驰在语音分析领域的专利数量为862项,高于位于领导者象限的阿里云的800项,但在市场占有率、产品生态以及客户资源方面仍存在明显差距,思必驰的市场力评分为3.8,低于阿里云的7.6
    随着人工智能技术的不断发展,应用市场对于语音理解的要求不断抬升,行业进入门槛亦随着提升。分析师认为,位于领导者象限的头部厂商的市占率缓慢增长,中国语音理解市场的行业集中度将进一步上升,CR4将达到75%以上;位于挑战者象限的企业的竞争将持续加剧
    上市公司速览
    [12]
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    2:https://data.eastmoney.com/stockdata/002230.html
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    3:https://cloud.tencent.com/document/product/1093/35681
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    4:德勤、Soopat、沙利文、东方财富、腾讯云
    德勤、Soopat、沙利文、东方财富、腾讯云
    [13]
    1:http://plus.soopat.com/Analytics/Result
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    2:Soopat
    [14]
    1:https://data.eastmoney.com/stockdata/002230.html
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    2:https://www.speechocean.com/dsvoice/catid-52.htm
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    3:https://www.sinovoice.com/service/
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    5:https://www.aispeech.com/core/asr
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    6:https://cloud.tencent.com/product/asr
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    7:https://www.emotibot.com/product/voice_platform.html
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    8:https://ai.aliyun.com/nls
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    9:https://www.xfyun.cn/
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    10:https://www.xiaoi.com/
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    11:德勤、东方财富、科大讯飞、腾讯云、阿里云、思必驰、云知声、捷通华声、海天瑞声、智臻智能、竹间智能、
    德勤、东方财富、科大讯飞、腾讯云、阿里云、思必驰、云知声、捷通华声、海天瑞声、智臻智能、竹间智能、
    语音理解代表企业分析
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    1
    腾讯云计算(北京)有限责任公司
    公司信息
    企业状态
    存续
    注册资本
    104250万人民币
    企业总部
    市辖区
    行业
    互联网和相关服务
    法人
    谢兰芳
    统一社会信用代码
    911101085636549482
    企业类型
    有限责任公司(法人独资)
    成立时间
    2010-10-21
    品牌名称
    腾讯云计算(北京)有限责任公司
    经营范围
    利用互联网经营游戏产品运营、网络游戏虚拟货币发行、从事互联网文化产品的展览、比赛活动;经营电信业务(以增值电信业务经营许可证核定范围为准)(增值电信业务经营许可证有效期至2023年11月28日);人力资源服务;销售第三类医疗器械;专利代理;技术开发、技术转让、技术咨询;设计、制作、代理、发布广告;基础软件服务;应用软件服务;销售自行开发的产品、医疗器械I类、II类、计算机、软件及辅助设备、通讯设备、机械设备、电子产品;货物进出口、技术进出口、代理进出口;企业管理咨询;市场调查;商标代理;著作权代理服务;移动电信、宽带网络的技术服务;代理记账。(市场主体依法自主选择经营项目,开展经营活动;代理记账以及依法须经批准的项目,经相关部门批准后依批准的内容开展经营活动;不得从事国家和本市产业政策禁止和限制类项目的经营活动。)
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    竞争优势
    1.语音资源丰富,借助庞大的用户资源,积累了千亿级互联网语料数据。2.技术积累扎实,腾讯在智能语音领域超过拥有超2,000项专利。3.服务与落地经验领先。为数十个腾讯亿级用户产品提供智能语音的服务支撑。
    2
    百度云计算技术(北京)有限公司
    公司信息
    企业状态
    存续
    注册资本
    10000万美元
    企业总部
    市辖区
    行业
    软件和信息技术服务业
    法人
    崔珊珊
    统一社会信用代码
    91110302589136401T
    企业类型
    有限责任公司(台港澳法人独资)
    成立时间
    2012-01-05
    品牌名称
    百度云计算技术(北京)有限公司
    经营范围
    计算机软件开发、生产;提供技术服务、技术咨询;计算机网络系统集成;销售自产产品;计算机网络软硬件产品的批发、佣金代理(拍卖除外)、进出口业务(配额许可证管理、专项规定管理的商品按照国家有关规定办理);设计、制作、发布、代理国内外各类广告;机械设备租赁。(依法须经批准的项目,经相关部门批准后依批准的内容开展经营活动。)
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    竞争优势
    1.“自增强循环”模式。拥有强大用户规模与产品生态,庞大的数据量反哺数据算法不断完善和进步。2.自然语言理解定制开发成本低。文心大模型降低了90%以上的数据标注量,90%的算力投入和85%以上的开发时长。
    3
    科大讯飞股份有限公司【002230】
    公司信息
    企业状态
    存续
    注册资本
    232375.2783万人民币
    企业总部
    合肥市
    行业
    研究和试验发展
    法人
    刘庆峰
    统一社会信用代码
    91340000711771143J
    企业类型
    其他股份有限公司(上市)
    成立时间
    1999-12-30
    股票类型
    A股
    品牌名称
    科大讯飞股份有限公司
    经营范围
    增值电信业务;专业技术人员培训;计算机软、硬件开发、生产和销售及技术服务;系统工程、信息服务;电子产品、计算机通讯设备研发、生产、销售;移动通信设备的研发、销售;二类、三类医疗器械研发、制造与销售;图书、电子出版物销售;进出口业务(国家限定和禁止经营的除外);安全技术防范工程;商用房及住宅房租赁;物业管理;设计、制作、代理、发布广告。(依法须经批准的项目,经相关部门批准后方可开展经营活动)
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    财务指标
    2013
    2014
    2015
    2016
    2017
    2018
    2019
    2020
    2021
    销售现金流/营业收入
    0.88
    0.85
    0.96
    0.99
    0.92
    0.96
    0.92
    0.97
    -
    资产负债率(%)
    20.0224
    24.5358
    22.2538
    30.6817
    40.3875
    46.3375
    41.6202
    47.7703
    44.775
    营业总收入同比增长(%)
    59.9238
    41.5968
    40.8734
    32.7766
    63.9731
    45.4119
    27.3008
    29.2297
    40.607
    归属净利润同比增长(%)
    52.9489
    36.0031
    12.0878
    13.9047
    -10.2707
    24.7058
    51.1211
    66.4831
    -
    应收账款周转天数(天)
    155.2862
    189.3242
    188.7089
    174.9526
    143.8159
    135.0895
    151.3877
    145.873
    127
    流动比率
    3.7561
    2.3836
    2.9774
    2.1947
    1.6112
    1.3354
    1.6648
    1.4413
    1.63
    每股经营现金流(元)
    0.632
    0.5231
    0.4007
    0.2275
    0.2612
    0.5487
    0.6966
    1.0207
    0.384
    毛利率(%)
    53.0057
    55.6343
    48.8951
    50.5196
    51.3794
    50.0261
    46.0202
    45.1162
    -
    流动负债/总负债(%)
    82.4078
    84.8198
    85.7468
    78.8999
    83.4317
    81.9754
    82.0683
    87.5915
    82.941
    速动比率
    3.5613
    2.1896
    2.6381
    1.8456
    1.2479
    1.0898
    1.3901
    1.1547
    1.421
    摊薄总资产收益率(%)
    9.0096
    8.1809
    6.4392
    5.2837
    4.0345
    4.315
    5.3276
    6.4169
    5.536
    营业总收入滚动环比增长(%)
    46.6687
    46.3676
    30.1759
    73.622
    60.2335
    27.0359
    49.4961
    95.599
    -
    扣非净利润滚动环比增长(%)
    201.2757
    191.2552
    207.3742
    8790.7143
    455.0873
    5358.7679
    997.3604
    793.0686
    -
    加权净资产收益率(%)
    10.63
    10.79
    9.17
    7.5
    5.74
    6.94
    8.22
    10.97
    -
    基本每股收益(元)
    0.64
    0.47
    0.34
    0.37
    0.33
    0.27
    0.4
    0.64
    0.7
    净利率(%)
    22.2092
    21.884
    17.4578
    14.9611
    8.8009
    7.8054
    9.3571
    11.0696
    8.7952
    总资产周转率(次)
    0.4057
    0.3738
    0.3688
    0.3532
    0.4584
    0.5528
    0.5694
    0.5797
    0.651
    归属净利润滚动环比增长(%)
    140.1001
    123.0864
    150.3192
    820.3134
    333.7751
    264.9265
    141.9939
    173.4243
    -
    每股公积金(元)
    4.6141
    2.4136
    2.8846
    3.1329
    3.7834
    2.1924
    3.1699
    3.2988
    4.4466
    存货周转天数(天)
    64.082
    69.0979
    69.4806
    100.4324
    101.6145
    87.8027
    61.7369
    80.7121
    80
    营业总收入(元)
    12.54亿
    17.75亿
    25.01亿
    33.20亿
    54.45亿
    79.17亿
    100.79亿
    130.25亿
    183.14亿
    每股未分配利润(元)
    1.3161
    1.1009
    0.91
    1.1507
    1.3041
    1.0581
    1.3038
    1.6917
    2.0884
    稀释每股收益(元)
    0.64
    0.47
    0.34
    0.37
    0.32
    0.26
    0.38
    0.61
    0.68
    归属净利润(元)
    2.79亿
    3.79亿
    4.25亿
    4.84亿
    4.35亿
    5.42亿
    8.19亿
    13.64亿
    15.56亿
    扣非每股收益(元)
    0.5
    0.36
    0.26
    0.2
    0.27
    0.13
    0.24
    0.36
    0.44
    经营现金流/营业收入
    0.632
    0.5231
    0.4007
    0.2275
    0.2612
    0.5487
    0.6966
    1.0207
    0.384
    竞争优势
    1. 深耕语音领域的顶尖技术。科大讯飞在语音领域深耕多年,拥有ASR、TTS等核心语音技术,并位于行业顶尖水平。2.拥有海量语音数据资源,有助于提高语音识别和合成的准确性。
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