2023年智能语音行业现状分析与前景研究报告

汇报人：2023年智能语音行业现状分析与前景研究报告目录行业背景研究行业现状分析行业痛点及发展建议行业格局及前景趋势0行业背景研究智能语音行业定义智能语音技术是人工智能领域的重要分支。智能语音技术涉及多类型学科，其核心技术包括语音合成、语音识别、声纹识别、自然语言理解、语音去噪等关键技术。智能语音行业是以语音为研究对象，对语音语义进行识别、理解以及生成，使机器具备自然语言处理能力，并且利用其核心技术赋予机器“听觉”、“理解能力”以及“语言能力”。伴随智能语音技术的发展，智能语音的应用覆盖多个场景，如智能家居、智能车载、智能医疗、智能客服、智能教育等。Q1Q2Q3Q4认知阶段（1952-1980年）首款语音识别系统问世,可基于简单的模板匹配识别孤立的英文数字。同期语音合成技术已经能够合成较为自然的语音,但由于技术尚未成熟,落地出现困雅。起步阶段（1980-2000年）语音识别完成了从模版匹配到概率统计建模的过度。词汇里得到大幅提升。语音合成的拼接问题得到了解决，智能语音技术正式进入进入公众视野。发展应用阶段（2001-2019年）深度神经网络技术的发展使得智能语音发生了质的突碱,在一方面语音识别的淮确率大幅度提升，逼近人类水平,另―方面语义分析技术开始迅猛发展。智能语音进入商品市场。融合应用阶段（2020年-至今）以智能语音为核心,整合包含多元模式识别、大数据、RF、物联网技术、云服务等技术的智能语音系统将在多个维度触达行业的核心需求。政策分析《最高人民法院关于深化人民法院司法体制综合配套改革的意见》《关于促进“互联网+医疗健康”发展的意见》《关于进一步优化地方政务服务便民热线的指导意见》提出加强自助下单、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。鼓励智能家居产品普及语音控制功能，推动基于智能语音识别技术的智能音箱、智能可穿戴设备及其他智能家电产品开发，老年人可通过语音方式实现便捷化操作。研发基于人工智能的临床诊疗决策支持系统，开展智能医学影像识别、病理分型和多学科会诊以及多种医疗健康场景下的智能语音技术应用，提高医疗服务效率。全面提升语音识别技术在庭审语音同步转录中的应用效能，建成全国法院智能语音云平台，实现全国法院语音识别的模型共享和统一管理。《关于政协十三届全国委员会第三次会议第5148号提案答复的函》政策分析支持产业链上下游联动，建设安全可靠端云一体智能硬件服务开发框架和平台，发展从芯片到云端的全链路安全能力，发展可信身份认证、智能语音与图像识别、移动支付等端云一体化应用。一步推进计算机视觉、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，推动人工智能在智能产品、工业制造。加强智能终端、智能语音、信息安全等关键软件的开发应用，加快安全可信关键应用系统推广。《国务院关于促进信息消费扩大内需的若干意见》《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》《智能硬件产业创新发展专项行动（2016-2018年）》国务院国务院工信部等3个部门行业社会环境目前来看，搭载语音助手的设备产品主要为智能手机和可穿戴设备，但是在智能家居产品和只能车载产品方面，有着非常大的市场潜力。语音交互作为人工智能的必然趋势，语音助手也将进一步的与各产业进行深度融合。随着产品智能化的深入，搭载语音助手的智能终端数量将进一步增长。智能家居的最终形态是实现全屋产品的智能化，为AoT的关键场景，而智能语音是智能家居不可缺少的部分，在灯光空调、电视、窗帘、门窗、背最音乐、安防、监控控空制以及可编程定时控制等方面均有应用。+传统智能语音行业市场门槛低、缺乏统一行业标准，服务过程没有专业的监督等问题影响行业发展。互联网与电烙铁的结合，缩减中间环节,为用户提供高性价比的服务。90后、00后等各类人群，逐步成为智能语音行业的消费主力。行业社会环境+“十四五”规划正式启程，从刺激国内经济增长和驱动技术变革应用视角出发，新技术与传统行业加速融合是必然趋势。而智能语音系统，因自身强交互属性与产业深度融合，提高企业服务质量，释放产业红利。2020年我国数字经济规模再创新高，高达39.2万亿元，数字化转型政策红利刺激企业的数字化需求，智能语音成为企业数字化转型核心助力。行业经济环境02智能语音行业现状分析行

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游芯片、传感器、云计算服务、数据服务、算法中国智能语音产业链上游基础层主要为智能语音设备的运行提供计算力。上游的基础设施供应商分为基础硬件供应商和软件服务商两类。基础硬件供应商为行业上游提供人工智能芯片、传感器等智能硬件。软件服务商主要包括数据服务平台商、云计算服务商等参与主体。基础硬件——芯片人工智能芯片作为智能语音产业的核心，芯片的技术成熟度将影响智能语音设备的性能。人工智能芯片行业的技术门槛较高，海外厂商技术领先，中国人工智能芯片较依赖进口，导致智能语音服务商的制造成本居高不下，压缩企业利润空间。人工智能芯片按照不同应用场景可分为通用类AI芯片、云端AI芯片、终端AI芯片。在通用类AI芯片领域，美国英伟达的GPU芯片占据主导地位，中国AI芯片企业人工智能基础层建设实力较薄弱，缺乏国际竞争力。在云端AI芯片领域，英特尔、亚马逊等海外企业占据较大的市场份额，部分中国企业陆续布局云端推断市场，但竞争实力较弱。在终端AI芯片领域，中国企业取得了较大的突破，代表企业包括寒武纪、地平线和深鉴科技等优质厂商。伴随定制化芯片和类脑芯片的发展，中国人工智能芯片将逐渐打破海外芯片企业对中国市场的垄断。软件服务（1）算法智能语音算法主要应用于数据的计算、分析和语音识别，中国在智能语音算法领域优势较弱。算法及算法框架的技术门槛较高，以Facebook、谷歌、IBM、微软为主的海外科技巨头占据算法行业较大的市场份额，中国仅有少数几家科技公司拥有针对算法的开放平台，如百度。核心环节技术实力薄弱削弱中游智能语音服务商的国际竞争实力。智能语音在各领域应用程度的加深导致行业对于核心算法的需求将逐渐提升，算法制约亟待解决。（2）云计算服务中国云计算服务商众多，可以分为以阿里、腾讯为代表的互联网企业、以华为为代表的传统IT企业、以中国移动、中国电信、中国联通为代表的运营商、以及自主研发初创企业。云计算服务为智能语音设备提供强大的运算能力和资源整合能力，提高了智能语音后台技术的智能化水平，进一步提高语音识别能力，推动智能语音技术应用的落地。产业链上游智能语音产业链上游概述中国智能语音行业中游主要包括智能语音科技企业、互联网企业等参与主体。智能语音科技企业:中国国内专注于智能语音技术研发的代表性企业为科大讯飞和捷通华声。在智能语音行业发展前期，智能语音科技企业以研发单一的智能语音技术为主，利用其技术优势获取企业收益。近年来，伴随智能语音行业的发展，深度学习技术的应用、海量语音语料数据的积累、以及计算机算力的提升，使智能语音技术的调用得以简化，技术门槛逐渐降低，导致智能语音科技企业的技术优势逐渐被削弱，智能语音科技企业逐渐从单一的智能语音技术商转型为全方位人工智能技术服务商。智能语音科技企业依托其技术优势，积极布局下游各应用场景，通过为下游应用领域提供高端定制化的智能语音服务解决方案，加速企业产品和服务对下游的渗透。基于智能语音领域较好的发展前景，以BAT为代表的互联网巨头开始布局中国智能语音领域。互联网企业通过开放语音生态系统，以产业内合作的方式，将语音技术植入合作方的产品中，并利用其C端优势推动产品在下游各应用场景的落地。互联网巨头用户流量优势明显，企业对于市场产品喜好的把控优于其他行业参与者。互联网企业可以基于对用户偏好的分析，对下游消费者进行产品的精准投放。产业链中游智能语音产业链中游概述在智能家居领域，智能语音通过与智能电视、智能音箱、智能照明等智能终端，以及智能家居控制中枢系统相结合。并利用语音交互技术实现对所有智能家用设备的控制，从而打破单一家用产品的智能化，构建智能家居生态。伴随语音交互、对话式交互技术的发展，用户只需向智能家居中枢系统发出指令，再由智能家居中枢系统通过语音语义识别，将自然指令转化为机器语言，向各智能终端设备发出服务信号。未来，智能语音技术的发展将推动智能语音在智能家居领域的应用将逐渐加深。智能语音在汽车领域的应用较普遍，当用户在驾车行驶过程中活动受限时，语音交互将成为车载场景中最适合的交互方式。在车载场景中，智能车载产品主要包括导航路线规划、语音接听电话、音乐搜索与播放、信息听写等功能。智能语音技术的发展将推动智能车载场景开发更多服务类型，如社交、娱乐、餐饮等。目前，较多智能语音服务商专注于智能车载场景的产品开发，如蓦然认知自主研发的对话应用、对话式车机OS、智能语音座舱等产品。智能语音车载产品的落地可以在保障用户安全的前提下提升驾乘体验，打造成熟的智能车联网系统。智能语音在客户服务领域的应用日渐深入，主要形式包括语音问答、语音质检、语料挖掘、隐私保护等。相较于传统客服，智能客服的引入和应用将有效降低企业成本，智能问答、语音质检等服务减少人工客服坐席数量及员工培训成本。同时，智能客服可以确保服务的标准化输出，且满足24小时全天候在线服务。此外，智能客服的应用将最大程度上保障客户隐私，隐藏客户的真实身份。因此，企业基于成本及服务标准化等方面的要求，对于智能客服的需求将逐渐提高，智能语音在客户服务领域的应用程度有望持续加深。产业链下游智能语音产业链下游概述行业现状2014年中国智能语音行业市场规模仅有28.7亿元，得益于政策环境和技术实力的支持，中国智能语音行业得以快速发展。2018年中国智能语音行业的市场规模增长至157.9亿元，2014年至2018年中国智能语音行业的年复合增长率达到52%。具有智能语音多年从业背景的行业专家表示，中国政府在智能语音技术研发及产业化方面的利好政策频出，为智能语音产业的发展创造了良好的政策环境。在“中国制造2025”、《新一代人工智能发展规划》以及《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020年）》中，政府均将推动智能制造行业上升为国家战略，积极推动智能产品在各场景的集成应用。尤其在《行动规划》中，政府的发展重点覆盖智能语音行业的基础层至应用层，在助力智能语音底层软硬件建设的同时，加速各领域智能产品的落地，推动智能语音行业的发展。其次，语音识别、自然语言识别等核心技术的发展推动智能语音产品的商业化落地，进一步深化智能语音在产业下游各场景的应用。同时，大数据、云计算等辅助技术性能的提升为智能语音行业发展提供助力。目前，中国智能语音行业处于快速发展阶段，各场景智能语音产品的商业化应用逐渐走向成熟。人工智能、语音识别技术等核心技术的快速发展推动下游各领域对智能语音的应用需求不断扩大，吸引政府、资本的持续关注。互联网企业、智能语音技术企业以及智能语音初创企业纷纷布局中国智能语音市场，推动智能语音行业市场规模持续扩容。沙利文预测，2023年中国智能语音行业市场规模将达到655.1亿元。早在2018年智能音响就已经成为智能家居业内最看好的用户入口之一，除了智能手机之外，智能音响作作为第二大被看好的入口。目前智能音箱市场主要由天猫精灵、小度音响、小爱音响等。2020年我国智能音响整机销售额达到118亿元，同比上年增长59.7%。行业市场规模行业现状消费者需求向上倾斜，多渠道服务成为必然趋势受疫情影响，消费者偏好加速向线上倾斜，在线客服需求量大幅提升。相比人工客服，智能语音系统工作效率、多渠道适配度更高，大量企业开始选择智能语音系统，智能语音不再是选择题而是必选项。智能语音技术逐渐成熟，商业化应用成为可能深度学习、高性能运算平台和大数据是人工智能技术取得突破的核心助推力。深度学习端到端解决了特征表示与序列影射的问题，使得人工智能的性能得到了快速提升;而互联网时代海量的数据又不断为算法模型提供了训练材料，同时，云计算的兴起和高性能的运算平台为智能化提供了强大的运算能力和服务能力。在语音识别率方面，百度、谷歌，科大讯飞等主流平台识别准确率均在96%以上，稳定的识别能力为语音技术的落地提供了可能。行业驱动因素1政策扶持行业发展、语音交互的便利性优势、深度学习、大数据云计算等技术的发展是行业主要驱动因素在智能语音行业中，深度学习、大数据、云计算等辅助技术的发展提高了语音识别的准确率、降低了数据存储所需的硬件成本，为智能语音行业的发展提供契机，助力智能语音行业发展。近年来，中国人工智能产业发展势头较好，人工智能在教育、医疗、环境保护等领域的应用程度不断加深。政府的利好政策频出，旨在推进人工智能技术与各应用领域的深度融合。智能语音作为人工智能领域较成熟的技术分支，其技术的成熟将加速各应用领域智能化产品的落地，因此，政府对于人工智能行业的利好政策将带动智能语音行业的发展。5.1国家性政策红利助力行业发展语音交互的便利性优势行业驱动因素2政策扶持行业发展、语音交互的便利性优势、深度学习、大数据云计算等技术的发展是行业主要驱动因素辅助技术的发展为行业发展创造机遇在智能语音行业中，深度学习、大数据、云计算等辅助技术的发展提高了语音识别的准确率、降低了数据存储所需的硬件成本，为智能语音行业的发展提供契机，助力智能语音行业发展。智能语音行业的核心技术包括语音合成技术、语音识别技术、声纹识别技术、自然语言理解技术以及语音去噪技术。除自然语言理解技术和语音去噪技术外，其余四项核心技术在智能语音领域的商业化应用较为广泛，核心技术的发展推动各应用领域智能语音产品的落地。智能语音核心技术的发展03行业痛点及发展建议行业制约因素语音识别技术在智能语音下游的应用逐渐广泛，由于语音信号的频谱受到复杂的环境因素干扰，如信道差异、测试环境差异等，语音识别系统的“鲁棒性”受影响，智能语音硬件对于用户需求识别的准确度降低，影响消费者体验。语音识别的完整过程包含语音信号识别、静音切除、声学特征提取等多个环节。基于语音信号的多样性和复杂性，语音识别系统在保证环境安静、语料的清晰、标准的情况下才能实现用户需求的准确识别。目前，中国智能语音行业基础层的核心关键技术积累较薄弱，算法、芯片及基础元器件的原创科技实力与国外企业相差较大。智能语音行业基础层核心技术实力欠缺，如芯片、传感器等核心元器件，不仅影响行业原创科技成果的输出，并且核心技术或生产环节长期依赖国外，不利于中国智能语音企业建立国际竞争优势。智能语音芯片等核心基础元器件从投入到规模化生产的周期较长，在产品研发至生产期间所需资金投入较大且回报周期长，致力于基础层核心元器件研发的企业需面临较大的资金压力。近年来，智能语音行业较好的发展前景吸引资本涌入，中国国内资本持续加码智能语音领域，但资本多集中在智能语音行业的应用层，在回报周期较长的基础层领域缺乏布局。目前，自然语言处理（NLP）技术在人机交互领域仅停留在浅度处理层面，智能语音设备无法保障智能语音系统对于用户需求识别的准确率。自然语言处理（NLP）技术主要包含三个层面，分别为词法分析、句法分析、语义分析。在语义分析层面，机器对句子的理解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，词义消歧是制约自然语言处理（NLP）技术的最大阻碍。语音识别系统在完成切词、标注词性以及词语识别后，需要对每个词语进行理解。但由于一词多义的情况无法避免，机器无法比拟人力基于语言环境和知识储备消除各种歧义的能力，因此基于自然语言处理技术的语音识别系统在实际操作情况并不理想。行业基础层技术存在短板语音识别技术“鲁棒性”问题凸显自然语言处理技术尚不成熟复合型人才稀缺智能语音行业深陷人才困境。行业发展缺乏人才支撑，团队模式的培育机制弊端明显导致智能语音行业企业专业人才留存难度加大，制约智能语音行业企业扩张。智能语音行业对从业人员的业务素质要求高，主要表现在以下三方面从业人员需要具备行业基础知识和法律知识，为企业客户提供全面、可靠、专业、多样的解决方案。从业人员需要懂行业的专业知识，包括：智能语音行业产品得用途与优缺点，行业特征、市场环境和产业战略规划等。从业人员需要具有优秀的营销谈判能力、风控反控能力及报告沟通能力。目前该行业在人才招聘时能够匹配上述要求的人才寥寥无几，限制行业发展。由于复合型人才稀缺，智能语音行业企业通常采用团队培育的方式进行专业能力建设，而该模式亦存在一定的弊端，企业的中高端人才若大量流失，初级员工的业务技能培训将面临能力传承的断层，导致企业人才培养难度加大，制约智能语音行业企业发展。质量提升在资本的加持下，智能语音的跑马圈地仍在持续，预计2021年将会更加残酷和激烈。同时，在线教育也面临着更严格的监管，合规成本提升。智能语音行业产品品种多、批量小、附加值高，产品质量要求也较为严格。智能语音行业市场产品质量参差不齐，假冒伪劣等乱象仍普遍存在，严重阻碍智能语音行业发展进步。未来，提升智能语音行业产品质量是发展智能语音行业的核心任务，具体措施可分为以下两大部分：（1）政府方面：政府应当制定行业生产标准，规范智能语音行业生产流程，并成立相关部门，对科研用智能语音行业的研发、生产、销售等各个环节进行监督，形成统一的监督管理体系，完善试剂流通环节的基础设施建设，重点加强冷链运输环节的基础设施升级，保证智能语音行业产品的质量，促进行业长期稳定的发展；（2）生产企业方面：智能语音行业生产企业应严格遵守行业生产规范，保证产品质量的稳定性。目前市场上已有多个本土智能语音行业企业加强生产质量的把控，对标优质、高端的进口产品，并凭借价格优势逐步替代进口。此外，智能语音行业企业紧跟行业研发潮流，加大创新研发力度，不断推出新产品，进一步扩大市场占有率，也是未来行业发展的重要趋势通过进行细化分工，为客户制定科研问题解决方案，使客户能更加专注于其擅长的领域，提高科研效率，且帮助行业大幅节省医学科研投入

拓展技术服务领域智能语音行业属于领域中发展最快的细分领域之一，随着智能语音的市场环境日趋成熟，行业竞争日趋激烈，多家智能语音企业开始扩张产品相关服务领域，提升企业的行业竞争力，主要举措包括：智能语音行业企业面向多元化的科研实验需求，建立多种技术服务平台，向客户提供除了所需的原材料以外的提取、分析等技术服务，形成企业特有竞争力提升技术服务能力智能语音行业企业开始在定制型服务领域发力，巩固行业地位提高产品定制服务能力供科研咨询服务服务技术人才

竞争趋势需求随着行业的竞争不断加剧，企业竞争的本质是人才的竞争，智能语音行业企业都在不断提升专业员工的技术水平。通过专项培训、高薪招聘吸引高端优质人才加入。人才竞争是未来智能语音行业竞争的核心点之一。客户是上帝，满足客户的需求是智能语音行业企业的价值实现，智能语音行业竞争趋势首先在需求的分析与客户痛点的把握。小众运动场景日益崛起，带动了新的智能语音行业产品需求。智能语音行业的竞争促进了产品质量与服务的持续优化与创新，在满足客户需求的同时也给行业服务带来不断的新体验。优质的服务是智能语音行业竞争的重要焦点与未来趋势。随着科技不断发展，智能语音企业对智能语音行业产品的研发投入不断加大，企业形成自己的技术堡垒是在未来市场中取得市场份额的重要收到，因此技术竞争也是未来行业竞争的重要方向之一。行业发展建议提升产品质量（1）政府方面：政府应当制定行业生产标准，规范智能语音行业生产流程，并成立相关部门，对科研用智能语音行业的研发、生产、销售等各个环节进行监督，形成统一的监督管理体系，完善试剂流通环节的基础设施建设，重点加强冷链运输环节的基础设施升级，保证智能语音行业产品的质量，促进行业长期稳定的发展；（2）生产企业方面：智能语音行业生产企业应严格遵守行业生产规范，保证产品质量的稳定性。目前市场上已有多个本土智能语音行业企业加强生产质量的把控，对标优质、高端的进口产品，并凭借价格优势逐步替代进口。此外，智能语音行业企业紧跟行业研发潮流，加大创新研发力度，不断推出新产品，进一步扩大市场占有率，也是未来行业发展的重要趋势。全面增值服务发展建议1发展建议2单一的资金提供方角色仅能为智能语音行业企业提供“净利差”的盈利模式，智能语音行业同质化竞争日趋严重，利润空间不断被压缩，企业业务收入因此受影响，商业模式亟待转型除传统的智能语音行业需求外，设备管理、服务解决方案、贷款解决方案、结构化融资方案、专业咨询服务等方面多方位综合性的增值服务需求也逐步增强。中国本土智能语音行业龙头企业开始在定制型服务领域发力，巩固行业地位发展建议3多元化融资渠道可持续公司债等创新产品，扩大非公开定向债务融资工具（PPN）、公司债等额度获取，形成了公司债、PPN、中期票据、短融、超短融资等多产品、多市场交替发行的新局面；企业获取各业态银行如国有银行、政策性银行、外资银行以及其他中资行的授信额度，确保了银行贷款资金来源的稳定性。智能语音行业企业在保证间接融资渠道通畅的同时，能够综合运用发债和资产证券化等方式促进自身融资渠道的多元化，降低对单一产品和市场的依赖程度，实现融资地域的分散化，从而降低资金成本，提升企业负债端的市场竞争力。以远东宏信为例，公司依据自身战略发展需求，坚持“资源全球化”战略，结合实时国内外金融环境，有效调整公司直接融资和间接融资的分布结构，在融资成本方面与同业相比优势突出。04行业格局及前景趋势行业发展趋势行业将大力发展深度集成语音AI芯片基于语音交互为用户带来的便利性，智能语音技术在各行业应用程度日益加深，各领域智能终端产品逐渐普及。在传统智能语音解决方案中，语音识别技术需在云端进行计算，庞大的数据和运算量导致设备运行成本和功耗居高不下，且易出现语音交互“时延”的问题，影响用户的消费体验。AI芯片的算力决定了智能语音处理的速度以及语音交互的便利性，因此行业将大力发展深度集成语音AI芯片。行业将构建智能语音专利池目前，中国智能语音行业进入快速成长期，语音技术在各下游场景的商业化应用日益广泛，推动智能语音产业分工的细化以及科学技术的密集化。落地的智能语音产品会涉及众多专利技术，且分属于不同所有者，众多的专利请求、复杂的专利授权、以及高额的专利侵权赔偿等问题将阻碍智能语音新技术的实践运用。因此，中国智能语音行业有望建立智能语音专利池，引导和促进智能语音技术跨行业的实施和应用，推动语音相关产业的发展。智能语音专利池的建立可以有效降低交易成本，消除专利实施中的授权障碍，减少企业间的专利纠纷、有利于专利技术的推广应用。专利权人可以向智能语音专利池贡献自己的核心专利，同时享有免费使用其他专利人专利的权利，免去了专利权相互交叉许可的交易成本。专利的有效管理消除了专利实施中重复授权的障碍，有效降低了专利许可中的交易成本，满足行业需求的同时，提高社会经济效益。行业发展趋势政策红利助力行业发展近年来，中国人工智能产业发展势头较好，人工智能在教育、医疗、环境保护等领域的应用程度不断加深。政府的利好政策频出，旨在推进人工智能技术与各应用领域的深度融合。智能语音作为人工智能领域较成熟的技术分支，其技术的成熟将加速各应用领域智能化产品的落地，因此，政府对于人工智能行业的利好政策将带动智能语音行业的发展。智能语音技术逐渐成熟深度学习、高性能运算平台和大数据是人工智能技术取得突破的核心助推力。深度学习端到端解决了特征表示与序列影射的问题，使得人工智能的性能得到了快速提升;而互联网时代海量的数据又不断为算法模型提供了训练材料，同时，云计算的兴起和高性能的运算平台为智能化提供了强大的运算能力和服务能力。在语音识别率方面，百度、谷歌，科大讯飞等主流平台识别准确率均在96%以上，稳定的识别能力为语音技术的落地提供了可能。+同质化竞争激烈智能语音行业受经济周期影响较弱，于智能语音企业而言具有“低风险、高收益”的特点，吸引众多新兴市场参与者加入其中。目前中国智能语音行业市场企业数量众多，同质化竞争现象日趋严重，成为制约中国智能语音行业行业发展的主要原因。中国智能语音行业公司数量众多，但大多以简单融资租赁为主要业务方式，服务模式单一，同质化现象严重，为中国智能语音行业行业的发展带来以下不良影响：（1）价格战引发收益率报价逐年下降：部分智能语音行业公司为抓住优质客户资源，依靠价格战取得竞争优势，导致行业毛利率下降，选择合作企业时“唯价格论”，不利于行业良性发展；（2）过高授信加大财务风险：智能语音行业公司对各家医院的总体授信额度偏高，甚至超过医院的偿还能力，为自身带来较大财务风险，不利于企业的长期发展。未来，智能语音行业行业要想获得突破，首先需要企业间形成差异化竞争优势。行业竞争格局目前，中国国内智能语音服务商共分为三类:（1）以百度为代表的互联网巨头；（2）以科大讯飞为代表的智能语音服务商；（3）以云知声、图灵机器为代表的深耕于垂直领域和细分场景的初创企业。部分海外智能语音服务商尝试布局中国智能语音市场，但受限于服务器不在本地，中文语音语料资源匮乏等因素，海外智能语音产品在中国智能语音市场的占有率并未形成一定规模。行业竞争格局以科大讯飞为代表的中国国内智能语音科技企业拥有较强的技术优势，该类型企业凭借其较强的研发优势吸引资本涌入，在智能语音市场占据较大的市场份额。深度学习技术的发展、产业基础设施的改善，中