2019-2026年中国人机交互核心产品及带动相关产业规模

    人工智能与实体经济的结合越来越多，与应用场景的深度结合将产生更大的商业价值，近几年，人工智能语音语言技术在各行业的应用已十分广泛，下游领域包括家电、汽车、消费电子、金融、物流、房产、政务、医疗等。2020 年智能语音语言技术在各垂直行业应用的核心产品规模达到 57.70 亿元，带动相关产业规模达 317.70 亿元，预计 2025 年核心产品规模达到 159.10 亿元，带动相关产业规模达到 875.10 亿元。

    近年来，行业内智能语音语言算法不断更新迭代，基础性能持续增强，通用识别准确率等已不再是智能语音语言行业发展的核心挑战，语音语言技术逐步由以语音感知为主，向综合感知、认知、知识计算的全链路对话系统方向拓展。

    关键基础算法层面，在可控环境和简单结构化知识源条件下，语音及语言处理技术的性能已经表现良好，达到产业化水平，但在复杂真实环境和自然非结构化语言及知识处理方面，与产业需求仍然有不小差距。在感知技术方面，业内研究逐步转向聚焦突破高噪声、多干扰、端侧低资源等真实复杂自然场景；在认知及知识计算方面，聚焦理解式的知识问答、对话理解及管理技术，以及专业领域的深度知识结构化，进一步增强面向垂直领域信息智能化的知识图谱、对话问答、阅读理解、翻译等能力。另一方面，个性化、场景定制化、私有化部署等需求已经成为传统产业进行智能化改造和数字化升级的普遍需求，比如个性化的声音复刻、新语义领域的问答对话、为保护隐私的私有化识别部署等。支撑这一需求的小数据迁移学习和自主学习算法及其在语音语言处理各个领域的结合，也是智能语音及语言行业算法技术发展的趋势。

    全双工是通信学科中的一个术语，意为允许数据在两个方向上同时传输，应用在智能语音语言行业，即为实时的、双向的语音信息的交互，这是人们进行即兴自由交互情境下的对话模式。区别于单轮交互与多轮交互，全双工可以做到“边听、边想、边说”，在接收语音信息的同时进行思考，并实现动态的预估，进而以更快的速度进行回答，使人机交互更自然、更流畅；同时，全双工语音还可做到节奏控制，根据用户回答内容的重要性，决定打断还是继续倾听，是先完成上一个问题还是先回答用户的追加问题；此外，全双工语音还能进行场景理解，识别用户当前是否在与 AI进行对话，并根据不同对象、不同场景进行音量、语气等方面的调节。未来，智能语音语言的应用场景越发多样化，应对的环境状况越发复杂，全双工语音的优势将会越发凸显，并成为智能语音语言行业的主流交互方式。

    人类在交互过程中并非孤立地依据声音、表情及动作中的单项进行沟通与交流，而是综合视觉、听觉、触觉甚至嗅觉来进行有效的沟通。同理，要使机器做到更加逼真的“拟人化”，就需要通过语音、视觉、文本等信息结合的方式来推动人机交互的优化与升级。应对人机交互场景化应用不断拓展的市场需求，多模态、智能化的完整解决方案可以更好地应对不同场景的复杂变化，多模态交互成为行业发展的必然趋势。

    在各类智能信息软硬件爆发式增长的大背景下，对话式语言认知智能，尤其是对话理解和管理技术，将成为感知与认知系统级融合的关键技术，极大影响用户体验。另一方面，针对垂直领域的复杂结构化数据库、各类知识文档等多种形态的原始知识源，进行知识结构化和知识图谱构建，形成可控人机理解式交互的知识源，支撑知识问答和对话，支持人类决策，将是面向信息服务智能化的知识计算的发展方向。

（2.4）芯片研发日益关键，端侧智能与云侧智能双轮驱动 AI 深度应用

    目前基于深度学习的智能算法通常运行于具有强大计算能力的云计算中心，而相比于云计算，边缘计算将资源和服务下沉到网络边缘端，从而带来更低的带宽占用、更低的时延、更高的能效和更好的隐私保护。专用芯片往往是场景化或针对特定功能的，成本和效率大大优于通用芯片，可以进一步提高产品端侧的计算效率，并提升针对特定应用场景的优化适应能力。未来，人工智能语音芯片的发展将进一步推动智能语音语言产品在各垂直行业领域商业化落地。

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