盘点:语音交互国内外现状
Nuance
提及语音识别，就不能不说Nuance，就像提到PC处理器不能跨过intel，Nuance有着辉煌的历史，曾经在语音领域一统江湖。
就算现在，瘦死的骆驼比马大，它仍旧是全球最大的语音技术公司，专利数量和市场份额都遥遥领先。苹果iPhone手机的虚拟语音助手Siri、三星的语音助手S-Voice、各大航空公司和顶级银行的自动呼叫中心以及虚拟在线语音助手，都采用了Nuance的技术。
微软
微软通过深度神经网络技术获语音识别重大突破，错误率降低至18.5%，准确率比传统技术提升了33%。这让流利的语音对语音程序变得更加现实。
该技术无需用户对识别系统进行“训练”，而是通过“即时、因人而异的自动语音识别”技术实现。换言之，真正的人声识别。
微软表示该技术突破大大提升了语音技术商业化的潜力。
谷歌
和大名鼎鼎的苹果Siri相比，谷歌的语音搜索服务GoogleVoiceSearch显得不那么有名气。而实际上，如果你留意应该会发现，谷歌语音搜索技术最近已经有了飞跃式的进步，其识别率更是甩Siri几条街。
和有美国国防部背景的Siri不同，GoogleVoiceSearch一直都备受语音识别算法困扰，而后人工智能大师杰弗里?希尔顿加盟谷歌，同时谷歌还挖走了Nuance的一些职员，这令谷歌的语音识别技术得到提升，并从产品设计之初就自带了AI属性。
谷歌前段时间向第三方开发者开放其语音识别API，与Nuance及其它的语音识别公司竞争。谷歌云语音API(GoogleCloudSpeechAPI)将覆盖超过80种语言，兼容任何实时串流或者批处理模式的应用，它将为应用程序提供一整套API，给它们带来“看、听与翻译”方面的功能。谷歌的这一举措将会对整个行业产生不小的影响——尤其是对Nuance。
种种迹象显示，谷歌似乎变得更加注重语音技术和众多的使用案例。例如，该公司在2月宣布将允许GoogleDocs用户通过语音来编辑和设计文档。
苹果
Google和微软都掺和了，苹果当然不会落后。
2013年，苹果悄悄收购了一家语音识别技术公司NovaurisTechnologies，价格未知。Novauris公司以语音识别著称，由其推出的产品和语音识别系统并非简单的识别单个的词句，而是理解上下文。Novauris也曾推出一个名为Novasystem的分布式服务器语音识别系统，可同时处理多个并发语音请求，识别完整的句子，并分析音节结构。
另外，在过去几年，苹果不仅吸纳了Siri的语音技术人才，更是将Nuance公司的多名高级语音研究人员挖角过来，包括了前研发副总裁LarryGillick，以及来自微软语音识别项目高管AlexAcero，后者在微软工作达20年之久。
苹果打算利用神经网络来提升语音识别率，微软研究部门主管PeterLee认为，苹果大约需要花6个月才能赶上Google和微软。
亚马逊
Echo音箱就是一个黑色的小柱子，相比起其他的智能语音助手比如Siri，它的特点在于看得见、摸得着。一年多下来，Echo已经成为了语音控制智能家居的入口。
上市一年多以来，Echo已经学会了朗读小说、用Uber叫车、叫达美诺的匹萨外卖，甚至是配合蝙蝠侠电影上映带着用户玩语音探索游戏。
Alexa从一开始就是一个互联网服务的入口，Siri还停留在苹果硬件支持的程度，这么说起来，更像人工智能的反而是那个最初被称作实体Siri的小黑家伙呢。
再看国内
科大讯飞：中科院典范，站稳教育市场
科大讯飞依靠中科大的语音处理技术以及国家的大力扶持，稳坐“中国的nuance”之位。根据调查，科大讯飞占据了超过60%的市场份额，绝对是语音技术的龙头企业。一提到科大讯飞，可能大家想到的都是语音识别很牛，但其实它最大的收益来源是教育，特别是在2013年左右，收购了很多家语音评测公司，包括启明科技等，对教育市场形成了垄断，经过一系列的收购后，目前所有省份的口语评测用的都是科大讯飞的引擎，由于其占据了考试的制高点，所有的学校及家长都愿意为其买单。这种局面很难打破，所以其霸主的地位也很难撼动。
百度语音：有钱任性，技术实力很强大
百度语音其实很早就被确立为战略方向，2010年与中科院声学所合作研发语音识别技术，但是市场发展相对缓慢。百度几乎成为了很多归国人员刷简历的跳板，因此直到2014年，百度重新梳理了战略，终于找对了人，请来了人工智能领域的泰斗级大师吴恩达，正式组建了语音团队，专门研究语音相关技术，由于有百度强大的资金支持，到目前为止收获颇丰，斩获了近13%的市场份额，其技术实力已经可以和拥有十多年技术与经验积累的科大讯飞相提并论。
其他诸如中科信利，尚科语音，捷通华声等等都是国内做语音交互技术走的比较远的企业，总得来说，语音识别的门槛并不高，因此国内各大公司也逐渐加入进来。搜狗开始采用的是云知声的语音识别引擎，但很快就搭建起自己的语音识别引擎，主要应用于搜狗输入法，效果也还可以。腾讯当然不会落后，微信也建立了自己语音识别引擎，用于将语音转换为文字，但这个做的还是有点差距，想必大家也都体验过。阿里，爱奇艺，360，乐视等等也都在搭建自己的语音识别引擎，但这些多的是自研自用，技术乏善可陈。
国内外巨头布局语音识别的策略差异
上面历数了国内外各个巨头陆续建立语音识别引擎的过程和优势技术，有一点我们还是要特别留意一下：国外巨头欲进入语音识别行业，首先想到的就是收购初创的团队，这些团队大都也在5-20人之间，掌握着一定的优势技术。显然收购一家初创团队很难满足其战略发展，因此一旦技术与公司业务融合以后，这些巨头都会频繁出手再次收购以补齐短板，逐渐建立起适合自己公司发展的语音识别优势。
对于技术相对重要而技术点又比较分散的科技型公司，国外巨头一般不会采取大手笔收购的商业模式，这也是导致Nuance最终无人问津的重要因素。想想也是，巨头自然不会用别人家的引擎以免将来掣肘，何况收购技术类的大型公司无疑也是给自己找了个麻烦。
国内的语音识别发展脉络没有那么清晰，刚开始各个巨头也都是采用专用公司比如科大讯飞、中科信利、云知声等公司的引擎。后来醒悟过来，纷纷谋求自建，但是除了百度不断砸入重金后获得了一定的效果外，其他自建的各大公司没有啥实质性进展。这一点从他们试图低薪聘请语音识别相关人才的策略上，也可知道其战略上没什么可发展的。语音识别行业属于声学和计算机的交叉技术，本来培养的人才就很稀缺，而从上述分析可以看出，国内外的技术源头很集中，无非就是业界相关的研究机构和拥有研发实力的巨头公司。
目前智能语音识别主要有哪些问题亟待解决
1、对自然语言的识别和理解。首先必须将连续的讲话分解为词、音素等单位，其次要建立一个理解语义的规则。
2、语音信息量大。语音模式不仅对不同的说话人不同，对同一说话人也是不同的，例如，一个说话人在随意说话和认真说话时的语音信息是不同的。一个人的说话方式随着时间变化。
3、语音的模糊性。说话者在讲话时，不同的词可能听起来是相似的。这在英语和汉语中常见。
4、环境噪声和干扰对语音识别有严重影响，致使识别率低。
可以说声音已经融入我们的身体，成为一种本能，它是最优的表达方式，自然语言回答代表未来智能化的产品的终极形式。
基于云计算的自然回答功能结合智能家居系统在功能和应用上更是可以开拓无数。
不得不说，智能语音产业正在形成一种趋势，这对于正在发展中的物联网行业来说，又将是一片待开发的新蓝海，很值得关注。
对于智能语音类应用来说，苹果的Siri让用户接受了这种方式，这种交互方式还有很长的路要走，而智能语音真正深入到用户生活，还需要好多个Siri来引爆。
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一起聊聊，智能座舱语音交互的发展现状和趋势
在功能层上进行合理布局、给予用户完善的交互体验，是几乎所有产品都需要遵循的一个原则，智能座舱产品也不例外。那么智能座舱的语音交互功能，包括哪些组成环节？本篇文章里，作者针对智能座舱的语音交互设计及发展做了解读，一起来看。
之前有车企的负责人咨询当前智能座舱语音交互的现状和发展趋势，笔者借此做个简单的总结和归纳，以下内容将分为语音交互的唤醒、聆听、理解、播报4个部分。
一、唤醒1.声源定位从双音区发展到四音区使用声源定位的目的主要有两个，第一个目的是知道是谁在说话并提供个性化服务，例如副驾说“打开窗户”，这时只有副驾的窗户会被打开；第二个目的是实现定向拾音，由于车内外环境的噪音较大，同时乘客之间的讨论和回声会影响语音交互的拾音质量，因此声源定位能让麦克风阵列锁住某个方向的声音。
双音区的意思是将座舱分为左侧和右侧，无法识别是驾驶员还是后排左侧的乘客说话，因此局限性较大。四音区可以将座舱区分为驾驶员、副驾、后排左侧和后排右侧四个区域，能较好地解决双音区的问题。
以下是腾讯腾讯AILab总结的各种车载麦克风阵列分布形式，及其优缺点。
2.语音交互支持One-Shot部分语音技术供应商支持“One-Shot”技术，这也被称为“唤醒连说”。它的意思是“唤醒词+意图识别”一体化，支持用户可以在说出唤醒词之后不作停顿，立刻说出后续需求。
例如用户直接说“Alexa帮我打开车窗”，Alexa就能直接把车窗打开。这种方式摒弃传统的一问一答的形式，极大减少用户语音操控的步骤，化繁为简，操作简便。“One-Shot”不会改变语音交互设计的任何逻辑，但它能明显提升使用时的体验。
3.语音交互支持唤醒词+离线意图识别离线识别就是为了解决信号不好导致指令无法执行的问题。为了控制硬件成本和体积大小，客户端的算力远不如云端，其次核心算法放在本地有被竞争对手盗取机密的可能，所以我们不可能将所有的识别技术放在本地进行。
一般离线识别主要服务于常用简单的指令，例如“打开车窗”、“调节温度”等等，它们会通过正则表达式获取关键词，匹配指令后执行。
4.语音交互支持免唤醒指令部分语音技术供应商支持“免唤醒”技术，例如省略“Alexa”直接说“打开车窗”，车窗会直接打开。
其实“免唤醒”正是用了唤醒词技术，只不过把默认唤醒词改为指令，新的唤醒词被命中后会直接执行相关指令。
但是，我们不能把所有的指令设置为免唤醒，首先唤醒词识别有自己的局限性，不是所有的文字都能被正确识别，其次，越多的唤醒词意味着被误唤醒的几率越高。用户对其他乘客说打开车窗时，语音系统会误以为用户对自己发出的指令从而执行了相关操作。所以“免唤醒”要慎用。
5.语音交互支持多模唤醒语音交互唤醒方式除了常见的唤醒词和方向盘按键，姿态追踪和眼动追踪在未来有可能成为语音交互唤醒的新方式。
在人和人的交流过程中，当A转向并看着B时，B大概率知道A要发起交流，而且A也不会先说：“你好，B”，除非两者关系较差或者场景比较微妙。
在人机交流过程中应该满足以上场景，如果智能座舱中拥有一个实体机器人或者在屏幕里有较大面积能显示一个语音助手，我们可以通过用户头部姿态的转向和注视时长判断用户是否想和语音助手发起交流，用户也有可能向语音助手挥手，以上动作触发后语音助手应该激活并开始聆听。
有读者可能会问，为什么要做这么多方式来唤醒语音助手？
因为自然交互和多模交互有个特点就是要考虑冗余的设计，用户在不同场景下有可能采用不同的方式向语音助手发起交互，例如在上车场景时用户心情较好确实有可能向语音助手挥手SayHi，如果语音助手没有任何动静，用户的心情有可能受到打击；还有另外一个例子是小孩的交流方式是多样的，语音助手应该有相应的配合。
眼动追踪在未来有可能成为一种唤醒方式，当用户看向哪个地方并发起语音交互时，这时用户眼睛看向的地方会成为语音指令中的主语，例如仪表盘上突然出现一个红色图标，用户有可能看着它直接问这是什么意思？这时语音助手可以做相应的解答。
二、聆听1.全双工语音交互成为主流持续监听可以理解为一旦唤醒语音助手，语音助手会把麦克风一直打开。用户可以一直说，语音助手会针对用户每一句话分别作出响应。
但是持续监听的体验依然存在很多问题，因为麦克风一直打开，语音助手会把所有的声音进行聆听并做出响应。假设上一轮对话未结束，这时候语音助手听到其他人说的话，误以为这是新的语音任务，会把上一轮对话直接结束并播报新的内容。
还有些具备持续监听能力的语音助手一旦听到其他声音会立刻停止播报，这对用户来说无疑是一种断断续续的体验，效果可能比单轮交互、多轮交互还要差。
目前很多车厂已经宣称自己的车配备了全双工语音交互技术，相比简单地把麦克风打开，全双工语音交互不会像持续监听一样容易被噪音打断整个对话过程。要实现以上效果，全双工语音交互需要拥有更强的抗噪能力和上下文理解能力，它能理解每一句噪音是否跟当前任务有关，并且能猜测当前任务下一轮对话是什么，这对于技术的要求非常高。
全双工语音交互可以简单地理解为真正的“边听边说”，用户一旦习惯了全双工语音交互，就很难回到以上单轮交互、多轮交互和持续监听三种交互模式，因为它们都不是自然的交互方式。
2.ASR支持自动校正笔者发现以前自己在手机地图使用语音输入，它会根据你的口音、地理位置和历史记录等因素进行ASR的校正，以及将ASR中出现一些同音字、二义性词以及用户发音不标准或者说错的字词进行校正。
百度地图、高德地图的手机地图做得好的原因是地图是用了自己的语音交互系统，以及十多年的地图数据积累，但是车载地图的语音交互系统有可能采用的是思必驰、科大讯飞等供应商，在ASR校正时缺乏地图数据的校验导致识别准确率较低，这个问题的解决需要多个供应商一起配合才能较好地解决。
3.声纹识别在未来有一定作用声纹识别在聆听过程中能有效区分不同人正在说的话，对于上下文理解有一定的帮助，而且根据应用场景为车内驾乘人员提供差别化服务，但目前有可能因为技术仍未成熟暂未看到有车企使用了声纹识别技术，在未来有一定的发展空间。
三、理解1.支持一句话包含多个任务的理解这是一项体现语音交互高效率的重要特性。一般来说GUI完成一项任务需要分几个步骤，语音交互可以一句话就搞定，在导航场景下用户可以说“我想去广州机场，途中先去趟超市和充电站”，语音交互可以帮助用户一次性设置三项途经点，效率提升了不少。手机百度地图在几年前已率先支持该能力。
2.Shortcuts成为基础能力iOS应用Shortcuts允许用户设置多个指令，然后命名为一条语音指令，用户只要对Siri说出这条语音指令就能把相关指令按顺序执行。小鹏汽车在2020年已经支持了Shortcuts功能。
3.VUI和GUI融合将成为系统底层设计小鹏汽车在2020年发布的全场景语音交互正是将语音交互和GUI进行深度打通，它能有效实现语音交互直接控制GUI上的控件和组件，极大提升了驾驶员对于系统控制的效率。
四、播报1.让播报音色更拟人当前大部分语音助手在播报时语气没有任何变化，而且音色机械感强，实现语音助手的拟人化播报将有效提升语音助手的情感表达。小鹏汽车在2021年7月份新推出的小P版本声称具备愉快、温和、亲热等14种强烈情绪的变换能力，而且在微软MOS（MeanOpinionScore）语音质量评测中获得了4.49的高分（满分为5分，分数越高越接近真实人声）。
音色自定义也是一个可见得着的趋势，2019年百度地图推出了地图语音定制产品，用户只需在百度地图App上录制20句话，20分钟左右即可生成个人完整语音包，21年亿咖通携手百度Apollo定制新一代智能座舱系统也包含了相关功能。
2.TTS个性化播报除了音色可以提升情感表达，根据场景定制TTS文本也能有效提升语音助手的情感表达。
举个例子，语音助手和所有用户对话过程中都会用“你”字，“不好意思我听不懂你能再说一遍吗”、“请问有什么可以帮你的呢”……如果将“你”字改为名字和昵称，这时表达和用户的感受会发生新的变化，因为用户知道语音助手知道自己是谁，这有可能会加强用户对语音助手的信任感；第二说名字和昵称更能体现亲切感，就跟朋友聊天的时候不会天天用“你”字。
再举个例子，当用户上车时语音助手会根据不同的上车顺序和用户身份一一打招呼，例如“Hi，奶奶（年老的妇女，坐在后排左侧）、小明（驾驶员）、小红（小孩，坐在后排右侧）”，这比语音助手只跟驾驶员打招呼亲切得多，而且能体现出这个语音助手是智能且懂礼貌的。
以上例子看起来是在TTS文案上进行优化，背后其实采用了一系列空间信息、身份理解以及性别、年龄预测等技术。以上技术都已成熟，虽然这看起来使用了大量技术而且最后呈现的结果仅仅是文案的变化，但笔者认为它们对于语音助手的情感化和个性化有质的提升。
最后，除了语音交互，基于声音的创新也在不断发展当中。由于驾驶员在驾驶过程很难看到背后的事物，但听觉能接收并感知来自360°的信息，因此在不同位置播放音效能有效对驾驶员进行预警和提示，提升驾驶员的空间感知能力。
除了空间上的预警提醒，娱乐和体验也是智能座舱重点关注对象，7.1声道以及7.1.4声道音响能为乘客带来不一样的感官体验，因为声音可以在空间中流动起来，这时电动汽车可以在7.1声道的基础上重新设计引擎声浪系统，也可以配合主动式氛围灯做更多空间上的渲染。
专栏作家
薛志荣，微信公众号：薛志荣，人人都是产品经理专栏作家。畅销书《AI改变设计-人工智能时代的设计师生存手册》作者，全栈开发者，专注于交互设计和人工智能设计。
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全球与中国智能语音助手市场现状及未来发展趋势
阿里巴巴
小米
百度
Apple
北京灵隆科技有限公司
Sonos
HarmanInternational
XimalayaNetwork
Samsung
Sony
联想
Creative
杭州灵伴科技有限公司
按照不同产品类型，包括如下几个类别：
1-2个扬声器
3-4个扬声器
大于等于5个扬声器
按照不同应用，主要包括如下几个方面：
Alexa智能助手
Google智能助手
Siri智能助手
其他
重点关注如下几个地区:
北美
欧洲
中国
日本
东南亚
印度
本文正文共8章，各章节主要内容如下：
第1章：报告统计范围、产品细分及全球总体规模及增长率等数据，2017-2028年；
第2章：全球不同应用智能语音助手市场规模及份额等；
第3章：全球智能语音助手主要地区市场规模及份额等；
第4章：全球范围内智能语音助手主要企业竞争分析，主要包括智能语音助手收入、市场份额及行业集中度分析；
第5章：中国市场智能语音助手主要企业竞争分析，主要包括智能语音助手收入、市场份额及行业集中度分析；
第6章：全球智能语音助手主要企业基本情况介绍，包括公司简介、智能语音助手产品、智能语音助手收入及最新动态等；
第7章：行业发展机遇和风险分析；
第8章：报告结论。
正文目录
1智能语音助手市场概述
1.1智能语音助手市场概述
1.2不同产品类型智能语音助手分析
1.2.11-2个扬声器
1.2.23-4个扬声器
1.2.3大于等于5个扬声器
1.3全球市场不同产品类型智能语音助手销售额对比（2017VS2021VS2028）
1.4全球不同产品类型智能语音助手销售额及预测（2017-2028）
1.4.1全球不同产品类型智能语音助手销售额及市场份额（2017-2022）
1.4.2全球不同产品类型智能语音助手销售额预测（2023-2028）
1.5中国不同产品类型智能语音助手销售额及预测（2017-2028）
1.5.1中国不同产品类型智能语音助手销售额及市场份额（2017-2022）
1.5.2中国不同产品类型智能语音助手销售额预测（2023-2028）
2不同应用分析
2.1从不同应用，智能语音助手主要包括如下几个方面
2.1.1Alexa智能助手
2.1.2Google智能助手
2.1.3Siri智能助手
2.1.4其他
2.2全球市场不同应用智能语音助手销售额对比（2017VS2021VS2028）
2.3全球不同应用智能语音助手销售额及预测（2017-2028）
2.3.1全球不同应用智能语音助手销售额及市场份额（2017-2022）
2.3.2全球不同应用智能语音助手销售额预测（2023-2028）
2.4中国不同应用智能语音助手销售额及预测（2017-2028）
2.4.1中国不同应用智能语音助手销售额及市场份额（2017-2022）
2.4.2中国不同应用智能语音助手销售额预测（2023-2028）
3全球智能语音助手主要地区分析
3.1全球主要地区智能语音助手市场规模分析：2017VS2021VS2028
3.1.1全球主要地区智能语音助手销售额及份额（2017-2022年）
3.1.2全球主要地区智能语音助手销售额及份额预测（2023-2028）
3.2北美智能语音助手销售额及预测(2017-2028)
3.3欧洲智能语音助手销售额及预测(2017-2028)
3.4中国智能语音助手销售额及预测(2017-2028)
3.5日本智能语音助手销售额及预测(2017-2028)
3.6东南亚智能语音助手销售额及预测(2017-2028)
3.7印度智能语音助手销售额及预测(2017-2028)
4全球智能语音助手主要企业分析
4.1全球主要企业智能语音助手销售额及市场份额
4.2全球主要企业总部、主要市场区域、进入智能语音助手市场日期、提供的产品及服务
4.3全球智能语音助手主要企业竞争态势
4.3.1智能语音助手行业集中度分析：全球Top5厂商市场份额
4.3.2全球智能语音助手第一梯队、第二梯队和第三梯队企业及市场份额
4.4新增投资及市场并购活动
4.5智能语音助手全球领先企业SWOT分析
5中国智能语音助手主要企业分析
5.1中国智能语音助手销售额及市场份额（2017-2022）
5.2中国智能语音助手Top3与Top5企业市场份额
6智能语音助手主要企业分析
6.1Amazon
6.1.1Amazon公司信息、总部、智能语音助手市场地位以及主要的竞争对手
6.1.2Amazon智能语音助手产品及服务介绍
6.1.3Amazon智能语音助手收入及毛利率（2017-2022）&（百万美元）
6.1.4Amazon公司简介及主要业务
6.2Google
6.2.1Google公司信息、总部、智能语音助手市场地位以及主要的竞争对手
6.2.2Google智能语音助手产品及服务介绍
6.2.3Google智能语音助手收入及毛利率（2017-2022）&（百万美元）
6.2.4Google公司简介及主要业务
6.3阿里巴巴
6.3.1阿里巴巴公司信息、总部、智能语音助手市场地位以及主要的竞争对手
6.3.2阿里巴巴智能语音助手产品及服务介绍
6.3.3阿里巴巴智能语音助手收入及毛利率（2017-2022）&（百万美元）
6.3.4阿里巴巴公司简介及主要业务
6.4小米
6.4.1小米公司信息、总部、智能语音助手市场地位以及主要的竞争对手
6.4.2小米智能语音助手产品及服务介绍
6.4.3小米智能语音助手收入及毛利率（2017-2022）&（百万美元）
6.4.4小米公司简介及主要业务
6.5百度
6.5.1百度公司信息、总部、智能语音助手市场地位以及主要的竞争对手
6.5.2百度智能语音助手产品及服务介绍
6.5.3百度智能语音助手收入及毛利率（2017-2022）&（百万美元）
6.5.4百度公司简介及主要业务
6.6Apple
6.6.1Apple公司信息、总部、智能语音助手市场地位以及主要的竞争对手
6.6.2Apple智能语音助手产品及服务介绍
6.6.3Apple智能语音助手收入及毛利率（2017-2022）&（百万美元）
6.6.4Apple公司简介及主要业务
6.7北京灵隆科技有限公司
6.7.1北京灵隆科技有限公司公司信息、总部、智能语音助手市场地位以及主要的竞争对手
6.7.2北京灵隆科技有限公司智能语音助手产品及服务介绍
6.7.3北京灵隆科技有限公司智能语音助手收入及毛利率（2017-2022）&（百万美元）
6.7.4北京灵隆科技有限公司公司简介及主要业务
6.8Sonos
6.8.1Sonos公司信息、总部、智能语音助手市场地位以及主要的竞争对手
6.8.2Sonos智能语音助手产品及服务介绍
6.8.3Sonos智能语音助手收入及毛利率（2017-2022）&（百万美元）
6.8.4Sonos公司简介及主要业务
6.9HarmanInternational
6.9.1HarmanInternational公司信息、总部、智能语音助手市场地位以及主要的竞争对手
6.9.2HarmanInternational智能语音助手产品及服务介绍
6.9.3HarmanInternational智能语音助手收入及毛利率（2017-2022）&（百万美元）
6.9.4HarmanInternational公司简介及主要业务
6.10XimalayaNetwork
6.10.1XimalayaNetwork公司信息、总部、智能语音助手市场地位以及主要的竞争对手
6.10.2XimalayaNetwork智能语音助手产品及服务介绍
6.10.3XimalayaNetwork智能语音助手收入及毛利率（2017-2022）&（百万美元）
6.10.4XimalayaNetwork公司简介及主要业务
6.11Samsung
6.11.1Samsung基本信息、智能语音助手生产基地、总部、竞争对手及市场地位
6.11.2Samsung智能语音助手产品及服务介绍
6.11.3Samsung智能语音助手收入及毛利率（2017-2022）&（百万美元）
6.11.4Samsung公司简介及主要业务
6.12Sony
6.12.1Sony基本信息、智能语音助手生产基地、总部、竞争对手及市场地位
6.12.2Sony智能语音助手产品及服务介绍
6.12.3Sony智能语音助手收入及毛利率（2017-2022）&（百万美元）
6.12.4Sony公司简介及主要业务
6.13联想
6.13.1联想基本信息、智能语音助手生产基地、总部、竞争对手及市场地位
6.13.2联想智能语音助手产品及服务介绍
6.13.3联想智能语音助手收入及毛利率（2017-2022）&（百万美元）
6.13.4联想公司简介及主要业务
6.14Creative
6.14.1Creative基本信息、智能语音助手生产基地、总部、竞争对手及市场地位
6.14.2Creative智能语音助手产品及服务介绍
6.14.3Creative智能语音助手收入及毛利率（2017-2022）&（百万美元）
6.14.4Creative公司简介及主要业务
6.15杭州灵伴科技有限公司
6.15.1杭州灵伴科技有限公司基本信息、智能语音助手生产基地、总部、竞争对手及市场地位
6.15.2杭州灵伴科技有限公司智能语音助手产品及服务介绍
6.15.3杭州灵伴科技有限公司智能语音助手收入及毛利率（2017-2022）&（百万美元）
6.15.4杭州灵伴科技有限公司公司简介及主要业务
7行业发展机遇和风险分析
7.1智能语音助手行业发展机遇及主要驱动因素
7.2智能语音助手行业发展面临的风险
7.3智能语音助手行业政策分析
8研究结果
9研究方法与数据来源
9.1研究方法
9.2数据来源
9.2.1二手信息来源
9.2.2一手信息来源
9.3数据交互验证
9.4免责声明返回搜狐，查看更多