2019中国智能语音的发展历程、现状及前景分析
智能语音，即智能语音技术，以语音识别技术为开端，是实现人机语言的通信，包括语音识别技术（ASR）和语音合成技术（TTS）。智能语音技术是最早落地的人工智能技术，也是市场上众多人工智能产品中应用最为广泛的。
随着人工智能的快速发展，中国在智能语音技术的专利数量持续增长。通过庞大的用户群基础以及互联网系统优势明显，国内智能语音公司已经占据一席之地。
智能语音的发展历程
智能语音技术的研究可追溯到20世纪50年代，其发展历程分为以下四个阶段：
1萌芽
1952年，第一个语音识别系统Audry诞生
2突破
1984年，计算机第一次开口说话，IBM发布的语音识别系统在5000个词汇量级上达到了95％的识别率
1988年，世界上首个非特定人大词汇量连续语音识别系统SPHINX诞生
3产业化
1997年，语音听写产品问世
1998年，成功开发出可识别上海话、广东话和四川话等地方口音的语音识别系统
2002年，美国首先启动“全球自主语言开发”项目
2009年，微软Win7集成语音功能
4快速应用
2011年，苹果个人手机助理Siri诞生
2015年，首个可智能打断纠正的语音技术问世
2017年，智能语音系统集中扩展深度学习应用技术取得突破性进展
智能语音的应用场景
智能语音应用的场景非常丰富，并已经成熟应用在众多领域中，例如这六大场景：
01智能家居
智能家居是以住宅为平台，利用综合布线技术、网络通信技术、安全防范技术、自动控制技术、音视频技术将家居生活有关的设施集成，构建高效的住宅设施与家庭日程事务的管理系统，提升家居安全性、便利性、舒适性、艺术性，并实现环保节能的居住环境。
02智能车载
智能车载系统让汽车变得更智能，主要可以实时更新地图，通过语音识别技术方便导航，以及娱乐功能；实现手机远程控制，让手机和汽车无缝对接。
03智能客服
智能客服是在大规模知识处理基础上发展起来的一项面向行业应用的，它具有行业通用性，不仅为企业提供了细粒度知识管理技术，还为企业与海量用户之间的沟通建立了一种基于自然语言的快捷有效的技术手段；同时还能够为企业提供精细化管理所需的统计分析信息。
04智能金融
智能金融即人工智能与金融的全面融合，以人工智能、大数据、云计算、区块链等高新科技为核心要素，全面赋能金融机构，提升金融机构的服务效率，拓展金融服务的广度和深度，实现金融服务的智能化、个性化、定制化。AI米智能语音交互处理系统是由位于上海张江高科技园区的一家人工智能领域的企业——催米科技自主研发的，目前该系统为近百家消费金融、普惠金融、信托等机构提供了有效解决方案，广泛获得了市场认可。
05智能教育
智能教育是指国家实施《新一代人工智能发展规划》、《中国教育现代化2035》、《高等学校人工智能创新行动计划》等人工智能多层次教育体系的人工智能教育。
06智能医疗
智能医疗是通过打造健康档案区域医疗信息平台，利用最先进的物联网技术，实现患者与医务人员、医疗机构、医疗设备之间的互动，逐步达到信息化。
智能语音的市场规模
中国智能语音市场之所以飞速发展，不仅得益于国家政策的大力支持，还来源于智能家居带动、更多品牌加入及智能本身的交互便利性等一系列因素。
国家政策的支持
·2017年7月，《新一代人工智能发展规划》
·2017年12月，《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020年)》
·2018年4月，《高等学校人工智能创新行动计划》
·2019年3月，人工智能升级为“智能+”
智能家居的带动
人工智能已经深入到生活的点点滴滴，智能家居开始走进人们的生活。据相关数据显示，单就中国智能家居市场而言，预计2019年其市场规模将超1900亿元。
更多品牌的加入
BAT、科大、搜狗、同花顺等相继上线智能语音开放平台。
阿里、百度、小米、科大等纷纷推出各自的智能音响。
BAT、搜狗等与汽车公司合作并推出智能车载系统。
交互的便利性使然
语音交互能够创造全新的“伴随式”场景。相比其他图像、双手操控，语音入口有种种超越的优势，空间越复杂，越能发挥优势。
某种程度上，它可以解放我们的双手、双眼甚至双脚，特别适合在某些双手不方便的场景中使用。
【结语】随着智能语音应用产业的拓展，市场需求增大，预计2019年中国智能语音市场规模将增长到200亿元。
每一次科技的进步都给我们的生活和工作带来了便利。在不久的以后，智能语音技术在口语教学、考试测评、模拟练习等环节也将能够代替老师的很多工作，大大降低人工成本。随着技术的愈加成熟和逐步突破，我们相信智能语音的未来不可限量。
更多智能语音资讯，欢迎关注催米科技公众号SH-Cuimi
AI语音机器人发展及演变
人机耦合是对第一代语音机器人的改进，主要是针对上一代机器人在营销场景的不足。AI语音机器人先模拟销售人员发起对话，在发掘到客户意向，并且难以继续完成关键交易节点的时候，无缝切换到销售人工进行跟进，让用户完全感受不到人机切换的过程。并且当切换到销售进行工作后，机器人会在后台进行实时数据分析和辅助，让销售可以并行处理多个客户的跟进过程。
Aisa在人机耦合这种高效营销模式上，进行了深入的创新，大大拓展了AI语音机器人的应用场景，目前已广泛投入市场，客户反馈效果非常不错。
接下来我们对外呼机器人和人机耦合做一个对比分析：
工作方式对比外呼机器人是“两段式”工作模式，AI机器人先进行外呼，人工二次跟进。人工再次跟进有一定滞后性，容易导致客户流失。
人机耦合是“AI和人”协同作战，AI机器人沟通时，遇到困难人工可无缝介入进行客户跟进。AI和人是默契合作的，加上无缝介入，所以整体挂断率低，客户成功率就高。
效率对比效率上两者相当，但是人机耦合方式更方便管理，在不改变客户销售模式的基础上，让管理者对整个业务流程可以做连贯的数字化分析，进而快速发现流程中的问题，及时改进】。虽然效率上近似，但由于两者工作方式有着本质不同，最终转化率也会相差不少。
三、任务型语音机器人
如果说第二代人机协作型语音机器人主要是工作模式上的优化，那么第三代任务型语音机器人相对于前两代则主要是技术上的革新。第三代AI语音机器人的特点是多轮对话，支持VUI和GUI融合交互，以任务为驱动，可以全自动完成销售任务。Aisa在保险场景的全流程销售机器人就属于此类。
AI语音机器人的智能化程度可以和自动驾驶的分级进行类比，第一代外呼机器人相当于L2级别初代辅助驾驶，第二代人机协作型机器人相当于L3级辅助驾驶，第三代任务型机器人则相当于L4级自动驾驶。
Aisa是蓦然认知在人工智能行业多年摸索和创新的结果，其通过AI助理持续辅助和学习销售，最终代替人工，为企业实现全自动营销。Aisa从人机协作（L3）切入，然后升级为部分场景可以替代销售的全自动销售机器人（L4），最后要走向全场景替代人工销售的机器人（L5）。
（关于下一代“L5级”全场景AI语音机器人我们将在其他文章进行介绍，敬请期待。）
Aisa通过AI语音机器人将传统的电销或者网销进行了融合，实现了电网销一体化运营模式。加强了新的渠道建设，除了对传统的电销进行智能化升级外，还开拓了私域流量（网站、H5、公众号、APP）自动化营销新模式，同时还将机器人对话和用户的实际的操作相结合，把每一个销售环节和销售工具整合到一个系统里，产生协同效应，最大程度上实现了效率和产能最大化。
Aisa在与用户对话的过程中，可以同时调用各种操作，比如加微信，发链接，弹出新窗口等，并且可以识别用户在终端上的各种操作，实现了GUI和VUI的完美融合，全方位帮助客户快速完成交易，最终实现全自动销售。返回搜狐，查看更多
AI语音机器人，人工智能系统转型相应的配套和未来趋势
客服行业尽管有着行业、地域、机制及业务的差异，转型的战略定位、技术选型、策
略运用方面也有所差别，但转型背后仍有着深层次的共性，也是企业转型面临的难点
和风险。博主从事智能系统行业有六年多了，有关系统方面问题请找博主，看他名字可以微他一起技术交流学习
客服行业智能化转型的风险
————思维、文化和领导层的心智才是风险的最终根源
战略实施的探索和稳定性，客服行业仍有不少企业在数字化转型方面一直运用简
单的逻辑，即现有的业务经营模式固定不变，仅仅通过扩展微信、微博和手机客
户端形成服务渠道的拓展，但对于智能化新环境而言，基于语音呼叫单纯叠加的
战略有效性明显不足。依旧无法摆脱客服人员之前的普遍困境。而基于机器人的
智能应答、智能导航和数据运营方式与传统业务运营有较大的差别，哪些领域和
技术选择需要迅速进入？哪些又不能操之过急？每个企业基本情况都不一样，因
此转型战略的实施是一个不稳定、逐步探索的过程。没有最正确的模板，只有最
合适的路径。
01
对环境判断和反应的敏锐性。部分传统行业的过往成功除了体制垄断以外，共同
的一面是偏保守，虽然近几年传统企业也在拥抱互联网，其客服中心也在探索
多渠道服务，但在环境瞬息万变，机遇转瞬即逝的变化中，传统客服中心一旦
缺乏对环境变化的判断或稍有迟滞，就很可能错失机遇，而数据和技术的竞争
窗口期一旦错失，转型的成功几率就很可能降低。更何况智能机器人的服务效
率取决于行业知识和特性的长期训练，因此先发优势显得更加突出。
02
传统文化和互联网文化的融合。新技术的使用并不困难，两微一端等新服务渠道
的拓展也相对容易，最困难的往往是企业文化的革新，少数大型传统企业的管
理者，往往会对自身的思维模式、操作模式形成定式。习惯了以前传统IT时代
外包的模式。假如企业的领导者没有足够的魄力，没有从依赖IT外包的模式转
变为企业自身学习成长和寻求赋能的模式，那么固有的思路、传统的文化、不
确定性的风险，都可能会形成转型变革的阻力。
03
转型持久性和耐性的认知。传统客服中心企业管理者如果始终抱着大考的心态去
转型，没有足够的耐心也是不够的，任何一种转型都不是瞬间或短期可以完成
04
客服行业智能化转型的配套/
——变革配套的核心不是分享，而是协同
（1）组织变革——未来将演变成基于业务和技术共同创造客户价值的共生性组织
图：客服行业智能化转型的企业配套资源数据来源：ACRC分析
转型相应的配套和未来趋势
的，积跬步才能致千里，获胜的关键不在于瞬间的爆发，而在于途中的坚持和依据环
境、技术、竞争和资源的变化动态调整，灵活改变策略，调动资源、妥善应对。这种
企业文化和领导者心理才是企业转型成败的根源。
彼得.德鲁克（PeterDrucker）说过，组织的重点必须放在机会上，而不是放在问题
上。随着互联网和人工智能的发展，客服行业面临的外部环境发生了巨大的变化，在技
术越来越深的渗透到业务中、技术和业务密不可分的今天，客服行业的创新企业必不可
少要进行组织变革。技术和业务联合协作，将两者能力沉淀成基础底座，为人工智能知
识图谱和机器人训练提供支撑，最终提升用户智能服务的有效性，实现降本增效。
例如某移动运营商一方面根据和阿里的合作模式，成立客服中心智能运营团队，将话务
运营团队和技术团队进行融合（之前完全分开）；另外一方面将语音知识库和文本知识
库团队进行打通融合共用，减少知识库维护工作量。其中运营岗位梳理业务需求，把流
程设计清楚，技术岗位把流程落实到系统中去，还有一些熟悉业务接口的岗位配合技术
岗位实现对接。该移动运营商利用智能化变革对组织“瘦身健体”。全力提升组织效率
和战斗力。
（2）人才配套----专业和业务的综合体，与生俱来的数据意识形态
未来的客服骨干人员除基本的业务专业知识储备以外，还将具备机器人训练、数据运
营、知识图谱维护、人机协同等多维度的能力，客服人员需要适应客服行业智能化融
技术和业务联合协作，将两者能力
沉淀为基础底座，为人工智能只是
图谱的机器人训练提供支撑
未来客服骨干人员除基本的业务专
业知识储备外，还将具备机器人训
练、知识图谱维护、数据运营、人
机协同等多维度的知识
技术+业务+运营联合团队复合型人才、数据技术人才
客服行业智能化转型演进趋势/
——“客户智能服务中心”跨界产业联合，实现业务生态繁荣
图：客服中心智能变革演进阶段数据来源：ACRC分析
转型相应的配套和未来趋势
合的变化和趋势，未来高素质的技术和业务的复合型人才以及数据技术人才将成为客
服行业人力构成的主流。
除了企业自身的数字化创新和转型以外，在产业和技术快速变化的今天，跨界合作，生
态对接已经成为主流趋势，无论是跨领域合作、跨平台对接、还是跨行业创新，客服产
业的合作正在逐步走向深水区。
客户服务在每个行业都是企业良性运营的重中之重，但不同行业的行业属性差别较大，
因此客服的智能化转型离不开具有各行业KnowHow的产业合作伙伴。阿里巴巴作为智
能客服的技术提供平台，一直在和各个行业的客服集成合作伙伴开展密切合作，基于阿
里智能客服的ASR（语音识别），TTS（语音合成）、NLU（自然语言理解）等技
术，通过生态联合支撑赋能各行业客服中心实现智能化转型。
此外，未来的客服中心，基于与客户每天接触的海量数据，除了对内服务以外，对外也
将具备与生态第三方对接的能力，将可进一步拓宽业务的边界，例如在了解用户业务需
求和行为的数据解构方面，可以与类似高德这样的位置信息平台进行联合，一方面精确
了解客户的地理位置和行动轨迹，另外一方面可以结合当地场景利用APP进行业务和营
转型相应的配套和未来趋势
销的精准推送；在对外营销的精细化运营方面，除了传统外呼/催缴/满意度调查以外，
线上还可以与类似阿里妈妈这样的高聚类互联网流量平台进行合作，实现广告流量的互
通；在业务合作领域，可以广泛联合产业链上下游资源，实现业务的富生态；在收费支
付方面，适应用户行为习惯，联合支付宝进行扫码支付等。
今天的客服行业，应该跨越成本中心的束缚，变得更加开放，更加有业务价值。而未来
的客服行业，甚至会逐渐演变成客户智能服务中心或客户智能运营中心，利用数据洞察
，不仅反哺和优化自身业务，甚至还可与第三方进行外部合作，拓展更大的商业价值。
对于客服行业的发展而言，联接比拥有更重要，协同比分享更有价值；开放边界、共生
共荣，是未来领先企业的核心特征