在语音识别的红海中寻求差异化竞争优势

马仁敏华泰证券直投部投资总监、江苏华泰战略新兴产业投资基金合伙人、江苏华泰互联网产业投资基金合伙人



在语音识别的红海中寻求差异化竞争优势

马仁敏
华泰证券直投部投资总监、江苏华泰战略新兴产业投资基金合伙人、江苏华泰互联网产业投资基金合伙人

尽管AI产业的投资正在经历近10年来最大的一轮风暴，但实事求是地说，在包括智能感知与认知计算、推理判断和行为决策等领域中，具备了大规模产业化应用的技术条件的AI技术却并不多，语音识别无疑是其中之一。尤其是这几年，识别技术的进步一日千里，无论是方言的识别，还是噪音环境下的识别，抑或是声纹识别，都有突破性进展。中文语音识别对于国外的语音识别巨头来说有天然的门槛，给了国内企业得天独厚的发展机会，行业内已经形成了以科大讯飞和BAT为代表的龙头企业，近年来又涌现出一批以云知声为代表的新贵黑马。

由于语音识别技术的成熟，市场的竞争也日益激烈，如何在强手如云的语音识别江湖中杀出来，是值得产业中的白马和黑马们深思的问题。

AI芯片是值得关注的技术路线

AI芯片意味着数据采集的本地化和智能计算的本地化，尽管云计算帮我们解决了运算效率和响应时间的问题，但并不是所有的应用都适合放在云端。未来的终端承载着满足用户需求的重要任务，感知渠道通常也是数据入口，从数据安全和隐私保护的角度上讲，也不适合将终端感知到的所有图片、视频和语音的数据都上传到云端进行处理。未来的AI芯片上，可能会集成越来越多的数据采集和智能计算的功能模块，这就对芯片的性能提升提出迫切的需求，做语音技术的公司与芯片公司存在较大的合作空间。

从感知到认知的技术纵深

语音识别依然是感知智能的范畴，而语义识别已经进入认知智能的深水区。过去几年，尽管语音识别技术日益成熟，但产业化的应用市场始终没有出现井喷，也是和语义识别技术的发展滞后有一定的关系。近年来，随着大数据的快速积累，计算能力的快速提升，以及算法的不断优化，从感知到认知的这层窗户纸出现了被捅破的可能性。语音公司在运营语音业务过程中，会沉淀下来大量的文字数据，基于类似的深度学习和模式识别的算法，在语义识别领域开疆拓土有天然的优势，如果能在这个领域形成一定的突破，语音的黑马有望插上语义的翅膀实现弯道超车。

找到合适的商业模式是关键

许多技术第一的公司，都是为了追求极致的技术，研发投入巨大，但忽略了商业模式，导致最终走向失败。从讯飞等巨头的发展路径看来，2B的业务能赚到钱，但市场容量有限且门槛较高，对于识别率的要求近乎苛刻。2C的业务市场空间巨大，但商业模式并不清晰，直接收费的可能性不大，而通过搜集数据再变现的路径有些曲折。所以语音识别的公司要寻求突破，寻找到合适自己的商业模式是非常关键的。

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