基于语音交互技术的智能客服国内竞争态势分析

国家知识产权局专利局 陈丽娜

本文对基于语音交互技术的智能客服中国专利申请数据进行统计分析，得出该领域的申请趋势、申请人地区分布、重点申请人分布以及热点技术分布情况，并基于上述国内竞争态势分析结果，为我国企业和研发机构提供研发方向参考。

随着国民经济的迅速发展，人们对客户服务的需求也慢慢增大。由于传统客服人工成本较高、响应效率较低等缺点，越来越多的企业和研发机构开始进行智能客服技术的研发，尤其体现在对基于语音交互技术的智能客服的研发上。

近年来，由于我国电子商务、人工智能及互联网的迅猛发展，使得智能客服领域也得到了蓬勃发展。目前，我国智能客服已达到4000亿市场规模，未来五年将发展为万亿级市场规模。因此，通过对基于语音交互技术的智能客服领域的国内竞争态势进行分析，有助于为我国企业和研发机构理清本领域当前发展现状，探明研发道路。本文以该领域内中国专利申请数据为研究对象，对其进行多维度分析，从而较为直接和准确地得到该领域当前国内的竞争态势情况。

1 基于语音交互技术的智能客服技术

基于语音交互技术的智能客服技术是指以语音为主要交互方式、以人工智能技术为主要实现方式的客户服务技术。通常情况下，基于语音交互技术的智能客服系统需要至少包括语音识别单元、自然语言处理单元、知识库、语音合成单元这几个关键功能部件。

当前，对基于语音交互技术的智能客服系统的技术改进主要体现在以下方面：语音识别模型、自然语言处理模型、答复决策等。上述技术改进旨在主要解决以下问题：语音识别的准确率、语音识别速率、用户语义分析准确率、应答速率等。

2 基于语音交互技术的智能客服领域国内竞争态势

2.1 数据来源

本文选取中国专利数据库CNABS，采用关键词的检索方式，检索时间为2021年2月20日。

其中，基本检索要素为“智能”、“客服”、“语音”，并围绕上述三个基本检索要素进行以下扩展：

（1）智能：智慧、自动、机器、机器人、计算机、电脑、云；

（2）客服：回答、回应、回复、答复、应答、问答；

（3）语音：说话、音频。

利用上述检索要素进行检索，得到5992件专利申请，将其作为后续数据分析的基础。

2.2 申请量趋势分析

对上述数据进行申请量趋势分析，如图1所示。

目前，GLP-1对β细胞的保护作用已经得到证实。其对β细胞的保护作用，主要是在促进β细胞增殖、诱导β细胞再生以及抑制β细胞消亡等方面发挥其作用。GLP-1对β细胞的保护作用机制尚未十分清楚，可能与以下几个方面的因素有关：①GLP-1受体激活后主要通过T细胞核因子或β连锁蛋白所依赖的Wnt信号系统，调节β细胞增殖和胰岛素生成的关键因子，从而刺激β细胞的增殖，促进β细胞的生存；②在体外β细胞系，GLP-1受体的激活能够保护β细胞细胞功能，免受各种损伤因素的影响。此外，有多种证据表明GLP-1可以诱导胰腺细胞、小肠表皮细胞以及胰腺中胰岛来源的前体细胞分化成为β细胞或具有分泌胰岛素功能的细胞[9]。

图1 基于语音交互技术的智能客服中国专利申请量趋势图

为了更好地展示申请量的趋势，结合各年申请量及产业发展等情况，这里选取2002之后的年申请量进行比较分析。另外需要说明的是，由于专利申请的公开可能存在延迟的情况，部分申请年份为2019、2020年的专利申请至今可能还未公开，因此，这段时间的专利申请量可能存在不完整的情况。

从图1可以看出，本领域的中国专利申请量在2015年之前处于较为平稳的发展态势，可以将其看作为发展初期，在2015年之后，年申请量呈现出了迅猛发展的势头，并且这种增长状态一直持续至今，这说明从2015开始，基于语音交互技术的智能客服领域进入了高速发展期，并且本领域的研发企业及研发机构开始加大了研发投入力度，越来越重视对知识产权的保护。上述申请量趋势与本领域产业的发展状况是基本吻合的，2015年之后，人工智能、电子商务等技术进入了高速发展期，并且得到了国家的大力支持，因此，在上述技术的依托下，基于语音交互技术的智能客服领域也开始进入活跃上升期。上述分析说明本领域当前国内市场已经形成了较为激烈的竞争态势。

图2 基于语音交互技术的智能客服中国专利申请申请人地区分布图

图3 基于语音交互技术的智能客服中国专利重点申请人分布图

2.3 申请人地区分布分析

图2为本领域相关中国专利申请的申请人地区分布。

图2中所列出的国家或地区为专利申请公开的国家或地区，同时，为了更好对分布情况进行展示，这里选取公开量为50件以上的国家或地区。

从图2中可以看出，本领域的中国专利申请中，我国申请人占到了70%左右，这说明我国企业和研发机构的研发能力较强，并且在我国全力发展人工智能和电子商务这样的大背景下，我国企业和研发机构已经意识到国内市场的重要性，在本领域的国内市场中进行了相应的专利布局。同时，美国、欧洲、日本、韩国这些专利保护力度和专利保护意识较强的国家和地区也展开了在我国市场的专利布局，这意味着本领域国内市场已经逐渐形成了多国竞争的局面，研发能力较强的国外企业和研发机构都希望能够在我国市场中占领一席之地，这样的市场竞争局面应当引起我国企业和研发机构的足够重视。

2.4 重点申请人分布分析

在对本领域申请人地区分布有了初步了解后，以下对重点申请人进行进一步的分析。

为了进行更有效的对比分析，这里选取申请量大于100件的申请人进行分析，如图3所示。

从图3中可以看出，本领域的中国专利申请中，中国企业所占的数量较多，并且这些企业都初具规模，这说明我国市场的发展较为成熟，对相关技术的研发和改进在平稳地进行。这些中国企业涉及了保险、人工智能、呼叫中心、能源供应、在线购物、移动通信、金融服务等多种行业，这意味着基于语音交互技术的智能客服技术已经开始广泛地应用于多个行业。这与本领域当前的行业应用状况基本是一致的，例如，近年来平安人寿在市场推出的“智慧客服”、百度公司推出的“小度”智能客服机器人、国家电网推出的“电博士”、阿里巴巴研发的“店小蜜”、京东投入市场的“言犀”、深圳壹账通推出的金融类智能客服等。同时，一些专注于开发智能交互机器人及智能交互平台的企业也崭露头角，例如上海智臻、深圳追一科技、北京光年、苏州思必驰等，这说明我国企业不仅较为重视基于语音交互技术的智能客服的应用，也很重视这项技术本身的改进。另外，图3中还示出了部分国外企业，并且这些企业都具有较大规模，这意味着本领域的国内市场也在一定程度上受到了国外企业的重视，而且这些企业也具有较强的研发实力，因此应当引起我国企业和研发机构的足够重视。

图4 基于语音交互技术的智能客服热点技术分布图

表1 涉及IPC分类号的分类定义

2.5 技术热点分布分析

图4所示为本领域热点技术分布情况。图4所涉及的各个分类号的具体分类定义如表1所示。

这里采用国际专利分类IPC分类号来体现不同的技术点内容，并选取申请量较大的技术点进行比较分析。另外需要说明的是，部分专利申请可能会涉及多个IPC分类号，因此，图4中所示出的部分申请量可能有重叠的情况。

结合图4和表1可知，基于语音交互技术的智能客服领域的技术热点主要集中在语音识别、自然语言处理、通信数据传输以及用户身份确认。其中，前两项技术内容涉及的专利申请量占到了较大比重，这说明较多的企业和研发机构将研发精力投入到了这两方面技术中。这样的分布情况是由本领域自身特点所决定的，语音识别、自然语言处理、知识库管理等均是本领域的关键技术，对这些技术的研发和改进决定了智能客服产品所能够提供的智能服务的质量。除此之外，一些研发力量还集中在了通信数据传输和用户身份确认上，这些技术都为智能客服产品提供了可靠的运行支持及安全保障，因此，对这些技术的研发和改进也成为了本领域的热点技术。上述热点技术提示本领域我国企业和研发机构在科研的过程中，应当加快自主创新进度，避开技术壁垒，在进入市场的过程中，必要时可寻求行业内其它企业或研发机构的合作，以达到双赢。

结论：综合上述竞争态势分析可知，基于语音交互技术的智能客服领域近年来处于发展上升期，技术改进较为活跃，各国企业和研发机构都投身到了这项技术的研发大军中，同时，我国企业在国内市场占到了绝对优势，并且将大部分研发重点都放在了语音识别、自然语言处理、通信数据传输以及用户身份确认等技术内容上。因此，我国企业和研发机构应当借助本国市场的发展优势，继续保持当前的有利市场地位，在语音识别、自然语言处理这些技术内容方便做好专利预警，提升自主创新能力，在通信数据传输以及用户身份确认方面加大研发力度，寻找适合自身的技术发展方向和发展路线。