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投资人“唱衰”语音识别 行业巨头加紧市场布局
据Research and Markets公开数据现实，预计到2020年，语音市场规模预计将达到191.7亿美元。为了争夺人机交互的下一个入口，互联网巨头开启了在智能语音市场疯狂的“军备竞赛”。
投资人“唱衰”语音识别，行业巨头加紧市场布局
面对各大公司在语音交互市场的明争暗斗，一向看好AI创业的李开复却泼来一盆冷水，他表示，语音识别是所有技术里面不成熟的，99%的项目会死掉。
“语音的识别和理解完全是两个事情，我听懂讲的每个字不代表听懂了意思，所以自然语言理解到平台化使用还有十万八千里。”
无独有偶，新入局的互联网巨头Facebook也及时调整了其AI研究的战略方向。由于Messenger聊天机器人的错误率高达70%，在有人力干预的情况下，能够正确处理人类请求的概率不到30%，Facebook决定消减对机器学习和人工智能技术的投资，转向于训练Messenger聊天机器人专注处理一些特定的任务。
然而，行业其他巨头在语音、语义技术等领域的研发和创业势头依然强劲——苹果、亚马逊、谷歌、微软、三星、科大讯飞、百度和华为等巨头纷纷通过并购与自研推出自己的语音产品，加大市场布局。
2010年，乔布斯2亿美金收购自然语音应用软件Siri，随后又收购了英国语音技术公司VocalIQ来改进Siri，尽管Siri看起来更像iPhone可有可无的鸡肋存在，但苹果依然可凭借十亿级的设备数量以及HomeKit平台来争夺智能家居入口。
亚马逊方面，搭载人工智能语音助理Alexa的智能音箱Echo仅去年就卖出了超过650万台；随后，谷歌推出了家用智能硬件Google Home，作为智能家居的中枢控制音箱，用户可与之进行双向对话来调节灯光、恒温器等；
微软智能助理Cortana(小娜)后来居上，为提高语音识别精度，微软采用了神经网络来存储海量的数据，帮助识别软件更“聪明”地识别出人类语音表达的模式。
同样，三星于去年斥2.15亿美元的巨资收购了加州一家虚拟助手初创公司Viv，Viv团队就是苹果Siri的创始团队。据称，在处理复杂要求的能力上Viv比Siri更为强大，且具备更强的机器学习能力。
再看国内，科大讯飞旗下的讯飞开发平台是具规模的智能交互技术服务平台，目前已为超过6万个App、以及8.9亿终端用户提供智能语音交互服务，占有中文语音技术市场70%以上市场份额。
百度是国内早布局人工智能的互联网企业，不久前完成了对渡鸦科技的全资收购，并同时将原度秘团队升级为度秘事业部，加速人工智能战略布局。
此外，华为也在深圳组建了100名工程师团队，用于开发语音助手服务。尽管项目还处于早期研发阶段，但目标却瞄准了苹果Siri、亚马逊Alexa和Google Assistant。
市场日趋明朗化，但技术还不够强大
种种迹象表明，智能语音交互市场的趋势逐渐明朗化。相比5年前，今天的语音识别技术准确率已经提高了20%以上，但基于用户特定场景需求的逻辑理解能力以及成熟可靠的商业模式，依然距离遥远。
首先是噪音等干扰下的识别率问题。目前业内普遍宣称的97%识别准确率，更多的是在安静的室内并近距离靠近麦克风的场合。但在噪音或者远场识别环境下，错误率是近场识别错误率的近两倍。
其次是更好的识别算法。例如其快速自适应的方法(unsupervised adaptation)，比如面对口音、方言，机器或许一开始听不懂，但几句之后就能听懂了。这种方法在很多情况下能够提升语音识别率。
第三，人机对话缺少语境。正如亚马逊Alexa负责人Toni Reid所说，“目前用户大的期待，同时也是人机对话中存在的大问题：语境。比如，我和你面对面交谈，很多视觉线索会告诉我你是否真的听懂了我在说什么，或者是否赞同我的观点。但是在人机对话场景下，这种视觉线索是缺失的”。从AI角度来说，补齐缺失的语境，是解决人机交互体验的当务之急。
此外，现有的语音识别技术还缺乏逻辑推理与表达因果关系的能力。即使是行业巨头的人工智能语音助理，基本定位也只是在信息检索、资讯收集等非常初级简单的工作，例如它们能够回答今天天气怎么样，但面对稍微复杂的问题，附近的麦当劳是否可以用微信支付等就无能为力了。
显然，无法根据逻辑进行多层次推演，就无法承担起更深层的服务。这也是我们看到即使是巨头研发的聊天机器人，都只能做到几轮对话的原因。
创业不是科研项目，从科研出发到核心技术，进而形成产品，关键的地方在于“致用”。
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