一、AI+會帶來新的商業機會

    互聯網提高效率和建立了連接，而AI將能直接解決2C用戶或2B客戶的痛點，并在效率方面提升上千倍。一個能創造價值的AI商業模式，是以用戶痛點中心，用AI賦能工具及解決方案，完成懂用戶、懂運營、懂生態的業務閉環。能夠實現以上所說，那迎接的將是一個全新的藍海市場。

    例如，一個案例——AI法官

    過去，小公司與大公司出現法律糾紛，通常弱者必定被欺負，動輒幾萬甚至上千萬的法律費用讓弱者無力支付，就算是上了法庭，也未必能換來公正。對于中小企業來講，是個無法解決的痛點。

    美國Judicata公司就像一個AI法官，將龐大的案件信息和法律條文，系統性地喂養機器學習。任何一個人，輸入必要的案件信息和適用的法律后，都能在微秒級的時間內，評估出有可能的訴訟結果，并為律師提供訴訟建議：有了它，用戶只要輸入必要的信息和適用的法律，即可獲得評估，例如：被告有97%的獲勝機。

    而且，如果評估的結果對弱小群體的一方有利，那么，其合作公司Legalist將會向缺乏資金的原告提供5萬至50萬美元的投資，并能在勝訴后分享50%的賠償收入。兩家公司形成了AI的協同效應。

    每一次技術革命，都帶來全新的商業機會。互聯網的出現，本質上解決了效率和鏈接的問題，外賣、社交、打車，都搭上了互聯網更便捷、更高效的快車。

    二、AI商業化發展遵循ToB到ToC的路徑

    技術革命，ToB先行。B端對于效率和成本的需求旺盛，并且需求單一，相對容易實現，因此縱觀所有的技術革命，幾乎都是從B端開始的。IBM的個人計算機首先進入的是商用市場，最早的門戶網站是為了整合企業網站，電子郵箱最初是商用收費的，電子商務最初也是ToB的業務。

    AI商業化發展面臨的難點，一方面是投入巨大，目前AI公司的業務涉及到的主要是上游的任務、模型及算法，但是為了實現方案，AI公司還需要做更深層次的軟件實現、系統以及設備硬件的選擇；另一方面則是數據不足，沒有優質的數據，再好的算法都沒有用武之地，各行業如教育、基礎設施、制造等領域的數據獲取，也是一個巨大的問題。

    AI商業化發展遵循ToB到ToC的路徑。判斷人工智能技術將優先在B端落地，語音識別、圖像識別持續在B端服務。原因在于：1）B端對于生產力效率的提升需求最為強烈，新技術可顯著提高效率；C端對技術不敏感，更重視體驗和產品；2）B端場景和需求比較明確，如安防、政務、工業、商業等，而人工智能和C端需求結合場景下的產品模糊。公司“平臺+賽道”的戰略布局也正是在產業發展初期就認準了ToB到ToC這一路徑，形成教育、政法、車載、醫療等行業應用，在提供現金流的同時提供了行業剛需場景和數據的先發卡位優勢。

中國代表性人工智能企業的發展路徑

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    相關報告：智研咨詢發布的《2019-2025年中國人工智能行業市場深度評估及市場前景預測報告》

    三、各行業AI商業化發展分析

    1、教育：產品化轉軌

    教育信息化2.0，信息化教育改革。教育信息化1.0已經取得巨大成果，學校網絡教學環境大幅改善，全國中小學校互聯網接入率已達87％，多媒體教室普及率達80％。2018年4月教育部發布《教育信息化2.0行動計劃》，提出到2022年要基本實現“三全”、“兩高”、“一大”，“三全”指教學應用覆蓋全體教師、學習應用覆蓋全體適齡學生、數字校園建設覆蓋全部學校，“兩高”指著力提高教育信息化應用水平、著力提高廣大師生信息素養，“一大”指建成“互聯網+教育”大平臺。

教育信息化2.0發展目標

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教育信息化2.0發展愿景

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    通過比較教育信息化1.0和2.0，可以發現教育信息化1.0是以互聯網、云計算等信息技術為基礎，主要改變物理學習環境，教育信息化2.0則是以大數據、人工智能等新技術為基礎

2011-2021年中國教育信息化財政投入

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中國教育信息化經費占財政性教育經費比重預測

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    教育信息化2.0提出的新要求正是公司強項所在。公司開展以大數據為基礎的發展性評價、學習分析和個性化學習資源推薦，用人工智能助力教育發展。通過學業數據采集和教學過程性數據分析，深度挖掘數據價值，實現多維度教學發展性評價，從而幫助教育管理者高效決策、教師減負增效和學生個性化學習，把精準教學、因材施教真正落到實處。憑借多年的技術積累，公司在2017年連續推出多項A.I賦能教育產品，包括智能微課工具1.0、智慧紙筆課堂1.0、智能作業平臺1.0、智能組卷工具1.0、智學網2.0等，從課堂、課后、考試等多個場景、對學生、教師、家長等多名角色提供了基于人工智能的強大助力

    2、政法：新興的語音剛需場景

    政法系統滲透率較低，潛力巨大。目前全國有3525個法院，一個典型的基層法院（以區法院為例）內設機構共有20個部門（分別為刑庭、少年庭、民一庭、民二庭、民三庭、民四庭、知識產權庭、行政庭、執行一庭、執行二庭、執行局綜合科、立案一庭、立案二庭、審監庭、政治處、監察室、辦公室、研究室、審判管理辦公室及法警大隊）。據此測算，全國共有40000多個法庭。根據統計，全國派出所及相關警務室共有13萬個，公安局和檢察院等機構則可由全國行政區劃估算，目前全國縣級以上的行政區共3218個，另外還有鐵路公安、森林公安、民航公安等，由此估計公安局加上檢察院數量應該不少于8000個。作為公檢法系統，都要求透明，留痕，因此都有語音技術的需求。

語音系統政法市場空間估算應

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政法場景的語音應用

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    2016年12月10日，公司智能語音庭審系統通過以最高人民法院信息中心專家鑒定委員會的鑒定，獲得專家一致肯定，由最高人民法院在全國范圍內進行推廣應用。2017年兩會期間，最高法工作報告特別介紹了公司的智能庭審語音識別系統，還附了庭審語音識別系統的體驗二維碼，體現了最高法領導的充分肯定。

    在政法領域語音系統只是開始，智能輔助判案系統全國推廣有望打開更大市場。庭審系統對于各種公檢法專業領域的知識正在不斷積累，使公司專業領域的準確度不斷提高。中央政法委在18年年初已經對輔助辦案系統有相關規劃，全國要開始加快推廣；訊飛的產品經過去年一年的打磨，18年3月在上海正式應用，對于整個公檢法的運行效率都有大幅提升。這些后臺的核心技術就是認知智能，尤其是機器閱讀理解，預計公司在政法領域的領先地位將進一步鞏固。

    3、客服：迎來AI應用的拐點

    電話客服是智能語音最易突破的場景。電話客服一大重要特點就是場景單一，是端對端的電話服務，落地最為方便。

    由于成本和效率所限，客服行業由人工轉向AI是大勢所趨。隨著新媒體的高速發展，中小企業的客服咨詢量日益增長。雖然企業可以通過增大人力資源投入來保證消費者的咨詢溝通能夠得到滿足，但客服人員流動頻繁、前期的培訓成本相對較大，利用人工客服的解決問題的效果對于中小企業而言不盡如人意。智能客服將成為大多數企業的解決方式。

    電銷機器人助力電話銷售行業效率提升。Yeta機器人依托公司最新的AIUI語音識別、理解、轉寫技術，通過真人聲音與客戶交互推銷，為企業精準鎖定意向客戶，大幅提升電銷效率，促成轉化。目前Yeta機器人使70%的金融、教育、房地等行業成單效率顯著提升。

    4、智能硬件：ToB到ToC的完美實踐

    對比其他品牌翻譯機，訊飛翻譯機3.0為市面主流翻譯機中綜合性能最強的翻譯機。綜合銷量和性能，選取了5臺市面上主流的翻譯機。通過實測和對比，訊飛翻譯機3.0在翻譯精確度、翻譯速度、抗噪性能上皆領先于其他翻譯機。特別是抗噪性能，訊飛翻譯機3.0由于配備了上下各2個共4個的高敏感度、高抗噪的麥克風，因此在抗噪性能和收音表現上明顯優于其他產品。公司將其領先的語音識別技術和自然語言理解實力運用在翻譯機上，成功地讓技術落地并大獲成功。

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    對于翻譯機與免費翻譯app的性價比問題，翻譯機優勢在于高性能及特殊場景的適用性。一方面受益于專業的硬件配設，訊飛翻譯機可以在有干擾和巨大噪聲的地方正常使用，對場景的適應性更強；另一方面翻譯機解決了使用手機翻譯在某些場合的不便性，如正式的商務場合等。同時，從用戶習慣角度考慮，翻譯機在一定情況下可以消除人的心理距離：交流雙方通過傳遞手機進行對話、翻譯與溝通存在一定不舒適的心理變化，而一個專門翻譯的機器可以解決這個問題。綜合來看，翻譯機尤其獨到的機能優勢和適用場景，并不具備完全可替代性，訊飛翻譯機系列的熱銷也實證了市場對翻譯機的這一需求。

    對于翻譯機目前售價相對較高的問題，推進租賃平臺的建設與運營，可以更貼和民眾的旅游需求。訊飛翻譯機2.0目前已銷售數十萬臺，口碑銷量雙贏，已成為一個小爆款產品。但由于較高的客單價制約，難以打造成一個全民級爆款。對此公司推出了租賃服務，主要針對日漸龐大的出國游需求。不同于高頻、正式的商務需求，出國旅游的語言翻譯需求相對低頻和隨意，租賃是一個比購買更加合適的運作模式。目前消費者已可以通過平均約30元/天的價格租賃訊飛曉譯翻譯機和訊飛翻譯機2.0。國內如京東、途牛、攜程等國內知名旅游、租賃平臺都開始提供訊飛翻譯機的租賃服務。公司未來還規劃通過運營商、旅行社或在機場、火車站等交通樞紐提供租賃服務。隨著用戶習慣的培養和運營模式的精細化，翻譯機產品在C端擁有廣闊的空間。

2016-2020年中國內地居民出入境人次情況

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2019-2020年中國翻譯機租賃滲透率測算（%）

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2016-2020年中國翻譯機租賃單價及使用時間測算（%）

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2016-2020年中國翻譯機市場空間測算（億元）

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    5、智慧醫療：AI+醫療更好地服務人類

    人工智能政策推動醫療行業發展。國家從2016年開始在政策層面推動人工智能的發展。2017年，人工智能首次被寫入政府工作報告，習近平總書記更在一帶一路國際高峰論壇上將人工智能列入國家絲綢之路規劃，可見人工智能戰略在整個國家戰略中愈發重要。在這些人工智能的政府文件中，多次提及人工智能輔助醫療，包括相關的規范、質量指標和建議。

    人工智能+醫療是廣闊的藍海市場。公司針對智慧醫療推出面向不同環節的三類產品線，分別為智能醫院、人工智能輔助診療中心、智醫助理。公司在第一條產品線智能醫院中，提供智慧醫院整體解決方案，包括1個醫學人工智能平臺，診前、診中、診后3個場景，門診、住院、移動等7個核心應用產品。醫學人工智能平臺結合訊飛超腦，運用智能語音識別、智能語音合成、自然語言理解、醫療圖像識別、醫療大數據分析、OCR識別等，成功地結合醫學專業知識，提高診斷的準確性和效率。

    導診機器人—曉醫，標準化的專業解決人員短缺的問題。護理人員的短缺是全國護理工作普遍存在的難題，部分醫院只在門診大廳設有導診資詢臺，加上護士編制有限，導診服務人員并不全由護士擔任，這就存在導診人員專業水平有限、水平參差不齊等問題。公司研發的導診導醫機器人“曉醫”，內建訊飛超腦支持路線指引、智能分診、報告單查詢等功能，目前在北京301醫院、安徽省立醫院等，“曉醫”機器人每天已經有超過1000次的詢問過程，有效解決人工導診所面臨的問題。

    電子病歷、醫療語音錄入系統，解放醫生的雙手、精準管理病歷。醫生看診的模式通常有兩種，一種是診療完病人狀況后再做記錄，另一種是由另外一位醫護人員進行記錄。前者是要花費同一位醫生兩倍的時間，并存在診療結束后對診療細節有所遺忘的可能;后者則要安排兩位人員，在國內醫院醫護人員普遍短缺的現狀下，多數醫院難以執行。為此公司推出電子病歷系統、醫療語音轉錄系統，由醫生配戴專業訂制的麥克風，對診療過程全程錄音，實時進行語音識別，結構化電子病歷。根據北大口腔醫院的親自試驗，原來8-10分鐘的病歷輸入，使用訊飛的口腔門診語音電子病歷只有2分鐘就能搞定，平均電子病歷的書寫效率可以提升到4倍以上。目前公司針對口腔科和超聲科，分別推出口腔門診語音電子病歷、智能超聲語音助理，未來計劃推廣到更多其他科室。

電子病歷系統主要功能

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語音電子病歷

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    6、被忽略的ToC業務

    市場普遍認為輸入法的變現模式并不清晰。傳統觀點認為輸入法的變現模式比較狹窄，只能通過廣告，而平時使用輸入法卻不會進入輸入法APP，從而導致輸入法不能獲得太多流量，影響其廣告變現能力。

    AI時代大不同。1）在AIOT時代終端碎片化的背景下，除了系統，輸入法是唯一能打通其他所有軟件、硬件的存在，獲得的流量是其他應用無法比擬的；2）AIOT時代，輸入法作為生態入口將得到重視，從應用工具走向智能服務平臺，交互邏輯從“用戶主動搜索”轉變為“AI主動推薦”。輸入法自帶AI助手擁有情景感知、沉浸式體驗、AI主動推薦三大特點，更精準的滿足用戶更加個性的場景化需求，為用戶對接服務，為商家對接精準流量。

輸入法“進化”

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    輸入法用戶的語音輸入使用占比穩步提升。語音作為一種便捷的輸入方式，不僅能幫助用戶把聲音快速轉換成文字，而且解決了用戶不便于收聽語音消息的困擾。2010年10月，訊飛輸入法率先推出語音輸入功能，引領和推動輸入和交互模式的變革。

語音輸入的使用占比穩步提升

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    基于智能語音的功能創新成為輸入法市場競爭的主基調，訊飛輸入法領跑語音輸入。當下先進的人工智能技術正加速輸入法產品的迭代更新，訊飛輸入法憑借方言語音輸入、多語種實時翻譯、不依賴網絡的離線語音等功能真正解放雙手，讓輸入更流暢，吸引了大批用戶。除了功能創新，用戶滿意度對未來手機輸入法競爭同樣具有決定性作用。賽諾調研覆蓋各個年齡段人群，在輸入法用戶滿意度Top榜單中，訊飛輸入法是唯一超過9分的第三方輸入法，排名第一。

    自2016年起,人工智能領域建設上升至國家戰略層面，“語音”成為人工智能領域的一大關鍵詞。如今，設備端輸入方式已經發生了巨大變化，語音輸入達到了實用的門檻，基于語音的功能創新空間更多，語音交互的比重也越來越大。

    四、20年磨一劍，從語音平臺到AIOT操作系統

    歷史上經歷了三次信息革命：電信時代、互聯網時代、移動互聯網時代，信息分發渠道分別為電話黃頁、搜索引擎、應用商店以及頭部App。如今已經進入了AIOT時代，而訊飛在AIOT時代的定位是賦予萬物自然交互能力的“送水工”與連接各類設備的“路由器”。

    AIOT區別于PC和移動互聯網時代的重要特點是不再是統一標準化的終端。不同于PC時代的電腦，移動互聯網時代的手機，在AI時代，不同的場景有著與之適配的最佳終端，用戶的信息交互不再壟斷于手機設備，可能是音箱、電視、汽車等碎片化場景的各類智能設備。

終端多樣性

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    單一軟件壟斷流量一去不返，云端芯全方位布局是未來。AI時代終端碎片化的特征，導致了沒有一個單一端口可以壟斷數據流量。而AI時代數據流量不僅是變現的工具，更是算法的養料，只有足夠多的數據才能訓練出更好的模型，才能更好的挖掘出客戶的真實需求，這要求各大巨頭必須云端芯全方位布局，才能最大程度占據碎片化場景和硬件的流量入口。此外，終端企業參與研發或深度定制芯片，已成為強化終端實力的有效方式：蘋果從iPhone4開始，就采用自研的A系列應用處理器芯片，并強調與其iOS系統的耦合優化實現了更好的終端性能表現，三星部分旗艦機自2009年起就搭載其獵戶座系列芯片，而華為也擁有自己的麒麟芯片。

各大巨頭均已開始云端芯全方位布局

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    前端設備的碎片化導致AI時代一個非常重要的特點——軟硬結合。比如訊飛翻譯機，就充分利用了軟硬件結合優勢。在手機上不能準確完成的功能，在翻譯機上實現了。這不僅需要軟件，硬件也要隨之改變。

    1、1.iFLYOS2.0與iFLYIoT：開放平臺智能軟硬件整合解決方案

    萬物互聯的智能硬件時代，不同場景的機器串聯在一起，人與機器之間的關聯也更加緊密。萬物互聯將創造前所未有的機會，并賦予沉默的東西以聲音。目前，智能硬件設計開發最大的痛點就是技術門檻高以及開放性不足。iFLYOS就是為了解決這些問題而存在的。

    iFLYOS2.0可以讓開發者更好地開發出智能硬件和智能應用。對開發者來說，iFLYOS2.0是一站式的解決方案，是一個開放的技能平臺，是一個知曉每位消費者的人工智能系統。對消費者來說，iFLYOS2.0把眾多服務商的人工智能系統帶到消費者面前，帶來體驗一致的跨場景智能服務。

iFLYOS可以做什么

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    iFLYIoT是面向企業的IoT云，通過連接數據和A.I.決策，構造圍繞用戶的閉環交互體驗，每個設備之間都可以互相輕松聯通。iFLYIoT平臺通過建立設備、云端雙向通信通道，使設備可以穩定高效地連接到物聯網云平臺。除此之外，更是與公司豐富的A.I.能力結合，憑借自身語音識別、語義理解技術優勢，快速構建行業智能解決方案。

    設備接入：平臺針對不同操作系統、終端類型、聯網方式的設備提供設備端SDK，使其可以快速連接至iFLYIoT平臺。開發者可基于SDK和XLink協議開發設備端功能，并讓設備與云端進行消息通信。同時還可集成多種A.I.能力，實現設備智能化。

    平臺能力：iFLYIoT平臺提供完善的產品開發、設備管理等基礎能力，可快速在云端構建產品及功能，并且提供事件管理、規則引擎等拓展服務，方便開發者拓展產品能力。具備億級設備的連接能力，安全可靠地實現消息收發及路由，幫助開發者構建自己的IoT應用。

    協議互通：提供第三方設備廠商的通訊協議與Xlink協議的互通，開發者可編寫協議轉換腳本，將第三方設備的通訊協議與Xlink協議進行適配，iFLYIoT平臺通過協議轉換腳本解析第三方設備上傳的數據信息，下發設備指令。

    打造標桿語音IoT生態。目前，IoT的一個重要應用就是智能家居。2017年6月，公司發布了面向智能家居場景的MORFEI智能麥克風1.0。這款麥克風能讓開發者經過短暫的調試對接，實現智能交互能力。進一步提高智能家居的集成度，降低了合作伙伴的開發難度。MORFEI麥克風通過分布式拾音，可以實現在整個空間內任何一個角落隨意說，MORFEI的云連接能力和所有周邊的合作伙伴的產品連接，形成解決方案。以這款MORFEI智能硬件平臺為核心，公司打造一個標桿性的語音IoT生態。正如全球1024開發者節上所說的，“在不同的用戶和場景組合中，你設計的智能產品是多樣化的，有感情的。它應該有自己的名字，連接了不同的內容。而通過iFLYOS和iFLYIoT，可以將它們連接在一起。”

    2、2.AI營銷云：開放平臺變現

    開放平臺高速發展。2018年訊飛開放平臺經過持續的積累，第三方創業團隊已經突破了92萬，這個數字在去年6月份是37萬。日均使用次數從37億次增長到46億次，累計終端數也不斷增加。

開發者團隊快速增長（2018年中數據）

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行業應用快速增長

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AI營銷開發者“質”“量”齊升

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AI營銷開發者“質”“量”齊升

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    舉行全球開發者節，極大提升在業界的影響力。大會以人工智能技術為依托，以“開放、合作、生態、共享”為主理念，以全球智能開發者為對象，吸引全球各地的AI專家、企業家、開發者，致力于發揚雙創精神，扶持AI行業開發者、創業者，建立健全AI產業鏈，最終形成健康、可持續的人工智能產業生態。

    AI營銷云通過開放平臺連接企業和開發者，讓企業在開發者的APP和智能硬件上投放廣告，把開發者擁有的流量和客戶轉變為企業所需要的營銷陣地，并且讓APP和硬件的開發者能擁有可觀的商業變現模式。

    從“工具”到“顧問”。訊飛AI營銷云通過對原始數據的采集、儲存及分析實現目標人群畫像的刻畫，由此打造出了iScope智能識客平臺。在此基礎上，進化出了在洞察方面有著突破性意義的行業定制化數據解決方案，從而為品牌識別出最具價值的目標用戶。除此之外，訊飛進化的數據能力對影響用戶行為的各類因素實現深度洞察，從而迭代優化營銷決策。數據的價值被進一步激活，洞察實現從“工具”到“顧問”的升級。

    從“PUSH”到“交互”。訊飛AI營銷云在內容和形式兩方面雙管齊下，實現營銷體驗升級。在內容層面，應用訊飛先進AI技術打造出的能聽會說、能理解會思考的新晉網紅IP——肯德基KI上校，使品牌的營銷內容變得生動有趣。在形式方面，坐擁6億用戶的訊飛輸入法率先發聲。訊飛AI營銷云為其打造了“先聲奪人”、“一聲直達”、”VoiceGame”等多款創新型互動廣告形式，通過智能交互拉近品牌與消費者間的距離。在線下，更有全新升級版“訊飛智屏”，以智能交互實現線下營銷體驗的全面升級。

    從“人工”到“人工智能”。數字時代，用戶溝通依舊依靠人力完成。投入與效能的不對等將在AI時代得以解決。訊飛AI營銷云打造出的智能外呼系統在大大減少成本的同時將效率提升40%；智能客服系統的能力已在海底撈等龍頭企業的應用中得以檢驗。

    從“移動互聯”到“萬物互聯”。至2017年，19億活躍終端設備的智能化推動智能硬件的崛起，由此進入了一個萬物互聯的世界：語音控制音箱打開電視；智能耳機幫助外賣騎手通過語音完成訂單；電扇以聲音做遙控器。AIoT，讓更多智能硬件實現互通互聯。基于此，訊飛AI營銷云打造了面向未來的AIoT場景化營銷解決方案。以智能硬件為載體，在各類場景下通過與品牌的智能交互完成沉浸式營銷，實現萬物互聯時代下的AI新營銷。

全景式數據覆蓋

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    流量變現是廣告產業鏈中媒體的核心訴求。從用戶側來看，隨著流量紅利的消失，用戶滲透從一二線下沉到三四線城市，媒體變現無法再單純地依靠增量用戶來實現，從媒體側來看，馬太效應凸顯，線下流量崛起，此時，運營好存量用戶就顯得至關重要。可面對選擇越來越多樣化、追求越來越個性化的消費者，媒體又該如何留住他們，從而順利變現呢？

AI營銷云日均流量飛速上升

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    AI技術賦能，助力媒體產品升級。對于媒體來說，平衡廣告數量和用戶體驗無疑是其面臨的最大痛點。廣告數量過多，雖然能在短期內帶來可觀的廣告收入，但卻會影響用戶體驗，造成用戶流失。訊飛AI營銷云利用互動廣告等更原生的廣告形式，它們不僅不會破壞用戶體驗，還能夠通過互動的形式增強用戶粘性和媒體平臺的活躍度。

AI營銷云助力開發者收入增長

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    賦能合作伙伴的同時，開放平臺也開始規模化變現。依托訊飛開放平臺的數據規模優勢和開發者規模優勢，開放平臺的商業化探索亦取得突破進展，基于訊飛大數據，廣告投放效果提升，電商行業ROI（投資回報率）提升2.3倍，金融行業CPA（注冊成本）僅為過去的40%，已逐步發展成為行業主流的人工智能廣告平臺。基于人工智能技術和人機協同反作弊系統，每天為廣告平臺過濾異常流量平均達25%左右。

訊飛開放平臺收入2年增長近10倍（單位：億元）

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    三、認知智能發展分析

    認知智能是人工智能的最高目標。人工智能分為三個維度，分別是運算智能、感知智能和認知智能。運算智能早已實現；感知智能是語音識別、計算機視覺等當下已經發展成熟的人工智能技術；認知智能，就是機器具備知識理解、邏輯推理等能力，并且能夠用自然語言的方式表達出來，目前，認知智能主要是指自然語言處理及相關方向的應用。

人工智能三個階段

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    自然語言處理（NLP）取得重大突破。谷歌近日開源了其尖端的技術BERT，與其他先進的自然語言處理系統相比。BERT幾乎不需要針對特定任務進行神經網絡基礎架構調整，就能實現所有的結果。在史丹佛問答數據集SQuADv1.1，BERT獲得新高分，精準度達93.2%，超過之前最高分的91.6％和人類的分數91.2％。

2018年下半年中國人工智能之語音語義應用市場份額

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    語音是人與人間自然的交互方式，也是人機交互最重要的入口。作為人類輸出信息的主要渠道，語音識別是AI理解世界最重要的組成部分。公司立足于基礎語音識別領域，經過數十年的深耕，在語音合成、語音識別、口語評測、語言翻譯、聲紋識別、自然語言處理等智能語音核心技術上均代表著國際先進水平。

語音識別技術的核心構成

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    在基于全球最大中文開源數據庫的AISHELL-2的測試中，通過若干近場、混響、噪聲等公開測試集上的相關測試，公司平均字錯率為7.20%，顯著領先于阿里、騰訊、百度等廠商的相關語音產品，在多個數據集多個場景上均處于業界領先地位。

主要廠商語音識別算法平均錯誤率對比

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各參賽機構詞錯誤率對比（六麥克風）

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各參賽機構詞錯誤率對比（雙麥克風）

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    四、中國人工智能商業化應用發展的十大特點及趨勢

    1.技術能力方面，中國企業價值鏈布局側重技術層和應用層，對需要長周期的基礎層關注度較小。人工智能產業鏈分為基礎層(芯片、算法框架)、技術層(計算機視覺、自然語義理解、語音識別、機器學習)和應用層(垂直行業及精確場景)。中國企業布局比較偏好技術相對成熟、應用場景清晰的領域，對芯片關注度小。瞄準AI專用芯片或將為中國企業另辟蹊徑。

    2.科技巨頭生態鏈博弈正在展開，創業企業則積極發力垂直行業解決方案，深耕巨頭的數據洼地，打造護城河。科技巨頭構建生態鏈，已經占據基礎設施和技術優勢。創業企業僅靠技術輸出將很難與巨頭抗衡，更多的創業企業將發力深耕巨頭的數據洼地(金融、政府事務、醫療、交通、制造業等)切入行業痛點，提供解決方案，探索商業模式。

    3.政策與資本雙重驅動推動人工智能產業區域間競賽，北上深領跑全國。京津冀、珠三角、長三角以及西部川渝地區成為人工智能企業聚集地區北京、上海、深圳牢牢占據人工智能城市實力第一梯隊的位置，廣州的大型企業與初創企業數量較少，杭州主要依靠阿里巴巴，因而屬于第二梯隊，重慶則受到技術與人才基礎限制處于第三梯隊。

    4.各地政府以建設產業園的方式發揮人工智能產業在推動新舊動能轉換中的作用。人工智能產業園呈現多點開花、依托原有高科技產業園以及與原有園區企業產生聯動效應的特點。其中廣東人工智能產業園最多，達到7個。但由于建設速度過快，園區也出現了空心化與入オ缺口的問題。

    5.在數字政府領域，政府端是目前人工智能切入智慧政務和公共安全應用場景的主要渠道，早期進入的企業逐步建立行業壁壘，未來需要解決數據割裂問題以獲得長足發展。各地政府的工作內容及目標有所差異，因而企業提供的解決方案并非是完全標準化的，需要根據實際情況進行定制化服務。由于政府一般對于合作企業要求較高，行業進入門檻提高，強者恒強趨勢明顯。

    6.在金融領域，人工智能的應用最為深入，應用場景逐步由以交易安全為主向變革金融經營全過程擴展。傳統金融機構與科技企業進行合作推進人工智能在金融行業的應用，改變了金融服務行業的規則，提升金融機構商業效能，在向長尾客戶提供定制化產品的同時降低金融風險。

    7.在醫療領域，人工智能應用發展快速，但急需建立標準化的人工智能產品市場準入機制并加強醫療數據庫的建設。人工智能的出現將幫助醫療行業解決醫療資源的短缺和分配不均的眾多民生問題。但由于關乎人的生命健康，醫療又是一個受管制較嚴的行業。人工智能能否如預期廣泛應用，還將取決于產品商業化過程中如何制定醫療和數據監管標準。

    8.在出行領域，以無人駕駛技術為主導的汽車行業將迎來產業鏈的革新。傳統車企的生產、渠道和銷售模式將被新興的商業模式所替代。新興的無人駕駛解決方案技術公司和傳統車企的行業邊界將被打破。隨著共享汽車概念的興起。無人駕駛技術下的共享出行將替代傳統的私家車的概念。隨著無人駕駛行業的規范和標準的制定，將衍生出更加安全和快捷的無人貨運和物流等新興的行業。

    9.在制造業領域，人工智能的應用潛力被低估，優質數據資源未被充分利用。制造業專業性強，解決方案的復雜性和定制化要求高，所以人工智能目前主要應用在產品質檢分揀和預測性維護等易于復制和推廣的領域。然而，生產設備產生的大量可靠，穩定、持續更新的數據尚未被充分利用，這些數據可以為人工智能公司提供優質的機器學習樣本，解決制造過程中的實際問題。

    10.在零售領域，應用場景從個別走向聚合，傳統零售企業與創業企業結成伙伴關系，圍繞人、貨、場、鏈搭建應用場景。人工智能在各個零售環節多點開花，應用場景碎片化并進入大規模實驗期。傳統零售企業開始布局人工智能，將與科技巨頭在應用大數據和人工智能領域同臺競技，意味著零售商將更加積極與創業公司建立伙伴關系。