早上7:00，家里的智能音箱会自动播放音乐呼唤你起床，然后给你播报今天的天气状况，说一句“再帮我订购一箱牛奶”，快递就会在约定好的时间送过来，说一句“帮我叫辆车”，一会车就到楼下等你了……
或许在不久的将来，语音助手足以成为家里见不到却可以实现交谈的虚拟助手。这样的助手不会有伤风感冒，更不会将个人情绪带入工作中，随着大数据资料的采集，它们甚至会比家人更了解你。物联网时代即将到来，人工智能将成为重要的流量入口，语音交互就成了极具竞争力的交互方式。凯石基金研究部TMT研究组从人工智能应用的语言交互层面为您带来系列深度剖析。
前三期我们开启了人工智能发展的市场空间和技术发展讨论。
今天，我们继续展开人工智能之语言交互发展的探讨。
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人工智能深度产业研究系列四：
语言交互：语义识别商业化价值巨大
1、语音识别：语音识别技术逐渐成熟，进入快速普及阶段
当前业界领先的语音识别准确率已达97%（开源软件能够达到92%左右），错误率正以每年30%速度下降。
语音识别主要涉及语音信号的降噪处理以及语音识别模型的训练，语音识别模型训练需要大量的语音数据对模型进行训练，所以当前语音识别技术的壁垒主要是语音识别模型的优化和语音数据库的积累。
图表 1：语音识别系统架构
数据来源：互联网 凯石基金
语音识别技术壁垒主要来自算法与数据，在创业初期主要通过数据的训练来提高准确率，随着准确率提升数据对系统性能的提升将大幅下降，到后期主要还是通过算法的改进来提升准确率，但是在方言识别方面还是有一定的数据壁垒。在算法层面壁垒源于不断的积累与优化，以及大量研究人员为产品提供提供前沿的新技术新成果，使得系统性能持续提升。
图表2：语音识别的技术壁垒
数据来源：凯石基金
图表3：2012年全球语音识别市场份额分布
资料来源：工业和信息化部电子科学技术情报 凯石基金
国内语音识别厂商在技术与产品体验第一梯队，技术上的领先主要源于这几家公司研究院、联合实验室能够为产品提供源源不断的技术支持。
市场份额方面来看，个别厂商的市场份额已经达到了50%，在车载、智能电视、智能家居等应用的前装市场占有绝大多数市场份额，思必驰在车载后装市场出货量第一，在智能硬件也占了一定的而市场份额。
2、语义理解：语义理解是人工智能皇冠上的明珠，商业价值巨大
所有的自然语言处理问题都可以分为分类、匹配、翻译、结构预测以及马尔可夫决策过程五大自然语言处理模型。
图表4：自然语言处理问题都可以分为分类、匹配、翻译、结构预测以及马尔可夫决策过程五大模型
数据来源：诺亚方舟实验室 凯石基金
自然语言处理技术也随着算法的发展而发展，从此前的关键字匹配，到后来基于机器学习算法统计学习方法，再到当前词向量技术，随着技术的进步准确率也在逐渐提升。
图表5：自然语言处理技术发展几大阶段
数据来源：凯石基金
随着算法的突破，自然语言处理准确率也获得大幅提升，对话与问答系统准确率已经超过70%，但是还难以达到85%的商用准确率。
图表6：开放环境语义理解准确率达70-80%
数据来源：诺亚方舟实验室 凯石基金
深度学习对计算机视觉与语音识别取得较大突破，而在自然语言处理领域难以获得根本性突破，主要是由于图像处理可以通过深度学习端到端地训练，而自然语言难以突破主要是因为：
（1）语言是不完全有规律的，规律是错综复杂的。有一定的规律，也有很多例外。因为语言是经过上万年的时间发明的，这一过程类似于建立维基百科。因此，一定会出现功能冗余、逻辑不一致等现象。但是语言依旧有一定的规律，若不遵循一定的规范，交流会比较困难；
（2）语言是可以组合的。语言的重要特点是能够将词语组合起来形成句子，能够组成复杂的语言表达；
（3）语言是一个开放的集合。我们可以任意地发明创造一些新的表达。比如，微信中“潜水”的表达就是一种比喻。一旦形成之后，大家都会使用，形成固定说法。语言本质的发明创造就是通过比喻扩展出来的；
（4）语言需要联系到实践知识；
（5）语言的使用要基于环境。在人与人之间的互动中被使用。如果在外语的语言环境里去学习外语，人们就会学习得非常快，理解得非常深。
图表7：语义理解难以商业化5大原因
数据来源：诺亚方舟实验室 凯石基金
对具体场景进行优化能够大幅提升识别准确率，从而提升用户体验。自然语言处理的额准确率主要受到话题的开放性影响，那么通过对场景的限定与优化可以提升场景相关功能交互的识别准确率超过90%，通过对大量场景优化后能够提升用户体验，从而推进相关产品的商业化。
不管是分词还是实体的识别都需要大量实际用场景中的数据，同时算法的优化与迭代也需要很长的时间与研究实力。当前国内语义理解技术较强的厂商已有五六家，然而语义理解技术尚不成熟，需要有大量的研究人员跟踪与研究最前沿的研究成果为产品提供支持。所以我们看好在人工智能技术与数据积累深厚，同时拥有人工智能研究院或者和高校建有联合实验室，又有能力对该领域持续投入的厂商。
3、车载与电视助手：车载与电视助手进入快速普及期，占领车载与电视入口
图表8：助手类应用发展路径
数据来源：凯石基金
当前开放语境下的语义理解准确率只有70-80%，依然达不到商用条件，所以家庭助手与手机助手等应用场景比较开放的助手类应用，识别准确率都比较低体验也有待提高，产品任需进程大量场景优化。而智能车载助手与智能电视助手应用场景有限，主要就是打电话、导航、搜电台、电影等，通过当前语义理解技术辅以自定义数据库，语义理解准确率能达95%以上，加上多轮对话技术，交互成功率达90%，已经能够满足车载与电视环境下的各种需求与体验要求，当前主流车场与电视厂商均已开始与相应的公司合作推出车载与智能电视助手，我们认为未来几年智能助手将成车载与智能电视标配。
图表9：车载助手功应用场景窄，体验较手机助手好
资料来源：凯石基金
图表10：电视助手功应用场景窄，体验较手机助手好
资料来源：凯石基金
当前虽然语音识别准确率达到95%，但是交互中句子的准确率只有40%（0.95ⁿ）左右，并且在识别错误的情况下不支持打断纠错，所以在这种情况下助手类产品交互成功率依然较低体验较差，迟迟没能普及。15年主流厂商相继推出全双工交互技术，支持打断纠错，交互成功率能够提升到90%以上，大幅提升了用户体验，所以我们认为在15年降噪、远场识别以及全双工交互以及多轮对话管理技术推出后，助手体验得到大幅提升，已经具备快速普及的条件。
图表11：全双工系统使得交互成功率达90%，大幅提升交互体验
数据来源：网络
车载助手成刚需。据央视调查，车速60km/h时，低头看手机3秒，相当于盲开50米，一旦遇到紧急情况，刹车至少需20米。据统计，开车看手机发生事故概率是普通驾驶的23倍；开车打电话时发生事故概率是普通驾驶的2.8倍。
智能车载助手有效解放司机双手和眼睛，能够大幅提高行车安全，我们认为在车载环境声控系统将成刚需，随着车载助手的普及其将成为汽车标配。
语音控制将成智能电视标配。原有电视遥控存在以下四大痛点：
（1）需要牢记电视台对应的频道；
（2）遥控器输入文字较麻烦；
（3）遥控器搜索内容操作繁琐；
（4）用户总是要找遥控器。
智能助手真正实现“一句搞定”，很好地解决了现有电视遥控的四大痛点，未来必然成为智能电视的标配，从智能电视产业与用户反馈来看智能助手已经开始逐渐普及。
图表12：开车看手机发生事故概率是普通驾驶的23倍
资料来源：互联网 凯石基金
图表13：语音控制将成智能电视标配
资料来源：互联网 凯石基金
主流汽车与智能电视厂商产品均开始集成智能助手产品。当前主流汽车厂商已经与设备厂商合作开发带有语音识别功能的中控系统及前装设备，已计划量产的车型就达30款。同时国内后装导航厂商开展也与语言交互厂商广泛合作车载助手在后装市场的应用。
国内绝大多数电视厂商在智能电视语音识别领域与设备厂商展开了合作，语音控制已经在主流电视厂商近200个型号中预装，用户数超过1000万。此外还与移动通讯和有限电视等渠道展开合作在机顶盒领域推广智能电视助手。
图表14：民用乘用车出货量（万台）
资料来源：互联网 凯石基金
图表15：智能电视销量（万台）
资料来源：互联网 凯石基金
从2B到2B2C占领车载与智能电视入口。以2014年智能电视销量2500万台，前装导航出货量180万，后装导航出货量700万，以70%渗透率每台单价100元计算，市场空间达23亿，加上智能家居与可穿戴设备市场空间可达百亿。
更重要的是通过2B业务未来能够牢牢占据了1.6亿汽车以及2亿电视用户的终端的语音入口，通过为用户提供生活服务，与内容厂商分成盈利。同时各厂商正在积极通过产业链的整合为智能家居厂商提供一站式的软件或者系统方案，为车厂提供中控与智能车机的软硬件，从现有的语音入口扩展成“语音入口”+“服务入口”。当前智能助手已成为智能电视与高端汽车的标配，同时其他智能硬件以及手机上的应用也开始普及。
图表16：智能电视与车载硬件软件服务一体化
数据来源：网络 凯石基金
4 、服务机器人：2017年是服务机器人爆发元年
服务机器人的发展依赖于控制系统、计算机视觉、语音识别以及语义理解技术的发展，当前控制系统、计算机视觉以及语音识别技术逐渐成熟，语义理解在专业领域的准确率也有较大保证，虽然实现通用型服务机器人依然较困难，但是单一领域的服务机器人已经具备商用条件。
图表17：人工智能技术发展路径
数据来源：凯石基金
受制于人工智能技术发展进程，服务机器人的普及路径将是先图像交互后语言交互，先专用后通用。服务机器人分为商用服务机器人与家用服务机器人，按照对语言交互的依赖程度我们认为将按照家政机器人、服务机器人（餐厅酒店的服务）、儿童看护与陪伴、咨询服务机器人、家庭助手机器人的顺序发展和普及。
图表18：服务机器人发展路径
资料来源：凯石基金
图表19：家用服务机器人份额分布
资料来源：易观智库 凯石基金
当前家庭服务机器人主要是家政机器人与幼儿看护与教育机器人。家政机器人主要有吸尘、扫地、擦地等功能，对人工替代率接近60%，与洗衣机的80%替代率已相差不远。我们认为清洁家务的自动化是刚需，同时家政机器人功能体验已经较好，价格也进入千元以内，近几年逐步放量。
幼儿对交互的要求较低，通过对各种特定场景进行优化后能够显著提升幼儿陪伴与教育机器人的体验，再加上整合的教育内容资源，满足了辅助幼儿看护与教育的各种需求，同时集成了老人看护与陪伴、健康医疗、智能搜索以及智能家居控制等功能，满足了用户家庭生活各方面需求。从产业链调研的情况来看幼儿陪护与教育机器人体验较好，出货量快速增长，我们认为2017年或是幼儿教育机器人的爆发元年。
图表20：中国家庭服务机器人市场规模预测
数据来源：易观智库 凯石基金
商用机器人方面餐馆、酒店以及导购机器人也已经处于快速渗透阶段，多家用于银行运营商咨询服机器人产品也相继发布。
图表21：商用服务机器人
资料来源：网络 凯石基金
图表22：银行咨询服务机器人
资料来源：网络 凯石基金
当前我国餐饮行业从业人员有2500万人，其中30%是连锁机构，预计到2020年连锁餐饮占比达60%，其中连锁餐饮中40%的服务机器人渗透率，单餐饮行业市场空间就达1500亿。
咨询机器人方面，全国金融与运营商营业厅数量有30万，加上政府机构达40万，预计到2020年服务机器人渗透率将达80%，届时服务机器人单价下降到20万，市场空间将达440亿，加上导购、医院等需求市场空间将超千亿。
图表23：餐饮、酒店服务机器人市场规模预测（亿）
资料来源：凯石基金
图表24：银行、运营商咨询服务机器人市场规模（亿）
资料来源：凯石基金
当前家用服务机器人以幼儿看护与教育以及老人陪伴机器人为主，能够批量出货的只少数厂商。我们认为未来会有大量的厂商进入这个行业，但是只有产品体验好，拥有交互优化能力、后台内容资源的厂商最终能够胜出。
图表25：家用智能机器人
资料来源：网络 凯石基金
图表26：家庭智能陪伴机器人
资料来源：网络 凯石基金
5、 智能客服：智能客服已经开始快速普及，龙头厂商获得深度咨询市场入场券
智能客服主要分为电话版与网络版，网络版客服通过网页IM、微信、APP以及微博服务用户。一般网络版客服主要偏向售前服务，微信与APP版客服偏向于客户服务与客户管理，电话版客服主要是售后服务。
Udesk数据显示网络客户服务量接近电话版服务量的两倍，主要是因为网络版客服催生了大量的售前咨询，在网络客服环境下客服人员可以同时接入多通网络咨询提供并行服务，而电话咨询只能一对一，所以虽然网络版客服服务量大但是其人员需求量只占15%，所以绝大多数客服人员是在解决电话端的服务工作。
图表27：电话端客服人员占85%
资料来源：凯石基金
图表28：网络客服催生更多售前咨询
资料来源：凯石基金
2006年开始市场有客服解决方案推出，开始只能通过web IM服务，由于当时我国互联网渗透率还比较低，所以网络端服务需求量较小，当时网络客服能够为客户节省成本有限。2006-2012年主要是智能客服的试点与数据积累期，随着2012年智能手机与微信的普及，网络端客户服务量显著提升，对客服人员需求造成部门成本的压力，随后网络版客服开始快速普及。
当前三大运营商、主流银行以及一些规模较大企业均已应用智能客服，未来网络智能客服行业市场规模的增长主要来自：
（1）大型企业系统单价的提升；
（2）网络客服收费模式向以流量收费模式转变；
（3）通过云服务向中小企业普及。
电话端语音识别准确率的提升为电话版客服普及创造条件。当前智能客服产品主要是网络版客服，电话版客服任处试点阶段，主要原因是电话端语音识别准确率近期才能达到商用条件。随着深度学习算法的应用，语音识别准确率大幅提升，从2010年60%左右提升到当前95%，2015年电话语音识别也超过85%达到可商用水平。一方面深度学习等算法上的突破使得语义理解与问答系统的识别准确率与体验的提升，另一方面语音识别准确率大幅提升为电话版客服的商用创造了技术条件。
随着主流厂商电话端语音识别达到商用条件，经过一段时间项目的试点以及数据的积累，电话版客户也将进入快速渗透阶段。
图表29：谷歌语音识别错误率持续下降
数据来源：互联网 凯石基金
电话版智能客服已能解决30-50%的问题。以电信业为例其客服业务主要分为业务咨询、业务查询、业务开通、业务取消、投诉，其中业务咨询最大35%，加上业务查询接近60%。由于出于安全性考虑当前智能客服还不支持业务操作层面，智能客服主要是业务的咨询与查询。
当前开放性的语义理解识别准确率能达到70-80%，对行业知识进行优化以后，语义理解识别准确率能够达到95%以上。另一方面统计发现用户咨询的70%以上的问题都是高度重复性的，这部分业务解决率能达到95%以上，对于其他30%问题只要知识库中有相应知识也能得到很好地解决。对于极少数的对业务知识的深度咨询系统还有待系统数据积累后才能得到解决，所以综合来看当前智能客服能够解决客服服务中30-50%的问题，如果数据足够非常见问题也能够得到解决，所以随着数据积累性能将不断提升。
图表30：电话版智能客服转人工占比不到20%，直接回答占比超过60%
数据来源：互联网 凯石基金
图表31：电话客服70%问题重复率较高
电话版智能客服大幅节省客服成本，议价能力显著提升。根据某电话版智能客服系统运行的数据，系统上线后接通率从20%提升带80%，同时客服人员需求量减半，为客户降低了大量成本，问题解决率的提升带来话语权的提升，未来将带来盈利模式向按流量收费转变。
图表32：电话版智能客服带来客服成本大幅下降
数据来源：互联网 凯石基金
2015年电话端语音识别突破85%，部分公司已经在试点电话版客服，随着厂商对电话端语音识别的优化准确率会逐渐提升，经过1-2年的数据积累与优化后系统性能将会有较大的提升，我们认为行业或迎来快速增长。
根据前瞻产业研究院发布的《2015-2020年中国呼叫中心产业市场前瞻与投资战略规划分析报告》数据显示：截至2013年末中国呼叫中心市场投资达到900多亿人民币，市场投资堪比游戏行业营业额。预计2014年末中国呼叫中心市场投资达到1000亿以上人民币，坐席规模突破100万。
图表33：中国呼叫中心市场规模（亿）
资料来源：前瞻产业研究院 凯石基金
图表34：中国呼叫中心坐席数量（万）
资料来源：前瞻产业研究院 凯石基金
一方面呼叫中心对客服需求的不断增长，另一方面人力成本不断提高，所以银行运营商等企业对客服等成本中心有迫切的降成本需求。当前智能客服已经能够为呼叫中心降低30-50%的成本，随着知识库的积累以及技术的进步未来有望降低70-80%的成本。
网络版智能客服的前期渗透阶段主要是以软件系统出售为主，价格在100-300万之间，未来随着性能的提升有望实现按流量收费、SaaS服务收费的盈利模式，或者提供呼叫中心外包服务。
假设2013年呼叫中心市场份额为916亿元，按每年15%的涨幅，到2018年市场规模将达1842亿，假设届时智能客服降低60%的成本，渗透率达50%，分成比例40%，市场规模为220亿。
网络版厂商和电话版客服已有龙头厂商占据。智能客服本身是个技术壁垒很高的业务，同时技术领先企业通过先发优势积累用户后能够拿到真实的运营数据，从而能够进一步提升准确率与业务覆盖范围，尤其对于像银行、运营商等行业来说后进入厂商的机会很小。
智能客服在语义理解与知识管理方面的技术积累以及行业数据的积累，为厂商向深度咨询系统发展打下了基础创造了条件，所以龙头厂商在未来深度咨询系统竞争中占有优势，有望进入行业咨询入口市场展开角逐。
6、 家庭助手:Echo树表率，国内厂商紧随其后
理想的家庭助手功能包括：智能搜索、智能助手（学习生活习惯）、健康咨询、智能家居控制、安防、老幼看护、幼儿教育等功能，能够通过视觉与语言和人无障碍交互，甚至逐渐变成家庭中的一员。虽然这些应用当前均可被手机应用、摄像头、路由等替代，但替代的同时体验与便利性有所下降，在人类追求生活舒适性与智能化的背景下，随着家庭助手体验的提升未来必将走进千家万户。
图表35：家庭助手功能
数据来源：凯石基金
人工智能+时代互联网经济的入口将被：车载助手、电视助手、手机助手、家庭助手占领。我们认为未来智能助手对app的整合将比互联网时代搜索对网站的整合更彻底，搜索只能起到引流的作用，连接人与信息，助手从引流延伸到支付甚至售后，连接的人与服务，连接人与知识，助手的商业模式也不仅仅是搜索引擎的广告收入，将能够整合内容提供服务主导收入分成，甚至逐渐整合主流应用从入口变成超级应用，市场空间将是当前O2O、电商、搜索引擎的市场规模总和。
总结此前PC与智能手机等科技产品的发展史来看，家庭助手的普及有赖于：
（1）常用功能继续深入优化提升产品体验；
（2）智能家居的普及；
（3）价格降至千元级别；
（4）整合医疗、教育等行业服务内容。
当前从Echo、Google Assistant等明星产品性能与价格等因素综合来看，家庭助手产品以及具备商业化条件，Echo（渗透率接近5%）等产品用户快速增长也验证了我们这一判断，随着智能音箱产品渗透率超过10%以后，有望迎来快速普及期。
图表36：家庭助手出货量估算（万台）
数据来源：凯石基金
经过4年的努力，2014年底亚马逊推出了智能音箱产品Echo，亚马推出Echo时，它只是一个内置了几个语音命令的智能扬声器。
图表37：经过4年的努力，2014年底亚马逊推出了智能音箱产品Echo
数据来源：互联网 凯石基金
后来亚马逊在Alexa中增加了更多的功能，除了听音乐，用户还能用Echo叫外卖、打车、安排日程、查询天气——你只需对着它说出命令即可，随着2015年echo向第三方开发者开放API接口echo功能逐渐丰富，到2017年1月功能已超过7000个，从起初的智能硬件成为一个智能硬件+OS+APPstore的生态体系。
图表38：今年1月Echo功能已超过7000个
数据来源：互联网 凯石基金
大量第三方应用的出现，丰富了echo的功能，大幅提升用户的提升与使用频率。从用户的使用情况来看，闹钟设置、音乐播放、读新闻、控制智能硬件、购物使用频率较高。
图表39：Echo使用频率较高功能
数据来源：statista 凯石基金
据Experian对1300名Echo用户的使用调查统计，1/3 的Echo 用户每日使用三次以上，38%的用户使用频率逐渐提高，只有12.6%的用户称他们比以前使用的频率要少。
体验方面，与siri差强人意的用户体验相比，Echo满意度能够达到95%相比Siri61%的满意度有较大幅度提升。所以我们看到相比用户Siri使用意愿逐渐下降不同，Echo满意度与出货量均在大幅提升。
所以，我们看到通过对有限常用功能的优化，以及开放平台整合第三方服务，能够使得开放性交互体验大幅提升，消除当前开放环境助手产品的技术障碍。
图表40：38%的用户使用频率逐渐提高，只有12.6%的用户称他们比以前使用的频率要少
数据来源：experian 凯石基金
图表41：Echo用户使用满意度能够达到95%，相比Siri 61%的满意度有较大幅度提升
数据来源：experian 凯石基金
亚马逊2014年底推出Echo，随后功能增加以及体验逐步提升以后，出货量在快速增长，2015年底销量突破300万，目前出货量已超过1000万台， 则单硬件销售规模就100亿左右，加上入口价值则市场规模更大。
图表42：5年底销量突破300万，目前出货量已超过1000万台
数据来源：凯石基金
随着交互技术的发展，谷歌、三星等科技巨头也纷纷加入智能搜索入口的争夺，相继推出类似产品。
图表43：谷歌推出智能音箱产品Google Assistant
资料来源：互联网 凯石基金
图表44：三星收购Siri之父创立的Viv加入智能搜索入口争夺
资料来源：互联网 凯石基金
美国亚马逊echo、谷歌Google Home、微软以及Jibo实力较强，未来具有技术、用户以及资源整合能力厂商具有优势。
7、手机助手：有望成手机流量入口，体验任需提升
我们认为触摸与鼠标适合图像界面下的人机交互，语音是与人交流最自然的方式，更适合用于非标指令的输入。同时在当前快节奏的工作生活环境中，用户需要手机能够“一句搞定”各项功能，但当前手机应用与功能逐渐增多，相应的菜单深度逐渐增加，这就使得用户需要花时间去查找菜单功能然后才能操作。智能助手真正实现“一句搞定”所有操作，使得人与服务一站直达，在用户忙于其他事务时还能操作手机，让智能助手成为手机上的机器人助手，真正使得用户能够多线程操作。
在用户对智能终端的易用性和智能化要求越来越高的背景下，类似siri能为用户提供一站式的搜索与操作的机器人助手将会成为智能终端的标配，机器人助手也望成为人工智能时代智能终端入口，Garter预测到2020年智能助手占领智能设备40%的流量。
图表45：Garter预测到2020年智能助手占领智能设备40%的流量
数据来源：gartner 凯石基金
苹果、谷歌以及微软等巨头纷纷推出相关产品抢占智能搜索入口。Siri是11年苹果推出的个人语音助手产品，主要功能是通过语音交互控制手机操作。Siri可以支持自然语言输入，并且可以调用系统自带的天气预报、日程安排、搜索资料等应用，还能够不断学习新的声音和语调，提供对话式的应答。随后谷歌也推出类似产品Google now，凭借谷歌在搜索与人工智能方面技术优势，Google now能够学习用户习惯，对用户作出相应推荐和提醒。
图表46：苹果、谷歌以及微软等巨头纷纷推出相关产品抢占智能搜索入口
数据来源：互联网 凯石基金
虽然市面上手机助手产品较多，但用户体验一直难有起色，用户使用粘性与使用意愿持续下降。
我们认为当前阻碍手机助手的普及主要有三方面原因：
（1）没有实现无接触语音唤醒智能设备；
（2）打开第三方应用后无法实现语音控制该应用；
（3）手机助手语义理解能力有待提高。
我们认为前两个方面可以通过和手机厂商深度合作得到解决，通过应用带有语音唤醒功能手机芯片能够使得在休眠状态下的手机能够通过语音无接触唤醒，同时通过与手机厂商合作拿到系统以及预装应用的控制接口，实现应用的语音控制功能。
机器聊天工具需要拥有成人的智力才能够与人无障碍聊天，然而当前通用性人工智能只能达到3岁小孩的智力水平。但是手机的控制指令是有限的，主要包括打电话、发微信、打车以及上网搜资料等等，其相当于专业领域的智能助手，通过现有技术完全能够实现有限指令集的语义理解，但相比车载电视助手以及智能音箱应用需要优化的应用场景较多，工程量较大。
当前华为三星等手机厂已经开始积极尝试与助手厂商以及第三方服务进行整合。华为荣耀7采用讯飞语音控制系统，能够实现无接触唤醒功能，以及控制第三方应用比如发微信、打车以及看微博等功能，智能助手在荣耀7上的成功应用以及三星在最新款手机S8上推出VIV助手 验证了我们的判断，通过与手机厂商深度合作能够解决前两大问题，智能手机助手应用的普及也将早于市场预期，但功能的优化与服务的整合任需时日。
图表47：智能手机助手用户规模排名
数据来源：公开资料 凯石基金
市场上的语音助手有灵犀、出门问问、度秘（百度）、siri（苹果）以及第三方手机助手。其中灵犀、siri以及度秘份额较大，但体验还有待提高。
我们认为未来智能手机助手的竞争焦点还是在人工智能和语义理解领域，国内能够对人工智能技术研究进行长期持续投入，拥有较强人工智能技术储备以及产品开发能力的公司在未来的智能手机助手市场竞争占有优势。
本篇文章是人工智能行业深度研究报告的第四部分，后续继续为您带来前沿发展，敬请期待。
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