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语音识别巨头Nuance的救赎之法

来源:语言识别 时间:2023/10/30
随着人工智能技术的不断突破,AI也更多的应用于人类生活。在谈人工智能的时候,一定不能不谈语音识别,在近几年来,借助机器学习领域深度学习研究的发展,以及大数据语料的积累,语音识别技术得到突飞猛进的发展。那么在谈论语音识别技术时就不得不提起一家公司,Nuance公司,它是全球最大的语音识别公司。你可能没听过它的名字,但是你肯定知道苹果的Siri,Siri就是由Nuance和苹果公司合作开发的智能语音交互系统。实际上,在全球,有超过80%的语音识别都用过Nuance识别引擎技术,它曾为苹果、亚马逊、三星、诺基亚等科技巨头提供过语音技术解决方案,支持世界上50种语言,拥有近20亿的用户。虽然它占有全球近70%的份额,但Nuance公司确一度跌宕起伏,早在年,Nuance就在纳斯达克上市,但是上市后连续6年一直处于亏损状态,直至年首次实现盈利,同一年也是Nuance的市值巅峰期,而在这之后,市值一度开始下滑。但随着近年来深度学习技术的不断突破,Nuance也将业务转型,开启了自我救赎之路。接下来带大家分析一下近几年来Nuance的核心业务板块:Nuance的核心技术主要为语音识别、语音合成、自然语言处理、声纹识别、语音交互和图像处理,并在各个业务领域深耕十几年,有着丰厚的技术底蕴,也基于此延伸出其业务板块。1.消费级业务Nuance一直想发力于消费级语音市场,因此推出一系列语音助手,比如DragonGo、Wintermute、DragonAssistant,以及在图像领域推出的PDFConverterProfessional5等产品,但奈何2C产品市场早已百花齐放,苹果的siri、Google的语音识别系统等早已占据市场,Nuance在2C端的市场十分薄弱,因此Nuance不得不继续深耕2B业务。2.企业级业务Nuance在创立之初就一直以2B业务为主,相较于其他公司,Nuance在2B端有着更丰富的经验和客户群体,不过在年以前,Nuance一直以技术输出商为主,为其他企业提供底层的语音识别等技术支持,但随着深度学习的不断突破,语音识别技术也到达了天花板,这也直接导致了Nuance在技术输出端不占据优势,收入不断下滑。因此,在年之后Nuance将其语音识别部分开源,转型致力于为企业提供服务解决方案,经过近年来的深耕,Nuance已在2B业务端取得了显著成效。医疗业务部企业业务中的一大部分收入都来源于医疗业务,其主要业务是为临床专业人士提供语音导航文件系统和应用程序,主要是将自身的医疗应用与医师档案记录工具相整合,实现病人在不同体系内(包含不同临床、医院等)电子病历记录完整性,大大提升了医生诊断的有效率。根据数据统计,Nuance在//年度的医疗行业营业收入分别为9.73/8.99/9.85亿美元,占总收入比值分别为50%/46%/48%。数据来源:公开资料整理企业业务部企业业务部主要是为电信商、银行等提供语音解决方案,Nuance推出的呼叫中心解决方案NuanceRecognizer,其具有自动处理客服电话交互的功能,据统计,Nuance的这套系统每年要接听亿次的电话呼入,在电信商和银行领域具有很广泛的应用。相较于其他IT服务商,Nuance在语音识别和自然语言理解方面更具优势。同时,Nuance近几年也一直在云客服方面加大投入,希望继续提升其自动化AI客服能力,将云客服平台以及声纹识别解决方案拓展到更多市场。移动设备业务部移动设备业务部主要将重心放在车载语音和物联网上,作为未来大趋势,这两块也是谷歌、微软、亚马逊、苹果等巨头的必争之地。Nuance推出的车载语音助手DragonDrive(声龙驾驶)包括宝马、奔驰、奥迪等大厂都有装载此系统。除此之外,Nuance推出较为常见的语音转文本和输入法软件。此外还针对于客户服务提供了Nina虚拟助手、会话式IVR(忽视语音应答)、托管平台等系列解决方案。3.Nuance的竞争对手们主要竞争对手近几年来,随着深度学习技术突破,全球语音市场呈现爆发之势,从年至今Nuance的市场份额从62%下降到了32%,而谷歌、微软、苹果在短短两年内迅速扩张,抢占市场。苹果、微软、谷歌凭借其自身硬件(手机、电脑)为载体,抢占了2C市场,据统计,截止年,在全球智能语音市场份额占比情况中,Nuance全球市场占有率排名第一,市占率达到31.6%;其次为谷歌,市场占有率为28.4%;排名第三的是的苹果,市占率为15.4%。前三品牌市场份额占比高达75.4%。其后为微软以及科大讯飞分别占有8.1%以及4.5%的市场份额。值得注意的是科大讯飞已经超越老牌计算机巨头IBM位列全球第五。数据来源:公开资料整理根据目前市场状况,Nuance发展前景不容乐观,如何提升毛利率,提升市场占有率,Nuance还需要继续深耕业务,提升服务。同时,也要继续深入对语音识别技术的开发,唯有提高识别准确率,才能在未来的语音市场大战中获得巨大的优势。

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