2017年智能语音行业现状及应用前景分析报告
人工智能AI行业分析报告 (30)
人工智能AI行业分析报告摘要：人工智能（AI）是当今领先的技术之一，在实现智慧化、自主化、自动化的领域中发挥着重要作用。
随着社会需求和技术创新的不断提高，AI行业快速发展，并将深度融入到各个行业中。
本文重点分析了AI行业中六大方面，包括技术发展趋势、应用场景、市场规模、政策环境、行业痛点和未来展望。
一、技术发展趋势AI技术的发展主要包括三个方面：算法、数据和计算能力。
对于算法来说，深度学习是目前最主要的技术，其广泛应用于图像识别、自然语言处理和语音识别等领域。
同时，其他技术，如传统的机器学习、强化学习、生成对抗网络等，也在不断发展，为AI技术提供了更多的选择。
对于数据而言，AI技术需要大规模、高质量、多样化的数据，而数据平台和数据清洗技术的发展，则是实现数据优化的重要保障。
计算能力的发展则主要表现为云计算和分布式计算的技术愈发成熟，以及硬件生产商为AI算法量身定制的处理器的崛起。
二、应用场景AI技术的应用场景十分广泛，包括但不限于：1.金融领域：人脸识别、信用评估、反欺诈等。
2.医疗领域：疾病预测、医学影像分析、智能健康管理等。
3.零售领域：商品智能推荐、人脸识别支付等。
4.企业领域：预测分析、风险管理、销售预测等。
5.智慧城市领域：智能交通、公共安全、环境监测等。
三、市场规模随着技术的不断进步，AI在各个行业和领域的应用也在不断增长，市场规模也在不断扩大之中。
根据市场调研机构Gartner的报告，全球AI市场规模预计将在2022年达到1万亿美元，未来五年AI市场的CAGR将达到37.3%。
四、政策环境AI技术的研发和应用需要国家政策的支持和引导。
目前国际上，美国、加拿大、欧洲等国家均发布了相关政策，其中涉及AI技术的产业发展、创新应用、人才培养等多个方面。
在国内，2017年11月，中国国家发展改革委、科技部、工业和信息化部三部委发布了《新一代人工智能发展规划》，规划了到2020年、2025年和2030年的发展目标，对人才培养、技术研发、应用推广等也做出了具体的要求和支持。
中国人工智能行业市场现状及未来发展前景预测分析报告
中国人工智能行业市场现状及未来发展前景预测分析报告博研咨询&市场调研在线网中国人工智能行业市场现状及未来发展前景预测分析报告正文目录第一章、人工智能行业定义 (3)第二章、中国人工智能行业综述 (4)第三章、中国人工智能行业产业链分析 (5)第四章、中国人工智能行业发展现状 (6)第五章、中国人工智能行业重点企业分析 (8)第六章、中国人工智能行业发展趋势分析 (9)第七章、中国人工智能行业发展规划建议 (11)第八章、中国人工智能行业发展前景预测分析 (12)第九章、中国人工智能行业分析结论 (13)第一章、人工智能行业定义人工智能（Artificial Intelligence, AI）是指由计算机系统所表现出的智能行为。
它不仅涵盖了机器学习、自然语言处理、图像识别等多个子领域，还广泛应用于从自动驾驶汽车到智能家居设备等各种场景中。
随着技术的进步和市场需求的增长，AI已成为推动全球经济增长的关键力量之一。
1.1 人工智能市场规模全球人工智能市场持续扩张。
2022全球AI市场规模达到约4,500亿美元，预计到2027这一数字将增长至16,000亿美元左右，复合年增长率超过25%。
北美地区占据了最大的市场份额，而亚太地区则显示出最快的增长速度。
1.2 主要应用领域AI技术主要应用于以下几个方面：医疗健康：通过AI算法辅助诊断疾病、个性化治疗方案设计等，有效提高了医疗服务效率与质量。
2021年全球医疗AI市场规模约为60亿美元，并有望在未来五年内实现年均35%以上的增长。
金融服务：AI在风险管理、信贷审批、智能投顾等领域发挥了重要作用。
2022全球金融科技领域中AI相关投资总额超过了100亿美元。
零售电商：AI技术帮助零售商优化库存管理、提升顾客购物体验。
根据博研咨询&市场调研在线网分析，2023年全球零售业AI解决方案市场规模将达到80亿美元左右。
智能制造：AI赋能工业自动化生产流程，显著提升了制造业的生产效率。
2017年人工智能行业现状与发展趋势报告
目录CONTENTS1人工智能行业产业链结构2人工智能行业整体市场发展3人工智能行业投资现状4人工智能行业发展前景人工智能行业产业链结构l人工智能产业链结构l人工智能基础技术提供平台l人工智能技术平台l人工智能应用领域PART 01人工智能产业链结构人工智能产业链的主要包含三个核心环节——基础技术、人工智能技术和人工智能应用。
其中，基础技术主要包括数据平台、数据存储以及数据挖掘等，人工智能技术包括语音识别、自然语言处理、图像识别和生物识别等，人用智能应用有工业4.0、无人驾驶汽车、智能家居、智能金融、智慧医疗、智能营销、智能教育以及智能农业等。
基础技术支撑数据平台数据存储数据挖掘计算智能语音识别自然语音处理图像识别生物识别感知智能机器学习预测类API 人工智能平台认知智能工业4.0无人驾驶汽车智能家居智能金融智慧医疗智能营销智能教育智能农业基础技术支撑人工智能技术人工智能应用人工智能产业链结构IaaS代表企业：阿里云、电信天翼云、联通沃云、Ucloud 、青云、万国数据、首都在线等。
基础设施即服务，它是把ICT 基础设施作为一种服务提供的商业模式。
用户通过Internet 可以从服务提供商那里得到完善的计算机基础设施服务。
这些服务包括服务器或虚拟服务器的计算资源、处理能力及基础网络。
PaaS代表企业：科大讯飞、环信、容联、亲加、云知声、思必驰等。
PaaS 的功能主要体现在将现有各种业务能力进行整合，向下根据业务能力需要测算基础服务能力，通过IaaS 提供的API 调用硬件资源，向上提供业务调度中心服务，实时监控平台的各种资源，并将这些资源通过API 开放给SaaS 用户。
SaaS代表企业：百度云、用友云、浪潮、 Ucloud、 Oracle、Infor、Microsoft 等。
SaaS 是一种通过Internet 提供软件的模式，厂商将应用软件统一部署在自己的服务器上，客户可以根据自己实际需求，通过互联网向厂商定购所需的应用软件服务，按定购的服务多少和时间长短向厂商支付费用，并通过互联网获得厂商提供的服务。
AI智能语音领域研究报告
企业名
上海声瀚信息科技有限公司 北京声智科技有限公司 北京凌声芯语音科技有限公司
北京得意音通技术有限责任公司
简介
声瀚科技是一家智能声纹识别技术研发商，利用语音识别 声纹识别自然语言处理等核心技术研发了语音识别云服 务，可为企业提供专业的语音私有云定制服务，主要业务 涵盖嵌入式系统及语音识别云服务两大模块
香港X科技基金,BrizanVentures
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企业列表——智能语音（共 25 家）
企业名
上海优同科技有限公司 上海元趣信息技术有限公司
聚熵信息技术（上海）有限公司
简介
上海优同科技有限公司专业从事语言语音技术和人脸动画 等人机交互技术研发与应用，已开发出中文语音合成引擎 及多国语言语音合成引擎语音识别和人脸动画引擎等
上海元趣信息技术公司是一家智能语音技术及硬件服务 商，提供呼叫中心语言分析移动互联网的语音交互应“ H o w Are You”儿童早教机器人
小智超级音箱是一个主打语音控制的智能音箱产品，主打 语音操控人工智能个性化播放等，隶属于聚熵信息技术 （上海）有限公司；语义云是一个语义解析识别的开放平 台，聚熵信息技术（上海）有限公司开发；聚熵智能专注 于移动互联网移动语音智能交互产品的研发和运营，旗下 产品有小智语音解锁小智语音助手语义云开放平台智能家 居产品小智机器狗等
融资信息
普禾资产
晨兴资本,高榕资本,创新工场,GGV 纪源资本
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领域分析——机器学习
机器学习（ML，machine Learning）是人工智能的一个分支，是让机器自己做主，而 不是我们告诉计算机具体做什么。不要使用具体的代码，使用一定的训练数据，使用泛 型编程，机器从训练数据中可以学到赢棋的经验，这就是一个机器学习的最初定义。 机器学习主要有两种，监督学习和非监督学习。监督学习就是督促计算机去学习，明确 告诉它目标是什么，非监督学习是让计算机“自学成才”，没有设定目标，学习完告诉 我你学到了什么。机器学习最基本的做法，是使用算法来解析数据、从中学习，然后对 真实世界中的事件做出决策和预测。与传统的为解决特定任务、硬编码的软件程序不同， 机器学习是用大量的数据来“训练”，通过各种算法从数据中学习如何完成任务。 机器学习直接来源于早期的人工智能领域。传统算法包括决策树学习、推导逻辑规划、 聚类、强化学习和贝叶斯网络等等。众所周知，我们还没有实现强人工智能。早期机器 学习方法甚至都无法实现弱人工智能。
中国人工智能技术行业市场现状及未来发展前景预测分析报告
中国人工智能技术行业市场现状及未来发展前景预测分析报告博研咨询&市场调研在线网中国人工智能技术行业市场现状及未来发展前景预测分析报告正文目录第一章、人工智能技术行业定义 (3)第二章、中国人工智能技术行业综述 (4)第三章、中国人工智能技术行业产业链分析 (6)第四章、中国人工智能技术行业发展现状 (7)第五章、中国人工智能技术行业重点企业分析 (8)第六章、中国人工智能技术行业发展趋势分析 (9)第七章、中国人工智能技术行业发展规划建议 (11)第八章、中国人工智能技术行业发展前景预测分析 (13)第九章、中国人工智能技术行业分析结论 (14)第一章、人工智能技术行业定义人工智能（Artificial Intelligence, AI）是指由计算机系统或其他形式的信息处理设备所表现出来的智能行为。
它旨在通过模拟、扩展和增强人类智能的方式，使机器能够执行通常需要人类智能才能完成的任务。
自20世纪50年代以来，AI经历了多次发展高潮与低谷，如今已成为全球科技创新的重要驱动力之一，并广泛应用于各个领域。
1.1 行业概述2022年全球人工智能市场规模达到4,280亿美元，预计到2027年这一数字将增长至12,960亿美元，复合年增长率高达25%。
这表明随着技术进步和应用场景的不断拓展，AI产业正迎来前所未有的发展机遇。
1.2 核心技术构成人工智能主要由以下几项关键技术组成：机器学习：作为AI的核心组成部分，2021年全球机器学习市场规模约为110亿美元，预计未来五年内将以每年超过30%的速度增长。
自然语言处理（NLP）：2022年NLP市场规模约为130亿美元，预计到2026年将达到340亿美元左右。
计算机视觉：该领域2021年的市场规模为117亿美元，预计2028年将突破2,000亿美元大关。
机器人技术：包括工业机器人和服务机器人两大类。
2022年全球机器人销售额为510亿美元，其中服务机器人增速尤为显著，预计2025年将实现翻倍增长。
智能语音行业分析报告
智能语音行业分析报告智能语音行业分析报告1. 定义智能语音行业指的是通过语音识别技术将人类语音转化为可处理的数据，并结合人工智能、大数据等技术实现语音交互、语音识别、智能语音控制等功能的一种行业。
2. 分类特点智能语音行业可以根据其应用场景分为多个子行业，如智能语音助手、智能家居、智能机器人、智能交互等。
其特点主要有以下几点：（1）语音交互：用户可以通过自然语言与智能设备进行交互。
（2）语音识别：通过语音识别技术将语音转化为可处理的数据。
（3）智能控制：通过语音控制智能设备，实现控制。
（4）人工智能：通过人工智能技术实现智能学习和自我优化。
3. 产业链智能语音行业链包含硬件、软件、平台、操作系统等多个环节，主要分为以下几个部分：（1）语音输入设备：包括麦克风、录音设备等。
（2）语音信号处理：对输入的语音信号进行去噪、语音分帧、特征提取等操作，并将语音转化为可处理的数据。
（3）语音识别：通过语音识别技术将语音转化为文本数据。
（4）自然语言处理：将文本数据进一步处理，分析用户意图。
（5）语音合成：将处理后的数据转化为语音信号输出。
4. 发展历程智能语音行业发展历经多年，最初用于语音合成和语音识别方面应用于残障人士计算机操作和移动电话的语音拨打。
后来，随着人工智能、大数据等技术的发展，智能语音行业逐渐进入快速发展期。
现在，智能语音行业已经能够支持智能家居控制，智能语音助手等多个场景应用。
5. 行业政策文件及其主要内容《人工智能三年行动计划（2018-2020年）》提出，要加快人工智能核心技术研究与产业化，重点发展智能语音、智能机器人、智能制造等领域。
6. 经济环境，社会环境，技术环境（1）经济环境智能语音行业已经成为一个庞大的产业群，拥有巨大的市场空间和发展潜力，具有广阔的应用前景和投资机会。
（2）社会环境智能语音行业的发展符合时代发展趋势和社会需求，提高生产力，方便人们的日常生活。
（3）技术环境智能语音行业的快速发展得益于语音识别、自然语言处理、模式识别、大数据等技术的发展。
智能语音行业分析报告
智能语音行业分析报告智能语音行业分析报告一、定义智能语音是指由人工智能技术所实现的一种人机交互方式，可以实现通过语音指令来控制机器的操作。
智能语音技术在智能家居、智能音箱、智能汽车、智能客服等领域得到广泛应用。
二、分类特点根据应用场景，智能语音可以分为消费级和商业级两类。
消费级智能语音是针对个人生活和娱乐场景设计的，如智能音箱、智能家居等；商业级智能语音则是应用于企业和机构中，如智能客服、智能办公等。
智能语音具有以下特点：1. 自然交互：智能语音通过语音识别技术实现与用户的自然交互，使用起来十分方便。
2. 智能分析：智能语音具备人工智能技术，能够智能分析和理解用户的意图及需求，并进行相关的操作。
3. 可扩展性：智能语音可以与其他智能设备整合使用，实现更为智能化的生活和工作体验。
三、产业链智能语音产业链包括语音识别、自然语言处理、音频处理、智能技术等多个环节。
整个产业链涉及到多方面的技术和服务，需要各个环节协同配合来实现产品和服务的完整提供。
四、发展历程智能语音技术的发展可以追溯到上世纪60年代，但直到近几年才开始得到广泛应用。
目前，智能语音技术已经广泛应用于智能家居、智能音箱、智能汽车等领域。
五、行业政策文件自2016年智能语音技术开始逐渐升温以来，我国政府相继出台了多个相关政策文件，如《互联网+人工智能三年行动计划》、《新一代人工智能发展规划》等。
六、经济环境智能语音行业作为人工智能产业的重要组成部分，在国家政策鼓励和资本投资的推动下，快速发展壮大。
另外，随着5G等新一代通信技术的推广，智能语音技术将得到更广泛的应用和发展。
七、社会环境随着智能语音技术的不断普及，人们的生活、工作已经发生了巨大变化。
智能语音技术将带来更便捷、高效的生活和工作方式，也将对人类社会的变革产生深远影响。
八、技术环境智能语音技术基于语音识别、自然语言处理、智能算法等众多技术，这些技术的不断进步和提升将推动智能语音技术的快速发展。
2017年智能语音产业分析报告
2017年智能语音产业分析报告2017年7月出版文本目录1、智能语音：谈入口太早，但不可或缺 (4)1.1、智能音箱是台面上的狂欢，本质还在用户、数据和服务 (4)1.2、信息获取与表达决定语音交互成为阶段性不可或缺的一环 (6)2、智能语音相关技术及发展历史 (7)3、智能语音产业发展现状 (11)3.1、市场规模快速扩大，且国内增速显著超过全球 (11)3.2、各要素齐发力，推动智能语音形成完整产业链 (12)3.3、算法红利逐渐消失，一家独大转向多方竞争 (13)3.4、融合场景、借力硬件提升语音技术实用和稳定性 (17)4、智能语音的应用前景 (18)4.1、巨头抢滩虚拟语音助手，并逐渐切入场景应用 (18)4.2、消费级产品应用场景 (20)4.2.1、智能语音+车载 (20)4.2.2、智能语音+家居 (21)4.2.3、智能语音+可穿戴设备 (23)4.3、专业级行业应用场景 (25)4.3.1、智能语音+医疗 (25)4.3.2、智能语音+教育 (26)4.3.3、智能语音+客服 (27)图表目录图表 1：巨头先后入局，各路智能音箱纷纷登场 (4)图表 2：Amazon Echo 累计销量（万台） (5)图表 3：Amazon Echo 接入第三方应用数量 (5)图表 4：人机交互方式的演变越来越贴近人类的本能表达 (6)图表 5：人类信息获取 95%来自视觉、听觉和触觉 (7)图表 6：人类信息表达 93%借助肢体和声音 (7)图表 7：智能语音背后的三类核心技术 (8)图表 8：语音识别技术历史 (8)图表 9：深度学习的引入使得电话语音识别词错率下降到与专业速录员相当甚至更低 (9)图表 10：语音合成技术发展历史 (9)图表 11：自然语言理解的原理 (10)图表 12：多轮对话管理的典型架构 (11)图表 13：全球智能语音产业规模快速增长 (11)图表 14：中国智能语音产业规模增速显著高于全球市场 (11)图表 15：从“人机料法环”五要素看智能语音行业发展的驱动因素 (12)图表 16：国内智能语音产业链 (13)图表 17：全球智能语音市场格局 (14)图表 18：中国智能语音市场格局 (15)图表 19：虚拟数字助手用户数量将快速增长 (19)图表 20：虚拟数字助手市场规模将快速增长 (19)图表 21：车主对语音交互的认可明显提升 (21)图表 22：智能语音在智能家居中的应用 (22)图表 23：智能家居市场进入快速拓展期 (22)图表 24：苹果 AirPods 与 Siri 连接 (24)图表 25：中国健身及运动类可穿戴设备市场规模预测（亿元） (24)图表 26：语音电子病历系统的功能架构 (25)图表 27：辅助诊断系统功能架构 (26)图表 28：智能语音评测系统 (27)图表 29：智慧教育整体解决方案 (27)图表 30：智能客服功能架构 (28)图表 31：呼叫中心坐席数量（万个） (28)表格 1：互联网巨头智能语音产品布局 (16)表格 2：科技巨头以收购或参股的方式布局智能语音 (16)表格 3：国内智能语音行业知名创业公司 (17)表格 4：智能语音技术在具体应用场景下依然存在技术难题 (17)表格 5：巨头纷纷以虚拟语音助手切入智能语音应用场景 (18)表格 6：智能语音主要企业智能车载产品及其主要客户 (21)报告正文1、智能语音：谈入口太早，但不可或缺1.1、智能音箱是台面上的狂欢，本质还在用户、数据和服务自2014 年11 月Amazon 推出收款基于语音交互的智能音箱Echo 以来，2015 年科大讯飞发布智能音箱叮咚，2016 年谷歌发布智能音箱Google Home，而进入2017 年以后更是密集，5 月联想发布智能音箱，Amazon 发布带触屏的Echo Show，微软联手音频设备制造商哈曼〃卡顿合作打造Invoke，6 月苹果发布HomePod。
智能语音市场研究报告
智能语音市场研究报告在当今科技飞速发展的时代，智能语音技术正逐渐成为人们生活和工作中不可或缺的一部分。
从智能手机中的语音助手，到智能音箱的语音交互，再到汽车中的语音控制，智能语音技术的应用场景日益丰富，市场规模也在不断扩大。
一、智能语音市场的发展现状近年来，智能语音市场呈现出迅猛的发展态势。
随着人工智能技术的不断进步，语音识别和语音合成的准确率大幅提高，使得智能语音技术在更多领域得到了应用。
在消费领域，智能音箱成为了最受欢迎的智能语音产品之一。
亚马逊的 Echo、谷歌的 Nest Audio 和苹果的 HomePod 等产品凭借其出色的语音交互体验，赢得了众多消费者的青睐。
此外，智能手机中的语音助手，如 Siri、小爱同学和小度等，也为用户提供了更加便捷的操作方式，例如语音拨打电话、发送短信、查询信息等。
在企业领域，智能语音技术也得到了广泛的应用。
客服中心引入智能语音客服，能够自动回答常见问题，提高服务效率，降低人工成本。
金融行业利用语音识别进行身份验证和交易操作，增强了安全性和便捷性。
医疗领域的语音病历录入系统，减轻了医生的工作负担，提高了病历记录的准确性。
二、智能语音市场的驱动因素智能语音市场的快速发展得益于多种因素的共同作用。
首先，技术的不断进步是推动智能语音市场发展的关键。
深度学习算法、大数据和云计算的发展，使得语音识别和语音合成的性能得到了显著提升。
同时，硬件设备的性能提升，如麦克风和扬声器的质量改进，也为智能语音技术的应用提供了更好的支持。
其次，消费者对便捷、高效生活方式的追求，促使智能语音技术在消费电子领域的广泛应用。
人们希望通过简单的语音指令就能完成各种任务，如控制家电、获取信息等，这种需求推动了智能语音产品的普及。
再者，企业为了提高运营效率和降低成本，积极采用智能语音技术。
例如，在客服领域，智能语音客服能够 24 小时不间断工作，快速处理大量的客户咨询，大大提高了客户满意度。
三、智能语音市场的挑战尽管智能语音市场发展迅速，但仍面临一些挑战。
中国AI产业发展的现状与前景展望
中国AI产业发展的现状与前景展望一、介绍在过去几年中，人工智能（AI）已经成为全球科技领域的一项热门技术。
中国也不例外，随着政府的大力支持和企业的大量投入，中国的AI产业正在逐步崛起。
本文将介绍中国AI产业的现状和前景展望。
二、中国AI产业现状1.政策支持自2015年以来，中国政府已经开始积极投资和支持AI的研究和发展。
2017年，国务院发布了人工智能新一代发展计划，明确了未来发展的方向和政策。
政策支持为企业提供了一个重要的发展机遇。
2.企业投入在政策的引导下，越来越多的企业开始投资和布局AI领域。
目前，中国AI产业中的领导企业包括百度、腾讯、阿里巴巴、华为等。
这些企业已经通过研究和开发，积累了丰富的经验和技术，为行业的发展奠定了坚实基础。
3.技术进步中国的AI产业正变得越来越成熟。
目前，中国的人工智能技术范围包括语音识别、自然语言处理、计算机视觉等。
这些技术的逐渐成熟为企业提供了更多的机遇和挑战。
三、中国AI产业前景展望1.市场需求AI技术在各领域中的应用需求越来越强烈，如智慧城市、智慧制造、医疗保健、金融等领域。
政府和民间机构为AI技术的应用提供了越来越多的机遇和环境，推动AI技术不断发展。
2.技术进步中国的科技人才越来越多，在技术方面的投入也越来越多。
中国人工智能技术在不断发展、完善和创新，越来越多的企业也开始布局和应用AI技术，这为AI产业的高速发展提供了有力保障。
3.政策支持中国政府高度重视AI技术的发展，将其视为未来国家战略的战略级产业。
未来，政府将继续加大对AI的投入和政策支持，建立更加完善的发展体系，为中国AI产业的发展创造更加良好的环境。
四、结论总体来说，中国的AI产业正在快速发展，并获得了政府、企业、市场等多方面的支持。
随着技术的不断进步和市场的需要，中国AI产业的前景和潜力被认为是无限的。
未来，中国的AI产业将持续参与全球AI竞争，并在技术和应用方面取得更多的成就和突破。
中国人工智能发展现状及未来人工智能应用趋势分析
中国人工智能发展现状及未来人工智能应用趋势分析一、人工智能走向产业应用人工智能是计算机科学的分支，是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门技术科学。
人工智能的基础理论由来已久，由深度学习引爆的第三次人工智能浪潮，以及算力的进步和数据的爆发，使得人工智能技术快速走向成熟，并逐步落地产业应用。
1、人工智能行业图谱从底层基础技术到上层行业应用，可以把人工智能行业划分为基础层、通用层和应用层三部分。
基础层为图像、语音等人工智能基础技术提供芯片、计算框架等计算能力支持，通用层提供感知、认知计算等通用技术，而应用层则是人工智能通用技术与各行业深度融合产生应用价值的产品和服务。
基础层:为计算机视觉、语音识别等人工智能基础技术提供计算能力支持，是人工智能的基础设施，包括AI芯片、AI平台以及Al计算框架等，主要以谷歌、微软、亚马逊、英特尔、IBM、百度、腾讯、华为、京东等大型互联网公司和行业巨头公司为主。
通用层:基于基础设施开发出的通用性人工智能技术和产品，如计算机视觉算法、机器人系统等，主要分为两大部分:以感知计算和认知计算技术为代表的软件通用技术，和无人机。
机器人等软硬一体化通用产品。
通用层的技术和产品主要是模拟人的各项能力。
与人类的感知、认知和执行能力相对应,通用层可以分为感知层计算机视觉、语音识别和自然语言处理，认知层的知识图谱和自然语言处理的深入应用，以及执行层的机器人等。
应用层:人工智能通用技术与各行业应用深度融合的领域，以垂直行业的人工智能应用公司为主。
应用层人工智能企业将通用技术封装成能够落地的产品，包括软硬件一体化产品以及针对具体应用场景的端到端解决方案。
随着通用技术走向成熟，行业应用价值凸显，大量通用层的公司也在基于基础技术能力向各行业应用层延伸。
2、人工智能的商业模式人工智能走向产业应用的过程中，从向企业和个人用户提供人工智能产品服务的角度，人工智能公司的商业模式主要分为四种类型：API调取、产品订阅/License、“产品+服务"解决方案及效果付费。
中国智能语音行业竞争分析
消费级智能语音交互是人们接触智能语音最普遍的渠道，从手机语音助手、家庭智能音箱、智能耳机、智能电视、故事机 到智能车载等等，根据艾瑞《2020年中国智能物联网（AIoT）白皮书》，2018年消费级AIoT在总AIoT市场中占比68%， 市场规模达到1753亿元，作为最早显示出市场潜力的赛道，无论是硬件设备厂商还是互联网公司、AI公司都瞄准消费级智 能交互终端。而智能终端的背后还有广阔的生态，包括面向开发者的语音开放平台、语音操作系统及音频内容等等。
随 iPhone 4S 飞 、 搜 狗 语 Cortana，可在PC端使
发布
音智能助手 用，不再基于存储式问
科大讯飞发布 陆续上线 答，实现了对话
亚马逊智能音箱 Echo 搭 载 Alexa 发布
搜狗、科大讯飞 等企 业 宣 布 其 语 音 识 别准确率达到97%
小爱音箱累计语音交互 次数破百亿，小爱同学 内置于手环、蓝牙耳机、 电视、手表等硬件设备
语音助手发展历程
Google Assistant 伴 随
Google Home 发布，实
科大讯飞第二代汽车语音
现语音控制智能家居
助理发布，上线语音唤醒 科大讯飞前装智能网联
词、语音交互打断技术
车机发布，深度打通车
首个个人手机 国内虫洞语
机和车联网功能服务
助 理 Siri 诞 生 ，音 、 科 大 讯 微 软 推 出 个 人 助 理
20142016国内虫洞语陆续上线20182019中国智能音箱销量突破百科大讯飞第二代汽车语音劣理发布上线语音唤醒词语音交亏打断技术飞搜狗语cortana可在pc端使音智能劣手答实现了对话科大讯飞前装智能网联车机发布深度打通车机呾车联网功能服务诞生期探索期发展期201120122013首个个人手机劣理siri诞生音科大讯iphone4s发布科大讯飞发布第一代智能汽车语音劣理上线命令词语音识别系统2015亚马逊智能音箱echo搭载alexa发布2017智能语音劣手赋能多类智能终端构建全产业生态链消费级智能语音交亏是人们接触智能语音最普遍癿渠道从手机语音劣手家庭智能音箱智能耳机智能电视敀事机到智能车载等等根据艾瑞2020年中国智能物联网aiot白皮书2018年消费级aiot在总aiot市场中占比68市场规模达到1753亿元作为最早显示出市场潜力癿赛道无论是硬件设备厂商还是亏联网公司ai公司都瞄准消费级智能交亏终端
我国人工智能技术发展现状及未来趋势预测
我国人工智能技术发展现状及未来趋势预测引言人工智能（Artificial Intelligence，AI）作为当前科技领域最炙手可热的话题之一，已经成为我国科技创新发展的新引擎。
我国自上世纪90年代初开始研究人工智能技术以来，迅速迎头赶上，目前已经成为全球AI 技术领域的领导者之一。
本文将旨在探讨我国人工智能技术的发展现状，分析其未来的趋势及预测。
一、我国人工智能技术的发展现状1. 应用领域多样化自从人工智能的概念首次提出以来，我国人工智能技术的应用领域已经涵盖了许多行业。
例如，在医疗行业，人工智能技术可以辅助医生进行诊断，提高医疗的准确性和效率；在交通运输领域，自动化驾驶技术正在逐渐成熟，为人们的出行提供了更安全、便捷的选择。
此外，人工智能技术也在金融、教育、制造等领域得到广泛应用。
2. 技术创新持续推进我国人工智能技术的发展离不开对基础科学和关键技术的长期研究和创新。
我国在图像识别、语音识别、自然语言处理、机器学习等领域取得了重大突破。
例如，百度的深度学习平台PaddlePaddle和阿里巴巴的分布式机器学习平台DLVM，为推动人工智能技术的应用提供了重要的技术支持。
3. 政策支持力度加大我国政府对人工智能技术的发展高度重视，制定了一系列政策措施来支持和推动人工智能技术的创新和应用。
例如，2017年中国发布了《新一代人工智能发展规划》，提出了未来十年人工智能技术发展的总体目标和具体措施，明确了政府的支持政策和投资方向。
二、我国人工智能技术未来的趋势预测1. 深度学习将成为核心技术目前，深度学习已经成为人工智能技术的核心，未来将继续发挥重要作用。
基于深度学习的图像识别、语音识别和自然语言处理等技术将得到进一步提升，为各个领域的人工智能应用提供更高的准确性和效率。
2. 人工智能与云计算的结合云计算的发展为人工智能技术的应用提供了更广阔的空间。
未来，人工智能技术将更多地依托于云计算平台，通过云端的大数据处理和分析为用户提供更强大的智能服务。
语音合成技术的发展现状与应用前景分析
语音合成技术的发展现状与应用前景分析随着人工智能技术的不断发展，在语音合成领域也取得了很大的成就。
语音合成技术是指将指定的文本转换为语音输出的技术，其主要应用场景在于语音助手、智能家居、无人驾驶等领域。
随着语音合成技术的不断提高，其应用场景也越来越广泛。
本文将从语音合成技术的发展现状以及未来的应用前景两个方面探讨语音合成技术的发展。
一、语音合成技术的发展现状随着人工智能技术的发展，语音合成技术已经取得了很大的进展。
在过去的几年中，由于深度学习算法技术的发展，语音合成技术已经实现了从单一说话人合成生成多说话人的合成语音，同时还能将同一个人的不同说话语音进行转化，确保合成语音的自然流畅性和真实性。
目前最流行的语音合成技术是基于WaveNet的深度学习技术，该技术使用基于神经网络的模型来生成高质量的语音合成语音。
WaveNet基于端到端的深度神经网络模型，将输入的文本转换为音频信号。
相比于以前的技术，WaveNet采用了更多的语音样本和更多的训练数据，从而在语音合成领域取得了很大的进展。
同时，Google在2017年推出了一种名为Tacotron的语音合成系统，它使用深度学习模型来生成高质量的语音合成语音，在音频信号中增加了一些人类感知特征。
二、语音合成技术的应用前景语音合成技术已经广泛应用于智能家居、语音助手、无人控制等领域。
未来，语音合成技术还将在医疗、安防等领域得到广泛应用。
在智能家居领域，语音助手已经广泛应用，并成为智能家居的标配。
用户可以通过语音指令打开音响、灯光和电视等设备。
语音助手可以帮助用户在日常生活中节省时间和精力，同时也提高了智能家居的智能化程度。
在语音助手的基础上，语音识别技术也得到了广泛应用。
语音识别技术是指将人类发出的语音转换为书面文本的技术。
该技术已经应用于医疗领域，许多医院正在尝试使用语音技术，医生可以通过口述来快速记录病人病历，从而减少纸质版病历的生成时间。
此外，在交通、安防等领域，语音技术也很有用。
人工智能在语音识别中的应用分析
人工智能在语音识别中的应用分析人工智能技术在语音识别中的应用越来越广泛。
语音识别是将语音信号翻译成文本的过程，是人工智能技术的一种应用。
本文将从人工智能技术在语音识别中的应用、相关技术的优缺点以及应用前景等几个方面展开分析。
一、人工智能技术在语音识别中的应用人工智能技术在语音识别中的应用主要分为两个方面：语音转文字和语音情感分析。
1. 语音转文字语音转文字是将语音信号转化为文本数据的过程，是人工智能技术在语音识别中的最主要应用之一。
随着人工智能技术的不断发展，现在可供使用的语音识别软件越来越多，例如：科大讯飞、阿里云语音识别、百度语音等等。
这些语音识别软件，可以将人们所说的话转化成文本，实现人机交互和大量信息处理。
2. 语音情感分析语音情感分析是通过自然语言处理和语音识别技术分析语音信息中的情感倾向和情感类别。
一般来说，语音情感分析的主要目的是确定发言者的情感状态，这有助于提高客户满意度。
语音情感分析的应用范围非常广泛，例如语音客服、专家助手、互动广告等领域。
二、相关技术的优缺点1. 优点（1）高效性人工智能技术在语音识别中的应用可以实现实时文本处理，可以大大提高处理效率。
这一点在高峰时段或者繁忙时段具有非常重要的意义。
（2）便捷性语音识别技术的应用可以帮助人们大幅度减少繁琐的打字或手写的工作量。
例如，它可以缩短语音笔记的时间。
发言者只需要说出自己需要表达的内容，程序就可以将其转化为文字。
（3）多语种支持现代人工智能语音识别技术对不同语言的支持非常广泛。
这意味着，在处理非英文语言的信息时，语音识别技术可以更加方便快捷地完成这一任务。
2. 缺点（1）会受到环境的影响语音识别技术的应用效果受到环境因素的影响非常大。
例如：环境嘈杂、多人说话、人说话的语速太快或太慢等等，都可能导致识别效果下降。
（2）语音错误率较高由于不同发音人的口音、说话习惯以及使用不同的单词，加上语音干扰和语音质量问题，语音识别的错误率非常高。
人工智能在中国的发展现状和未来趋势分析
人工智能在中国的发展现状和未来趋势分析近年来，人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）在全球范围内取得了令人瞩目的发展成就，并成为科技领域的热门话题。
作为全球最大的人口和消费市场，中国也积极推动人工智能的发展，并在多个领域取得了重要突破。
本文将探讨中国人工智能的现状以及未来的发展趋势。
在中国，人工智能被视为国家战略，并得到了政府的高度重视和支持。
2017年，中国政府发布了《新一代人工智能发展规划》，明确提出到2030年，将人工智能发展成为新的经济增长点和国家科技重要支撑。
同时，政府鼓励企业、学术界和研究机构加强合作，共同推进人工智能技术的研发和应用，以加快人工智能领域的发展。
当前，中国的人工智能技术已经有了一定的基础和优势。
在人脸识别领域，中国的人工智能技术在全球范围内具有领先地位。
许多中国科技公司，如阿里巴巴、腾讯和百度，通过不断的创新和研发，已经取得了重要的成果。
例如，支付宝的人脸识别技术已经在中国的日常生活中得到广泛应用，实现了快速支付和便捷身份验证。
此外，中国还在无人驾驶、语音识别、智能机器人等领域取得了突破，拥有丰富的人工智能技术应用场景。
未来，人工智能在中国的发展前景广阔。
随着科技水平的不断提高和人工智能技术的不断创新，人工智能将在更多的领域发挥作用。
在医疗领域，人工智能可以协助医生进行诊断和治疗，提高疾病的早期诊断率和治疗效果。
在交通领域，人工智能可以实现智能交通管理和自动驾驶，减少交通事故和拥堵。
在教育领域，人工智能可以根据学生的学习情况和特点，个性化地提供教学内容和辅导，提高教学效果。
然而，要实现人工智能的全面发展，仍然面临一些挑战和问题。
首先，人工智能技术的应用涉及到大量的数据，包括个人隐私数据。
因此，如何保护个人隐私和数据安全成为一个重要的问题，需要制定相关的法律和政策来加以规范和管理。
其次，人工智能技术的发展需要高素质的人才支持。
目前，中国在人工智能领域的人才缺口较大，需要加大对人才的培养和引进，提升人工智能技术的创新能力和应用水平。
语音识别行业研究报告
语音识别行业研究报告
语音识别是指通过计算机技术来识别和转换人类语音信息的一种技术。
近年来，随着人工智能和机器学习的发展，语音识别技术在各个领域得到广泛应用，也成为人机交互的重要手段之一。
本报告将从市场规模、应用领域、技术发展等方面进行分析。
首先，语音识别市场规模庞大，呈现出快速增长的趋势。
根据市场研究公司Tractica发布的数据显示，到2025年全球语音
识别市场将达到456亿美元。
其中，医疗保健、智能家居和教育培训等领域是最主要的市场需求驱动力。
其次，语音识别技术在多个领域有广泛应用。
在医疗保健领域，语音识别技术可以用于电子病历记录、医学影像报告生成等，提高工作效率和准确性。
在智能家居领域，语音识别技术可以实现语音控制家电、智能助手等功能，提升生活便利性。
在教育培训领域，语音识别技术可以用于英语口语学习、语音评测等方面，提高学习效果。
此外，语音识别技术还应用于智能汽车、金融、客服等领域。
最后，语音识别技术的发展也面临一些挑战和机遇。
语音识别技术的准确性是一个重要因素，尤其是对于不同口音、语速的识别。
此外，数据隐私和安全问题也是一个考量。
然而，随着深度学习和神经网络的应用，语音识别的准确性和稳定性逐渐提高。
此外，大数据和云计算等技术的发展为语音识别提供了更多的机遇。
综上所述，语音识别行业具有庞大的市场潜力和广泛的应用前景。
随着技术的不断发展和突破，语音识别将在更多的领域得到应用，为人类的生活和工作带来更多的便利和效率。
同时，相关企业也应密切关注市场需求和技术发展，积极推动语音识别行业的创新和发展。
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(此文档为word格式，可任意修改编辑！）2017年6月正文目录一、智能语音：谈入口太早，但不可或缺 (5)1.1 智能音箱是台面上的狂欢，本质还在用户、数据和服务 (5)1.2 信息获取与表达决定语音交互成为阶段性不可或缺的一环 (7)二、智能语音相关技术及发展历史 (8)三、智能语音产业发展现状 (12)3.1 市场规模快速扩大，且国内增速显著超过全球 (12)3.2 各要素齐发力，推动智能语音形成完整产业链 (13)3.3 算法红利逐渐消失，一家独大转向多方竞争 (15)3.4 融合场景、借力硬件提升语音技术实用和稳定性 (19)四、智能语音的应用前景 (19)4.1 巨头抢滩虚拟语音助手，并逐渐切入场景应用 (19)4.2 消费级产品应用场景 (21)智能语音+车载 (22)智能语音+家居 (23)智能语音+可穿戴设备 (24)4.3 专业级行业应用场景 (26)智能语音+医疗 (26)智能语音+教育 (27)智能语音+客服 (29)风险提示 (30)图目录图1：巨头先后入局，各路智能音箱纷纷登场 (5)图2：Amazon Echo累计销量（万台） (6)图3：Amazon Echo接入第三方应用数量 (6)图4：人机交互方式的演变越来越贴近人类的本能表达 (7)图5：人类信息获取95%来自视觉、听觉和触觉 (8)图6：人类信息表达93%借助肢体和声音 (8)图7：智能语音背后的三类核心技术 (9)图8：语音识别技术历史 (9)图9：深度学习的引入使得电话语音识别词错率下降到与专业速录员相当甚至更低 (10)图10：语音合成技术发展历史 (10)图11：自然语言理解的原理 (11)图12：多轮对话管理的典型架构 (12)图13：全球智能语音产业规模快速增长 (12)图14：中国智能语音产业规模增速显著高于全球市场 (13)图15：从“人机料法环”五要素看智能语音行业发展的驱动因素 (14)图16：国内智能语音产业链 (15)图17：全球智能语音市场格局 (16)图18：中国智能语音市场格局 (16)图19：虚拟数字助手用户数量将快速增长 (21)图20：虚拟数字助手市场规模将快速增长 (21)图21：车主对语音交互的认可明显提升 (22)图22：智能语音在智能家居中的应用 (23)图23：智能家居市场进入快速拓展期 (24)图24：苹果AirPods与Siri连接 (25)图25：中国健身及运动类可穿戴设备市场规模预测（亿元） (26)图26：语音电子病历系统的功能架构 (27)图27：辅助诊断系统功能架构 (27)图28：智能语音评测系统 (28)图29：智慧教育整体解决方案 (28)图30：智能客服功能架构 (29)图31：呼叫中心坐席数量（万个） (30)表目录表1：互联网巨头智能语音产品布局 (17)表2：科技巨头以收购或参股的方式布局智能语音 (18)表3：国内智能语音行业知名创业公司 (18)表4：智能语音技术在具体应用场景下依然存在技术难题 (19)表5：巨头纷纷以虚拟语音助手切入智能语音应用场景 (20)表6：智能语音主要企业智能车载产品及其主要客户 (22)一、智能语音：谈入口太早，但不可或缺1.1 智能音箱是台面上的狂欢，本质还在用户、数据和服务自2014年11月Amazon推出收款基于语音交互的智能音箱Echo以来，2015年科大讯飞发布智能音箱叮咚，2016年谷歌发布智能音箱Google Home，而进入2017年以后更是密集，5月联想发布智能音箱，Amazon发布带触屏的Echo Show，微软联手音频设备制造商哈曼〃卡顿合作打造Invoke，6月苹果发布HomePod。
同时国内BAT等互联网巨头也纷纷有意入局。
图1：巨头先后入局，各路智能音箱纷纷登场智能音箱本身不是目的，争夺的是背后的用户、数据以及服务入口。
①、其实基于语音交互技术的入口产品可以是音箱、电视等家居产品，甚至可以是室内可及的智能设备，之所以选择音箱作为突破口，只不过看重这样一款在初期能承担除交互之外其他功能的载体。
②、对于用户而言，需要的是能够将众多繁杂的应用和接口进行封装的工具，不再需要自己主动到每一个具体应用上获取服务，而是借助语音交互统一的入口提供。
③、对于巨头公司而言，目的在于借此获得移动互联网之后一个能够获取用户数据并持续提供服务的入口。
单就智能音箱而言，交互体验和连接的服务是影响用户选择的重要因素。
①、抛开智能音箱的设定，其本质是一款基于语音进行人机交互的智能硬件，在算法层面涉及到降噪、远场识别、唤醒与打断以及多轮会话、语义分析等自然语言理解技术，硬件层面主要涉及到进行声音采集的麦克风阵列技术以及声音播放时扬声器处理。
软硬件的协同配合方能使得人机交互更为自然。
②、如果说播放音乐是传统音箱的主要功能，那么对于智能音箱而言，这已经几乎成为附带选项，互相之间拼的不是、或者说不只是音质问题，更多是人机交互的体验，以及交互背后所能支撑和兼容的服务数量与质量。
无论是对接线上的互联网服务，还是线下智能家居系列产品，若无法形成产品、应用以及数据的生态闭环，则智能音箱的入口目标就难以达成。
图2：Amazon Echo累计销量（万台）图3：Amazon Echo接入第三方应用数量国内智能音箱的惨淡销量还与消费习惯相关，用户培育需要时间。
①、与Amazon Echo千万量级销量相比，国内科大讯飞与京东联合发布的叮咚音箱销量似乎逊色不止一筹。
除了在技术和应用层面可能存在的差异之外，各自根植的土壤环境也有着先天的差异。
②、若去掉“智能”的概念，智能音箱首先是个音箱，与欧美超过85%的家庭音箱普及率相比，国内甚至不足20%，在对音乐以及音箱设备的需求观念上的差异导致音箱对欧美人群或许是“生活刚需”，而对国内用户或许目前还只是少部分人的爱好。
③、正如前文所述，音箱只是恰好成为载体之一，最核心的依然是物联网时代智能终端的人机交互入口。
1.2 信息获取与表达决定语音交互成为阶段性不可或缺的一环互联网PC时代人机交互主要依赖鼠标和键盘，移动互联网时代触摸屏交互成为标配，那么人工智能时代的交互会由哪种方式主宰？基于语音控制的智能音箱还是智能电视？这些或许有可能成为智能家居入口，但即便Amazon Echo 已然达到千万级销量及超过1万项技能点，似乎也不足以成为人工智能时代交互入口的产品担当。
图4：人机交互方式的演变越来越贴近人类的本能表达从信息获取以及表达的角度来看，交互入口的演变必然是从习惯到本能的革命。
①、从信息获取来看，研究表明，人的各种感觉器官从外界获取信息来源=视觉60%+听觉20%+触觉15%+味觉3%+嗅觉2%，其中视觉、听觉及触觉累计高达95%，基于此或许就不难理解为何无论是互联网时代的PC还是移动互联网时代的智能机，不仅无法离开键鼠套装和触摸传感器，而且还无法离开那块或大或小的显示屏。
②、从信息表达来看，1967年美国著名心理学家、传播学家艾伯特〃梅拉比安等人经过大量实验，提出人类在沟通中全部的表达信息=肢体语言信息55%+声音信息38%+语言信息7%，或许这也能在一定程度上解释为何各家智能音箱先后登场却依然未能挑起入口大梁。
③、我们认为，从键鼠输入的抽象符号到触摸屏直接的滑动与按压，这已经在一定程度上靠近了人类习惯，而未来的交互方式将更为接近人的本能。
语音或许是人机交互的阶段性成果，基于语音的人机交互或许会成为某个特定场景的入口，但语音与肢体动作的融合或许更可能担当得起一个时代的交互入口，至于更为遥远的未来，或许会有类似脑电波等其他方式。
图5：人类信息获取95%来自视觉、听觉和触觉图6：人类信息表达93%借助肢体和声音二、智能语音相关技术及发展历史智能语音主要研究人机之间语音信息的处理和反馈问题，从表现形式来看，即研究如何通过语音实现人机交互，相关支撑技术主要可划分为基础语音技术、智能化技术以及大数据技术。
图7：智能语音背后的三类核心技术语音识别准确率在引入深度学习之后得到快速提升。
语音目标在于使机器最终能够将识别语音中的内容、说话人、语种等信息。
在技术思路经历了基于标准模板匹配和基于统计模型(HMM）两个阶段；2010年开始由微软的俞栋、邓力等与Hinton合作，在语音识别领域引入深度学习替换传统的特征提取，随着深度学习的引入以及在此基础上派生的各类模型的组合，语音识别准确率大幅提升。
图8：语音识别技术历史2017年3月IBM通过长短时记忆、WaveNet语言模型和三个强声学模型的组合，在Switchboard数据集上电话语音识别错误率降低到5.5%，无论是对比微软2016年测试结果给出的人类速记员5.9%错误率还是此次IBM给出的人类5.1%，机器都已经极为接近人类水平。
图9：深度学习的引入使得电话语音识别词错率下降到与专业速录员相当甚至更低语音合成已有200多年悠久历史，表现力尚有待继续提升。
在计算机技术出现之前主要模仿人体发声原理制作相应硬件，计算机技术出现后音质、音色和自然度都有提升。
随着技术演进，语音合成的复杂度、自然度和音质都已取得不错的成绩，目前研究重点在于提高合成音的表现力，如语气和情感等。
图10：语音合成技术发展历史声纹识别目前也正向着深度学习方向发展，但不管是用传统算法还是深度学习，都需要事先建立声纹库。
①、声纹识别主要根据语音波形反馈的说话人生理和行为特征，自动识别说话人身份，在安全性上可与指纹、掌形和虹膜等生物识别技术相媲美，目前已经用于公安和司法系统证据鉴定中的身份鉴别，以及银行支付过程的身份认证。
②、声纹识别和语音识别结合，能通过识别内容防止录音假冒，和情绪识别结合，则可以感知识别对象是否处于受胁迫状态。
③、声纹识别需要相应的声纹库，且至少要保证合理的性别、年龄段、地域、口音、职业分布。
测试样本应该涵盖文本内容是否相关、采集设备、传输信道、环境噪音、录音回放、声音模仿、时间跨度、采样时长、健康状况和情感因素等主要影响因素，因而声纹数据库成为声纹识别技术突破的重要门槛。
目前最全的是公安部的声纹鉴别库。
自然语言理解目前尚处于浅层语义分析阶段，大致包含词法分析、句法分析、语义分析这三个既递进又相互包含的层面。
目前机器对句子的理解还只能做到语义角色标注层面，即标出句中的句子成分和主被动关系等，属于浅层语义分析技术。
未来要让机器更好地理解人类语言，并实现自然交互，还有待深度学习等机器学习方法的进步。
图11：自然语言理解的原理多轮对话主要建立在语音识别、合成以及自然语言理解等技术基础之上，自然度和准确度有待提高。
①、多轮对话系统一般分为任务型和闲聊型，任务型是协助用户完成具体的某项事情，如：设臵闹钟、查天气等；而闲聊型是实现人机的情感聊天互动，如陪护型机器人。