智能音箱行业分析报告.docx
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智能音箱行业分析报告
2018年智能音箱行业分析报告
2018年3月
目录
一、现状：
智能音箱迎风口，产业巨头忙逐鹿5
（一）海外市场巨头抢滩布局，亚马逊强势领跑6
1、亚马逊Echo：
产业先行探索成就先发优势7
2、谷歌GoogleHome：
优秀算法厂商的探索之路9
3、苹果HomePod：
音质突出，生态并进，“硬件+环境”厂商不甘人后10
4、Invoke：
软硬件巨头的天作之合11
（二）国内市场方兴未艾，本土优势迎发展机遇12
1、京东叮咚15
2、天猫精灵X115
3、小米AI音箱16
二、前承交互入口革新之便，后启人工智能落地之利17
（一）技术角度看智能音箱：
语义理解是瓶颈18
1、麦克风阵列拾音19
2、使用唤醒词唤醒智能音箱20
3、语音识别技术21
4、自然语言理解21
5、语音合成技术22
6、声纹识别技术23
（二）技术升级：
人工智能产业落地，语义理解加速提升24
（三）场景升级：
承载物联网新交互入口26
三、语音生态延伸应用，智能音箱成长潜力可观30
（一）智能音箱市场高速发展，2021年全球预计出货1亿台30
（二）家居、车载将是重要场景，智能音箱市场潜力巨大30
1、家庭依然是智能音箱的首要市场空间31
2、高端酒店市场成为智能音箱的拓展领地35
3、远场语音交互在车载市场大有可为38
四、智能音箱产业链拆解及相关企业40
（一）智能音箱产业链分析40
1、智能音箱结构拆解41
2、软硬件技术国内企业均有涉足42
（二）相关企业44
1、歌尔股份44
2、全志科技45
一线厂商纷纷入局，智能音箱引领入口变革：
2018年2月9日，苹果HomePod正式开始发售，从2014年亚马逊低调发布智能音箱Echo产品以来，各大智能生态厂商加入了产业。
年初的CES消费电子展上，从核心芯片商、系统软件商到品牌产品厂商纷纷推出了新品，成为了展会上的一大亮点。
智能音箱产业已经从导入期逐步进入到了成长期的早期，产品市场拥有广阔的发展空间，也吸引着各大厂商来跑马圈地。
究其原因，以语音控制为核心的产品，因其在使用习惯上最符合人们日常交流的习惯，具备普适性，从而有望成为日后智能场景下人机交互的入口，部分取代或者补充图形交互的模式，成为主流趋势。
人工智能助力，数据信息获取成为必争之地：
人工智能对于数据处理能力的大幅度提升使得大数据业务有望迎来大步前进的机会，任何能够提供数据信息获取的入口必然会成为各家厂商争夺的焦点，尤其是在家庭等日常生活中场景中，信息数据的变现和渠道有较为成熟的模式。
因此在以智能家居、智慧楼宇、智能汽车等智能音箱有望快速渗透的场景中，通过麦克风阵列获取信息、核心芯片处理数据以及语音处理平台实现识别和理解的泛智能音箱产品，基于有效获取的信息，能在为后续服务提供有力的支持。
我们认为，智能音箱的竞争是对物联网信息入口、AI落地的争夺，各大厂商的介入将会成为一个长期的战略规划。
市场数据良好，产业潜力广阔：
根据研究机构BeigeAnalysis的数据看，2015年和2016年全球智能语音音箱的销量分别为227万台和1,152万台，预计2022年约达到1亿台。
而国内市场方面，在阿里巴巴天猫推动下，2017年双十一当天，天猫精灵销量就突破100万台，据集微网不完全的统计信息看，已经发布智能音箱产品的厂商有近50家。
未来以智能音箱为代表语音助手类产品将首先在家庭、高端酒店和车载应用上实现产业的有效扩张。
一、现状：
智能音箱迎风口，产业巨头忙逐鹿
自2014年亚马逊Echo横空出世，智能音箱开始进入人们视野，包括亚马逊在内都不甚看好的产品却快速成为市场主流，随之而来的大量科技企业前仆后继。
争相进入这个新兴市场，努力将智能音箱包装成智能手机之后的新一代“必买”产品。
国内厂商方面，尽管之前都有产品发布，但是在2018年CES上，XX、阿里、京东等龙头企业不约而同的针对智能音箱都有新的技术和产品发布，市场竞争日趋激烈。
近期，苹果正式开启了HomePod的预定和发售，也引起了消费市场的持续关注。
（一）海外市场巨头抢滩布局，亚马逊强势领跑
海外智能音箱市场已经被消费市场有效接受，美国国家公共广播电台（NPR）和爱迪生研究公司（EdisonResearch）联合发布的调查报告显示目前美国智能音箱用户约3,900万，智能音箱普及率高达16%，可以看到智能音箱已经覆盖近六分之一的美国人口，并已成为美国家庭生活不可或缺的一部份，调查中有65%受访用户反应不想回到没有智能音箱的生活。
从2017年Q3最新的出货量来看，整个智能音箱市场持续保持高增速，2017年全年出货量有望突破3,000万台；从区域和市场来看，北美为当前全球最大智能音箱市场，三季度市占率达约75％。
从产品来看，海外典型智能音箱产品以软件互联网巨头发布为主导，包括亚马逊的Echo系列、Google的Home、苹果的HomePod以及微软的Invoke；四组产品均搭载独立研发的语音助手，产品间功能相差不大，但各有优势。
亚马逊，Google的智能音箱产品合计占据了全球90%以上的市场，两者的发展可以说是代表了智能音箱市场发展的两种典型模式：
亚马逊依靠多年构建平台的生态协同，通过尽量多的场景增加用户黏性；Google借助其智能助手以及搭载其系统的智能硬件，通过海量的设备扩散，采集数据，使AI不断迭代进化。
1、亚马逊Echo：
产业先行探索成就先发优势
亚马逊2011年就开始在实验室进行智能音箱研发，2014年11月推出首款智能音箱Echo，除播放音乐外也是家庭设备（兼容Nest/IFTTT等产品）控制枢纽，可连接第三方服务（如叫车，定外卖等），系列产品至今各型号已累计销售破千万台，分析其发展主要有两点：
1）不断丰富家族产品。
2017年9月，亚马逊推出了6款围绕Alexa的新品，包括5款Echo系列新品——第二代Echo、EchoPlus、EchoSpot、EchoConnect，Echobuttons；在降低价格的同时，新品针对每个家庭，每个人，每个房间的每一个差异化的需求提供全方位服务。
其中的EchoSpot可以作算作EchoShow的升级版，是亚马逊又一传统品类升级的新尝试，选取了用户需求量较大的传统品类——闹钟作为切入点，开拓语音、图像融合的新人机交互模式。
2）搭建生态，深挖服务需求。
Alexa平台是随Echo一起在2014年问世，作为Echo产品的核心技术，是一个基于云端计算的服务体系，通过云端以及机器学习，取代使用程序繁琐的APP解决用户的各类问题，包括购物、家电控制、播放音乐、新闻、设置闹钟等。
自2015年第三方开发平台开放以来，Alexa的技能数快速增长，2017年9月已经突破20,000项大关。
从技能分类来看，排名最靠前的五类技能分别是：
新闻、游戏/杂物/附件、教育/参考、生活方式、小说/笑话。
智能家居领域是Alexa平台的重要布局，目前已经有LG的冰箱、GE的灯具、海信4K电视等内置Alexa的电子产品，随着主流家居设备逐步接入，不断扩大的用户群将会持续带来流量红利。
Echo产品最初让人眼前一亮的就是可以通过Alexa平台控制家庭环境内的其他智能产品，比如通过指令使Alexa开灯或关灯。
亚马逊定义了一套家居互联协议，使得Echo拥有更大的话语权要求其他的家居产品搭载Alexa智能语音交互平台，对于家电的控制，使得亚马逊有资本将语音交互做大做强；不仅于此，亚马逊还为用户提供了通过智能音箱语音下达购物指令的频繁场景，不断地为帮助用户养成新的交互习惯和提升黏性添砖加瓦；可以说Echo的成功是恰到好处的先发优势+场景的胜利。
2、谷歌GoogleHome：
优秀算法厂商的探索之路
谷歌在2016年5月19日的GoogleI/O发布会上，推出了一款硬件产品：
类似亚马逊Echo的语音助理设备GoogleHome；在2017年的谷歌秋季新品发布会上，新增推出了两款换代产品：
HomeMini和HomeMax，售价分别为49美元和399美元。
谷歌的优势在于以成熟的云计算优势让硬件配置不高的GoogleHome能够胜任语音识别的应用，而谷歌音箱是根据它在房间所处的位置自己调整声音。
在功能上，GoogleHome可以成为家庭设备的控制中心，注重于音乐娱乐和语音搜索。
例如通过语音控制音响，连接到灯光、恒温器等设备。
具体来说，它能帮助用户设置任务清单、购物清单、闹钟等等，甚至可以通过它来预定车辆（比如Uber）。
目前谷歌音箱能搭配超过1,000种智能产品协同工作，但与亚马逊Echo不同的是，谷歌还没有将Home平台开放给第三方开发者。
3、苹果HomePod：
音质突出，生态并进，“硬件+环境”厂商不甘人后
苹果在2017年6月5日发布了智能音箱HomePod，价格为349美元。
HomePod是一个7英寸稿的圆形音箱，采用了苹果自家的A8处理芯片，内部集成了7组定向喇叭，能够智能感知周围环境，并根据相应的空间探测来调整发出的声音。
HomePod在外观上有太空灰和白色两个版本，HomePod实际上并不是一款对标亚马逊Echo、谷歌Home的智能音箱产品，虽然HomePod也是一个智能入口，能够集成广播、天气、提醒、通知等功能，还能连接和控制家中的智能家居设备，但是HomePod更多关注音乐音质的，HomePod内部整合了AppleMusic，用户可以通过Siri来发出相关的指令（比如让音箱放歌），音箱就能够通过Siri来识别和收集用户的偏好，并根据用户的兴趣来调整和推荐音乐。
而且HomePod非常容易连接iphone等设备，只要将苹果手机靠近HomePod智能音箱，那么几秒钟后两个设备就会自动通过感知而相互连接。
4、Invoke：
软硬件巨头的天作之合
微软与三星合作的新品Invoke，是由三星电子的HarmanKardon子公司制造，使用微软的Cortana语音助手来处理指令。
同时借助了微软的语音识别技术来实现命令和音乐控制，集成的Office365生产力服务可以帮你安排管理事务、检查日历、设置闹钟等。
用户还可以尝试其它智能家居功能，如语音控制开灯等。
Harman强调这款设备集成了微软的Skype互联网电话服务。
Invoke售价199美元，将提供石墨黑以及珍珠白两种颜色。
Invoke配备了3个有向型低音、3个定向高音、以及2个被动式音频单元，内置的7个麦克风还支持哈曼都独有的“远场”语音识别技术。
Invoke在音质上颇费了一番功夫，采用360°环绕式音响设置、三个高音扬声器和Dalek式设计。
除了Cortana，Invoke还支持SpotityPremium、iHeartRadio、Tuneln、Pandora等服务的语音控制。
（二）国内市场方兴未艾，本土优势迎发展机遇
Echo产品的持续火爆也点燃了国内市场，国内的智能音箱的产品越来越多，叮咚音箱、天猫精灵X1、小米AI音箱等；从市场整体来看，还处于一个培养用户使用习惯的增量阶段。
GFK数据显示，自京东2015年5月率先推出首款叮咚A1抢占智能音箱国内市场后，整体智能音箱零售量一直呈稳定增长；随着2017年下半年几大厂家新品的陆续推出，零售量有了明显的飞跃，8月份月零售量已接近3万台，伴随双十一的促销热潮，预计全年累计零售量将达到35万台；同时我们看到国内智能音箱产品市场价格逐渐走高，低价产品占比降低，300-600元逐渐成为主流价格段。
虽然国外市场各巨头发展迅速，但是国内市场仍然以天猫、京东等国内厂商为主，这是由技术、使用场景和资源拥有权所决定的。
类似于搜索市场，就像谷歌难以做好中文搜索一样，中文语音识别方面，以科大讯飞为国内技术公司更有本土优势。
此外，国内厂商更了解本土用户使用智能音箱的习惯，能够满足消费者的使用要求。
另外在资源整合方面，音乐、有声读物等内容被国内厂商所掌握，电商、快递、地图信息、百科知识等各种技能资源掌握在国内服务商手中。
2017年美国智能音箱覆盖率已经达到近六分之一，国内市场虽然起步，但是还没有迎来想象中的蓝海市场。
对比中美智能音箱市场，我们分析有以下几点：
1）使用场景方面。
西方国家消费者使用开放式的厨房与客厅，而国内的厨房烹饪环境嘈杂、油烟重，厨房客厅相对封闭，家庭使用音箱频次并不高。
国内尚未建立完全的智能家居生态体系，使用场景碎片化、硬件操作复杂等问题为解决，消费者无法体会智能家居的智慧和便捷；
2）语音技术方面。
国内的智能音箱语音技术比Echo要难得多，Echo是全英文识别，而汉语本身要难的多，方言、语速、说话习惯等问题，并且国内受众对英文歌曲的喜好，导致对中、英文混合识别技术也有要求；
3）行业标准方面。
国内的智能语音交互的平台并没有成熟和完善，智能家居缺乏配套法规和统一标准，产品良莠不齐，消费者体验较差；
4）产品内容方面。
国内的内容/应用厂商分散，如三大音乐集团QQ音乐、海洋音乐和阿里音乐带来国内的音乐版权分裂而不互通；O2O点餐领域的美团、饿了么信息不互通；造成智能音箱的使用不便。
从目前国内智能音箱布局厂商看，可以分为五类：
1）互联网公司：
拥有庞大的业务布局，希望建立以语音为入口的智能生态，为既有的内容和服务寻找新的入口。
如BAT、京东、小米；2）技术厂商：
依托语音技术方面的积累，专注于做技术开放平台或提供语音技术方案。
如科大讯飞、思必驰、出门问问；3）内容厂商：
占有独特的IP资源，倾向于将智能音箱打造成音乐、有声读物等流媒体内容载体。
如喜马拉雅、酷狗；4）创业公司：
多关注与具体应用场景的结合，如主打智能家居的Rokid；5）传统音箱厂家：
在传统音箱硬件研发上已有积淀，倾向于与技术及内容厂商合作。
如漫步者、Doss。
1、京东叮咚
京东与科大讯飞合作的智能音箱叮咚在2014年11月发布，主要针对中国市场，该设备可以理解普通话，粤语和基本英语。
叮咚音箱主要用于播放音乐，设置闹钟，在线购物，并获得天气报告等。
分析来看，叮咚音箱整体产品线与Echo最像，发展遵循着抢占入口、布局智能生态布局、定位本土化三方面布局；从2015年5月的A1开始，至今已经发售了一系列新品。
本土化方面，叮咚的横向设计更符合中国消费者习惯，A1X儿童口语机器人拓展应用到儿童早教市场。
2、天猫精灵X1
天猫精灵X1是阿里人工智能实验室在2017年7月5日发布，有黑白两色款；在硬件配置方面，采用360度全向5米拾音麦克风矩阵。
定制业内第一颗SmartAudio专属优化芯片，可使面积减小25%，功耗降低32%，效率提升25%，在解码、降噪、声音处理和多声道协同方面进行了针对性的优化处理。
在功能方面，天猫精灵X1内置阿里第一代中文人机交流系统AliGenie，除自然语言理解外，引入了“决策引擎”机制，能够理解上下文语境，支持多轮对话。
目前可实现智能家居语音购物、手机充值、叫外卖、音频音乐播放等功能。
此外，采用声纹识别系统，同一款设备最多识别6人的声音，针对不同声音判断不同内容进行回答，用户还可通过自己的声音完成购物支付验证环节。
通过声纹识别，有针对性的语音助手和网上购物的安全性大大增加了天猫精灵的使用场景。
3、小米AI音箱
小米AI音箱是小米公司在2017年7月26日发布的一款智能音箱，是由小米电视、小米大脑、小米探索实验室联合开发。
小米把“小爱同学”作为AI音箱的唤醒词。
小米AI音箱采用长方柱形设计，搭配1600万种颜色的彩色环，被动扬声器加上360°声场，号称任何角度都好听；音箱内置6个数字麦克风，可360度收音，支持远场语音操控功能。
小米AI音箱支持人工智能回复用户指令，支持在线音乐、小说相声、儿童故事、广播电台等海量互联网内容，还支持天气查询、路况查询、亲戚称呼查询、查找手机等功能。
近几年小米在国内智能家居中布局相对完善，米家依附与小米生态链，汇聚了几十家生态链公司最为用心的产品，是如今国内体验较好的智能家居生态之一。
智能家居的产品也拓展了十几个品类之多，联动各种智能开关和万能遥控，包括小米AI音箱还可以控制扫地机器人、空调、空气净化器、电视、电风扇、智能灯、盒子、电饭煲八大类设备。
二、前承交互入口革新之便，后启人工智能落地之利
对比传统音箱，智能音箱不仅是音响产品，同时是涵盖了内容服务、互联网服务及语音交互功能的智能化产品，不仅具备WiFi连接功能，提供音乐、有声读物等内容服务及信息查询、网购等互联网服务，还能与智能家居连接，实现场景化智能家居控制。
从技术本质来看，智能音箱是语音交互的一个落点；从硬件形态来看，智能音箱是音箱的进化；从功能/场景来看，智能音箱的卖点在于内容和互联网服务。
（一）技术角度看智能音箱：
语义理解是瓶颈
智能音箱在使用过程中，主要包括7个过程。
第一步通过麦克风矩阵远距离拾取声音，第二步特定的声音指令激活智能音箱，之后上传云端进入下一步，第三步将输入的语音转为文字的过程，即语音识别，第四步理解了用户输入的语义之后输入对话管理模块中，即自然语言理解，第五步协调各个模块的调用以及维护当前对话状态，并将特定的回复方式交由自然语言生成模块进行处理，即对话管理。
第六步生成特定回复文本,即自然语言合成。
第七步将文字转变为语音并通过喇叭输出，即语音合成。
接下来我们会对语音交互中的语音识别、语音合成、语音理解部分进行简单的介绍，并且随着安全性的需求持续增加，在智能音箱的使用过程中声纹识别技术被用于进行安全性的比对。
1、麦克风阵列拾音
如图所示，由于家庭环境中声源距离可能较远，并且存在噪声、多径反射和混响等复杂的声音环境，我们可以采用麦克风阵列来解决上述问题。
麦克风阵列是声学传声器阵列中的一个狭义概念，特指应用于语音处理按一定规则排列多个麦克风组合。
麦克风能灵活布局，采用线性阵列、平面阵列、立体阵列三种方式，能适应各种远距离应用场合，识别整个房间内各个位置的声音，保证准确稳定对采集的不同空间方向的声音信号进行空时处理，实现噪声抑制、混响去除、人声干扰抑制、声源测向、声源跟踪、阵列增益等功能，以提高真实环境下的语音识别率。
AmazonEcho采用的是环形6+1麦克风阵列，能迅速360°全方位识别实现环形拾音，准确进行声源定位，并能够有效地在家居环境下进行抗噪处理。
与以手机为代表的近场语音拾取技术不同，近场语音拾取通过按住麦克风，在声源接近的情况下获得语音信号，这种声源信号的噪声低且基本无混响。
单在家庭应用环境中，需要通过麦克风阵列拾音可以解决降噪和去混响的问题，智能音箱就显得必要。
2、使用唤醒词唤醒智能音箱
唤醒智能音箱一般包括两个步骤，即语音激活检测（VAD）和语音唤醒（VT）。
语音激活检测（VAD）指的是通过算法判断什么时候有语音，并将有效语音片段截取出来之后再处理，这样可以极大减少计算量。
在使用VAD截取出来有效语音片段之后，那么涉及语音唤醒（VT）技术。
VT技术是智能硬件在休眠状态下通过个性化唤醒词被唤醒，比如亚马逊Echo音箱的唤醒词为“Echo”或“Alexa”，当判断到用户说了激活词之后，智能音箱将会继续进行后续的语音识别并处理，否则对后续的语音不进行处理，一般而言VT基本是在本地设备上处理，不会用到云端计算。
3、语音识别技术
语音技术即是将用户输入的语音转化为文字的技术。
一个完整的语音识别大致分为两个步骤：
首先是在语音输入之后的语音特征提取，其目的是从语音波形中提取出随时间变化的语音特征序列。
然后是声学模型与模式匹配过程，过程中将输入语音的特征矢量依次与训练阶段简历的模板库中的每个模板进行相似度比较，将相似度最高者作为识别结果输出。
从目前的识别率来看，语音识别的识别率已经大大提升，google等厂商从2010年不到70%的正确率提升到90%，谷歌和IBM为例也能够实现安静环境下95%以上的识别率，基本与人类速记员（约94%）的正确率相当，而国内厂商XX和搜狗等已经能够实现安静环境下97%以上正确率。
目前语音识别技术相对成熟，随着机器学习和深度学习的发展，人机语音交互的准确率即将突破量变到质变的临界点（99%）。
4、自然语言理解
自然语言理解是指人工智能的分支学科。
自然语言理解研究用电子计算机模拟人的语言交际过程，使计算机能理解和运用人类社会的自然语言如汉语、英语等，实现人机之间的自然语言通信，以代替人的部分脑力劳动，包括查询资料、解答问题、摘录文献、汇编资料以及一切有关自然语言信息的加工处理。
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。
自然语言理解技术发展相对不成熟，仍需完善。
5、语音合成技术
语音合成，又称文语转换（TexttoSpeech）技术，涉及声学、语言学、数字信号处理、计算机科学等多个学科技术，将任意文字信息实时转化为标准流畅的语音朗读出来。
与传统的声音回放设备（系统）如磁带录音机只能播放特定的语音不同，通过计算机语音合成则可以将任意文本转换成具有高自然度的语音，从而真正实现让机器“像人一样开口说话”。
如图所示，语音合成包括以下几个步骤：
第一步将语素（文本）转换为音素。
一般我们发出来的声音由不同音素单位组成，将不同音素组合在一起，我们几乎可以重复发出任何单词的发音。
因而利用一个简单的音素字典，可以把每个句子直接转换为对应的音素。
第二步预测持续时间和基频。
有了音素后就需要估计音素发音的持续时间。
由于相同的声音读出不同的音调和重音具有完全不同的含义，为了保证发音尽可能地接近人声，需要预测出每个音素的音调和语调。
生成语音的最后一步是合并音素、持续时间和频率，并输出声音。
目前语音合成技术已经相对成熟，以XX为代表的机器语音合成可以将文字转化为用接近人类的发音的方式说话。
6、声纹识别技术
声纹识别使用客户的声纹进行身份认证，之后将与声纹库中的声纹匹配。
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。
目前声纹识别技术已经相对成熟，但是都需要事先建立声纹库。
由于黑客难以模仿一个人的声纹，声纹识别技术能够保障一定的安全性。
此外，涉及声纹识别的步骤较少，较安全而且方便，可以有效节约时间和成本。
另外，声纹识别是移动友好的，可以轻松地集成到任何一个移动设备迎合移动化的趋势。
上述原因有利于声纹市场高速稳定发展。
从Technavio的数据看，全球声纹识别市场预计到2021年市场规模有26.4亿美元，我们预计2016年到2021年CAGR将达到20%，总体发展较为稳定。
（二）技术升级：
人工智能产业落地，语义理解加速提升
语音识别性能快速提升，智能语音市场处于大幅增长前期。
语音识别的性能在近几年得到了快速提高，深度学习、高性能计算和大数据的迅速发展，尤其是卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNNs）以及使用连接时序分类（CTC）Loss（由XX支持）等端到端神经体系结构的应用，大大提升了语音识别技术的水平和准确性，并减少了模型训练的时间，使得智能语音的商业化落地成为可能。
从Gartner在今年7月份发布的人工智能技术成熟的曲线图来看，随着IBM、微软、谷歌、亚马逊和XX这样的科技巨头在智能语音方面不断取得进展，语音识别技术将在2年内达到成熟期。
随着基于语音交互的垂直场景如智能车载，智能家居，智能可穿戴等日益成熟，智能语音市场有望率先迎来
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