智能音箱能否成为新的流量突破口

 新闻资讯     |      2020-01-11

亚马逊打造的Echo智能音箱新品类开辟了物联网时代的语音交互,消费者可以通过Echo来查询天气、听音乐、下单购物。在国内,以百度、阿里、腾讯、小米、京东为代表的互联网巨头涌入智能音箱,欲分市场一杯羹。据《IDC中国智能家居设备市场季度跟踪报告》显示,2019年第一季度智能音箱市场出货量达到1122万台,同比增长787.2%。智能音响广阔的应用市场,让巨头和垂直创业者兴奋,跃跃欲试。不过,在互联网逐渐回归理性判断下,智能音箱还是桂林装修公司一门好生意吗?本期容众财经《发光体》邀请时代拓灵创始人刘恩先生,北京大数据研究院首席生态官MA Club 发起人檀林先生一起探讨智能音箱的过去、现在与未来。

Q1:在2C的产品里,巨头用烧钱的方式提高产品出货量。因此在智能音响行业来讲,对于创业公司来说,相对机会不是那么大?

檀林:我觉得巨头分别其实是件好事,说明这个赛道目前是处于高速增长的,你刚刚就提到智能音响出货量每年的增长高达45%。对于创业团队来讲,需要有一个更加明确的定位,在整个的这个生态里头,占据哪一个价值供应链,才可能和巨头博弈,不过不要跟他们正面冲突,可以依托生态来形成叠加的效应。

刘恩:就我们团队来说,其实做声学已经好多年了,在国内我们既做采集又做播放,采集就是刚才谈及的智能音箱和智能语音交互。在2017年开始各大厂家追逐的叫智能交互,当时称为智能语音1.0,能够听懂一些基本的指令。2.0版本有一个人性化的互动,包括语音的一些授权、身份识别,声纹识别等新技术。对小团队来讲,抓住更细分的地方就会有机会,1.0铺完大道,大家都有了这个东西之后,就应该思考 2.0是什么了。能够领先别人半步,就能找到机会。

时代拓灵一直以来就注重传统的价值方面创新的,我们并没有追风口也可能跟我们团队本身创始人的心态是相关的,我们看重的核心价值有多少,牟定上边的价值,我们挣的就是这个价值。其实一开始创业的初期我们走的是相对对传统行业切的多一些,像工业检测,我们其实起了一个更亮丽的名字,我们的系统叫“工业听觉”。我们有一套成熟的,从前端的智能化的端上智能到后边的B-S架构的整个管理系统,现在都已经有成熟案例,并受到了一个大的国企的验收了。当然我们还做了一些在金融行业核心业务用到声音的硬件,我们提供一些像安防,相关的一些采集声音智能的产品。当然还有汽车,因为我们去年获得了奥优维斯迪的创新大赛的车内交互的总冠军,一下就有好多车企就知道我们,希望我们能够采集和播放同时做。因为过去采集就是单独一个厂家,播放是另外一个。从来没想过说这个团队一块儿做,整体化会好一些。

Q3:我比较好奇,像这些大的银行、国企,包括您刚才也提到了像这种工业场景的客户,我们有没有碰到像百度或者讯飞这样大的竞争对手?

刘恩:像百度、阿里达摩院,我们自身和他们有一些线下的合作,他们也在找场景,虽然他们要比我们大很多,但实际上从事的事都一样,现在都是场景为王,找到应用场景才是真正的王者,所以我们都在找合适的场景,真正的价值。他们在找,我们也在找,你不好说他品牌大,他就比你找的快,所以我们有时候比他们更快一些,更直接一些。但实际上正面交锋来说,各有各的定位。大团队做的肯定是更大的集团的这种全套的,因为他不会满足卖一个单品。对我来说,我就是集中打一个单点,在这阶段我就完事儿了。所以我不像他们,他们是不可能谈一单点产品。所以两个没有正面冲突,欢迎多合作。

檀林:互联网+2015年提出来之后,传统的大厂有一种居高临下,降维打击别人的那种,我觉得那是一种幻觉。他们其实对很多传统行业缺乏足够的尊重,这也造成了他们现在做产业互联网,在很大程度上摸不着北。我觉得首先应该先端正心态,别老想着去赋能别人。首先服务好,帮助企业在做数字化转型的过程中,降本增效,保住他们业务底线。另外帮他们能开启第二曲线,帮助他们共同创造赋能的场景,并围绕产业生态进行赋能。作为企业生态中的一部分,这样才能成长,而不是说动不动颠覆谁谁谁,我觉得这千万别这么说。

Q5:像这个识别技术,如果我们去和国外的一些公司相比,我们这个技术水平大概是什么样的。

刘恩:现在中国,和美国或者先进的国家,其实差距真的不算大,因为同学或者导师,各个世界各地核心的研发团队也都是自己的朋友,有时候经常交流问一问你们做什么,纯技术的交流,很多的是互相参考的。在技术方面,科学没有界限的,很多论文大家都是共享,开源的,开源对于我们来说对于大家都是受益的,所以这个差距,纯差距我觉得没有特别大的感觉,信息还是对等的。

刘恩:其实音频涉及的非常广泛,目前最直观的还是智能音箱,因为你能够感觉到在你身边。其实更多的智能化的音频应用场景到各个领域的都有。智能化主要是听懂你的声音,这是采集端。在播放端,又有一个特别广泛的领域。采集端分人声,咱们现在智能音箱是跟人交互,但是还有机器声音,还有很多你意想不到的一些自然界的其他声音,其实也都有价值。我举个例子,汽车厂家比较关心车的安全和性能,尤其是在出现事故的时候,他要确定责任的时候,要排除车的原因还是驾驶员的原因,还是道路的原因。这个时候车厂给汽车安装一个通过声音判断事故的黑盒子,这个声音采集的信息可以是户外,也可以是车内的,包括机械震动声、风声,你可以综合仪器来判断当时的路况、它的时速,车内的人是不是正常,很多情况,其实通过声音来判断事发当时的实际状况,有助于所有的这个事后调查的证据。当然这个场景未必是真正的最终能够成熟的。