车载跨境AI语音渗透率-车载跨境ai语音渗透率是多少

1. 人工智能于物联网紧密相连，那么车联网到底是不是趋势？
2. 为什么很多新车都搭载了智能语音系统？
3. cerence这家公司怎么样？
4. 2018年农业、制造业等行业大规模使用云计算，2019年会怎样？

人工智能于物联网紧密相连，那么车联网到底是不是趋势？

谢邀，

车，“陆地之王”只是如飞机，(动车，货车)，货轮，客船等等运载工具一样，在未来依然如故是为人服务的，在物联网大崛起普及之时，车联网不过是如同我们手中的手机放大版，接装在车内一样一样一样的。

一个在物联网下的一个分支而已！

没什么可以炫耀的。

你会上天下海吗？

据网上介绍分析:以前最初90年代电脑可以上网了，2000年代手机可以上网了，现在汽车也可以上网，可以这样说车联网时代已经来临。车联网引申自物联网，未来车联网成为智慧城市的重要标志，车联网不是人拿机在车里上网，也不是简单的给汽车安装导航，放音乐等联网功能，而是汽车即终端，要让车直正融入互联，是开放的具备完整生态链特征的产业***。而从一个更为细化的维度来看，更是让车联网大数据能够得更好的运用，让生活更加智能。

车联网如:保险数据，出险理赔数据，金融贷款数据，信用数据等可服务于保险金融。维修数据，检测数据，零配件数据等可服务于后市场服务。还有一些媒体应用，旅游，汽车生活，购物，社交等系列。最简单是智能交通，然后城市规划建设。

车联网是物联网的一部分，就像智能家居、智能可穿戴、NB-Iot一样，都是整个物联网的一部分。

是不是趋势这已经不用讨论了，毋庸置疑！

人工智能是一项技术趋势，也务必会应用到车联网上，实际上现在已经应用在互联网上了。目前车载硬件的语音方案，基本都***用了AI技术

谢邀！物联网通过智能感知、识别技术与普适计算等通信感知技术，广泛应用于网络的融合中，体现物物相连，故物联网其实质是业务和应用。而车联网是以车内网、车际网和车载移动互联网为基础，按照约定的通信协议和数据交互标准，在车-X（X：车、路、行人及互联网等）之间，进行无线通讯和信息交换的大系统网络，是能够实现智能化交通管理、智能动态信息服务和车辆智能化控制的一体化网络，是物联网技术在交通系统领域的典型应用。若把一个个的控制室都看成“车”，把各控制室之间的联系看成“路”，把市场业务看成“人”，通过互联网实现具体应用。则典型的车联网模型就可以实現各种人工智能控制。因此可以说车联网是人工智能的趋势。

为什么很多新车都搭载了智能语音系统？

作为被连接的核心硬件之一，汽车领域语音交互平台的争夺战也已进入白热化状态。车载环境，极有可能优先成为用户固化语音交互操作习惯最典型场景。其实，从汽车与互联网相遇的一刻，科技巨头与传统车厂的联姻故事也就频繁发生。

事实上，最近几年，车联网，智能化，自动驾驶等概念的彼此交织，已经深刻影响了拥有百年历史的汽车产业。就语音交互而言，随着核心技术产业环境的推进，车载语音交互已经从自然语言处理(NLP)+自然语言理解(NLU)引擎能力的竞争，衍生向数据和计算能力+***整合能力的下一步竞争。在自动驾驶真正民用之前，让人车自由对话，或许是最先大规模落地的汽车AI场景。

车载语音交互目前的发展阶段与车联网整体的发展阶段处于平行位置。位于起步初期，从“可用”到“好用”的过程中。值得注意的是，和以往任何时间节点都不同，随着人工智能相关技术的迅速发展、产业链***的整合意愿增强、用户行为习惯的逐步养成，车载语音交互体验正在进入提升快车道。不管是界面产品还是语音产品，最终目的都是解决人们的问题。界面产品设计的部分标准和经验依然适用。比如设计流程上，同样需要理解业务诉求、用户诉求，要进行用户调研、分析用户特征和观察用户行为，要挖掘使用场景中的问题和痛点，要梳理任务流程、设计信息架构和方案设计，并且要去验证和迭代。

其实除了国内市场对智能语音交互看好之外，海外的汽车制造商和科技巨头也很早就在这个领域进行了布局。像丰田在2017 CES展上发布的Concept-i概念车就搭载了一款名为Yui的智能语音交互系统。而像劳斯莱斯这样奢华汽车品牌，也因为未来自动驾驶系统可能会取代车内的“专职司机”，而专门为103EX概念车开发了这个叫做“Voice of Eleanor”的智能语音交互系统。人工智能将推动未来汽车技术的创新。比如说，语音技术供应商Nuance正把人工智能融入其车载语音平台Dragon Drive（声龙驾驶），旨在为驾乘人员提供更好的个性化服务，满足未来汽车出行的需求。

在2017年年初的CES展上，Nuance宣布Dragon Drive（声龙驾驶）新增人工智能和汽车助手功能，提升高级语境化和个性化车载体验，包含时刻聆听的多乘客对话功能和基于人工智能的信息收发功能以及更多驾驶员个性化选项。具体来说，Dragon Drive（声龙驾驶）的认知推理功能可以将智能虚拟个人助手深入集成到人机界面中，从而聆听、理解、推理并做出反应。凭借来自汽车和驾驶员的语境化和情境化数据，Dragon Drive（声龙驾驶）所提供的汽车助手能够主动推荐导航路线、兴趣点、音乐等内容。此外，Nuance还推出高级人工智能信息收发功能，汽车助手能够理解所接收信息的语境并根据信息内容主动给出建议或***取行动，还可以在通过系统向外发送的信息中插入更多语境和信息。而Dragon Drive（声龙驾驶）的“语音打断”技术可以让驾驶员能够随时打断汽车助手，从而快速轻松地做出更正。

值得一提的是，新扩展的Automotive Assistant（汽车助手）功能增加了汽车助手服务对象，可以涵盖车内的所有乘客。通过多乘客交互解决方案，汽车助手能够利用Nuance的“唤醒词”技术与车内的多名乘客进行对话，通过声纹验证识别乘客身份。据悉，全新荣威ERX5、宝马均支持普通话的对话型语音界面集成了基于深层神经网络的Dragon Drive（声龙驾驶）本地嵌入-云端混合式语音识别和自然语言理解技术，并具有语音信号增强和语音合成功能，让系统能够以更加直观智能的方式对语音指令进行聆听、理解并做出回应，最终实现对驾驶员干扰的最小化。

在应用方面，除了我们常规能够想象到的“导航”这一项功能之外，智能语音交互系统还将在支付、社交、音乐等多个领域大放异彩。作为消费者的我们不用再去打开这些App进行操作了。我们可以直接让智能语音交互系统来帮我们回复微信，或是邀请好友进行视频通话。又或是你有想要购买的东西，也完全可以让它来下单购买。智能语音交互系统将会打通整个智能汽车的产业链，统一车载系统的入口。这不仅能让它更好的服务于消费者，也能用沟通和交流获取到用户的偏好，反过来对这些服务提供商产生[_a***_]。

虽然当下的智能语音交互市场整体处于刚刚成熟的时期，像智能车载这样的垂直领域还处在爆发之前的最后一丝宁静之中，但未来的智能车载市场前景十分广阔不可***。根据Analysys易观数据的分析，到2023年之前车联网的渗透率将会超过50%。同时，智能语音交互也必然会取代手动控制成为自动驾驶汽车的标准配置。到那个时候，无论老人还是小孩，任何人都不需要在为驾驶汽车而烦恼，语音交互将带领我们进入一个真正的智能时代。

随着越来越多的功能和技术被集成到人机界面，系统将变得越来越复杂。这时就需要把人机界面做得简洁，让它实现多种复杂功能的同时，也要让操作变得简便。

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cerence这家公司怎么样？

这家公司总体来说不错

1.Cerence产品迭代速度快，混合平台助力公司发展

　　公司自成立以来不断推出新产品争取保持产品领先地位，并逐步拓展至其他领域；平台混合架构将车载软件和联网服务结合，提高了公司竞争力，实现了安全性、灵活性的双重保障

　2.　Cerence领军全球车载语音市场

　　智能汽车和车联网是大势所趋，汽车***设备市场正在迅速扩大，并受到关键行业如共享出行、自动驾驶、虚拟助手等推动，到2025年，汽车语音和语音识别软件市场将以39%的年均复合增长率增长，有望达到45亿美元，Cerence拥有多项技术优势，称霸全球，市占率达60%以上

　3.　Cerence拥有五大核心竞争优势

　　公司与全球主要汽车制造商和供应商紧密合作，从而洞悉消费者需求，打造更高级别的产品功能，扩大产品领导地位；公司不断创新改善产品，在现有安装基础上提供新功能，加强与第三方虚拟助手的互操作性；公司构建独特平台，利用多项领先的核心技术不断扩大渗透率和单车收入，并发展至其他新兴市场

　　风险提示：汽车认知***设备市场竞争激烈；客户定价压力；大量的研发投入不一定有回报；公司受网络安全和数据隐私***影响大

2018年农业、制造业等行业大规模使用云计算，2019年会怎样？

相信在2019年将有更多的企业与行业运用语音计算为自己的企业助力，帮助自己的企业进行全面的智能化升级，在云计算助力以后相信这些企业都能够给我们提供更好更快的服务，达到消费者与企业之间的共赢路面。

实际上和云计算本身影响不会很大，关键影响在于数据整合，通过大数据技术收集农业、工业行业数据，比如农业种植环节土壤环境实时数据、农作物生长情况、营养成分，生长周期实时数据，健康状况，气象预测等情况又衍生出数十上百个维度，再形成度量进行精细化分析，形成生长干预决策支撑基础，再比如从收获流通环节来近实时收集各区域库存，国内外需求量，价格、交通运输环境，流通成本等等纬度数据进行分析为流通环节提供精细化决策依据，以上仅仅只是举例，实际会更加细化复杂，数据也会更加丰富，那么再从数据整体宏观联动来看，大数据的挖掘分析会形成比以往靠人经验来形成的何时种植、该种什么或养殖什么、什么地方更适宜什么品种、种植密度怎样、成熟收益预期怎样？等等形成有效精细化的决策，并且随着时间采集数据时间越长数据基数不断增加，机器学习不断迭代知识会形成更加准确有价值的依据，这从生产者来看是有着些颠覆性的过程优化（能够极大程度避免因为信息不对称会造成一些地域产品贱卖甚至烂掉，一些区域缺高价短缺），再从消费端来看，消费者能够清晰追溯产品的生产源，生产生长过程，流通环节追踪等信息。从管理部门来看数据的充分流动能够形成机制化监管，而非以往粗放式管理，同时能够对市场需求进行整体精准调控，极大降低管理成本，提升管理效率。应用到工业生产那就能够发挥更加有效的精细化运营，降低企业产品生产销售品控各环节风险。

但从市场应用来看国内工业无论从技术应用还是从基础技术行业标准等都还远远落后。花了大篇幅说数据的重要性，回到主题实际上农业 工业应用云计算关键还是在于大数据技术的应用，云只是提供了一套标准化低成本运维的一个基础设施环境，没有云一样可以完成以上任何环节的数据***集和计算分析。讲清楚了概念，关系和意义。各行业的技术应用都还处在初级阶段，那么从社会发展的角度，必然会迎来长期持续的投入，特别是在国内外经济环境恶劣，竞争不断加剧，低成本人口红利消退的大环境下，各企业更需要拼精细化运营，精细化管理降低成本同时提升核心竞争力，因此整个ToB将迎来巨大持续发展