语音识别相关产品多已进入稳步上升期。
人类对机器语音识别的探索始于20世纪50年代，迄今已逾70年。2016年，在深度神经网络的帮助下，机器语音识别准确 率第一次达到人类水平，意味着智能语音技术落地期到来。
后随着近场语音识别准确率提升、远场语音识别和唤醒发展、 全双工语音交互出现、基于NLP的对话和问答能力逐渐成熟、知识图谱技术助力对话引擎以及针对实际应用中的算法优化， 智能语音技术的落地可用性不断突破。但其背后涉及的声学研究、模式识别研究、通用NLP研究及垂直场景的深度语义理 解等还未成熟到拼成一个没有明显短板的“木桶”。
因此尽管部分智能语音产品如语音助手、语音转写、智能客服等已取 得了产品价值突破或商业上的显著成就，但在细分产品的交互体验、使用效果、场景优化等方面仍面临长期求索。人们面 对“AI”时希望得到的自然、类人、甚至高信息密度的交互体验，仍然是一个宏伟的开放性课题。
