值得思考的顛覆性創(chuàng)新科技

張浩

花旗銀行發(fā)布了《值得思考的十大顛覆性創(chuàng)新》。報告審視了各個領(lǐng)域的一些前沿概念和技術(shù)應(yīng)用實踐，提出了未來可能對市場造成顛覆性影響的十項技術(shù)和應(yīng)用，包括全固態(tài)電池、抗衰老藥物、自動駕駛網(wǎng)絡(luò)、大數(shù)據(jù)和醫(yī)療保健、動態(tài)頻譜接入、電子競技、5G技術(shù)、浮動海上風電場、房地產(chǎn)市場新交易模式和智能語音激活助手。本文將主要介紹在《值得思考的十大顛覆性創(chuàng)新》中提到的與科技相關(guān)的極大創(chuàng)新技術(shù)。

全固態(tài)電池

（一）全固態(tài)電池的潛力。全固態(tài)電池的出現(xiàn)可能會打破當前形勢，并大大加速市場對于純電動汽車的認可。一方面，當前，純電動汽車的繁榮是由政府、監(jiān)管和企業(yè)社會責任共同推動的部分理想結(jié)果。但是，到目前為止，純電動汽車還無法達到內(nèi)燃機汽車的能力，由于后者可以在三分鐘內(nèi)加油、依靠一個燃料箱行駛1000公里、從足夠的基礎(chǔ)設(shè)施中獲得便利、可以輕松使用至少10年等等。另一方面，鋰電池能量密度與安全、使用壽命之間的權(quán)衡是當前鋰離子電池性能被視為電動汽車市場增長不可逾越的障礙的主要原因。在將廣泛用于智能手機和其他微型電子設(shè)備的鋰離子電池用于汽車應(yīng)用時，其在安全性和電池壽命方面被提出了更高的要求。因此，在增加鋰電池能量密度時，必須與安全、使用壽命之間進行權(quán)衡。

當前的鋰離子電池由陰極、電解質(zhì)溶液、隔膜和陽極組成。固態(tài)電池的不同之處在于電解質(zhì)為固體。事實上，所有組件和材料都是實心的，因此被稱為“固態(tài)”。全固態(tài)電池的性能取決于所使用的材料，但從迄今為止的研究可以看出其具有明顯的潛力。例如，其安全性、耐泄漏性、耐燃燒性較高，可以小型化，具有相對長的放電循環(huán)壽命，短充電時間，不易降解。過去，低功率密度被視為固態(tài)電池的弱點，但東京工業(yè)大學和豐田的研究團隊共同開發(fā)出一種全固態(tài)電池，其功率密度是現(xiàn)有鋰離子電池的三倍，能量密度是現(xiàn)有鋰離子電池的二倍。該報告認為，全固態(tài)電池有可能克服電動汽車的缺點。

（二）全固態(tài)電池對汽車行業(yè)的影響。全固態(tài)電池對汽車行業(yè)的主要影響包括純電動汽車市場的加速和純電動汽車電池供應(yīng)鏈的變化。如果純電動汽車取代內(nèi)燃機車輛，可以不需要發(fā)動機、變速箱和相關(guān)部件，但會出現(xiàn)關(guān)于電池、逆變器、電動機以及這些相關(guān)的部件的新需求。對于在內(nèi)部制造發(fā)動機和變速器的傳統(tǒng)汽車裝配商而言，確保其有能力在內(nèi)部開發(fā)全固態(tài)電池將成為增值的重要來源。如果純電動汽車市場吸收情況有所增長，那么稅收、能源政策和資源等國家層面的規(guī)則也將可能發(fā)生變化。從液態(tài)鋰離子電池到全固態(tài)電池的轉(zhuǎn)變，也意味著從液態(tài)電解質(zhì)到固體電解質(zhì)的轉(zhuǎn)變以及對分離器需求的減少。該報告認為，豐田在2021年至2025年將推出的全固態(tài)電池所使用的材料可能與當前使用的材料類似，而且由于產(chǎn)量較低，對當前供應(yīng)鏈的影響也可能很小?？梢灶A期，2026年至2040年可用的全固態(tài)電池將具有顛覆性。

（三）市場認可全固態(tài)電池的障礙。一方面，全固態(tài)電池自身存在不確定性。針對全固態(tài)電池批量生產(chǎn)的研究和開發(fā)才剛剛起步，尚無法明確應(yīng)如何降低制造成本。從理論上講，電池組的簡化和低成本電極材料的使用應(yīng)當產(chǎn)生相當大的成本下降潛力。另一方面，全固態(tài)電池的競爭者存在不確定性。一是如果鋰離子電池性能提高和成本降低的進展超過預期，則可能會延遲向全固態(tài)電池的轉(zhuǎn)變。二是由于混合動力汽車、標準內(nèi)燃機車輛的發(fā)展以及柴油車輛的重新普及，消費者對純電動汽車的興趣可能會逐漸消退。所有這些都可能意味著全固態(tài)電池的開發(fā)工作正在減弱。三是從范圍和加氫所需的時間來看，燃料電池汽車將是另一個潛在的競爭對手。雖然基礎(chǔ)設(shè)施是一個問題，但在化石燃料替代品和能源運輸方面卻存在相當大的潛力。從畢馬威2018年全球汽車執(zhí)行報告中可以看出，燃料電池汽車將是2025年的最主要趨勢，純電動汽車則排名第三。2017年，同樣的調(diào)查問題則發(fā)生了逆轉(zhuǎn)，純電動汽車排名第一，而燃料電池汽車則排名第三。

自動駕駛網(wǎng)絡(luò)

（一）該報告認為，在自動駕駛汽車時代，汽車將從消費者產(chǎn)品推向網(wǎng)絡(luò)。在自動駕駛汽車時代，汽車將從消費產(chǎn)品轉(zhuǎn)變?yōu)楦嗟木W(wǎng)絡(luò)——可供人們按需或作為訂戶訪問的網(wǎng)絡(luò)?？梢钥隙ǖ氖牵@種轉(zhuǎn)變不一定會影響到所有類型的汽車（皮卡和大型貨車受影響較?。┗蛎總€地區(qū)（農(nóng)村和多雪地區(qū)受影響較?。?，但它可能會重新定義汽車市場的大部分以及相關(guān)的非汽車行業(yè)。

在談及人工智能、電氣化、大數(shù)據(jù)等創(chuàng)新時，汽車領(lǐng)域的使用案例明顯更多。當前的汽車盡管已經(jīng)非常先進，但其仍有發(fā)展?jié)摿Α€人汽車的普及雖已解決了過去的諸多問題，但也創(chuàng)造出新的問題，特別是道路擁堵、環(huán)境污染。在安全性方面，雖然已明顯改善，但在分心駕駛的時代，其仍然是一個重大的社會和經(jīng)濟問題，且難以出現(xiàn)根本性變化。隨著汽車與人工智能、連接性、計算能力和電氣化的結(jié)合與發(fā)展，有可能從根本上解決此類問題，同時還可能改變我們所了解的個人出行方式。所有這一切的臨界點將是自動駕駛汽車的到來。

轉(zhuǎn)型結(jié)束時汽車市場將變?yōu)椋阂皇荝oboTaxi自動駕駛汽車服務(wù)將以按需或共享方式，主要在城市和郊區(qū)市場運營;二是購買自動駕駛汽車，即將個人所有權(quán)的最佳屬性與自動駕駛汽車的益處結(jié)合起來;三是某些部門和地區(qū)的傳統(tǒng)所有權(quán)（皮卡、商用車）。這些傳統(tǒng)擁有的車輛仍然可以將自動駕駛汽車功能作為獨立選項出售，即使它們尚未聯(lián)網(wǎng)。而電動汽車將成為這三種移動選項中的關(guān)鍵，因為電動汽車可以降低城市地區(qū)的排放。

（二）自動駕駛網(wǎng)絡(luò)形成的階段。該報告認為，自動駕駛網(wǎng)絡(luò)的形成將分為三個階段：第一階段將形成自動駕駛RoboTaxi城市或郊區(qū)網(wǎng)絡(luò)。RoboTaxi可以定義為在特定區(qū)域（主要是城市和周邊郊區(qū)）運營、乘坐自動駕駛車輛服務(wù)（出租車）。其預計RoboTaxis將于2018—2019 年在美國開始商業(yè)化，并由Waymo和GM領(lǐng)導。第二階段是自動駕駛獨立功能階段（從高速公路開始）。其預計在2020—2021年，會看到更多配備L3級以上駕駛功能的汽車被出售。第三階段將形成自動駕駛訂閱網(wǎng)絡(luò)（L4級以上）。其預計在2025年左右，自動駕駛汽車將既可以為消費者購買，也可以通過訂閱的方式獲得。

（三）實現(xiàn)規(guī)?；恼系K。該報告認為，自動駕駛規(guī)?；淖畲笞璧K是消費者的接受度和規(guī)則。自動駕駛汽車技術(shù)本身正在以月為單位快速發(fā)展。如速度、環(huán)境應(yīng)變能力等自動駕駛能力并不是限制其發(fā)展的最大因素。而在自動駕駛發(fā)展的過程中，會不可避免地出錯，甚至會發(fā)生悲劇。該報告認為應(yīng)當將這些風險看作是挫折的可能性，而不是“自動駕駛汽車將會發(fā)生嗎？”這種問題。因為自動駕駛汽車已經(jīng)勢不可擋。而且可以肯定的是，即使RoboTaxi和自動駕駛汽車買賣得到快速發(fā)展，人類駕駛的汽車和自動駕駛汽車也將在很長一段時間內(nèi)共存。在這過程中，消費者的接受度和規(guī)則會不斷地變化，可能會阻礙最終的規(guī)?；?。

大數(shù)據(jù)和醫(yī)療保健

（一）大數(shù)據(jù)解決方案將降低醫(yī)療成本。該報告認為大數(shù)據(jù)解決方案是龐大的醫(yī)療數(shù)據(jù)池的下一個合理步驟。美國的經(jīng)濟和臨床健康健康信息技術(shù)法案（HITECH Act）規(guī)定了“有意義使用電子健康記錄”項目（Electronic Health Records Meaningful Use），期望通過電子化醫(yī)療保健數(shù)據(jù)來幫助縮減美國醫(yī)療保健支出。在推廣過程中，已經(jīng)積累了極其龐大和全面的數(shù)據(jù)池。2013年，共產(chǎn)生了約153艾字節(jié)的醫(yī)療保健數(shù)據(jù)。預計到2020年，將產(chǎn)生超過 231艾字節(jié)的醫(yī)療數(shù)據(jù)。而且電子健康記錄的采用幾乎已普及，2015年有96%的醫(yī)院和 87%的醫(yī)生報告使用了經(jīng)核證的電子健康記錄。與此同時，美國的醫(yī)療保健成本逐年上升，目前已占GDP的18%左右，而且人口老齡化以及臨床醫(yī)生短缺都需要將這些數(shù)據(jù)貨幣化并降低成本曲線。據(jù)麥肯錫估計， 將大數(shù)據(jù)解決方案引入醫(yī)療領(lǐng)域可以將支出減少3000億至 4500億美元。

（二）大數(shù)據(jù)解決方案是醫(yī)療保健的加速器。該報告認為，大數(shù)據(jù)解決方案并非會導致醫(yī)療保健的根本變化，而是這一流程的加速器。數(shù)據(jù)是醫(yī)療保健的核心，其背后代表的是醫(yī)學中通過觀察關(guān)聯(lián)、創(chuàng)建假設(shè)，以及通過臨床試驗和現(xiàn)實世界應(yīng)用程序的假設(shè)檢驗得出結(jié)論。目前，雖然我們?nèi)蕴幱卺t(yī)療保健領(lǐng)域應(yīng)用大數(shù)據(jù)的早期階段，但已有一些成功案例集中于以下方面：一是放射學或醫(yī)學成像方面;二是利用視網(wǎng)膜成像的預測風險;三是提供護理管理支持。

（三）醫(yī)療保健大數(shù)據(jù)面臨的最大障礙還在于數(shù)據(jù)本身。在應(yīng)用醫(yī)療保健大數(shù)據(jù)之前，需要準備措施。供應(yīng)商需要將醫(yī)療保健數(shù)據(jù)存儲轉(zhuǎn)移到云端，解壓縮數(shù)據(jù)并創(chuàng)建強大的數(shù)據(jù)集，以及最終將機器學習模型應(yīng)用于改進預測分析和診斷。而這一切的前提是數(shù)據(jù)本身的有效性和互聯(lián)互通。因此，該報告認為，在醫(yī)療保健領(lǐng)域廣泛使用大數(shù)據(jù)的最大障礙有五個：缺乏數(shù)據(jù)標準化、醫(yī)療數(shù)據(jù)的孤立、缺乏可訪問性、缺乏“臨床數(shù)據(jù)倉庫”、隱私和安全問題。

動態(tài)頻譜接入

（一）動態(tài)頻譜接入的作用。對特定頻譜的壟斷雖然解決了干擾問題，但導致大量頻譜資源難以有效利用。頻譜是一種有限的資源，其共享可能會引起干擾問題并最終降低無線連接質(zhì)量。而這便是某些頻段專門分配給全國性無線運營商的原因。但對特定頻譜的壟斷也導致該有限資源難以有效利用。運營商等壟斷方由于具有自然經(jīng)濟激勵，可以在更具經(jīng)濟吸引力的領(lǐng)域更有效地利用其頻譜。但政府機構(gòu)、武裝部隊等部門對其特有頻譜零星使用，這使某些頻譜未能得到有效利用。與此同時，其他的用戶，如某些具備創(chuàng)新性的創(chuàng)業(yè)群體，可能根本無法訪問頻譜，即使某些頻譜尚未被使用。

動態(tài)頻譜接入是解決干擾與資源利用率矛盾的良好選擇。動態(tài)頻譜接入是一個技術(shù)授權(quán)框架，旨在通過使用基于軟件、博弈論、機器學習和人工智能等技術(shù)的創(chuàng)新方法，在多個用戶之間共享頻譜帶。到目前為止，動態(tài)頻譜接入主要是以清除干擾且非破壞性的方式，使用未被充分利用和零星使用的頻譜資源。在一定程度上，運營商可以從動態(tài)頻譜接入中受益，這使其有機會獲得特定地區(qū)更多頻譜的優(yōu)先訪問權(quán)。而且，動態(tài)頻譜接入還可以替代 WiFi，加強區(qū)域、社區(qū)、市政和企業(yè)無線網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展勢頭。

（二）動態(tài)頻譜接入對行業(yè)的影響。一是創(chuàng)建共享通信經(jīng)濟。技術(shù)進步導致住宿和交通等領(lǐng)域的共享經(jīng)濟紛紛出現(xiàn)。通過更廣泛地提供頻譜，動態(tài)頻譜接入可以打破現(xiàn)有的通信市場，并可能帶來類似的機會。這可以創(chuàng)建具有多個連接提供商和多個用戶的共享經(jīng)濟，如通過動態(tài)頻譜接入頻譜并將無線電天線連接到國家光纖網(wǎng)絡(luò)，類似于優(yōu)步汽車使用公共道路。

二是導致頻譜監(jiān)管變化。動態(tài)頻譜接入機會為政策制定者提出了兩個關(guān)鍵問題。一是非電信用戶（如電視）所占用的低頻頻段是否可以在動態(tài)頻譜接入共享的基礎(chǔ)上提供;二是是否應(yīng)根據(jù)動態(tài)頻譜接入優(yōu)先級而非排他性基礎(chǔ)分配頻段。如果動態(tài)頻譜接入技術(shù)能夠證明可靠性，那么這些建議將很難被反駁。但是，如果采用這些概念，無線行業(yè)可能會失去其專門使用關(guān)鍵頻譜的特權(quán)，即可能將無權(quán)通過阻止?jié)撛诟蓴_源訪問頻譜的方式來預防信號中斷。

三是為5G小型蜂窩基站部署創(chuàng)建替代模型。無線運營商通常將5G/IoT小型蜂窩基站視為其關(guān)鍵的增長機會。目前可以看到的商用小型蜂窩基站首先出現(xiàn)在工業(yè)區(qū)域和服務(wù)業(yè)范圍內(nèi)，如工廠和機場、酒店等。在許多情況下，專用網(wǎng)絡(luò)通過動態(tài)頻譜接入訪問頻譜似乎更加明智。這些網(wǎng)絡(luò)可以由工業(yè)或服務(wù)公司、科技公司和中小型企業(yè)構(gòu)建，作為以WiFi為基礎(chǔ)的解決方案的4G或5G兼容升級。

（三）采用動態(tài)頻譜接入的障礙。一是安全性、執(zhí)行、成本和技術(shù)可用性問題。任何頻譜共享自然會增加干擾，從而增加通信質(zhì)量和安全風險。動態(tài)頻譜接入旨在解決這些問題。也就是說，任何動態(tài)頻譜接入系統(tǒng)都會面臨風險和技術(shù)挑戰(zhàn)并產(chǎn)生成本。二是反對結(jié)束無線行業(yè)的頻譜“特權(quán)”。通信行業(yè)的設(shè)計主要圍繞頻譜的獨家使用而進行，默認情況下，它已成為頻譜的主要所有者。因此，我們期望動態(tài)頻譜接入能夠在質(zhì)量、安全性、網(wǎng)絡(luò)投資激勵等方面持續(xù)推動壟斷頻譜的分配。三是可能進行的重大政策變更，會降低國家銷售頻譜獲得的預算收入。動態(tài)頻譜接入的要求與現(xiàn)有的獨家頻譜分配模式之間存在很大不同。它可能會有意義地增加頻譜容量的供應(yīng)，阻止無線運營商囤積頻譜以避免中斷，并以較低的成本將頻譜分配給較小的運營商。因此，在一定程度上會稀釋政府可從頻譜拍賣中獲得的收入。

5G 技術(shù)

（一）5G技術(shù)對商業(yè)的影響。5G標準改進了無線連接的四個核心屬性，將極大影響商業(yè)連接。具體而言：一是較低的延遲。延遲是指發(fā)出信息請求與傳輸時間開始之間的延遲;使用5G時，延遲將被降至10毫秒以下，而使用4G LTE則會被延遲至50毫秒或更長。雖然看上去不是很多，但它可以表示出沉浸式虛擬現(xiàn)實體驗與移動頭部和改變顯示器視圖過程中令人迷惑的延遲之間的差異。較低的延遲將是新興應(yīng)用的關(guān)鍵，包括自動駕駛、虛擬和增強現(xiàn)實以及移動游戲。

二是設(shè)備密度。根據(jù)5G標準，預計網(wǎng)絡(luò)在每平方公里可以連接多達 100萬臺設(shè)備。這比4G提高了10倍，對于巨大傳感器網(wǎng)絡(luò)的潛力而言至關(guān)重要。例如可以報告空氣質(zhì)量和濕度、停車位是否可用和路燈是否已經(jīng)熄滅等情況。物聯(lián)網(wǎng)將依賴于能夠處理大量智能設(shè)備并向網(wǎng)絡(luò)報告的網(wǎng)絡(luò)。

三是速度和容量。與任何代際改進一樣，5G將允許比以往標準更快的平均速度和峰值速度。然而，這種速度提高是基于使用更多頻譜，而非頻譜使用效率的提高。我們將無線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)等同視為高速公路：頻譜效率或每赫茲的比特就像速度限制，而頻譜的兆赫數(shù)便是車道的數(shù)量。預計速度限制僅上升15%至20%，而當我們從4G升至5G時，車道數(shù)量將增加5至10倍。

四是動態(tài)頻譜接入：5G的第四個重要創(chuàng)新是“網(wǎng)絡(luò)切片”，或基于應(yīng)用程序的網(wǎng)絡(luò)功能的動態(tài)分配。例如，這將允許在緊急情況下為第一響應(yīng)者保證低延遲和可靠性，同時將優(yōu)先考慮智能手機用戶的速度。它將允許網(wǎng)絡(luò)所有者定制報價及其網(wǎng)絡(luò)功能，并為最終用戶所需的解決方案定價，而不是銷售一刀切的產(chǎn)品。

（二）5G技術(shù)的潛在商業(yè)案例。一是車聯(lián)網(wǎng)和自動駕駛汽車?，F(xiàn)代汽車有許多傳感器，可用于預測維護需求、預測軌道位置或?qū)崿F(xiàn)自動駕駛。將數(shù)據(jù)連接嵌入到汽車中可使人們通過當前的方式更好的利用數(shù)據(jù)，包括實時交通、更好的車隊管理和新的乘車共享業(yè)務(wù)模型。而 5G所具備的低延遲和大帶寬的特點正是其商業(yè)應(yīng)用所需要的。

二是智能制造。智能制造可以利用大數(shù)據(jù)分析來優(yōu)化生產(chǎn)并管理原始輸入庫存。制造商可以使用無線連接來監(jiān)控環(huán)境因素、自動化更改、跟蹤庫存并進行相應(yīng)調(diào)整。連接整個供應(yīng)鏈可以實現(xiàn)從原材料到成品的端到端跟蹤和監(jiān)控。全球團隊已經(jīng)開始研究這種潛力，包括美國的智能制造領(lǐng)導聯(lián)盟。

三是數(shù)字健康。聯(lián)網(wǎng)的健身監(jiān)測器可能是一種時尚，但互聯(lián)網(wǎng)連接的醫(yī)療監(jiān)測設(shè)備則可以改善健康狀況。通過加強對糖尿病和心臟病等慢性疾病患者的監(jiān)測，醫(yī)療保健提供者可以監(jiān)測其是否遵守治療方案并能更早地發(fā)現(xiàn)潛在的緊急情況。其他聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，例如心率監(jiān)測器或睡眠跟蹤器，則可以在一般人群中跟蹤和激勵更好的健康習慣。

四是智慧城市。世界各國政府都在尋求通過物聯(lián)網(wǎng)解決方案來改善服務(wù)，保護自然資源，并普遍改善居民的生活質(zhì)量。這些內(nèi)容包括用于緩解擁堵的交通信號實時協(xié)調(diào)，跟蹤停車計時器的使用，以及監(jiān)測水和空氣質(zhì)量，并及時發(fā)出緊急警報。橋梁、道路和公用事業(yè)網(wǎng)絡(luò)等關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施上的傳感器有助于實現(xiàn)預測性維護并避免惡劣的維護條件。早期的“智慧城市”應(yīng)用示例包括監(jiān)控完整的街道垃圾箱和公共交通到達信息。單個建筑物中或分布在多個位置的小型專用網(wǎng)絡(luò)長期以來一直屬于有線接入解決方案的范圍，增強了有限的無線或 Wi-Fi 網(wǎng)絡(luò)。通過使用 5G，可以降低安裝、維護和更新無線網(wǎng)絡(luò)的成本。

智能語音助手

（一）智能語音助手將改變用戶交互。隨著人工智能的進步，智能助手的出現(xiàn)已成為可能。麥肯錫全球研究所估計，深度學習技術(shù)（專注于三個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：前饋、經(jīng)常性和卷積）可在每年創(chuàng)造價值3.5萬億至5.8萬億美元的資產(chǎn)。花旗的全球技術(shù)團隊認為，人工智能的興起將是技術(shù)領(lǐng)域的下一個范式轉(zhuǎn)變。據(jù)國際數(shù)據(jù)公司（IDC）預測，AI 解決方案的市場規(guī)模將以 55%的年復合增長率增長，將從 2016 年的 80億美元增長到2020年的470億美元。這主要得益于在自動化客戶服務(wù)代理、質(zhì)量管理調(diào)查和推薦系統(tǒng)、診斷和治療系統(tǒng)以及欺詐分析和調(diào)查中部署AI系統(tǒng)。預計人工智能收入的九年（2016年至2025年）年復合增長率將達到57%，而認知計算從2019年到2024年的增長率將超過五倍。

基于語音的數(shù)字助理的出現(xiàn)，將使交互界面出現(xiàn)變化。語音可以在不同程度上滲透到眾多行業(yè)。報告還預計智能助理的使用量將會持續(xù)增加。預計在2019年底，所有用戶與智能手機的互動中，會有20%會通過智能助理進行。目前，智能助理僅能夠完成簡單的任務(wù)，如設(shè)置警報和從網(wǎng)絡(luò)檢索信息。但在不久的將來，它們將能夠提供復雜的任務(wù)，例如根據(jù)歷史模式完成交易。會話商務(wù)、基于語音的支付和語音識別安全系統(tǒng)將進一步加劇這一趨勢。

（二）智能語音助手的應(yīng)用領(lǐng)域。當前，智能語音越來越多地應(yīng)用于以下幾個領(lǐng)域：一是智能音箱和電視。智能助手使揚聲器從音頻設(shè)備轉(zhuǎn)變?yōu)榭梢曰卮饐栴}以及完成任務(wù)的設(shè)備。智能揚聲器出貨量預計將以 35%的年復合增長率，從2017年的3200萬臺增長到 2022 年的 1.42 億臺。二是語音搜索。ComScore媒體分析公司估計，到 2020 年，所有搜索中有 50%將通過語音進行搜索。語音搜索查詢與普通文本搜索查詢不同，因為語音搜索更具會話性，也更加細致。但語音搜索查詢也存在局限性。使用文本搜索，雖然頂部始終有一個主要搜索結(jié)果，但輸入查詢的人也可以輕松查看和掃描其他搜索結(jié)果。然而，對于語音搜索結(jié)果，很難有人希望聽到第九個搜索結(jié)果。三是導航和汽車?？紤]到在駕駛過程中，手和眼睛通常被占用，這就為基于語音的系統(tǒng)應(yīng)用提供了自然環(huán)境。

（三）智能語音助手發(fā)展的障礙。一方面，智能語音助手可識別語言的類型受限。當前，在智能語音助手的使用者中，亞洲使用者占主導地位，但互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容卻嚴重偏向于英語?；ヂ?lián)網(wǎng)普及率的提高將增加對多語言內(nèi)容的需求，由于新用戶將主要來自非英語地區(qū)。通過我們對主要智能助理所支持的語言進行分析，可以看出受支持語言的限制程度。例如，亞馬遜的 Alexa 目前僅支持英語、德語和日語。另一方面，語音激活技術(shù)發(fā)展的面臨二元化風險。積極的觀點認為，“受監(jiān)督的深度學習算法通?？梢赃_到可接受的性能，每種類別中約有5，000個標記示例;此外，在使用包含至少1000萬個標記示例的數(shù)據(jù)集進行訓練時，將達到或超過人類級別的性能”。消極的觀點則認為，大量使用“受監(jiān)督學習”可能會形成對于提供培訓數(shù)據(jù)的公司的持續(xù)需求，但如果機器學習算法可從包含輸入數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集中得出推論而無需進行標注，則“無監(jiān)督學習”將能夠從實質(zhì)上取代受監(jiān)督學習，那么提供培訓數(shù)據(jù)的公司將可能將受到極大沖擊。