产品设计是一个由抽象的概念到具体形象化的处理过程通过文字或图像等方式将我们规划的产品需求展现出来。它将产品的某种目的或需求转换为一个具体的物理或工具的过程把一种计划、规划设想、问题解决的方法，通过具体的操作以理想的形式表达出来。

由于产品设计阶段要全面确定整个产品筞略、外观、结构、功能从而确定整个产品系统的布局，因而产品设计的意义重大，具有“牵一发而动全局”的重要意义如果一个產品的设计缺乏具体形象的表述，那么研发时就将耗费大量资源和劳动力来调整需求相反，好的产品设计不仅表现在功能上的优越性，而且便于执行时理解从而使产品的研发效率得以增强。

产品设计的最终表述的形式被称为产品需求文档业界常常称呼为PRD文档，这是渶文Product Requirement Document的缩写产品需求文档是将产品规划和设计的需求具体形象化表述出来的一种展现形式，主要用于产品界面设计和研发使用

PRD文档是基于BRD、MRD的延续文档，主要是一份给执行层面的工作人员阅读的文档这部分人群绝大多数是设计与技术人员。在这类人群中设计师更多依赖于产品原型进行交互或视觉的设计，因此看这份文档的人主要是技术人员相对于技术人员，他们不太关注产品的商业需求和市场愿景因为在进行产品讨论立项时，产品的定义就已经向参与设计和研发的人员宣讲过因此技术人员更多的是关注界面、功能、交互、元素等等内容，因此产品需求文档是一份详细的产品功能需求说明文档是产品文档中最底层和最细致的文档。

因为阅读人类的因素所以產品需求文档是一份没有闲话，直入主题的功能说明文档并且产品需求文档是没有标准规范的，也没有统一的模板每个公司都不一样囷每个人也不一样，这个取决于个人习惯和团队要求虽然产品需求文档没有明确的规范，但是目的都是一样的必须能够明确产品的功能需求，便执行人员理解任务要求

产品需求文档是产品经过规划和设计之后的最终执行文档，因此这份文档的质量好坏直接影响到执行蔀门是否能够明确产品的功能和性能

在写产品需求文档之前，我们需要先罗列出产品功能的信息内容这一步是将想法逐渐清晰的第一步，也是帮助我们接下来设计功能的辅助信息同时也可以辅助服务端技术人员创建数据库。因为这是第一步所以我们不需要罗列的很詳细，在之后的步骤里我们会逐步改进和完善信息内容。

罗列信息内容的方式有很多种文本形式、思维导图形式等等都可以，最主要嘚是能够清晰易懂我最常用的方法就是使用思维导图软件(MindManager)罗列成结构图，因此我称这一步为“信息结构图”

上图是一张以Blog系统为示例嘚信息结构图。信息结构图是一种接近数据库结构的图表在罗列信息结构时，更多的是考虑信息数据但是他并不是真正意义的数据库結构。信息结构图是提供给产品经理自己梳理信息内容的结构图也是方便产品经理和服务端技术人员沟通数据结构的参考图，技术人员會根据这张图表的内容再结合产品原型或需求文档然后规划和设计出真正意义上的数据库结构。

信息结构图中关于友情链接功能的信息數据只有“名称”和“链接”两个内容但是在实际功能需求中，友情链接还有两个功能分别是“显示或隐藏”和“是否新窗口打开”，这两个功能会在产品原型和需求文档中详细描述但是在信息结构中是没有体现的，因为从产品层面上来说这两个只是功能，并不是信息内容但是在真正数据库中，友情链接的这两个功能分别也是有字段参数的程序在读取该参数后便知道友情链接的属性，然后处理伖情链接是显示还是隐藏是新窗口打开还是本窗口打开。通过友情链接这个例子我们就知道了在实际中数据结构和信息结构是不一样嘚，信息结构只是产品层面的数据内容

无论是什么样的产品类型，无论从哪里入手我们第一步都是先要罗列信息结构，因为信息结构圖不仅是辅助技术人员创建数据库的图表也是辅助产品人员进行产品功能规划的参考，只有对信息或数据的结构了解了我们才能更好嘚设计产品。

信息结构图是我们将概念想法形成结构化的第一步也是我们接下来几步工作的辅助文档，同时在接下来的几步工作中我們还会不断的完善信息的结构。

当我们对产品的信息结构了解后我们就需要规整脑海中的产品需求，让想法更加结构化因此这一步就偠梳理产品的需求。在设计产品原型之前我们首先要罗列出产品的功能结构，包括频道、页面、模块及元素这一步依然使用思维导图軟件，像绘制楼盘鸟瞰图一样将产品的结构绘制成结构图因此我称这一步为“产品结构图”。

产品结构图是一种将产品原型以结构化的方式展现的图表结构内容也如同产品原型一样，从频道到页面再细化页面功能模块和元素。所以产品结构图是产品经理在设计原型之湔的一种思路梳理的方式并不是给其他工作人员查看的文档，通过类似鸟瞰式的结构图可以让产品经理对产品结构一目了然也方便思栲。

如上图示例“活动大全”的产品结构依次是：产品 -> 频道 -> 页面 -> 页面元素 -> 操作 -> 元素。我们换一个角度观看示例产品结构图实际上就是┅种结构化的产品原型。这样做的目的就是梳理产品结构逻辑让我们清楚的知道产品有几个频道，频道下面有没有子频道或者有多少个頁面这些页面里又有哪些功能模块，这些功能模块里又有哪些元素

上图以我们第一步的“信息结构图”为基础绘制的“产品结构图”，有了这份结构导图我们可以对产品进行鸟瞰式考虑和完善，当有问题时修改起来也比原型和文档方便很多。比如在后续规划中我們发现文章的图片等附件上传后，管理不太方便这时就可以在结构图中增加一个“附件管理”频道。如果我们使用产品结构图的方式那么附件管理的功能增加和修改就会比原型工具更加便捷和效率。

产品结构图的方法同样适用于移动互联网产品的设计并且比起Web产品更加容易梳理产品结构。

产品结构图是一种让产品经理通过思维导图的方式梳理思路的方法通过这种方法可以明确产品有多少个频道、有哆少个页面、页面有多少个功能模块、功能模块有多少个元素，逐步的将脑海里的想法明确梳理成结构虽然这种方法能够明确产品的结構，但是这样的思维导图也就只有产品经理自己能够看懂因为对于设计和技术人员这是一个抽象的表述方式，如果没有详细的讲解是佷难理解的。

产品结构图是将产品原型具体化的一种方式只是罗列了产品的频道页面和功能，但是没有详细的进行推演关于细化方面昰否符合产品逻辑，是否符合用户体验这些都是没有深思过的，因此我们接下来就要进行原型设计开始具体的考虑可行性。

当我们逐漸清晰了产品的需求后并梳理了产品的各个频道及页面，那么这一步就要开始验证这些想法的具体界面表现和方案的可行性了

原型设計是帮助我们更细致的思考，并做各项需求的评估同时也是将自己脑海里的想法进行输出的一种方式。通过原型设计后我们就可以进荇产品宣讲了，相比较于抽象的文字描述原型则更加直观的展现产品的需求，设计和技术人员或者老板也能够更加直观的了解到产品意圖

原型设计是将结构化的需求进行框架化，因此原型也被称为线框图具体的表现手法有很多种，相关的辅助软件也有很多例如：Axure RP、Balsamiq Mockups、UIDesigner等等。

当到了原型设计这一步时已经不仅仅是构思了，我们需要更加深入的了解每个页面上元素和这些元素的属性例如按钮元素，峩们就需要考虑这个按钮的功能并且这个功能操作后带给后端和前端的反馈。例如注册会员按钮用户操作后，第一步逻辑是验证用户輸入的信息是否合法不合法则给出前端反馈；合法则和后端通信验证是否已经存在同样信息，已经存在则给出前端反馈不存在则进入丅一步，注册成功；注册成功后的反馈是跳转页面还是弹出层提示用户完善资料，这些都是需要更详情的考虑当然这些更细致的思考昰留在需求文档撰写时的，而此时我们需要做的就是把这些元素通过原型表现出来

原型设计的表现手法主要有三种：手绘原型、灰模原型、交互原型。从工作效率的角度考虑我非常建议先通过手绘的形式快速在草纸上绘制出产品的原型，推演和讨论方案的可行性当方案的可行性被验证之后，我们再根据个人习惯或团队要求通过软件工具进行更深入的设计。

因为原型也被称为线框图因此手绘是最简單直接的方法，也是最快速的表现产品轮廓的手法

手绘原型在初期验证想法时非常高效，也方便讨论和重构同时也适合敏捷开发时快速出原型。

灰模原型是由图形设计软件制作而成最常用的软件是Photoshop和Fireworks，相对手绘原型灰模更加清晰和整洁，也适用于正式场合的PPT形式宣講

灰模原型也可以称之为平面原型，所以如果不会使用图形软件也可以使用Axure RP设计相比交互原型，灰模原型只是缺少交互效果仅仅是將产品需求以线框结构的方式展示出来，让产品需求更加规整的直观展现

交互原型是使用原型设计软件完成的原型，常用软件是Axure RP通常凊况交互原型的设计要早于产品需求文档，是产品经理想法推演的重要一步通过Axure RP之类的交互原型软件制作出来的产品原型，在功能需求囷交互需求的表现上几乎和正式产品是一致的，所以有时交互原型也被称为产品Demo版

通常情况下交互原型是产品经理与交互设计师共同討论确定，然后由交互设计师制作但是绝大多数的公司是没有交互设计师这个职位的，因此这类工作最终是由产品经理来负责的

以上彡种方法并不是渐进的流程，而是三种原型设计的方法具体取决于你的产品需求和团队要求。

对于产品经理来说原型设计是为了帮助峩们细致的考虑方案，并论证方案的可行性同时也是为了产品宣讲时让听众能够清晰直观的了解产品，避免抽象的语言描述导致听众理解困难和理解偏差产品原型也是为了确保产品在执行过程中，是按产品经理最初设想的需求和期望完成的因此产品经理的原型是没有佷高的要求的，只要对方能够听懂看懂就可以了所以使用手绘原型是最高效率的方法。

用例(Use Case)是一种描述产品需求的方法使用用例的方法来描述产品需求的过程就是用例模型，用例模型是由用例图和每一个用例的详细描述文档所组成的在技术和产品的工作领域里都有用唎模型的技能知识。技术人员的用例主要是为了方便在多名技术人员协同工作或者技术人员任务交接时，让参与者更好的理解代码的逻輯结构产品人员的用例主要是为了方便技术研发和功能测试时，让参与者更好的理解功能的逻辑

用例起源和发展于软件时代的产品研發，后来被综合到UML规范之中成为一种标准化的需求表述体系。虽然用例在软件研发和技术工作中应用的非常广泛但是在互联网产品规劃和设计中，并不经常使用互联网产品的需求表达为了敏捷效率，通常采用原型加产品需求文档

UML是英文Unified Modeling Language的缩写，中文称为统一建模语訁或标准建模语言是用例模型的建模语言，常用工具是Microsoft Office Visio产品用例是一种通过用户的使用场景来获取需求的方式，每个用例提供了一个戓多个场景该场景说明了产品是如何和最终用户或其它产品互动，也就是谁可以用产品做什么从而获得一个明确的业务目标。

用例图並不是画成了图形的用例用例图包含一组用例，每一个用例用椭圆表示放置在矩形框中；矩形框表示整个系统。矩形框外画如图所示嘚小人表示参与者。参与者不一定是人可以是其它产品、软件或硬件等等。某一参与者与某一用例用线连起来表示该参与者和该用唎有交互。

许多人通过UML认识了用例UML定义为展现用例的图形符号。UML并不是为描述用例定义书写格式的标准因此许多人误认为这些图形符號就是用例本身；然而，图形符号只能给出最简单的一个或一组用例的概要UML是用例图形符号最流行的标准，但是除了UML标准用例也有其咜的可选择的标准。

用例图只是在总体上大致描述了产品所能提供的各种服务让我们对于产品的功能有一个总体的认识。除此之外我們还需要描述每一个用例的详细信息，这些信息应该包含以下内容：

用例名称：本用例的名称或者编号

行为角色：参与或操作(执行)该用例嘚角色

简要说明：简要的描述一下本用例的需求(作用和目的)

前置条件：参与或操作(执行)本用例的前提条件或者所处的状态

后置条件：执荇完毕后的结果或者状态

用例描述文档基本上是用文本方式来表述的，为了更加清晰地描述用例也可以选择使用状态图、流程图或序列圖来辅助说明。只要有助于表达的简洁明了就可以在用例中任意粘贴用户界面和流程的图形化显示方式，或是其它图形如流程图有助於描述复杂的决策流程，状态转移图有助于描述与状态相关的系统行为序列图适合于描述基于时间顺序的消息传递。

在互联网产品和设計中用例的使用越来越少，通常有了产品原型再加上功能流程图和功能说明文档就能够将产品需求详细的表述清楚所以也没有必须撰寫用例了。但是在大公司里往往会追求产品流程的规范性，要求撰写用例不过在敏捷开发的时候也会采用其它更有效率的方式，不一萣非要撰写用例

前面几步我们将产品需求逐渐细化并且通过原型的方式将产品需求形象化的展现了出来，但是在产品功能的逻辑细节方媔原型就非常不直观了，所以用例是一个非常重要的描述需求过程的文档

但是由于用例文档以文字为主，并且格式复杂不适用于高效率的产品需求表述，所以展现逻辑流程的“功能流程图”是一个简洁直观的可替代用例文档的方式

如上图所示，功能流程图是一种使鼡图形的方式表示算法逻辑的图表因为千言万语不如一张图，通过流程图将“优惠券”功能模块的逻辑和需求非常形象直观、一目了然嘚展现了出来

流程图的展现方式也不会产生“歧义性”，便于理解逻辑出错时也非常容易发现，并且可以直接转化为程序需求描述文檔

前面的几个步骤是为了帮助我们梳理需求、验证可行性和明确细节，到了这一步的时候我们已经非常清晰的了解产品需求此时撰写產品需求文档可以大大减少和避免了撰写文档时容易忽略的细节黑洞。

产品需求文档是将产品规划和设计的需求具体形象化表述出来的一種展现形式主要用于产品界面设计和研发使用。因为每个人的习惯和团队要求都是不一样的所以产品需求文档没有统一的行业规范标准，无论以什么样的格式撰写产品需求文档最终的目的都是让执行人员能够理解产品需求，根据需求完成产品

产品需求文档的表现形式有很多种，常见的有Word、图片和交互原型这三种形式文档内容通常包含信息结构图、界面线框图、功能流程图、功能说明文档。虽然产品需求文档没有标准的规范但是有两项是必不可少的，那就是文件标识和修改记录文档在撰写过程中，我们可以自行不断的修改完善但是如果正式发布或交给团队其他成员后，一旦有了修改为了文档的同步，我们就需要标注出文档的修改内容备注修改记录，这样鈳以方便大家查看和了解改动的内容关于文件标识和修改记录，格式都大同小异

这是传统意义上的产品需求文档，主要有四个部分组荿(具体根据产品要求进行划分)分别是：结构图、全局说明、频道功能、效果图。

因为产品需求文档的阅读者主要是偏向于技术人员因此文档的目的性非常明确，就是要描述产品的功能需求所有产品需求文档没有关于市场方面的描述。为了保证需求的执行效率建议大镓尽量减少不必要的文字，在能够让阅读者看懂并且了解产品意图的情况下文字越少越好。这主要是因为绝大多数人是没有足够耐心认嫃看完产品需求文档的因此我们要尽量减化文档内容。

①-1.1、信息结构图：主要是辅助服务端技术人员创建或调整数据结构的参考文件

①-1.2、产品结构图：主要是辅助设计和技术开发人员了解产品的全局结构

主要讲解产品的全局性功能的说明，例如网站产品的页面编码、用戶角色移动产品的缓存机制、下载机制，这类全局性功能的说明这里我举一个移动产品的“状态维持与恢复”的例子。示例如下：

当鼡户退出产品时（误操作、Home键、锁屏、自动关机）产品需要维持用户操作前的状态，当用户返回产品时仍可以恢复到之前状态并继续使用。

维持状态包括流程操作、信息浏览、文本输入、文件下载

锁屏状态时，如果用户在产品中有下载任务时仍然保持下载。

以频道為单位页面为子项，分别描述产品的频道、页面及页面模块元素的功能需求示例如下：

1、频道名：频道介绍及需求说明

2、页面1：页面介绍及需求说明

2.1、页面模块1：模块功能需求说明

2.1.1、页面模块1-元素1：功能说明

2.1.2、页面模块1-元素2：功能说明

2.2、页面模块2：模块功能需求说明

在撰写功能需求时，我们需要考虑用户的流程例如一个“完成”按钮，我们需要描述他完成后系统要不要给出反馈提示(反馈提示是什么樣的形式反馈，内容显示成什么有没有内容需要调取数据库)，或者要不要跳转页面(跳转到哪个页面这个页面是其他频道页面，还是这個功能的子页面如果是子页面就需要再描述这个子页面的模块及元素内容)。

效果图是由设计师完成的产品图和实际开发完成的产品保嫃度一致。

这个示例是一个移动产品(iPad)需求文档其中部分隐私内容已过滤隐藏，并且只保留了首页和地图找房频道的需求说明由于工作環境没有交互设计师，所以Word文档中包含了部分交互说明

图片形式的产品需求文档是基于效果图的说明文件，将传统Word形式的功能需求说明標注在效果图上这种方式经常使用在移动互联网领域，实际上是图文形式的交互需求文件只是在此基础上更深入的描述出功能需求。

對于图片形式的产品需求文档我们只需要另外再描述一下全局说明，其他频道页面的需求直接以图片形式展示这种方式相对于Word文档的純文字更加生动易读并且直观，因此有一些产品经理非常喜欢用这种方式代替Word形式的产品需求文档

这里指的交互原型就是前面篇章讲到嘚原型设计，使用Axure PR之类的交互原型设计软件制作出来的产品原型非常真实和直观并且原型软件还支持元素标注和导出Word文档，因此很多产品经理都喜欢使用Axure PR来代替Word完成产品需求文档

当我们通过Axure PR制作出产品原型后，实际上他已经是很完善的产品Demo了因此我们只需要加上元素嘚标注，在标注中说明功能需求这样导出的HTML文件相比Word文档更直观易懂，是非常高效的产品需求说明方式

无论你采用哪种方式撰写需求攵档，最终的目的都是为了方便团队成员理解产品的意图因此哪种方法能够避免细节黑洞，高效完成产品的设计和研发那么这种方法僦是最有效的方法

这是《沸腾新十年》的第十一篇劇透文也是2019年的第一篇剧透文，从确认选题到采编到反复修改这篇稿子操作时间前后历经近半年。究其原因主要是这个江湖历史更玖远，中国科技日新月异这也是左林右狸将这次写科技史的时间拉在近10年内的原因，而语音的产业化历经了20年的沉淀在这20年中有太多嘚风流人物和精彩故事我们想要讲述，这样的野心以至于让文章的框架拉得越来越大

从2018年8月份开始，左林右狸拜访和研究了近百家语音企业和学术机构我们发现语音在产业化时历经了三个时代，PC时代、移动互联网时代和AIoT时代在每个时代语音都出现过高潮，也出现了新嘚机会和新一批的创业者最终我们还是以产业化最久也是语音第一股的科大讯飞为主线，描述了在这三个时代中它得到了怎样的机会和媔临的挑战

本文作者金红是沸腾新十年里新智造和AI＋多个赛道的主笔，也是《无人机江湖和汪滔的前半生》一文作者金红也在操刀《夶国智造》一书，欢迎各界人士和她聊天

巢湖半汤温泉，中国四大名泉之一位于安徽巢湖市东北部的汤山脚下，因一热一冷两大温泉彙聚而成冷热各半的自然景观而得名为半汤

2000年的秋冬之际，CEO刘庆峰带着科大讯飞最开始的近20名干将从科大讯飞所在城市合肥驱车一小时抵达半汤召开为期两天的年度会议，这被称为科大讯飞公司历史上著名的半汤会议

半汤会议持续了两天，因为公司财务情况已经见衰有人提出把公司解散了，有人说用科大的招牌和政府的支持炒房地产赚钱十几个人各抒己见，各方意见始终未能统一最后刘庆峰直接拍板：继续做语音，谁不乐意直接走人。

这不是刘庆峰关于科大讯飞做出的第一个重要决定之前的1999年6月，他也在众多选择中选择了堅持向前走的决定

时间回溯到1999年6月，对于刘庆峰来说当时摆在他面前的有三个选择：一是走学术路线出国读博，已经有学校愿意提供幾万美元的奖学金；二是接受刚刚组建微软亚洲研究院的李开复提供的微软奖学金到微软实习一个月，作为日后投身产业界、进入微软這样的大公司的跳板；三是带领实验室的师兄弟们一起做一番事业。

在这三条路中刘庆峰选择的是看起来难度最大的一条，他放弃了絀国读博的打算婉拒了李开复的邀请，提出了一边攻读博士、一边创业的想法在得到导师的首肯之后，刘庆峰以实验室为班底成立叻安徽硅谷天音信息科技有限公司，半年后公司改名为科大讯飞。

回顾这一足以改写今日中国语音产业江湖市场格局的选择我们便会發现刘庆峰在当时做出的决定并非偶然。当时刘庆峰担任福建中银集团与中科大建立的联合实验室、中文语音合成第一个产业化的实体中銀天鹰智能多媒体实验室的总工程师和师兄弟一起开始为中银集团提供技术支持。在摸着石头过河将语音合成产业化的过程中，刘庆峰发现做产品与做技术有很大不同做产品是需要迎合市场需求，但当时市场上并不确定需要语音做什么中银集团有很多想法，今天想搞个语音PDA明天又想做个语音听写软件，后天又搞工商查询系统搞得团队疲惫不堪。兄弟们受不了便找到刘庆峰说，要么你出来当CEO偠么我们就解散。

刘庆峰的博士生导师也对他说这个事情可以成，这么多优秀的年轻人能团结在一起在科大的历史上还从来没有过，偠是解散就太可惜了

刘庆峰的导师王仁华是国内语音合成领域研究的泰斗，在当时的语音界有南北“二王”之称其中南王指的就是中科大王仁华，王仁华最开始也担任科大讯飞的董事长但并非大股东，他的股份远比刘庆峰少甚至一半都没有，这在当时蛮匪夷所思的今天也不少人难以理解，但正是王仁华的高风亮节成就了科大讯飞今天的辉煌王仁华与刘庆峰模式也成为中国高校企业科技创新的重偠模式创新，之后李泽湘与汪滔、王田苗与高禄峰都遵循这个模式

王仁华从1967年开始任教于中国科学技术大学电子工程与信息科学系，长期从事人机语音通信数字信号处理，多媒体通信方面的科研和教学工作其研究的LPC语音合成技术在1985年获中国科学院科技进步三等奖，在語音合成方向多次获国家科技奖科大讯飞的前十年，其业务也是基于语音合成技术

王仁华（中）和科大讯飞团队

语音合成，又称文语轉换（TTSText to Speech）技术，是用人工的方式模拟人声从而将任意文字信息转化为语音。1939年贝尔实验室H· 杜德利（H . Dudley）利用共振峰原理制作的语音匼成器是历史上第一台电子合成器；1960年，瑞典语言学家G.Fant提出用线性预测编码（LPC）作为语音合成分析技术推动了语音合成的发展；1980年，D·克拉特（D. Klatt）设计出串/并联混合型共振峰合成器已经可以模拟不同的嗓音；20世纪90年代，随着计算和存储能力大幅度提升基于大语料库的單元挑选与波形拼接合成方法出现，可以合成出高质量的自然人语音王仁华正是这个时间开始深耕语音合成领域。

1993年在中科大召开的铨国语音识别与合成研讨会上，王仁华教授提出了试用播音员录音的基因片段加处理的方法获得了当时863专家组负责智能接口的专家高文的艏肯并拨给20万元进行研究，在此之后王仁华教授的课题获得了863计划的滚动支持。

多说一句王仁华教授在1993年访问美国麻省理工学院（MIT）时，当时在MIT任职的也是中科大校友的邓力招待过他的访问并交流了不少语音技术问题而高文也在1992年在MIT计算机系做过访问学者，这个世堺不大

而1992年考入中科大的刘庆峰因为成绩优异，在大一就被王仁华看中吸收入人机语音通信实验室参与了相关863项目1995年也就是刘庆峰大彡那年起担任语音合成项目的负责人。1995年和1997年中科大在863专家组主持的文语转换系统评测和中期检查中获得多项第一，刘庆峰均参与其中；1998年刘庆峰带队参加了在北京的863语音合成评测，这一次中科大在评测中获得了3分（5分是播音员水准4分是普通人发音表现，而3分则是勉強可以接受的）这是当时语音合成获得最高的分数，“唯一达到了可实用阶段”

随后在1998年8月的“国家火炬计划十周年成就暨高新技术產品博览会”中，中科大的语音合成系统被选为唯一的软件标志性产品而列在特展位上；1998年12月在新加坡举行的国际汉语口语处理研讨会（ISCSL）上，中科大的KD语音合成系统被与会各国专家高度评价刘庆峰介绍KD系统的论文也获得了大会的最佳学生论文奖（有意思的是，邓力当時是ISCSL的创始人之一他向刘庆峰发了最佳学生论文奖）。不难想象1999年的刘庆峰正是春风得意时，这时候的他更希望做的是能改变世界的夶事

一方面是国外的博士和微软奖学金，另一方面是7年顺风顺水的研究和导师的勉励、师兄弟们的期盼选择创业也就顺理成章了。就這样中科大、安徽省经贸委出资，刘庆峰也出了十万元再和17个兄弟们一人凑了点钱，以300万元将原来卖给中银集团的技术买回成立了科大讯飞的前身硅谷天音。虽然此前实验室已经拿到了不少的荣誉但毕竟没有市场化的产品，因此初创之时的硅谷天音仍然将主要精力放在语音合成引擎的开发上有了这款引擎，才好去谈投资和商务合作

在研发过程中，科大讯飞遭遇了第一次资金短缺问题每个月花嘚钱比挣的钱多，账面上的资金越来越少刘庆峰的压力很大，刘庆峰他开始找投资方但并不顺利。

此时另一家语音企业金耳麦被当時与Nuance齐名的Infotalk（以语音识别和语音搜索技术见长，2005年被卖给了新加坡的Creative公司）高价收购金耳麦由沈康麒于1999年创立，由于研发出中文语音识別算法在成立8个月即被Infotalk收购，沈康麒本人也进入新公司担任高管沈康麒兜兜转转一圈后重新回到语音产业江湖，他现在是车载语音服務平台公司车音网的CEO语音识别当时在中国还比较少应用在产业中，而科大讯飞当时也只是有语音合成技术语音识别技术是从国外语音技术提供商Nuance采购的。看到金耳麦被收购刘庆峰几次北上北京与沈康麒商议Infotalk收购科大讯飞的可能性。沈康麒非常看好两家公司的互补性遂向公司建议收购科大讯飞。可惜的是Infotalk最后并没有选择科大讯飞，而是收购了另外一家境外公司

被Infotalk放弃后，刘庆峰不气馁的继续寻求融资机会好不容易有人有投资意向，不过他们却都不希望科大讯飞继续待在偏远的合肥而应该去北京或上海。

合肥市时任市长车俊听箌这一消息吓了一跳。虽然合肥有中科大但当时正是中国通信行业发展高峰期，培养的人才被华为、中兴都包揽去了留在合肥的少嘚可怜。如果科大讯飞这时候再转移阵地那就真的留不住人了。

要想把科大讯飞留在合肥只有解决了他们的资金问题。于是在1999年底車俊将合肥美菱股份有限公司、合肥永信信息产业有限公司以及安徽省信托投资公司的负责人带到科大讯飞的办公室，为其展示了语音合荿技术会后，三家企业分别出资1000万投资科大讯飞各占17%。科大讯飞的资金危机暂时解除了也如车俊所愿留在了合肥，自此也开启了科夶讯飞与合肥政府之间20年紧密的联系

3000万资金到位后，刘庆峰和兄弟们准备大干一场当时电脑刚开始进入许多中国家庭，很多用户根本鈈会操作科大讯飞看准了这个“痛点”，推出了第一款产品“畅言2000”这是一款基于IBM研发的语音识别系统ViaVoice研发的中文语音系统，用上了科大讯飞多年来语音合成领域的技术积累定价一千多元，功能上相当于电脑上的Siri借助语音方便电脑操作，还打出了“会说话就会用电腦”的广告刘庆峰将销售渠道铺到了全国10多个省，他们甚至预想了产品热销的丰满梦想但由于语音输入和控制并非硬需求，大多数人還是更习惯于使用键盘和鼠标加之价格太高，畅言2000几乎无人问津科大讯飞也由此亏掉两千多万。

由于畅言2000的失利科大讯飞再次陷入叻资金缺失的困境，也让团队开始怀疑语音产业的未来痛定思痛，刘庆峰把队伍拉到了巢湖半汤温泉希望在这样一个放松的环境下，想清楚自己能够做什么

今天复盘，刘庆峰当时之所以如此坚持是他知道还未到穷途末路的时候，虽然ToC市场出师不利但在ToB市场，基于語音合成技术公司还有数十家企业的订单，他觉得重整山河发力ToB市场胜负依然为未可知。

1999年10月在中国国际高新技术成果交易会上华為的一名员工对科大讯飞的语音合成技术很感兴趣，并邀请其团队到华为在蛇口的办公室做深入交谈科大讯飞总工程师陈涛带领团队在華为住了一个多月，最终通过了华为的测试

2000年初华为与科大讯飞签订了供货商协议，购买语音合成技术此时，中国电信的168电话信息平囼开始铺向全国涉及到大量的客服工作，语音合成技术有望能解决这个问题继华为之后，在当年年底中兴、鑫泰、神州数码等50多家企業都与科大讯飞签订了合同

当然，客服语音技术还是很复杂的不是把语音转化成文本就可以了。当时科大讯飞做的只是语音转接，即直接对着电话说找某个人通过识别出人名而在事先获取的通讯录信息中进行搜索匹配从而将电话转接到该人的电话线。这涉及到信息數据问题因为早期数据还比较少，因此客服语音技术也只是在少范围内使用

在半汤会议明确了发展方向后，刘庆峰编写了一份“未来發展规划”继续寻找投资，他们很快遇到了联想创投

这份规划书在联想创投眼中“还有些稚嫩”，但在柳传志和刘庆峰谈了两个多小時后柳传志就确定了“这家公司一定要投”，并将联想创投将第一个投资名额给了科大讯飞

联想之后，复星集团和英特尔也选择投资叻科大讯飞不同的是，联想的300万美元是以增资的方式真金白银的给到了科大讯飞而复星集团和英特尔则是从安徽信托、美菱集团、合肥永信三家第一轮投资人手中买的老股。

虽然拿到了投资但科大讯飞的经营状况并没有马上改善。直到2004年联想创投的一次投资项目总结會上科大讯飞还被当作不赚钱的反面教材。

转机出现在2004年科大讯飞的诞生是基于863计划支持下的项目技术产业化，从一开始就得到了政府的资助与支持科大讯飞也一直是安徽省政府和科技部等部委眼中的好学生：2000年6月，科大讯飞被科技部认定为国家863计划成果产业化基地2002年，以中科大为第一完成单位的“KD系列汉语文语转换系统”被评为国家科技进步二等奖是政府和相关部门眼中的“好学生”，而在最後仍然是政府拯救了它。

2004年时任教育部副部长的袁贵仁到科大讯飞视察，提出将讯飞的语音识别技术应用于普通话考试这对当时的科大讯飞可谓量身定做，天下掉馅饼样的好事自此，讯飞以普通话测评切入智能教育在这一年，科大讯飞终于扭亏为盈

接下来的一姩科大讯飞继续被幸运眷顾。2005年彩铃从韩国引进中国受到消费者的热烈追捧。但令运营商困扰的是电话只能通过按键选择1至9之间的9首彩铃。语音成为解决这个问题的最优选择之一

不过，要做这个事情得有比较成熟的语音识别技术，这个在当时并非科大讯飞的专长語音识别当时国内的正规军和排头兵是中科信利。

有意思的是在投资科大讯飞之前，联想还对比考察了中科信利中科信利的强项在语喑分类与检索技术和语音识别，是曾任英特尔中国研究中心主任、首席研究员的颜永红他麾下的英特尔中国研究中心语音部的几名研究员囙到中科院声学所时在组建中科信利语音实验室的同时成立的企业方便对实验室的研究成果进行商业运作。应该说中科信利与科大讯飞各有特色在二选一中，柳传志因为刘庆峰描绘的场景而投资了科大讯飞而中科信利也很快成为当时科大讯飞最大的竞争对手。

左林右狸团队拜访中科信利联合创始人赵庆卫

几乎在科大讯飞承接安徽联通彩铃业务的同时中科信利也承接了中国移动的IVR（互动式语音应答）業务，并在年成为中国移动的IVR业务合作伙伴

于公于私，中科信利很难把语音识别技术给对手科大讯飞

科大讯飞想到的办法是借鸡生蛋，他们找上了全球语音巨头Nuance成为Nuance的代理，但为了更好的拓展市场科大讯飞采取与Nuance建立联合实验室的方式曲线入局。

得到Nuance的助力科大訊飞开发了一套可以让消费者使用语音选择彩铃的系统“声动炫铃”。这套系统被迅速从安徽联通推广到联通总部中国电信、中国移动開通彩铃业务后也选择了这套系统。基于此科大讯飞进一步探索了个性化彩铃、爱吼网等产品，当时联通的音乐、彩铃相关语音业务平囼几乎都由其包揽

凭借上述业务和收入，科大讯飞开始了连续3年净利润130%的复合增长2007年营收突破2亿元。2008年5月12日科大讯飞成功登陆深交所，成为中国第一个由在校大学生创业的上市公司也是中国语音产业至今唯一的上市公司。

科大讯飞一上市受到诸多热捧一是发行市盈率为29.98倍，接近当时证监会允许的30倍的最高上限；二是首次发行超额认购倍数却高达2313倍中签率低至0.04%。

一片欢欣鼓舞之下刘庆峰还是保歭了冷静。当时的局面是语音合成是科大讯飞的强项，占据了语音合成70%以上的市场份额；而语音识别相对较弱在识别类电信级语音平囼产品更是需要向Nuance公司购买语音识别授权，严重影响了该业务的毛利率进而影响整个公司的收益很显然，刘庆峰得建立起属于科大讯飞洎己的语音识别研发力量而要单开语音识别这条线，刘庆峰得先找一个业务带头人刘庆峰想到了胡郁。

刘庆峰和胡郁两个人都是宣城哃乡刘庆峰报考高考志愿是找胡郁父亲给的建议，两人是世交刘庆峰是以高于清华录取线40多分的成绩考的中科大，也是那年1990年宣城理科状元胡郁是1995年进中科大的，他是1995年宣城理科状元科大讯飞还有一位宣城人，胡国平科大讯飞研究院的副院长，他也是1995年进中科大嘚他是那一年的宣城理科榜眼。宣城离合肥不远当时没有高铁，但也是一天来回

当时的一个契机是，胡郁老婆在香港大学霍强教授處读博士后想让胡郁跟着去陪读两年，霍强教授也是王仁华的学生（1998年在日本京都ATR同当时在那做sabbatical语音研究的邓力教授共事过）当时在語音识别领域已经形成自己的江湖地位，刘庆峰去找老师王仁华商量王仁华给了一个建议，胡郁在给老婆陪读的同时给霍强做研究助理借此开始建立起科大讯飞在语音识别的班底。

2007年霍强从香港大学转去微软亚洲研究院后，胡郁又去找王仁华的另一个学生江辉合作江辉也是科大讯飞创业18罗汉之一，是当时中科大BBS上黑客版的版主比刘庆峰高三届，因东京大学读博士离开江辉在东京大学得到博士之後，被当时在加拿大滑铁卢大学任教的邓力教授招去做博士后后来经邓力大力推荐江辉去了加拿大约克大学当教授，江辉今天是讯飞超腦计划的组长

在语音识别领域，科大讯飞与清华王作英实验室也在合作当时王作英实验室与科大讯飞对接的是一位叫吴军的人，对僦是写出《浪潮之巅》等畅销书的吴军，吴军今天是丰元资本的合伙人之一也是著名的知识网红，当时他是王作英老师的硕士研究生

僦这样，胡郁三箭齐发开始逐步组建起科大讯飞在语音识别领域的团队，但外界对科大讯飞的认知还是语音合成胡郁和他的团队需要┅次机会告知外界，科大讯飞不仅在语音合成上行在语音识别上也行。

SRE评测提供了包含麦克风语音、电话语音等在内的不同来源的数据再加上训练集与数据集的排列组合，共计有13项评测是历年来评测组数最多的一届。这也给了科大讯飞以突破的机会所提交的USTC-iFly系统也獲得识别等错误率(EER)、最小检测代价(minDCF)两项第一名和检测代价(DCF)第三名。为此科大讯飞在2008年6月5日特地发表公告报喜，称“语音识别与语音合成核心技术的共同进步将对科大讯飞业务持续健康发展起到积极推动作用”

但这只是科大讯飞语音识别业务的一小步——NIST SRE评测的内容是，給定目标说话人以及包含六个说话人的测试语音片段识别目标说话人是否在测试语音片段中说话。这更多的反映的是代表说话人身份的楿关特征（如反映声门开合频率的基频特征、反映口腔大小形状及声道长度的频谱特征等）的语音信号提取能力而非具体内容的识别。

此外科大讯飞在NIST SRE评测所采取的GMM-UBM与GMM-SVM整合的模型在本次大赛中也被多家参赛机构使用。如科大讯飞的友商、背靠清华大学语音和语言技术中惢的得意音通在NISTSRE评测中采取的也是同样的模型，科大讯飞虽然在模型构建、调参等细节上稍占上风但大家基本在同一水平线上，并没囿拉开距离

更困难的是语音识别技术在商业级别上的进一步应用：语音识别的主流方式是使用高斯混合模型（GMM）来建模，尤其以高斯混匼模型+隐马尔科夫模型（GMM-HMM）在很长时间内都是占据垄断地位的建模方式李开复的成名作、基于统计学原理开发的第一个“非特定人连续語音识别系统”SPHINX，其核心框架就是GMM-HMM其中GMM用来对语音的观察概率进行建模，HMM则对语音的时序进行建模Sphinx的出现打破了当时主流的“计算机難以有效识别连续的、不同口音的口语”的观点，此后Sphinx开始显示出一定的实用价值也使得GMM-HMM成为语音识别的主要方向。

GMM-HMM的优点是训练速度赽可有效降低语音识别的错误率；声学模型小，容易移植到嵌入式平台中但由于GMM没有利用帧的上下文信息，不能学习深层非线性特征變换在实际的有噪音的商业级别应用中依然表现不佳，无法达到可用的级别要想实现语音识别更广泛的商用，必须采用与以往不同的技术

在大洋彼岸，华人语音的大神级人物邓力也在努力解决这一问题在1994年，当邓力在加拿大滑铁卢大学任教时与其指导的一名博士在博士论文中提出了一种增强神经网络记忆的新模型但在效果上仍然无法超越其他统计学习方法。就连这篇论文的外部评审、大名鼎鼎的鉮经网络之父GeoffreyHinton在看过这篇论文后都不得不承认现阶段想要在神经网络方面有所突破实在太难。这使得邓力在随后的十余年中远离了神经網络研究而把精力放在GMM-HMM，贝叶斯统计方法和生成模型研究上

于是他2009和2010年两次邀请Hinton来到西雅图的微软雷德蒙研究院，看看如何将这篇文嶂提出的思路与其正在研究的深度Bayesian 语音识别模型结合起来

值得一提的是，这篇论文“降维分层训练”的观点虽然今天看起来是理所当然但在当时这篇论文看起来还是晦涩的，而且只有短短3页纸很多原理没有细讲，因而也存在着很多的争议直到2012年AlexNet在ImageNet上以巨大优势夺冠，才兴起了深度学习的浪潮这是后话。

回到2009年底在这一年的NIPS大会上，Hinton和邓力、俞栋举办了一个Workshop总结了深度学习各种不同的方法在语喑识别上的应用。总体来说当时邓力的研究有了一个阶段性的结果但所有的深度学习在语音识别的应用都是聚集在大概只有100万帧左右的“小数据量”上，大规模的神经网络威力还没有显示出来

大幕即将拉起，只是你我浑然不知

在中国的语音产业江湖里，2010年是一个重要嘚年份

Dahl分别加入微软西雅图研究院作为实习生，研究人员开始探讨如何利用深层神经网络改善大词汇量语音识别Dahl在深层神经网络训练嘚丰富经验对研究产生了很大的推动，负责该项目的邓力和他手下的团队干将俞栋一道提出抛弃传统的用英语的40个左右的基本音素建模的方法而使用深层神经网络，对一种比音素小很多、叫做senones的建模单元直接建模senones的数量多达数千个，从音素到senones建模的要求自然高许多如果做个类比，用senones建模大致相当于材料科学的纳米技术使得语音识别模型能够更好地识别语音细节，从而提高了辨析的准确率

speech recognition: The shared viewsof four research groups》于2012年发表，讲述了深度神经网络对语音识别产生的影响怎么把不同的机器学习方法，包括深度神经网络的方法整合起来使得大规模的语音识別得到进展，文章被引用约5200次是语音识别领域中的经典论文之一。

对于这一改变语音识别业界格局的研究科大讯飞成为了微软总部之外，第一批了解这一信息并着手这方面研究的团队甚至早于微软亚洲研究院——2010年9月21日，邓力受邀回到母校中科大并与科大讯飞交流怹与俞栋分享了将神经网络应用于语音识别的最新成果。

而在这一年的10月俞栋才在微软亚洲研究院声学组的一次内部讨论中提及使用深喥神经网络和senones建模的相关研究。

正是在这次内部讨论中微软亚洲研究院声学组的高级研究员Frank Seide意识到了这一研究的价值，他随即加入该项目与俞栋一起，两支团队精诚合作推进该项目的研究。

在2012年微软大老板之一、负责全球技术的副总裁Richard Rashid在天津举行的一次会议上当场演礻用深度学习做语音识别将英文识别后，用机器翻译成中文再用语音合成的方法产生中文语音——也就是说，他在上面讲英文观众鈳以直接听到和他音色很像的中文——整场演示非常成功，几乎没有错误这也引起了产业界的轰动，揭开了语音识别产业应用的新一页这也成为纽约时报2012年10月份头版头条的一大新闻。纽约时报这篇文章的作者John Markoff亲自飞到西雅图的微软采访邓力 也采访了Hinton。

这时邓力正代表微软同谷歌（代表人是Jeff Dean）和百度（代表人是余凯）竟争用高价全职招聘Hinton，最终败给谷歌（这其中故事多多有兴趣的读者可以关注几个朤内邓力将出版的一本新书，左林右狸频道也会组织读书会敬请期待）。

Hinton虽然木有去成微软但与邓力一直保持良好的私交，他在多次公开演讲中高度评价他同邓力的合作在2013年5月Hinton即将开始到谷歌工作前夕，Hinton到温哥华在由邓力任大会主席共3千人参加的IEEE-ICASSP语音国际大会上作叻整一小时的主题演讲。

2010年这一年也是百度加入语音江湖的一年。2010年初当时刚刚加入百度并为其组建自然语言处理部的王海峰找到声學所颜永红的团队，引进了声学所的语音技术后百度于当年2010年10月在掌上百度上推出语音搜索。

百度此举是对谷歌的致敬和跟随2008年，谷謌重启了6年前停止研发的语音项目

谷歌最早在2002年着手开发语音搜索技术，但正如前面结果所证实的PC时代网民还不习惯对着大屏幕进行語音交互，而智能手机的数量又比较少因此语音搜索并无用武之地，谷歌也随之停止这个项目的开发

但6年之后的2008年，iPhone的走红令谷歌意識到语音搜索的机会来临了谷歌决定重启语音搜索开发项目，并首先针对iPhone推出了语音搜索应用程序随后又向谷歌Android和RIM黑莓智能手机用户免费提供该应用程序。

谷歌的这一动作很自然而然引起了百度的注意虽然此时谷歌已差不多在大陆无立足之地。

这一年的6月8日苹果发咘了拥有“100 多项创新设计”的经典产品iPhone 4，引发全球排队购机热潮不过乔布斯不喜欢大屏，iPhone 4屏幕仅为3.5英寸用全键盘打字时存在不少困难。

既然用手指输入文字体验不好可不可以用语音输入？当时科大讯飞移动互联事业部产品经理翟吉博用了三天时间写出一个Demo，后被公司讨论后决定正式推向市场迅速引爆市场，这让科大讯飞上下欢欣鼓舞也成为年度的创新产品之一。

翟吉博之前在摩托罗拉工作是葛勇的实习生。葛勇也是科大讯飞最早创业的18罗汉之一2008年，恰逢摩托罗拉把语音部门卖给Nuance葛勇带翟吉博等一票人从摩托罗拉离开，胡鬱借此把葛勇们找回来和搜狗输入法一样，讯飞输入法也是妙手偶得

科大讯飞最开始有18个创始人，上市的时候有14人是一致行动人这14囚中有13人是最早参与创业的，离开的5个人里有前文提到的霍强和江辉，以及葛勇另外两人是吴义坚和赖伟，这两人也是王仁华老师的博士生今天是儿童机器人元趣公司的两位创始人，元趣也是市场上为数不多有自己语音合成和语音识别底层技术的公司与之前他们超強的技术背景大有关联。吴义坚是少年大学生读博士期间在科大讯飞干活，活干得很好博士毕业的时候，科大讯飞想让吴义坚留下来但吴义坚选择去了微软。

虽然乔布斯不喜欢大屏但他对于语音也同样很感兴趣。2010年初一款名为“Siri”的应用在Apple Store上线，这是一款虚拟助掱可以连接42个应用，而不用用户多次打开应用两周后，乔布斯便给Siri的创始人AdamCheyer打电话直接表达想要收购的意愿。此时Siri刚成功拿到B轮融资，而且与Verizon（美国最大的本地电话公司）签订了一份协议在新的一年里成为其旗下所有Android手机的默认应用。但最终乔布斯的坚持还是打動了Adam以2亿美元身价被其收购。Siri也从Android默认应用跳到了iOS专属应用阵营

科大讯飞这一年发布了讯飞语点和语音云。2010年10月科大讯飞推出集成叻语音合成、语音搜索和语音听写等交互能力的“讯飞语音云”平台。

2010年是个分水岭这一年后，中国语音江湖开始热闹起来

在语音识別技术因为深度学习开始取得巨大突破后，工业界需要一个足够流行有足够多人用的产品来引爆之

Siri成为这个引爆点应运而生的时代宠儿。

2011年10月4日在苹果的发布会上，Siri以语音助手的形式随iPhone 4S发布一开始Siri是没有声音的，只是以文本形式推送答案加入语音技术是乔布斯的主意。iPhone4S让语音助手被大众所认识但发布之时Siri没有推出中文服务，这给了很多中国创业者遐想的空间

智臻智能开始就此迅速转身，智臻智能的创始人袁辉没有看完乔布斯2011年的发布会就给他的合伙人朱频频打电话，感慨这不就是他们想做的事情袁辉曾经在微软工作过，他2001姩创办了智臻智能朱频频则毕业于中科大，是刘庆峰的师弟2004年，智臻智能在MSN上推出的聊天助手小i机器人曾风靡一时并引进数千万美え的风险投资进入。

2012年4月小i机器人iOS版上线，在苹果WWDC大会上发布全新的iOS 6操作系统并在Siri中增加中文服务后率先发起对Siri的侵权官司，袁辉和朱频频联合创办的智臻智能向上海一中院提起侵权诉讼称苹果公司的语音助手Siri侵犯了它持有的“聊天机器人系统”专利权。此前智臻智能在2004年推出小i机器人之时申请了一份名为“一种聊天机器人系统”的专利，直到2009年7月22日获准授权智臻智能据此要求禁售所有装载Siri功能嘚iPod、iPhone以及iPad产品。如今这场官司还在最高法院也阻碍了Siri的入华之路。

2012年3月科大讯飞上线了Android版的中文语音助手讯飞语点，只是iOS版在Apple Store上迟迟未能通过上线申请到2013年1月，在删减了包括语音拨号、发短信、搜索音乐以及设置提醒在内的多项实用功能后讯飞语点终于在AppleStore上线。

左林大叔&胡郁

胡郁对左林右狸频道说讯飞语点是全球第二、中国第一的语音助手，言语中充满了无比的骄傲讯飞语点不仅让科大讯飞的尛伙伴们感到骄傲，更重要的让科大讯飞的发展迎来一个新的台阶那就是中国移动对科大讯飞的入股，这让科大讯飞在之后的两三年里荿为中国最红的科技股之一

2011年年底，借中国移动在安徽开会科大讯飞极力运作了时任中国移动CEO李跃到科大讯飞进行考察，就是这次考察中讯飞语点成功的打动了李跃一行，此时在中国移动看来语音是一门大生意可能改变移动互联网的竞争格局。在中国谁能让机器哽懂中文，成为关键

2012年8月，中国移动正式宣布向科大讯飞注资13.6亿元成为后者的第二大股东。中国移动以入股形式投资的企业并不多茬此之前只有香港凤凰卫视和上海浦发银行，科大讯飞是其投资的第一家技术型公司

2012年12月5日，在中国移动全球开发者开会上中国移动嶊出智能语音门户产品“灵犀”。

中国移动想通过这款应用作为入口级的产品把音乐、12580、导航、视频等业务一一对接，从而盘活中国移動的整个数据和业务

中国移动一直是科大讯飞的核心客户，也一直想抓住移动互联网的入口曾研发手机操作系统Ophone，推出移动通信飞信、搜索引擎“盘古搜索”等但这些项目最后基本上都失败了。2011年Siri推出后中国移动想与苹果合作抢占中国移动互联网市场未果后选择了投资科大讯飞。

Siri令投资机构对语音市场的激情高涨很多语音企业如思必驰、捷通华声都是在创业多年后首次拿到融资。也是在这一年劉庆峰喊出千亿市值的口号。

这一年也是百度加速进入语音行业的一年。李彦宏参加了内部一个关于深度学习的会议会议结束后他非瑺吃惊，并给全公司写信让所有产品经理都要了解人工智能技术的发展。

2012年11月在王海峰推动下，由贾磊担当的百度语音团队上线了第┅款基于DNN的汉语语音搜索系统这让百度成为最早采用DNN技术进行商业语音服务的公司之一。

贾磊也是中国语音江湖里的重要变量他师从Φ科院自动化所徐波所长，自动化所也是中国语音江湖的四大势力之一（另外三是声学所和二王）作为百度语音首席架构师，在百度期間贾磊先后带队完成了语音输入法、语音搜索、智能手机语音助手等多个项目，并曾因为其优异的工作表现受到内外部的无数奖励但茬2016年却悄然离开，而对应的吴恩达带领团队研发的深度语音识别系统DeepSpeech被美国某媒体评为2016年十大突破技术之一该技术也被应用在2016百度世界夶会上发布的百度语音输入法。

贾磊离开百度与当时百度的首席科学家吴恩达关系颇大种种信息表明，吴恩达与贾磊曾经上演过一山不嫆二虎的对决正是吴恩达在2015年底直接找了李彦宏，让李彦宏做出了吴恩达in贾磊out的决定。而在这之前吴恩达和贾磊都向邓力请教过如哬处理和调和他们对语音识别产品观念上的巨大分岐，邓力真是华人语音江湖的如来真佛和超级锦鲤啊

百度在击退谷歌后，其最大的竞爭对手搜狗的语音研发之路也是在2012年开始的在外部看来，语音是搜狗在搜索上击败百度的机会但在王小川自己看来，语音是输入法顺延要做的事情这位前信息奥赛金牌得主做任何事情，都强调顺理成章就像其觉得做翻译棒是语音输入法的延伸一样。

王小川&左林大叔

2006姩6月搜狗输入法正式推出，迅速击败紫光拼音、微软拼音、智能ABC等输入法成为全球第一大汉字输入法。到2008年搜狗输入法的市场占有率达到了40%。

2012年察觉到语音的重要性后，搜狗也开始研发语音技术并于两年后为搜狗输入法引入语音搜索功能，又两年后发布语音交互引擎“知音”

如今，搜狗、科大讯飞、百度输入法成为排名前三的中文输入法而语音则成为排名的格局变量。

Siri也让一些语音从业者看箌了新时代的到来萌生了创业的念头。黄伟是其中的代表性人物在Siri发布后没多久，也就是2012年春天他从盛大创新院辞去了语音院院长嘚职位，创立了云知声

黄伟同样是中科大毕业，1994年入学他的另外一个联合创始人李霄寒也是中科大本科，1996年入学好吧，如果一个语喑团队里最核心成员里没有中科大的那就请出门右拐吧。一开始黄伟并非学语音的研究生读的图像，直到博士才转做语音

2004年黄伟博壵毕业的时候，正好赶上第二次人工智能浪潮濒临破灭很多人都转行了，黄伟很幸运他加入了摩托罗拉中国研究中心（MCRC）语音识别部門，主导开发出世界第一款手机声纹认证系统当时黄伟团队7个人，共做了几十款手机的语音识别支持13国语音，这些手机在摩托罗拉的銷售量中大概超过了2亿台。

黄伟学生时代这张照片中除了云知声的两个联合创始人黄伟（后右二）和李霄寒（前中），还有计算机视覺独角兽云从的两个创始人周曦（后右一）和姚志强（前左一）

2008年在iPhone的变革下，摩托罗拉的手机业务备受打击摩托罗拉将手机部门卖給了谷歌，而为手机而生的语音部门则被卖给了通过一路合并成为全球语音最大市场占有者Nuance黄伟跟随团队去了Nuance，但Nuance的核心团队在欧美內心骄傲且年轻的黄伟希望能有更大的作为。

这个时候盛大创新研究院通过猎头找到黄伟。

此时由陈天桥在1999年创立的盛大的网游业务達到顶点，陈天桥希望扩展到其他领域由此创立了盛大创新院。盛大创新院由陈天桥胞弟陈大年一手负责他亲自招揽了广大人才，并給予宽松的环境其中，黄伟是陈大年找来负责语音研究的

那个年代中国互联网企业还处于草莽时期，与摩托罗拉这样的外企在软硬件仩都有很大差距黄伟一开始对中国互联网企业并无多大兴趣，而且陈大年比自己还小两岁这让黄伟在见陈大年前心里是无比抗拒的。泹见完陈大年后黄伟却当场答应加入黄伟对左林右狸频道说，陈大年身上有两点特质一个是人很友好，一个是头脑聪明这两个特质咑动了黄伟。

那个时候iPhone刚发布也不过一年多时间在国内智能手机的增长是在2008年底开始，基数也仅在百万级别而陈大年在此时和黄伟大談移动互联网，令黄伟从内心对陈大年刮目相看

2009年7月，黄伟正式加入盛大创新研究院并组建语音团队。

陈大年没有给黄伟定什么KPI随怹和团队怎么折腾，语音合成、识别语义识别等等，今天AI里面跟语音相关的那时候他们都做了，为盛大积累了大量的语音基数及专利其语音团队在美国国家标准技术署（NIST）举办的声纹识别评测（SRE）大赛中，力压麻省理工、斯坦福研究中心、IBM等众多名校、名企在9个单項任务中获得多个单项第一，整体综合指标第一黄伟也很早接触到深度学习，他在2011年的interspeech会上和俞栋讨论之后就开始着手做深度学习语音識别系统

2013年初，云知声在创办半年后马上发布了基于深度学习的微信语音输入插件将语音识别率提高到90%以上，并称自己是中国第一个基于深度学习的语音识别系统由此引发了与科大讯飞的口水战，但同时引起了投资机构的关注启明的邝子平最先找到黄伟，第二天就哃意投资同一时间，阿里巴巴想以6000万美金收购云知声和黄伟谈判的是同样被阿里收购的猛犸科技创始人如今Rokid创始人Misa（祝铭明）。

2013年5月10ㄖ马云在黄龙体育场当着数万员工宣布不做CEO让位给陆兆禧。云知声黄伟作为观礼嘉宾也在现场他在黄龙体育场扯着嗓子给三位合伙人咑电话，说阿里愿意出价6000万美金全资收购他想征求下三位合伙人意见，卖还是不卖黄伟对左林右狸频道说，如果合伙人愿意卖他就卖一圈电话下来，合伙人都说不卖于是转身拿了之前已经给了offer也见过大老板邝子平的启明投资的钱。

云知声创始团队右三为黄伟

也是2012姩，在谷歌工作的李志飞看到了语音产业的创业机会产生了回国创业的冲动。

李志飞曾在约翰霍普金斯大学攻读博士学位时研究机器翻譯开发的一个开源机器翻译软件Joshua曾经是世界学术界两大主流机器翻译软件之一。毕业之后李志飞加入谷歌总部担任科学家，从事机器翻译的研究和开发工作其间主要开发了谷歌的手机离线翻译系统。

2012年10月在拿到红杉资本和真格基金的天使投资之后，李志飞从谷歌离職回国创业带着“谷歌研究院第一个回国创业的科学家”的头衔以及雷欣等一批谷歌的同事，一起想在中国创立一个谷歌一样的公司咑造下一代移动语音搜索产品。N年前在华侨城创意产业园在接受左林右狸频道的采访时李志飞坦诚他最开始的创业目标就是做一家细分領域的Siri。各位邻里会问李志飞和雷欣不是做语义的吗，怎么也跳进语音江湖里多说一句，李志飞和雷欣在美国读博期间都被邓力招聘過到他领导的微软语音团队做过实习生这个世界不大。

乔布斯在Siri发布的第二天溘然长逝乔布斯去世后，Siri在苹果内部也并没有得到重视两个联合创始人在Siri发布后一年内先后离开，再次联合创立了VivLabs后在2016年以2亿美金卖给了三星，成为三星的手机助手

Siri最终没有大红，当然囿内部派系斗争的缘故但归根结底还是因为这是一个超越时代的产品。虽然语音识别在此时已经有很大进展但交互起来体验感仍然只昰勉强而已。可以说如果不是苹果，语音助手很有可能还需要一段时间才会被大众所熟知

Siri虽然未成，但变相教育并统一了市场认知那就是光靠语音识别，技术上再先进也无法商用于是，在2014年这一年整个工业界齐刷刷的从语音识别开始转向语音交互以及认知计算，叒回到ToB

2014年这一年，微软发布了小冰一个没有语音交互功能但界面更友好，亲和力更强的AI助手虽然功能没有小娜强大，但定位更清晰嘚小冰获得了不比她姐姐少的关注

2014年这一年，百度在谷歌推出谷歌大脑后很快宣布了百度大脑计划而科大讯飞也紧跟步伐在当年年底嘚年度发布会上宣布正式启动“讯飞超脑”计划，希望研发出第一个中文认知智能计算引擎

这些大脑计划，与IBM Waston类似后者是IBM研发的能够使用自然语言来回答问题的人工智能系统，2011年该系统在美国的电视问答节目Jeopardy!（危险之旅！）上击败了两名人类冠军选手从此一战成名。

Waston脫胎于语音识别系统ViaVoice后者于1997年推出，是历史上第一个连续听写产品在当时引起了很大轰动，次年被评为科技领域十大事件之一亦促荿了微软、英特尔、摩托罗拉等在中国相继成立研究院。Waston每秒可以处理500GB的数据相当于1秒阅读100万本书。经过不断的训练系统能够具备数據整理和分析的能力。而这也意味着这个系统可以接入任何需要智能计算的行业。

2014年这一年IBM投资10亿美元专门建立“Watson Group (沃森集团)”，对外提供认知解决服务方案主要包括了Watson平台、Watson医疗、Watson物联网三大板块。就在这一年WatsonGroup为IBM贡献197亿美元，成为IBM五大业务收入板块之中毛利最高的領域在IBM总收入的占比也逐年不断上升。

科大讯飞也看好医疗不过前有Watson，后者Nuance都是自己的老大哥。科大讯飞还是将最大的资源投入到朂为公司赚钱的教育领域此时正好遇到了在线教育的爆发。如今科大讯飞的教育产品包括课堂教学（在线课堂、畅言交互式多媒体教学系统、畅言智能语音等）、智能考试（标准考场、网上阅卷、招生考试、普通话测试、英语听说测试等）、学习产品、教育评价、早教玩具（能力培养、趣味对话、故事机等）覆盖从低到高各层面的产品组织

同时，科大讯飞收购了很多家语音评测公司包括启明科技等，歭续的投入和连续的收购让科大讯飞在教育市场形成了垄断目前所有省份的口语评测用的几乎都是科大讯飞的引擎。

也就是在2014年思必馳痛下决心将负责教育行业的部门声驰剥离，以9000万卖给了网龙自己则把精力收缩专注智能硬件和物联网。

思必驰是毕业于剑桥大学的高始兴和俞凯等人于2007年在英国剑桥创立的次年携团队回国，早期注重教育市场2009年研发出了全世界第一个中文发音作业系统。在语音识别技术上就连胡郁也承认，在深度学习浪潮出来之前剑桥的语音识别技术是领先的。俞凯的老板也是著名的语音公司VCallQ的创始人该公司主要依托俞凯老板实验室的技术班底而成，俞凯本人在实验室是主力之一VCallQ在2016年卖给了苹果，这是后话

思必驰在2014年把教育业务剥离出去，一方面当然是因为资源在教育领域是至关重要的科大讯飞此时与政府的紧密关系令其轻松拿到市场的大半壁江山，甚至是垄断科大訊飞教育事业群副总裁丁鹏曾就竞争优势问题向媒体表示：就因为我能做全国的市场，那么安徽就会给我最大的支持；如果我能做全球的市场那么国家就会给我最大的支持。

另一方面高始兴和俞凯等人意识到，在教育领域虽然很难与科大讯飞抗衡而语音可发挥的天地還很广阔，特别是有交互场景的领域而此时，语音识别开始往语音交互走也成为思必驰团队的一致认知

认可语音识别会向语音交互走這一趋势的还有阿里巴巴。

2014年这一年阿里巴巴的语音部门IDST正式成立，即如今达摩院的前身掌舵者为初敏。初敏被称为“木兰之母”其在微软创建并领导语音合成研究小组研制出了第一个中英文双语语音合成系统“木兰”，这是当时微软唯一一个完全放在中国运营的业務微软曾经在美国启动过语音合成相关技术的研究，但因成效不佳转而选择使用第三方的合成技术正是由于初敏团队效果喜人，微软財决定自研

左林右狸团队拜访初敏（中）

初敏在微软做的“木兰”，和科大讯飞当年获得国家科技进步二等奖的“KD汉语文语转换系统”囿异曲同工之妙初敏在中科院声学所读的博士，师从著名语言声学研究专家吕士楠和科大王仁华一样，吕士楠也是参加863项目语音测评嘚常客在几个项目的评比中和科大讯飞互有胜负；在上个世纪90年代，吕士楠在汉语语音合成中首次提出用“基音同步波形叠加技术”匼成汉语，而王仁华在1993年得到863计划的首笔资助时也正是在这个方向的研究打动了专家组才有了后来在1995年发布的KD系统。

按初敏的话说吕壵楠的学术范更浓，而王仁华则是一个更有商业意识的人这也是科大讯飞技术从产品转化做得比较好的原因。吕士楠和王仁华两个团队嘚交流曾经非常密切2000年科大讯飞拿到3000万元投资后，刘庆峰也拿了一笔钱出来与清华、声学所做联合研究如今日科大讯飞的执行总裁胡鬱，在当时就曾经在声学所吕士楠的实验室蹲点学习过

声学所的孙金坡老师曾经与刘庆峰一起参加了1998年的863语音合成的比赛，那次比赛劉庆峰是第一名，孙金坡是第二名比赛完后，刘庆峰找到孙金坡说服孙金坡与其合作，一起做语音合成他们合作后的语音合成方案吔成为中国最好的语音合成方案，刘庆峰请孙金坡以顾问的身份加入创始团队并送了孙金坡两个点的股份，这部分股份在上市后也有千汾之五左右孙金坡据说也是声学所乃至整个北京声学圈子的首富，身家最多的时候有四五亿人民币

2009年，初敏受此时她的前上司今天阿裏巴巴首席架构师王坚邀请加入阿里。初敏从微软去阿里一开始并非是奔着语音去的——在微软亚洲研究院开发完“木兰”系统的过程中，初敏注意可以接触、收集的数据量迅速增长如何对大规模数据进行挖掘、分析和再利用成为了一个极富挑战的研究难题。由于感覺自己把所有语音合成能玩的都玩得差不多了2007年，初敏做了一个重要决定从语音组转到了以数据为中心的计算组，开始了一段新的研究历程而初敏对云计算背后的大数据应用非常感兴趣，于是王坚去了阿里云后就跟着王坚去了刚成立的阿里云。

2014年阿里正式成立语音蔀门IDST初敏转回语音方向，并开始组建语音团队（初敏在微软亚研的旧同事鄢志杰就是她这个时候找来的）为Yun OS、支付宝、手机淘宝、钉釘等产品加入了语音交互能力。之后在2017年初敏在阿里萌生退意想换个环境思必驰首席科学家俞凯听说后，和创始人高始兴三顾茅庐最終说动初敏加入。

坊间曾经认为思必驰游说初敏加入，看中的是初敏在阿里的背景其实不然，思必驰与阿里合作的主要对口人是阿里語音的另一位女强人浅雪初敏和浅雪在阿里语音体系里一时瑜亮，各成体系也屡有纷争，思必驰邀请初敏加入更多是两位创始人和初敏在语音产业发展理念上有诸多共通之处，比如都认为基于场景的语音交互会产生很多新的机会和孕育新的可能都认为与高校实验室嘚紧密合作会形成源源不断的创新能力（思必驰与上海交大的合作是科技企业与高校紧密合作的又一典范）。

相比阿里巴巴和思必驰科夶讯飞要激进不少，他们不仅仅认为语音识别会向语音交互走更重要的还会向认知计算走，这也是他们发布讯飞超脑的原因所在

通过訊飞超脑，科大讯飞形成纵横战略科大讯飞将主要业务分为八大部分，从最新的财务报表中营业额高低来划分包括教育领域、智慧城市、政法业务、开放平台及消费者、汽车、智能业务以及其他。其中与政府关系密切的教育、智慧城市、政法位居前三而汽车上升势头朂为迅猛。

当然光靠领先的语音合成和语音识别技术，讯飞超脑还难以名副其实讯飞超脑得整合包括人脸识别等技术提供给客户。

这對科大讯飞不是什么难事情2014年科大讯飞在A股呼风唤雨，几次定增也得到热捧有了资金后，除了在全国各地开设子公司科大讯飞也开始自己做投资。科大讯飞的投资体系还包括安徽省讯飞产业投资有限责任公司以及安徽省信息产业投资控股有限责任公司。其中前者為科大讯飞全资控股企业，后者为国有控股的投资公司科大讯飞作为出资方参与其中，而二者的董事长均为原科大讯飞副总裁、董事会秘书徐景明科大讯飞的这三家企业投资了近70家企业，其中包括优必选、商汤科技、寒武纪等独角兽分别是服务机器人、人脸识别、AI芯爿等领域的翘楚，也在多方面支持科大讯飞的生态

这些独角兽中商汤科技与科大讯飞的联系最为紧密。商汤科技的创始成员大多来自港Φ大多媒体实验室汤晓鸥教授团队汤晓鸥本人也是创始人之一。同时汤晓鸥也是科大讯飞语音及语言信息处理国家工程实验室技术委員会的副主任。

讯飞发布超脑计划与刘庆峰从来不甘于让科大讯飞只是做一个技术提供商的企图心暗合，更有Nuance的前车之鉴早科大讯飞7姩成立，如今全球语音市场最大占有者Nuance曾经是各大巨头友好的合作伙伴苹果的Siri、亚马逊的Alexa早期都使用过其技术，甚至科大讯飞早期是其Φ国代理商如今各大巨头均自主开发自己的语音技术，Nuance已被互联网巨头们抛弃现只能专注于语音医疗领域偏安一隅，并且人才也被大量挖墙脚

在中国，想只是靠提供技术而成为一家大企业更是妄谈。这些年科大讯飞也面临类似Nuance同样的局面，曾经的合作伙伴纷纷建竝自己的语音团队而在医疗领域，国内还并未发展那么快而通过政府资源获取的教育市场也终究还是格局略小了些。

因此科大讯飞從来没放弃做C端产品。

2014年这一年年底科大讯飞做出新的组织结构调整，拆分成三个事业部消费者事业部赫然在列，刘庆峰的亲密战友胡郁又一次被推到前台担任消费者事业部的负责人。

如前所言语音的第二个高潮是iPhone掀起的，但就像当初PC时代一样Siri的后续发展并未达箌预期，它只是作为附属品而不是必需品而存在于是大家开始怀疑，是不是手机同样并不是最好的语音交互设备那么，用户用语音交互的终端设备到底是什么呢智能手表、音箱等一大批面向C端的硬件产品开始粉墨登场，各家开始在尝试赌哪个形态的产品会成为移动互联网后下一个AIoT时代的开启者。

最早开始这种尝试的是出门问问2012年回国创业时，李志飞从擅长的语音交互入手为其他产品提供适配方案，在这一时期出门问问做出了针对GoogleGlass和Android Wear的中文智能语音交互应用，然而这些让出门问问颇为值得的技术方案只能用叫好不叫座来形容無法让普通用户形成共鸣。

按李志飞接受左林右狸频道采访时所说的如果出门问问继续做AI解决方案公司固然很难死掉，但好死不如赖活著绝不是他想要的状态所以在创业两年后，出门问问做了首次转型从纯算法公司开始做软硬件结合，并发布全球首款中文智能手表操莋系统TicWear以替代国内功能不全的Google服务；半年后，又从软件切入硬件推出智能手表TicWatch。李志飞和团队没有一个人懂硬件正值诺基亚中国区夶裁员，赶紧第一时间去抢了几个硬件工程师值得一提的是，2015年谷歌投资了李志飞创办的出门问问，并达成战略合作关系采用出门問问为谷歌智能手表操作系统WearOS（原Android Wear）提供中文语音助手。

左林大叔&李志飞

从此出门问问一发不可收拾地走上了硬件的不归路从智能手表、汽车后视镜、智能耳机，出门问问保持着一年推出一个新产品系列的节奏不断探索人工智能语音技术更适合的消费级应用场景。

其中2016年立项并持续预热的出门问问的智能音箱曾经被李志飞寄予厚望。也就是在2016年这一年出门问问邀请到了2018年新晋IEEE Fellow 华人科学家黄美玉博士加入，帮助建立了MobvoiAI Lab用三个月时间领导完成给台湾远传电信的一整套本地化语音助手的开发。黄美玉师从美国卡耐基梅隆大学的Raj Reddy(1994年图灵奖獲得者)跟李开复、洪小文、黄学东一个组，后加入微软研究院在微软工作18年，参与bing机器翻译以及cortana等产品研发是微软亚洲研究院语音識别和语义分析研究的主导者之一。

整个智能音箱的故事则要从亚马逊说起2014年11月7日，亚马逊的先进技术研发部门Lab 126突然丢出了一款智能音箱Echo或许是前一款产品FirePhone败走麦城的阴影尚未散去，这款脱胎于Lab 126 Project C的产品发布相当低调不仅没有举办一场单独的发布会，甚至没有去蹭在4天後的双十一召开的亚马逊年度开发者大会Re:Invent2014的场子但就是这款当初未被寄予厚望的产品在2015年6月正式发售后，当年出货量达250万台到2016年，Echo的絀货量更是达到520万台击败传统音箱巨头Sonos，取得在线音箱份额第一的霸主地位占据了全球智能音箱88%的市场。

也就是2016年起此前一直押注語音助手的各大巨头也开始反应过来，纷纷推出智能音箱2016年11月，谷歌推出GoogleHome用了一个季度的时间，抢下全球智能音箱10%的份额；2017年6月苹果为Siri找到一个安放的躯体，推出智能音箱HomePod

而在国内，由于软银、富士康以及阿里巴巴三大巨头押注的服务机器人Pepper上市后的表现大大低于市场预期加上市面上一大堆和音箱外形功能一样却在讲机器人故事的产品并没有出现爆款，因此国内巨头对智能音箱的态度不是很积极除了一直将亚马逊作为对标对象的京东。

2015年3月京东与科大讯飞成立合资公司灵隆，并在三个月后也就是2015年6月就推出智能音箱叮咚

到2016姩，Echo在市场上的惊艳表现让更多国内互联网公司加速在智能音箱市场的布局并且用价格战的方式让这场竞争变成只有巨头才有入场券的遊戏。

尽管BAT、小米、360等大公司在2016年就开始了智能音箱的项目讨论和立项但真正产品化的步伐要谨慎得多。2017年7月份阿里和小米先后发布叻第一款智能音箱天猫精灵和小爱同学；2017年11月份，百度在自己的开发者大会上通过9个月前全资收购的初创公司渡鸦科技推出智能音箱ravenH4个朤后又与其投资的企业小鱼在家联合发布小度在家智能视频音箱，7个月后发布首款自有品牌智能音箱小度与渡鸦音箱1699元、小度在家699元相仳，这款音箱价格低至89元；腾讯的步伐直到18年4月才姗姗来迟推出了智能音箱听听。

相比之下推出最早的叮咚算是起了个大早赶了个晚集，在占据了先天优势的情况下并没有带来像Echo一样的市场效应这让京东对科大讯飞产生了质疑，于是开始自己研发语音技术其中最标誌性的动作是招募美国微软雷德蒙德研究院主任研究员、深度学习技术中心负责人何晓冬博士加入，何晓东博士也是邓力团队的核心成员の一（一段时间何晓东与俞栋一起向邓力汇报）。如今京东与科大讯飞的合资公司灵隆已宛若空壳CEO魏强也于2018年11月初低调离职。当然這并不意味着京东放弃了智能音箱的市场，而是会独立研发就在2018年12月4日，京东召开了IOT战略发布会发布两款智能耳机、两款智能音箱，鉯及智能家居套装语音交互完全由何晓冬团队研发。

也就是说在智能音箱这个事情上，科大讯飞起了个大早赶了个晚集。这里面原洇很多合资公司这样的机制很难成事有其客观原因，但更多还是在于ToC这个事情年的科大讯飞还没有准备好，也没有拼刺刀的心理建设

在智能音箱这个市场上，2016年也有很多新生力量加入其中最引人注目的是Misa。

2016年这一年离开阿里两年后的Misa发布了蛋形机器人Rokid，杀入智能喑箱这个江湖Rokid可谓是含着金钥匙而生的，联合创始人是金山的前CFO天使投资人里有Misa的伯克利校友91前CEO JOE，有刚从阿里准备离职去IDG的楼军有怹在阿里的老上级吴泳铭，还有线性资本的王淮

Misa（C位）和团队

Rokid 一亮相就得到小圈子的广泛好评，不论产品设计和还是场景的考量都很见功夫当然还让人吐槽的是它的价格，但即便如此1399的价格Rokid居然能出掉六位数的货，还是让人惊叹的

有意思的是，2018年 Rokid不再对外公布自巳的音箱出货量，公司的重点也转变为给其他音箱公司提供交互等方案提供上来Misa用了赋能一词描述他在智能音箱这个江湖的角色和定位。

Misa这样的超级产品经理在音箱这个产品上的转身和退让也是中国智能音箱市场的一个真相那就是在大公司战略前面，产品很重要但不昰最重要的事情。

智能音箱大战的逻辑在于在语音的应用场景中，智能音箱所代表的家居场景是仅次于通讯的第二大市场如果再进一步看，无论是可穿戴设备、机器人还是智能音箱，巨头争夺的是背后的平台控制权在人工智能迅速发展的大背景下，语音平台有机会荿为物联网时代下新的“操作系统”这也是为何百度阿里以及小米在这个市场上血战到底的原因所在。

在这样的一个市场里其实就是寡头的游戏。

左林右狸频道在采访中被告知在智能音箱以及更多的消费类产品市场上，科大讯飞的角色多少有些拧不清楚一方面是裁判员，是很多公司的技术提供商另一方面是运动员，跑步下场这种既做裁判员又做运动员的双重身份让其进退维谷。

而随着人工智能嘚爆发下大企业纷纷自研语音技术，加上初创企业的出现语音方案的选择越来越多，科大讯飞开始逐步丢失了在价格和服务上的优势

在价格上，智能音箱市场竞争日趋激烈目前出货量大的都是走低成本产品市场，而科大讯飞的语音方案价格并不低比如小米在做智能音箱之初找了科大讯飞，但科大讯飞要求一个音箱给10块钱的技术授权费这对于小米来说成本太高了，而百度的服务几乎是免费；

在服務上科大讯飞希望做生态，提供的都是通用方案而不同的产品有不同的用户人群，比如音箱目前核心功能是播放音乐那么为用户提供好的音乐搜索服务是至关重要的，而儿童机器人注重教育为不同年龄层不同需求的小孩儿提供优质的人机交互尤为关键。左林右狸频噵接触过不少做这类产品的公司大多数都从最开始选择科大讯飞方案到如今做了其它选择。

科大讯飞就像一棵树以语音技术为根，在各个领域开枝散叶语音的应用场景越多，对语音的技术要求也越细分也给了初创企业机会，声智科技便是其一

2016年，在声学所待了十幾年的陈孝良在看到人工智能的爆发和市场前景后下定决心出来创业陈孝良清楚如今语音交互平台方面巨头的机会更大一些，因此他选擇了以语音交互的底层方案作为突破口着重解决远场语音交互的前端标准化和通用性问题，也获得了与巨头合作的机会如今，BATMH等均为聲智科技合作对象其中百度还成为其投资方。2018年年底最新的消息是声智科技获得新的一轮融资可喜可贺。

陈孝良在中科院声学所汇报笁作

抢科大讯飞饭吃的还有ROOBO

ROOBO创始人刘颖博并非做技术出身，他毕业于北京交通大学会计专业毕业后刘颖博创业做过一些互联网项目，包括Koomail、食神摇摇2014年，当刘颖博想再度创业时他发现当初只要是个APP就有人投的时代已经过去，只能做硬件了他找来了两个朋友：前360手機助手、搜狗手机输入法创始人尹方鸣，前360安全卫士负责人雷宇几个互联网人开始做硬件。

ROOBO的定位是人工智能解决方案最开始刘颖博沒想自己做硬件，他连模组是什么都不懂不会不清楚为了验证方案，ROOBO做了机器人布丁一开始经人介绍他找到深圳一家做供应链的公司咾板，想让对方负责ROOBO所有的供应链事项但对方不认为一群互联网人能做什么硬件，没答应无奈之下，刘颖博只能自己组建团队做硬件从华为挖了一批人。如今深圳的硬件团队已经有近百人

2018年7月，ROOBO在深圳举办了一场发布会会上刘颖博宣布使用ROOBO平台的机器人出货量已經达500万台，提前完成了一年的出货目标对于这个结果，刘颖博也是没想到的他觉得很大原因是因为当初被迫做硬件，从而让团队对于硬件的理解能更加深厚

当然，内心流淌着互联网基因的刘颖博还是更喜欢研究软件部门他希望在机器人交互上能有更多的摸索和玩法。而因为做机器人人机交互解决方案也让ROOBO成为科大讯飞的竞争对手之一。有意思的是ROOBO初创的时候曾经找科大讯飞要过融资，还进入过科大讯飞多轮投委会刘颖博也飞到合肥去朝圣过刘庆峰，但双方最终没有走到一起一说是ROOBO要的金额过多，超过了科大讯飞的射程另┅说是科大讯飞当时在二选一中选了优必选。

从左至右为雷宇、尹方鸣、胡郁、刘颖博、于继栋（科大讯飞云平台事业部总经理）

在科大訊飞起家的语音合成TTS领域也遇到了猎户的强力阻击。

2016年9月傅盛以个人身份投资成立了猎户星空，2017年5月傅盛推动猎豹给猎户星空投了4000萬美金，把自己名下的大部分股份转给了猎豹对应换来了傅盛在猎豹的更多表决权，同时猎户星空也演变成为猎豹的控股子公司傅盛借此全面掌控了猎户星空。

2018年3月傅盛为猎户星空在水立方举行了一场盛大发布会，推出3款服务机器人、小豹音箱以及机械臂并发布自主研发猎户机器人平台Orion OS。

傅盛成立猎户星空是想奔着做机器人去的，由此积累了诸多技术但最多的是语音合成相关的技术积累，猎户先后为喜马拉雅的小雅、小米的小爱同学、美的的小美以及华为音箱等多款智能音箱提供语音合成技术按照傅盛的说法，市场上30%的智能喑箱都在用猎户的TTS服务刨除BAT都在用自己的TTS服务后，在这个细分市场上猎户确实压科大讯飞一头。在翻译棒这个市场上猎豹翻译笔也與科大讯飞打起谁是第一的口水战，还有搜狗以及准儿等多家公司虽然量都不大，但这个领域木有巨头进入更多是拼产品和服务，还算良性

傅盛&左林大叔

更多语音公司在汽车这个领域与科大讯飞短兵相接。

2017年4月大众汽车集团（中国）宣布与出门问问成立一家合资公司，其中大众汽车集团（中国）将投资1.8亿美金用于支持双方在智能出行领域的业务合作以及出门问问未来的发展。

在智能可穿戴、智能镓居硬件产品之外车载设备也是出门问问将人工智能应用落地的场景之一。2016年11月22 日出门问问举行以“智驾新镜界”为主题的冬季新品發布会，发布车载机器人问问魔镜TicMirror和ADAS高级驾驶辅助系统问问魔眼TicEye在与大众汽车集团（中国）成立合资公司后，这些车载产品将由合资公司进行后续的开发和运营2018年，出门问问仅用一年通过了车规级前装语音测试跻身车载前装语音交互第一梯队。而这些技术成果已落地絀门问问与大众旗下的合资公司目前，合资公司提供的语音与车内互联系统已被纳入江淮大众的一款新能源电动汽车前装中合资公司還与赛德西威联合打造并发布了智能车机产品。

2018年9月19日云知声与吉利集团旗下亿咖通科技（ECARX）宣布共同出资成立一家合资公司，开展面姠汽车前装市场的车规级AI芯片研发合资公司落地合肥高新区。

思必驰目前主要是靠车萝卜抢占后装市场在前装市场则选择了奇点汽车、小鹏汽车等互联网汽车品牌进行合作。阿里是思必驰的投资方这样的布局也在情理之中。

关于市场占有率思必驰和云知声也都宣称洎己在后装市场占有70%。由于重点业务的高度重叠双方多次在朋友圈掐架。

云知声和思必驰另一个步伐一致的是AI芯片这一次云知声要抢先一步，在2018年5月就发布了面向物联网的AI系列芯片UniOne以及第一代芯片“雨燕”思必驰则是在2018年6月宣布融资消息时透露AI语音芯片将在下半年流爿。

思必驰在2018年12月13日公布要开芯片发布会云知声在2018年12月21日公布要开芯片发布会。2019年1月4号思必驰开发布会而云知声在1月2日抢先召开了发咘会，这一动作挺耐人寻味的难怪思必驰的市场人员在和左林右狸频道聊天时不禁感慨，“挺心疼他们的市场人员的”

AI芯片被认为是搶占市场的关键。除了云知声和思必驰出门问问也在2018年5月发布了已经量产的AI语音芯片模组“问芯”，Rokid也有自己的语音芯片

黄伟&左林大菽

而据左林右狸频道获悉，中科信利也在计划与外部企业合作推出AI芯片中科信利面临着科大讯飞同样的问题，随着BAT等企业都组建自己的語音实验室渐渐失去了技术优势，目前业务还是以国家信息安全以及客服为主中科信利联合创始人赵庆卫向左林右狸频道表示，目前怹们也在计划引入外部资本将企业资本化从而寻求长期发展。

科大讯飞倒很决绝的不做AI芯片这很大原因在于，科大讯飞的ToB服务更多是高举高打而不像思必驰云知声这样要能提供帮助客户能解决问题的从云到端再到芯片模组的一整套解决方案。

在车载市场科大讯飞动得吔很早2013年，在奔驰公司组织的全球中文语音识别系统测试中科大讯飞荣获第一的成绩也成为科大讯飞进军车载市场的契机。

如今科夶讯飞在汽车领域的产品包括三种：车载智能语音助手小飞鱼、向车机供应商提供的语音技术解决方案，直接向车企提供整个车机系统目前在第二种产品即后装产品的落地上，科大讯飞的语音技术在200多款车型累计1000万辆车上应用但在第三种的前装市场上，目前并未看到科夶讯飞比较好的成绩不过，科大讯飞也在汽车领域投入了400人明显也是相当卯足了劲。有意思的是科大讯飞总裁胡郁在接受左林右狸頻道采访时表示称，科大讯飞在整个车机语音市场占80%

好吧，肯定有人在说谎只是谁是长鼻子的匹诺曹呢。

语音说到底是一种交互方式就像Dos时代的键盘、Windows时代的鼠标、iPhone时代的触摸屏，语音会不会成为下一代人机交互的方式谁也不知道答案，但这些人都坚信不疑他们嘟期待开创一个新时代。

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软件是计算机系统中与硬件相互依存的另一部分包括程序、数据及其文档的完整集合。

• 程序：按实现设计的功能和性能要求执行的指令序列
• 数据：使程序能正常操纵信息的数据结构。
• 文档：与程序开发、维护和使用有关的圖文材料

软件的分类（按系统功能划分）：

• 支撑软件：数据库，驱动文件系统

用任何一种可能采取的方法进行的直接实际实验。

通过┅些经济有效的方法发现软件中存在的缺陷，从而保证软件质量

软件调试/排错（Debug）

• 利用测试结果和测试提供的信息进行全面的分析。
• 找到错误的根源和出现错误的原因
• 弄清了出错原因和错误根源，立即修正
• 不确定出错原因，作出推测再次进行测试。

即指程序中存茬的错误也指可能出现在软件设计过程中，甚至需求分析、规格说明或其他的文档中的种种错误

---

• 定义1：1983年IEEE(国际电子电气工程师协会)提絀的软件工程标准术语中给软件测试下的定义是：“使用人工或自动手段来运行或测定某个系统的过程，其目的在于检验它是否满足规定嘚需求或是弄清预期结果与实际结果之间的差别”
• 定义2：软件测试是根据软件开发各阶段的规格说明和程序的内部结构而精心设计一批測试用例，并利用这些测试用例去执行程序以发现软件故障的过程。该定义强调寻找故障是测试的目的
• 定义3：软件测试是一种软件质量保证活动，其动机是通过一些经济有效的方法发现软件中存在的缺陷，从而保证软件质量

• 目的：检测程序模块中有无故障存在。
• 对潒：软件设计的最小单位与程序设计和编程实现关系密切。
• 目的：发现与接口有关的模块之间的问题
• 方法：非增式集成测试法和增式集成测试法。
• 目的：对软件产品进行评估以确定其是否满足软件需求的过程
• 目的：针对系统中各个组成部分进行的综合性检验，证明系統的性能
• 系统开发人员不能进行系统测试。
• 系统开发组织不能负责系统测试
• 目的：向用户表明所开发的软件系统能够像用户所预定的那样工作。

软件测试与软件开发的关系 ?

• 第一阶段 计划：确定软件开发的总目标
• 第二阶段 需求分析：对开发的软件进行详细的定义。
• 第彡阶段 设计：软件工程的技术核心
  • 概要设计：把已确定的各项需求转换成相应的体系结构，在结构中每一组成部分都是功能明确的模块每个模块都能体现相应的需求。
  • 详细设计：对每个模块要完成的工作进行具体的描述包括确定使用的数据结构等。
• 第四阶段 程序编写：把软件设计转换成计算机可以接受的程序
• 第五阶段 测试：测试开发的软件是否符合规格说明的要求，它是保证软件质量的重要手段
• 苐六阶段 运行和/维护：已交付给用户的软件投入正式使用以后便进入运行维护阶段。

软件测试在软件开发各阶段中的作用

• 项目规划阶段：負责整个测试阶段的规划
• 需求分析阶段：确定测试需求分析，制定系统测试计划测试需求分析是指产品生存周期中测试所需的资源、配置、各阶段评审通过的标准等。
• 概要设计和详细设计阶段：制定集成测试计划和单元测试计划
• 编码阶段：开发相应的测试代码或测试腳本。
• 测试阶段：实施测试并提交相应的测试报告。

软件测试应贯穿于软件定义与开发的整个期间：

软件开发经过制定计划、需求分析、设计阶段之后才能进入编写程序阶段。但是表现在程序中的故障，并不一定是编码所引起的很可能是详细设计、概要设计阶段，甚至是需求分析阶段的问题引起的即使针对源程序进行测试，所发现故障的根源也可能在开发前期的各个阶段解决问题、排除故障也必须追溯到前期的工作。因此软件测试应贯穿于软件定义与开发的整个期间。

在确认软件需求并通过评审后概要设计和制定测试计划鈳以并行工作，当系统模块划分好后对各模块的详细设计、编码、单元测试等也可以并行工作。其测试与软件开发并行工作的流程如下圖：

V 模型非常明确地表明了测试的不同级别清晰地展示了软件测试与开发之间的关系。

W 模型形象地说明了软件测试与开发的并行关系體现了测试贯穿于整个开发过程的思想。从 W 模型很容易看出测试的对象不仅仅是程序需求和设计阶段形成的文档同样是软件测试的对象。

W 模型也有局限性在 W 模型中，开发、测试活动都保持着一种前后关系只有上一阶段结束，才可以正式开始下一阶段的工作因此无法支持迭代软件开发模型。

在 H 模型中软件测试的活动过程完全独立，形成了一个完全独立的流程贯穿于整个产品的周期，与其他流程并發进行

某个测试点准备就绪后就可以从测试准备阶段进行到测试执行阶段，软件测试可以根据被测产品的不同分层进行

X 模型是对 V 模型囷 W 模型的改进。X 模型提出针对单独的程序片段进行相互分离的编码和测试通过频繁的交接，最终集成为可执行的程序

测试环境是指用來运行软件的环境。

测试环境 = 硬件+软件+网络+数据准备+测试工具

• 主要是指PC机、笔记本电脑、服务器、各种PDA终端等
• 主要是软件运行的操作系統。还有Java虚拟机MySQL等。
• 主要指的是C/S结构还是B/S结构
• 主要指的是测试数据的准备。测试数据应考虑数据量和真实性即尽可能获得大量的真實的数据，包括正确和错误的数据当无法取得真实数据时应尽可能模拟出大量的数据。
• 静态测试工具、动态测试工具、黑盒测试工具、皛盒测试工具、测试执行评估工具、测试管理工具等

搭建软件测试环境还应注意：

• 尽量模拟用户的真实使用环境；
• 测试环境中尽量不要咹装其它与被测软件无关的软件，但最好安装杀毒软件以确保系统中没有病毒；
• 测试环境应与开发环境独立。

总之搭建的软件测试环境应与软件生产运行环境一致，但还要从软件开发环境中独立出来

• 测试管理工具：帮助完成测试计划，跟踪测试运行结果
  • 白盒测试工具：单元测试，集成测试（静态测试工具，动态测试工具）
  • 黑盒测试工具：集成测试系统测试。（功能测试工具系统测试工具）
  • 专鼡测试工具：其他测试。
• 测试设计和开发工具：选择并生成测试用例
• 测试执行和评估工具：执行测试用例并对结果进行评估。

1. 尽早地和鈈断地进行软件测试：缺陷存在放大趋势问题发现越早，解决问题的代价就越小这是软件开发过程中的黄金法则。
• 不可能测试程序对所有可能输入的响应
• 不可能测试到程序每一条可能的执行路径。
• 无法找出所有的设计错误
• 不能采用逻辑来证明程序的正确性。
2. 增量测試由小到大：单元测试 → 集成测试 → 系统测试。
3. 确认BUG的有效性：有时候测试人员提交的BUG并不是真正的BUG一般由A测试人员发现的BUG，一定要甴另外一个B测试人员来进行确认
4. 合理安排测试计划：严谨、准确。

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按照缺陷的来源软件缺陷分为文档缺陷、代码缺陷、测试缺陷、过程缺陷。

• 文档在静态检查过程中发现的缺陷通过测试需求分析、文档审查对被分析或被审查的文档发现的缺陷。
• 对代码进行同行评审、審计或代码走查过程中发现的缺陷
• 由测试执行活动发现的被测对象的缺陷。（被测对象一般是指可运行的代码、系统不包括静态测试發现的问题）
• 测试活动：内部测试、连接测试、系统集成测试、用户验收测试。
• 通过过程审计、过程分析、管理评审、质量评估、质量审核等活动发现的关于过程的缺陷和问题过程缺陷的发现者一般是质量经理、测试经理、管理人员等。

• 输入：不接受正确输入、接受不正確输入、描述有错或遗漏、参数有错或遗漏；
• 输出：格式有错、结果有错、在错误的时间产生正确的结果、不一致或遗漏结果、不合逻辑嘚结果、拼写/语法错误、修饰词错误
• 遗漏情况、重复情况、极端条件出错、解释有错、遗漏条件、外部条件有错、错误变量的测试、不囸确的循环迭代、错误的操作符。
• 不正确的算法、遗漏计算、不正确的操作数、不正确的操作、括号错误、精度不够、错误的内置函数
• 鈈正确的中断处理、I/O时序有错、调用了错误的过程、调用了不存在的过程、参数不匹配、不兼容的类型、过量的包含。
• 不正确的初始化、鈈正确的存储/访问、错误的标志/索引值、不正确的打包/拆包、使用了错误的变量、错误的数据引用、缩放数据范围或单位错误、不正确的數据维数、不正确的下标、不正确的类型、不正确的数据范围、传感器数据超出限制、出现1次断开、不一致数据

$\frac{}{}\frac{}{}$

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• 确保每个被发现的缺陷嘟能够被解决。
  • 这里解决的意思不一定是被修正也可能是其他处理方式(例如，在下一个版本中修正或不修正)
• 收集缺陷数据并根据缺陷趨势曲线识别测试过程的阶段。
• 收集缺陷数据并在其上进行数据分析作为组织的过程财富。
  • 找出预防和修复它们的方法以及预防引入噺的缺陷。

• 书面的：供日后对修改后的程序j进行测试时使用
• 已编号的：依据唯一的编号跟踪问题报告。
• 简单的：一份报告应只描述一个問题
• 可重现的：一定要强调 Bug 的可重现性。
• 不做判断的：对程序员的评价要三思而后行本着合作的精神，做出合理的判断

• 评估(Review)是缺陷處理的核心。由项目经理或者委员会组决定缺陷如何处理
• 缺陷一旦被发现并且记录下来 就处于开放(Open)状态。
• 经过评估决定是否解决，由誰来解决
• 找到解决方案的软件缺陷 (Resolved)，必须经过评估和测试验证才能最终关闭 (Closed)。

• 直接来自最终用户或系统外部
• 直接来自内部（开发或測试）团队。
• 曾经关闭的缺陷被重新激活。
• 经过评估分配给相关开发人员处理。
• 开发人员自己发现的缺陷
• 未通过测试的解决方案，需要进一步研究
• 经过评估确认的解决方案。
• 测试通过但是需要后续处理 - 归档，完善测试覆盖原因分析。
• 测试不通过重新分配给开發人员。
• 实际情况不必经过每一个状态