IDC报告:阿里AI语音语义市场增速96%,中国第一

简介: 6月21日,国际权威研究机构IDC发布《中国人工智能软件及应用市场研究报告-2020》,阿里AI在语音语义领域表现强劲,市场规模年增长率达96.6%,在中国主要语音语义厂商中排名第一,同时,总营收跻身中国前二。
来源 阿里语音AI 公众号

image.png

6月21日,国际权威研究机构IDC发布《中国人工智能软件及应用市场研究报告-2020》,阿里AI在语音语义领域表现强劲,市场规模年增长率达96.6%,在中国主要语音语义厂商中排名第一,同时,总营收跻身中国前二。

image.png
图片来源:

IDC《中国人工智能软件及应用市场研究报告-2020》

阿里语音语义市场增速第一

据IDC数据显示,2020年中国语音语义软件市场规模达15.5亿美元,相比2019年增长26.2%,腰部及中长尾市场参与者受疫情影响明显,而头部厂商保持了稳定或高速增长。其中,阿里AI在该领域增长态势最为迅猛,年增速高达96.6%,超过百度59.8%的增幅。

这一变化显示,阿里“云+AI”战略决策成效渐显。2018年,阿里云事业群宣布升级为阿里云智能事业群,此后,依托达摩院底层技术、阿里云商业化及生态能力,阿里AI在诸多领域快速崛起。

在语音语义领域,IDC分析师点评,阿里后来居上,商业化进展明显,不仅具备了语音、NLP、对话式AI全线产品,而且除在公有云上开放能力外,也为大客户提供私有化部署产品。

目前,阿里语音语义技术对外已深入政务、金融、法律、电商、交通、电力等行业,广泛应用于会议、客服、IoT、搜索、文本分析等场景。其客户包括招商银行、中国移动、中国人寿、宝马、B站、苏州科达等各行业龙头。

不久前,北京首都机场线、大兴机场线地铁开通语音购票,即采用了阿里智能语音技术。阿里智能客服产品依托淘系电商拥有业内最丰富的客户群体,同时近年来依托阿里云快速拓展至金融、运营商、政务类大客户。

除IDC外,全球著名增长咨询公司Frost&Sullivan也在语音语义领域对阿里给出高度评价,其2020年末发布的《中国 AI 语音识别市场研究报告》认为,阿里在中国语音识别主流厂商中拥有最强竞争力,创新指数、增长指数均排名第一

image.png

相关文章
|
22天前
|
人工智能
三文带你轻松上手鸿蒙的AI语音03-文本合成声音
三文带你轻松上手鸿蒙的AI语音03-文本合成声音
33 1
三文带你轻松上手鸿蒙的AI语音03-文本合成声音
|
29天前
|
消息中间件 人工智能 Cloud Native
|
22天前
|
存储 人工智能 开发者
三文带你轻松上手鸿蒙的AI语音02-声音文件转文本
三文带你轻松上手鸿蒙的AI语音02-声音文件转文本
58 0
三文带你轻松上手鸿蒙的AI语音02-声音文件转文本
|
22天前
|
人工智能 语音技术 数据格式
三文带你轻松上手鸿蒙的AI语音01-实时语音识别
三文带你轻松上手鸿蒙的AI语音01-实时语音识别
24 0
三文带你轻松上手鸿蒙的AI语音01-实时语音识别
|
27天前
|
人工智能 编解码 文字识别
阿里国际AI开源Ovis1.6,多项得分超GPT-4o-mini!
阿里国际AI团队提出了一种名为Ovis (Open VISion)的新型多模态大模型的架构。
|
29天前
|
人工智能 Ubuntu Linux
安装阿里图文融合AI - AnyText心路历程(安装失败告终,心痛!)
安装阿里图文融合AI - AnyText心路历程(安装失败告终,心痛!)
|
2月前
|
人工智能 前端开发 Java
Spring Cloud Alibaba AI,阿里AI这不得玩一下
🏀闪亮主角: 大家好,我是JavaDog程序狗。今天分享Spring Cloud Alibaba AI,基于Spring AI并提供阿里云通义大模型的Java AI应用。本狗用SpringBoot+uniapp+uview2对接Spring Cloud Alibaba AI,带你打造聊天小AI。 📘故事背景: 🎁获取源码: 关注公众号“JavaDog程序狗”,发送“alibaba-ai”即可获取源码。 🎯主要目标:
67 0
|
4天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 人工智能
AI赋能教育:深度学习在个性化学习系统中的应用
【10月更文挑战第26天】随着人工智能的发展,深度学习技术正逐步应用于教育领域,特别是个性化学习系统中。通过分析学生的学习数据,深度学习模型能够精准预测学生的学习表现,并为其推荐合适的学习资源和规划学习路径,从而提供更加高效、有趣和个性化的学习体验。
37 8
|
3天前
|
人工智能 JSON API
阿里云文档智能 & RAG解决方案:提升AI大模型业务理解与应用
阿里云推出的文档智能 & RAG解决方案,旨在通过先进的文档解析技术和检索增强生成(RAG)方法,显著提升人工智能大模型在业务场景中的应用效果。该方案通过文档智能(Document Mind)技术将非结构化文档内容转换为结构化数据,提取文档的层级树、样式和版面信息,并输出为Markdown和Json格式,为RAG提供语义分块策略。这一过程不仅解决了文档内容解析错误和切块丢失语义信息的问题,还优化了输出LLM友好的Markdown信息。方案的优势在于其多格式支持能力,能够处理包括Office文档、PDF、Html、图片在内的主流文件类型,返回文档的样式、版面信息和层级树结构。
24 2
|
3天前
|
人工智能 搜索推荐 安全
AI技术在医疗领域的应用与挑战
【10月更文挑战第27天】 本文探讨了人工智能(AI)在医疗领域的应用,包括疾病诊断、药物研发和患者管理等方面。同时,也分析了AI在医疗领域面临的挑战,如数据隐私、伦理问题和技术局限性等。通过对这些方面的深入分析,我们可以更好地理解AI在医疗领域的潜力和发展方向。
93 59

热门文章

最新文章