语音识别－确保准确

抗噪音和远场技术
独创的抗噪声和远场处理技术，在识别前增强语音信号，有效分离噪音和混响，极大提高在户外、市内、车内等复杂环境下语音识别准确率

话语/语音识别和同步处理技术
独创的说话人识别和语音识别，同步处理技术，在语音识别的过程中，实时同步区分说话人，不仅提高系统效率，更能实现实时语音分析，说话人分析等功能

高识别率和识别效率
基于先进的深度学习算法模型，系统可在确保高准确率的实时识别下，保持高识别率，大大降低系统成本

稳定，激情
全面、高效、客观
标准分类、公海应用、及时跟进
年工作天数
年拨打电话量
工作态度
数据统计
客户跟进
不可控，20>%满激情状态
缺失、耗时、主观
记录混乱、接单、跟进难

人工智能产业链的主要包含三个核心环节——基础技术、人工智能技术和人工智能应用。其中，基础技术主要包括数据平台、数据存储以及数据挖掘等，人工智能技术包括语音识别、自然语言处理、图像识别和生物识别等，人用智能应用有工业4.0、无人驾驶汽车、智能家居、智能金融、智慧医疗、智能营销、智能教育以及智能农业等。

人工智能基础技术提供平台

人工智能的基础技术主要依赖于大数据管理和云计算技术，经过近几年的发展，国内大数据管理和云计算技术已从一个崭新的领域逐步转变为大众化服务的基础平台。而依据服务性质的不同，这些平台主要集中于三个服务层面，即基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS） 和软件即服务（SaaS）。



人工智能技术平台

人工智能技术平台主要专注于机器学习、模式识别和人机交互三项与人工智能应用密切相关的技术，是人工智能产业链中的技术层，通过感知智能和认知智能等各项技术完成以往只有人能做到的特定任务。简单来说，人工智能技术平台是人工智能应用的技术手段。


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人工智能应用领域

人工智能应用涉及到专用应用和通用应用两个方面，这也是机器学习、模式识别和人机交互这三项人工智能技术的落地实现形式。目前国内人工智能应用正处于由专业应用向通用应用过渡的发展阶段。
通用应用
侧重于金融、医疗、智能家居等领域的通用解决方案。
专业应用
专用领域的应用涵盖了目前国内人工智能应用的大多数应用，包括各领域的人脸和语音识别以及服务型机器人等方面。

语音/语义识别领域
目前，国内语音识别企业在通用识别率上，各企业的成绩基本维持在95%左右，真正的差异化在于对垂直领域的定制化开发。

语音识别已经成为人工智能应用的一个重点，通过语音控制设备简单方便，在各个领域兴起了研究应用的热潮。数据、算法及芯片是语音识别技术的3个关键，大量优质的数据、快速的算法和高性能语音识别芯片是提升语音识别的核心。语音是人工智能产品的主要入口，乃兵家必争之地也。

当前语音识别在智能家居、智能车载、智能客服机器人方面有广泛的应用，未来将会深入到学习、生活、工作的各个环节。国内外许多大公司都在倾力研究此技术，并不断推出实际产品。比如小语智能的智能营销和智能客服系统，采用深度学习、语音识别、机器学习等技术，能够帮助用户快速的识别出意向客户，解决客户问题，效果明显。