智能语音助手进入人们视线，应该是2011年的Siri诞生开始，彼时Siri更像是一个玩物而已，8年后的今天，Siri也不过是个把人逗乐的聊天机器人。

智能音箱的发展始于2014年亚马逊发布的Echo，Echo可以说是智能音箱的鼻祖。谷歌于2016年加入战局，同年11月发售Google Home，这算是一款真正意义上的智能家居设备。

国内互联网巨头也没有闲着，2017年下半年，阿里、百度、京东、小米纷纷加入智能音箱战场，传统厂商海尔和联想也纷纷入局。

其中阿里的“天猫精灵”补贴了许多中山、顺德和浙江一带的小家电客户接入到了智能音箱，带动了蓝牙mesh在整个IOT领域的推广。经过了1年多的市场沉淀，这些小家电客户发现在依托于智能音箱的领域通过阿里等平台的推广销售在量上有一定的提升。由于整个市场的价格竞争比较激烈，基于智能音箱通过蓝牙mesh的方式推广的智能音箱中心化控制的语音声控类的产品价格竞争尤其明显，利润逐步被稀释。终端客户对于智能音箱中心化的语音控制反馈分为以下几种：

第一，智能音箱通过网络在云端识别反馈的控制速度比较慢，通常网络一般的情况下反馈时长为300~500ms，网络情况良好的情况下也有300ms左右。

第二，智能音箱通过半径3米~5米内才可以语音控制其他设备。假设智能音箱放在客厅，那控制卧室的灯必须要在客厅实现，如果身处卧室想控制卧室的灯就比较麻烦。

第三，隐私风险的增加。绝大多数的云端识别都会在后台录音，相当于用户在家里不知不觉的情况下声音的隐私已经被侵犯，并上传到云端做了保存。这点在欧美和日本客户那里的反馈比较明显，国人也对声音的隐私开始重视起来。

离线的简单语音控制应用在这几个问题上得到了有效的解决，通常家电和小家电的应用场景的控制也只有几个功能性动作就能解决。比如：“打开窗帘”、“关闭窗帘”。

互问LS416的应用场景就是切入到用户的这个需求点，分布式的提供给用户单个产品的针对性的声音控制。不需要基于手机、智能音箱和网络就可以通过声音进行控制。

 （互问LS416芯片）

 语音控制类家电应用场景

智能离在线语音交互模块在各个市场的应用比较广泛，TO B和TO C都有很多匹配的应用场景。

TO C领域包括高性价比智能音箱、全双工网络电话、AIOT智能家电、后装车载智能语音助手等。家电控制（空调、洗衣机、冰洗、热水器、风扇等）并支持分布式语音控制和联动。在网络状况不好或者没有网络的情况下，可以使用基础控制的本地命令词进行离线控制。

TO B领域包括酒店智能语音助手（云端语义针对酒店服务应用可定制化，如：客房服务、订餐服务）包括可植入酒店空调、酒店控制面板、酒店客房电话等设备应用。智能校园宿舍管理（云端可针对宿舍房间号定点推送上课通知、语音控制、网络电话等）。

 方案优势

高性能识别率，抗噪性能强。

单个模拟电容麦克风解决方案，对结构要求低，基本可适配任何的产品结构。

高精度、小尺寸的轻量级神经网络模型，可在性能较低的MCU级别处理器上运行。

公司提供芯片套片 和 模组两种解决方案，用户可根据自身需求灵活选择。

产品外形尺寸小，便于安装和使用。

采用RTOS微系统，系统稳定，功耗低。

性价比高，与同类型神经网络语音识别产品相比，具有非常明显的价格优势。

（该方案目前已经广泛应用于美的集团、TCL集团、格力、苏宁集团、小米体系等）

据中国产业研究院数据表明，2017年中国智能语音市场规模将达到105.7亿元，比2016年增长率达到60%。随着人工智能语音技术的逐渐成熟， 传统制造业加速转型升级，应用场景不断扩展，2018年中国人工智能市场规模已经达到159.7亿元，增长率达到50%以上。

在行业应用上，语音交互正在改变智能家居的形态，越来越多的人习惯了坐在沙发上利用语音控制家电，利用语音进行电视机操控等。2018年中国智能家居市场规模已经达到了1680亿。在汽车和新能源汽车领域，车载语音交互已经越来越成为汽车的标配。2018年全国新增小型载客汽车超过2000万，全国小型汽车保有量达到2.4亿辆。此外，大量的传统制造业将向智能化转变，完成产业升级，其中蕴含的语音需求将无法估量。

低复杂度离线语音控制技术将在性能、价格和开发等方面大大的助力和加速语音技术在这些方面的快速落地，同时打破国外大公司对我们下一代神经网络技术上的优势和垄断地位。