根据IDC市场追踪数据，预计2018年底中国对话式人工智能市场规模将达到13亿元人民币左右。涵盖了语音识别、语义理解和语音合成等技术的对话式人工智能应用将逐步落地，并且有望大规模推广。在应用场景中，智能客服是对话式人工智能应用较为广泛的场景；从行业支出看，金融是对话式人工智能技术的主要投入行业。IDC特别针对中国地区发布了《IDC MarketScape：中国对话式人工智能平台厂商评估，2018》报告，旨在对中国对话式人工智能平台和厂商进行评估，评估结果供业界人士参考。
报告研究范围
IDC中国本次选择了具有代表性的11家对话式人工智能厂商进行研究，既有科大讯飞、小i机器人、捷通华声、思必驰等老牌厂商的参与；也有百度，阿里等互联网公司的加入，同时还有东软等传统IT服务厂商和追一等创业公司。本次报告从厂商现有产品的能力、未来发展潜力进行分析研究，并对终端用户进行访谈。厂商评估结果基于IDC MarketScape模型以图像的形式呈现。
主要应用场景
对话式人工智能市场目前处于发展阶段，各大厂商和创业公司纷纷入局，市场格局还未完全形成，应用场景有待丰富。
智能客服是对话式人工智能产品应用最为广泛的场景。智能客服提供7*24小时的服务，将人工客服中大量重复的问题交由客服机器人完成，极大提升了客服人员的工作效率。目前广泛应用在银行、保险、电信等行业。
智能车载是重度语音应用场景，与导航、后视镜等设备结合，提供一体化的智能车载终端设备，提供语音导航、打电话和新闻播报等功能，从而解放驾驶员的双手。智能车载对语音识别提出了更高的要求，由于风噪等车载特殊环境，需要更好的去燥能力和更低的误唤醒率。
智能家居引入对话功能为传统家用电器带来新的契机，语音节目搜索、语音温度调控，灯光亮度语音调节等功能，为消费者提供更为便利的生活。
智能故事机目前主要受众群体是儿童和青少年，旨在陪伴，通过语音交互提供百科问答、讲故事、音乐播放等功能。受限于儿童的表达方式与成年人不同，语音识别和语义理解都有一定困难，识别率和准确率有待提升。同时，市场上专注于儿童语义理解研究的企业有限，这也在一定程度上对其发展产生影响。
智能可穿戴设备基于硬件设备，提供软件支持和数据交互等服务，以智能手表为例，通过语音控制设备，完成操作指令，这很好的解决了手表屏幕小，操作不便等问题。目前这些产品功能并不完全独立，仍需要通过手机完成部分功能。
智能企业服务基于知识图谱将碎片化的信息转化为知识，对话式人工智能产品与企业系统集成，从而帮助企业传播信息、产品销售、企业管理等，例如对话式人工智能产品服务人力资源部门，为企业员工提供社保政策解读等服务，从而降低员工工作量。
技术进展
对话式人工智能的发展依赖于语音识别、语音合成，也依赖于语义理解。受访者普遍认为语音识别率能否达到90%是一个分水岭，这将影响用户体验。在通用场景下，普通话识别技术差异不大，方言和外语的语音识别率远低于普通话识别，终端用户表示语音识别率相差1-2%不会影响选型。语义理解的准确率依赖于后台的知识库，这与对话的复杂程度、知识库的更新频率等情况相关，也与知识库的积累有关，这一现象在垂直领域中表现的较为突出，特别是在儿童领域。语音合成未来需要不断完善，提升拟人声的程度。多轮对话、情绪感知等仍处于研究阶段，在落地的商业化项目中涉及不多。
商业模式
对话式人工智能产品目前提供多种模式，有通过本地部署提供私有化产品的模式、有通过公有云或私有云提供license的模式、也有提供免费模式等。大型技术提供方倾向提供云端服务，对单个项目的个性化定制服务的支持能力未来需加强，但项目成本优势对技术储备能力薄弱或支付能力有限的公司仍具有吸引力。免费策略的提供有助于初创公司的发展，对其具有吸引力。有一定技术实力或有一定支付能力的公司看重对单个项目的支持力度、产品二次开发能力和数据隐私保护等方面，对本地部署提供定制化的模式有较大需求，这种模式具有项目周期较长，成本高等特性，金融用户出于数据隐私等方面的考虑，倾向于这钟模式。
市场未来潜力
IDC预计，到2022年，中国对话式人工智能市场规模将达到78亿元人民币。
IDC中国研究经理刘迪认为： "对话式人工智能市场处于发展阶段，语音识别中的方言和外语仍有很大的发展空间，语义理解有待完善。对话式人工智能产品后期维护需要投入大量人力，未来需进一步解放运维人员，减少工作量。多轮对话、情绪感知、系统自学习与计算机视觉等其他人工智能的融合等方面将是下一轮对话式人工智能发展的重点方向。"
