智能语音产业链(语音智能就业形势？)
1. 语音智能就业形势？
语音智能专业就业前景广
智能语音技术在经济社会中应用场景持续扩展，目前已被广泛应用于教育、医疗、客服、个人语音助手等行业市场和个人用户领域。中国智能语音市场已形成了包括上游的基础设施制造（芯片、传感器、算力）、中游的技术实现（语音合成、语音识别、语义理解等）以及下游的众多应用服务（家居、客服、教育等）的完整产业链结构。相信通过近一两年的需求深挖和技术完善，智能语音技术将会被更多行业所采用，这就需要有大量的工程师进行开发、维护、升级，其中，语音识别工程师将会有非常广阔的就业渠道。
2. 流式语音识别前景？
就业前景不错，就业去向：目前已被广泛应用于教育、医疗、客服、个人语音助手等行业市场和个人用户领域。中国智能语音市场已形成了包括上游的基础设施制造（芯片、传感器、算力）、中游的技术实现（语音合成、语音识别、语义理解等）以及下游的众多应用服务（家居、客服、教育等）的完整产业链结构。
相信通过近一两年的需求深挖和技术完善，智能语音技术将会被更多行业所采用，这就需要有大量的工程师进行开发、维护、升级，其中，语音识别工程师将会有非常广阔的就业渠道。
3. twslt产业链是什么厂商？
TWSLT的产业链主要包括ODM厂商，无线耳机的元器件厂商，其中包括主控芯片、存储芯片、FPC、语音加速感应器、MEMS、过流保护IC、电池等。
涉及的ODM以及声学器件供应商包括立讯精密、歌尔股份、共达电声（万魔声学）、瀛通通讯，芯片厂商包括恒玄、瑞昱、络达等。
存储厂商包括兆易创新（Nor Flash）、Adesto；模拟IC厂商包括韦尔股份、圣邦股份、杰华特。
4. 语音识别将来就业怎么样？
就业前景不错，就业去向：目前已被广泛应用于教育、医疗、客服、个人语音助手等行业市场和个人用户领域。中国智能语音市场已形成了包括上游的基础设施制造（芯片、传感器、算力）、中游的技术实现（语音合成、语音识别、语义理解等）以及下游的众多应用服务（家居、客服、教育等）的完整产业链结构。
相信通过近一两年的需求深挖和技术完善，智能语音技术将会被更多行业所采用，这就需要有大量的工程师进行开发、维护、升级，其中，语音识别工程师将会有非常广阔的就业渠道。
5. twslt产业链是什么厂商？
TWSLT的产业链主要包括ODM厂商，无线耳机的元器件厂商，其中包括主控芯片、存储芯片、FPC、语音加速感应器、MEMS、过流保护IC、电池等。
涉及的ODM以及声学器件供应商包括立讯精密、歌尔股份、共达电声（万魔声学）、瀛通通讯，芯片厂商包括恒玄、瑞昱、络达等。
存储厂商包括兆易创新（Nor Flash）、Adesto；模拟IC厂商包括韦尔股份、圣邦股份、杰华特。
6. 语音识别将来就业怎么样？
就业前景不错，就业去向：目前已被广泛应用于教育、医疗、客服、个人语音助手等行业市场和个人用户领域。中国智能语音市场已形成了包括上游的基础设施制造（芯片、传感器、算力）、中游的技术实现（语音合成、语音识别、语义理解等）以及下游的众多应用服务（家居、客服、教育等）的完整产业链结构。
相信通过近一两年的需求深挖和技术完善，智能语音技术将会被更多行业所采用，这就需要有大量的工程师进行开发、维护、升级，其中，语音识别工程师将会有非常广阔的就业渠道。
7. 智能语音处理就业方向？
就业去向：目前已被广泛应用于教育、医疗、客服、个人语音助手等行业市场和个人用户领域。中国智能语音市场已形成了包括上游的基础设施制造（芯片、传感器、算力）、中游的技术实现（语音合成、语音识别、语义理解等）以及下游的众多应用服务（家居、客服、教育等）的完整产业链结构。
相信通过近一两年的需求深挖和技术完善，智能语音技术将会被更多行业所采用，这就需要有大量的工程师进行开发、维护、升级，其中，语音识别工程师将会有非常广阔的就业渠道。
8. 语音识别将来就业怎么样？
就业前景不错，就业去向：目前已被广泛应用于教育、医疗、客服、个人语音助手等行业市场和个人用户领域。中国智能语音市场已形成了包括上游的基础设施制造（芯片、传感器、算力）、中游的技术实现（语音合成、语音识别、语义理解等）以及下游的众多应用服务（家居、客服、教育等）的完整产业链结构。
相信通过近一两年的需求深挖和技术完善，智能语音技术将会被更多行业所采用，这就需要有大量的工程师进行开发、维护、升级，其中，语音识别工程师将会有非常广阔的就业渠道。
9. 人工智能产业链？
可以将人工智能产业链分为三个层面：
1、硬件层
第一层面是硬件层，涵盖人工智能的硬件和基础设施，如AI芯片、传感器、服务器等。
人工智能硬件厂商，是AI产业第一轮发展的受益者。国外著名的企业如英伟达、AMD等。国内也有很多做人工智能芯片研发的企业，坦白讲其实未来还很难预测，我甚至认为做这种专业领域的研发，还不如像FPGA，就是专门为某个领域做人工智能的方案，那个机会还大一点。做人工智能现在类脑计算芯片、人工智能计算芯片，相对通用性强一点，这种其实压力比较大。
为什么呢？因为人工智能芯片是需要构筑生态的，这个领域的领军企业是英伟达。英伟达有几千个工程师，去帮它的芯片做各种应用的场景开发，或者是应用的支持。也就是说基于英伟达的芯片做应用的时候，你会感觉到英伟达的生态是非常健全的。所以说硬件企业要胜出，不光是要硬件性能好，更主要的是生态构建能力。
2、基础服务层
第二层面是基础服务层，涵盖云基础服务，以及 在云基础上提供附加的人工智能能力。
人工智能产业链的三个层面
在硬件基础上，云服务公司是AI产业第二轮的受益者。它受益要比硬件大得多，因为它能支撑广泛的应用。在美国几乎所有的IT巨头，都在花巨资去建立大的云计算平台，而且都要有强大的人工智能的支撑能力。最领先的是亚马逊的AWS和谷歌这两家，但是其实微软、Facebook，甚至包括苹果，都在云业务上下了巨大的成本。
中国也是一样，现在比较领先的是阿里云，腾讯、百度也在发力，但是现在看起来阿里还是比较领先的空间。当然华为也在做自己的云。中国也会诞生几朵大云，也有很大的市场空间，因为中国的IT市场不比海外小多少。
3、行业应用层
第三层面是行业应用层，就是在前两个层面上衍生出来的、与各行业结合的应用，如无人驾驶、智能医疗、新零售等AI应用。
在这个层面，有大量的人工智能应用公司，而且还会不断繁荣。这些公司的特点很明确，一定要有自己本行业的特色。因为人工智能这个技术本身，没有办法形成壁垒，真正能够形成壁垒的一定是行业特色，也就是说行业数据、行业经验和行业准入会是壁垒，这需要我们去找到这些壁垒，从而把业务做起来。所以任何先进领域，不代表领先就好，还必须找到自己的壁垒和竞争优势，才能够做好。
10. 流式语音识别前景？
就业前景不错，就业去向：目前已被广泛应用于教育、医疗、客服、个人语音助手等行业市场和个人用户领域。中国智能语音市场已形成了包括上游的基础设施制造（芯片、传感器、算力）、中游的技术实现（语音合成、语音识别、语义理解等）以及下游的众多应用服务（家居、客服、教育等）的完整产业链结构。
相信通过近一两年的需求深挖和技术完善，智能语音技术将会被更多行业所采用，这就需要有大量的工程师进行开发、维护、升级，其中，语音识别工程师将会有非常广阔的就业渠道。
11. 智能语音处理就业方向？
就业去向：目前已被广泛应用于教育、医疗、客服、个人语音助手等行业市场和个人用户领域。中国智能语音市场已形成了包括上游的基础设施制造（芯片、传感器、算力）、中游的技术实现（语音合成、语音识别、语义理解等）以及下游的众多应用服务（家居、客服、教育等）的完整产业链结构。
相信通过近一两年的需求深挖和技术完善，智能语音技术将会被更多行业所采用，这就需要有大量的工程师进行开发、维护、升级，其中，语音识别工程师将会有非常广阔的就业渠道。
12. 流式语音识别前景？
就业前景不错，就业去向：目前已被广泛应用于教育、医疗、客服、个人语音助手等行业市场和个人用户领域。中国智能语音市场已形成了包括上游的基础设施制造（芯片、传感器、算力）、中游的技术实现（语音合成、语音识别、语义理解等）以及下游的众多应用服务（家居、客服、教育等）的完整产业链结构。
相信通过近一两年的需求深挖和技术完善，智能语音技术将会被更多行业所采用，这就需要有大量的工程师进行开发、维护、升级，其中，语音识别工程师将会有非常广阔的就业渠道。
13. twslt产业链是什么厂商？
TWSLT的产业链主要包括ODM厂商，无线耳机的元器件厂商，其中包括主控芯片、存储芯片、FPC、语音加速感应器、MEMS、过流保护IC、电池等。
涉及的ODM以及声学器件供应商包括立讯精密、歌尔股份、共达电声（万魔声学）、瀛通通讯，芯片厂商包括恒玄、瑞昱、络达等。
存储厂商包括兆易创新（Nor Flash）、Adesto；模拟IC厂商包括韦尔股份、圣邦股份、杰华特。
14. 人工智能产业链？
可以将人工智能产业链分为三个层面：
1、硬件层
第一层面是硬件层，涵盖人工智能的硬件和基础设施，如AI芯片、传感器、服务器等。
人工智能硬件厂商，是AI产业第一轮发展的受益者。国外著名的企业如英伟达、AMD等。国内也有很多做人工智能芯片研发的企业，坦白讲其实未来还很难预测，我甚至认为做这种专业领域的研发，还不如像FPGA，就是专门为某个领域做人工智能的方案，那个机会还大一点。做人工智能现在类脑计算芯片、人工智能计算芯片，相对通用性强一点，这种其实压力比较大。
为什么呢？因为人工智能芯片是需要构筑生态的，这个领域的领军企业是英伟达。英伟达有几千个工程师，去帮它的芯片做各种应用的场景开发，或者是应用的支持。也就是说基于英伟达的芯片做应用的时候，你会感觉到英伟达的生态是非常健全的。所以说硬件企业要胜出，不光是要硬件性能好，更主要的是生态构建能力。
2、基础服务层
第二层面是基础服务层，涵盖云基础服务，以及 在云基础上提供附加的人工智能能力。
人工智能产业链的三个层面
在硬件基础上，云服务公司是AI产业第二轮的受益者。它受益要比硬件大得多，因为它能支撑广泛的应用。在美国几乎所有的IT巨头，都在花巨资去建立大的云计算平台，而且都要有强大的人工智能的支撑能力。最领先的是亚马逊的AWS和谷歌这两家，但是其实微软、Facebook，甚至包括苹果，都在云业务上下了巨大的成本。
中国也是一样，现在比较领先的是阿里云，腾讯、百度也在发力，但是现在看起来阿里还是比较领先的空间。当然华为也在做自己的云。中国也会诞生几朵大云，也有很大的市场空间，因为中国的IT市场不比海外小多少。
3、行业应用层
第三层面是行业应用层，就是在前两个层面上衍生出来的、与各行业结合的应用，如无人驾驶、智能医疗、新零售等AI应用。
在这个层面，有大量的人工智能应用公司，而且还会不断繁荣。这些公司的特点很明确，一定要有自己本行业的特色。因为人工智能这个技术本身，没有办法形成壁垒，真正能够形成壁垒的一定是行业特色，也就是说行业数据、行业经验和行业准入会是壁垒，这需要我们去找到这些壁垒，从而把业务做起来。所以任何先进领域，不代表领先就好，还必须找到自己的壁垒和竞争优势，才能够做好。
15. 人工智能产业链？
可以将人工智能产业链分为三个层面：
1、硬件层
第一层面是硬件层，涵盖人工智能的硬件和基础设施，如AI芯片、传感器、服务器等。
人工智能硬件厂商，是AI产业第一轮发展的受益者。国外著名的企业如英伟达、AMD等。国内也有很多做人工智能芯片研发的企业，坦白讲其实未来还很难预测，我甚至认为做这种专业领域的研发，还不如像FPGA，就是专门为某个领域做人工智能的方案，那个机会还大一点。做人工智能现在类脑计算芯片、人工智能计算芯片，相对通用性强一点，这种其实压力比较大。
为什么呢？因为人工智能芯片是需要构筑生态的，这个领域的领军企业是英伟达。英伟达有几千个工程师，去帮它的芯片做各种应用的场景开发，或者是应用的支持。也就是说基于英伟达的芯片做应用的时候，你会感觉到英伟达的生态是非常健全的。所以说硬件企业要胜出，不光是要硬件性能好，更主要的是生态构建能力。
2、基础服务层
第二层面是基础服务层，涵盖云基础服务，以及 在云基础上提供附加的人工智能能力。
人工智能产业链的三个层面
在硬件基础上，云服务公司是AI产业第二轮的受益者。它受益要比硬件大得多，因为它能支撑广泛的应用。在美国几乎所有的IT巨头，都在花巨资去建立大的云计算平台，而且都要有强大的人工智能的支撑能力。最领先的是亚马逊的AWS和谷歌这两家，但是其实微软、Facebook，甚至包括苹果，都在云业务上下了巨大的成本。
中国也是一样，现在比较领先的是阿里云，腾讯、百度也在发力，但是现在看起来阿里还是比较领先的空间。当然华为也在做自己的云。中国也会诞生几朵大云，也有很大的市场空间，因为中国的IT市场不比海外小多少。
3、行业应用层
第三层面是行业应用层，就是在前两个层面上衍生出来的、与各行业结合的应用，如无人驾驶、智能医疗、新零售等AI应用。
在这个层面，有大量的人工智能应用公司，而且还会不断繁荣。这些公司的特点很明确，一定要有自己本行业的特色。因为人工智能这个技术本身，没有办法形成壁垒，真正能够形成壁垒的一定是行业特色，也就是说行业数据、行业经验和行业准入会是壁垒，这需要我们去找到这些壁垒，从而把业务做起来。所以任何先进领域，不代表领先就好，还必须找到自己的壁垒和竞争优势，才能够做好。
16. 语音识别将来就业怎么样？
就业前景不错，就业去向：目前已被广泛应用于教育、医疗、客服、个人语音助手等行业市场和个人用户领域。中国智能语音市场已形成了包括上游的基础设施制造（芯片、传感器、算力）、中游的技术实现（语音合成、语音识别、语义理解等）以及下游的众多应用服务（家居、客服、教育等）的完整产业链结构。
相信通过近一两年的需求深挖和技术完善，智能语音技术将会被更多行业所采用，这就需要有大量的工程师进行开发、维护、升级，其中，语音识别工程师将会有非常广阔的就业渠道。
17. twslt产业链是什么厂商？
TWSLT的产业链主要包括ODM厂商，无线耳机的元器件厂商，其中包括主控芯片、存储芯片、FPC、语音加速感应器、MEMS、过流保护IC、电池等。
涉及的ODM以及声学器件供应商包括立讯精密、歌尔股份、共达电声（万魔声学）、瀛通通讯，芯片厂商包括恒玄、瑞昱、络达等。
存储厂商包括兆易创新（Nor Flash）、Adesto；模拟IC厂商包括韦尔股份、圣邦股份、杰华特。
18. 语音智能就业形势？
语音智能专业就业前景广
智能语音技术在经济社会中应用场景持续扩展，目前已被广泛应用于教育、医疗、客服、个人语音助手等行业市场和个人用户领域。中国智能语音市场已形成了包括上游的基础设施制造（芯片、传感器、算力）、中游的技术实现（语音合成、语音识别、语义理解等）以及下游的众多应用服务（家居、客服、教育等）的完整产业链结构。相信通过近一两年的需求深挖和技术完善，智能语音技术将会被更多行业所采用，这就需要有大量的工程师进行开发、维护、升级，其中，语音识别工程师将会有非常广阔的就业渠道。
19. 流式语音识别前景？
就业前景不错，就业去向：目前已被广泛应用于教育、医疗、客服、个人语音助手等行业市场和个人用户领域。中国智能语音市场已形成了包括上游的基础设施制造（芯片、传感器、算力）、中游的技术实现（语音合成、语音识别、语义理解等）以及下游的众多应用服务（家居、客服、教育等）的完整产业链结构。
相信通过近一两年的需求深挖和技术完善，智能语音技术将会被更多行业所采用，这就需要有大量的工程师进行开发、维护、升级，其中，语音识别工程师将会有非常广阔的就业渠道。
20. 智能语音处理就业方向？
就业去向：目前已被广泛应用于教育、医疗、客服、个人语音助手等行业市场和个人用户领域。中国智能语音市场已形成了包括上游的基础设施制造（芯片、传感器、算力）、中游的技术实现（语音合成、语音识别、语义理解等）以及下游的众多应用服务（家居、客服、教育等）的完整产业链结构。
相信通过近一两年的需求深挖和技术完善，智能语音技术将会被更多行业所采用，这就需要有大量的工程师进行开发、维护、升级，其中，语音识别工程师将会有非常广阔的就业渠道。
21. 智能语音处理就业方向？
就业去向：目前已被广泛应用于教育、医疗、客服、个人语音助手等行业市场和个人用户领域。中国智能语音市场已形成了包括上游的基础设施制造（芯片、传感器、算力）、中游的技术实现（语音合成、语音识别、语义理解等）以及下游的众多应用服务（家居、客服、教育等）的完整产业链结构。
相信通过近一两年的需求深挖和技术完善，智能语音技术将会被更多行业所采用，这就需要有大量的工程师进行开发、维护、升级，其中，语音识别工程师将会有非常广阔的就业渠道。
22. 语音智能就业形势？
语音智能专业就业前景广
智能语音技术在经济社会中应用场景持续扩展，目前已被广泛应用于教育、医疗、客服、个人语音助手等行业市场和个人用户领域。中国智能语音市场已形成了包括上游的基础设施制造（芯片、传感器、算力）、中游的技术实现（语音合成、语音识别、语义理解等）以及下游的众多应用服务（家居、客服、教育等）的完整产业链结构。相信通过近一两年的需求深挖和技术完善，智能语音技术将会被更多行业所采用，这就需要有大量的工程师进行开发、维护、升级，其中，语音识别工程师将会有非常广阔的就业渠道。
23. 语音智能就业形势？
语音智能专业就业前景广
智能语音技术在经济社会中应用场景持续扩展，目前已被广泛应用于教育、医疗、客服、个人语音助手等行业市场和个人用户领域。中国智能语音市场已形成了包括上游的基础设施制造（芯片、传感器、算力）、中游的技术实现（语音合成、语音识别、语义理解等）以及下游的众多应用服务（家居、客服、教育等）的完整产业链结构。相信通过近一两年的需求深挖和技术完善，智能语音技术将会被更多行业所采用，这就需要有大量的工程师进行开发、维护、升级，其中，语音识别工程师将会有非常广阔的就业渠道。
24. 人工智能产业链？
可以将人工智能产业链分为三个层面：
1、硬件层
第一层面是硬件层，涵盖人工智能的硬件和基础设施，如AI芯片、传感器、服务器等。
人工智能硬件厂商，是AI产业第一轮发展的受益者。国外著名的企业如英伟达、AMD等。国内也有很多做人工智能芯片研发的企业，坦白讲其实未来还很难预测，我甚至认为做这种专业领域的研发，还不如像FPGA，就是专门为某个领域做人工智能的方案，那个机会还大一点。做人工智能现在类脑计算芯片、人工智能计算芯片，相对通用性强一点，这种其实压力比较大。
为什么呢？因为人工智能芯片是需要构筑生态的，这个领域的领军企业是英伟达。英伟达有几千个工程师，去帮它的芯片做各种应用的场景开发，或者是应用的支持。也就是说基于英伟达的芯片做应用的时候，你会感觉到英伟达的生态是非常健全的。所以说硬件企业要胜出，不光是要硬件性能好，更主要的是生态构建能力。
2、基础服务层
第二层面是基础服务层，涵盖云基础服务，以及 在云基础上提供附加的人工智能能力。
人工智能产业链的三个层面
在硬件基础上，云服务公司是AI产业第二轮的受益者。它受益要比硬件大得多，因为它能支撑广泛的应用。在美国几乎所有的IT巨头，都在花巨资去建立大的云计算平台，而且都要有强大的人工智能的支撑能力。最领先的是亚马逊的AWS和谷歌这两家，但是其实微软、Facebook，甚至包括苹果，都在云业务上下了巨大的成本。
中国也是一样，现在比较领先的是阿里云，腾讯、百度也在发力，但是现在看起来阿里还是比较领先的空间。当然华为也在做自己的云。中国也会诞生几朵大云，也有很大的市场空间，因为中国的IT市场不比海外小多少。
3、行业应用层
第三层面是行业应用层，就是在前两个层面上衍生出来的、与各行业结合的应用，如无人驾驶、智能医疗、新零售等AI应用。
在这个层面，有大量的人工智能应用公司，而且还会不断繁荣。这些公司的特点很明确，一定要有自己本行业的特色。因为人工智能这个技术本身，没有办法形成壁垒，真正能够形成壁垒的一定是行业特色，也就是说行业数据、行业经验和行业准入会是壁垒，这需要我们去找到这些壁垒，从而把业务做起来。所以任何先进领域，不代表领先就好，还必须找到自己的壁垒和竞争优势，才能够做好。
