微软豪掷1290亿收购NuanceAI语音赛道异常火热

　　微软豪掷1290亿收购Nuance AI语音赛道异常火热

　　本报记者/曲忠芳/李正豪/北京报道

　　4月12日，微软（NASDAQ:MSFT）与智能语音识别厂商Nuance（NASDAQ：NUAN)宣布已达成最终协议，微软将以197亿美元（约合人民币1290亿元）现金收购Nuance公司。

　　这一手笔成为继2016年以262亿美元收购社交软件“领英”（linkedIn）之后，微软史上第二大规模的收购案。

　　微软CEO萨蒂亚·纳德拉表示，人工智能（AI）是技术中的重中之重，医疗健康是AI最紧迫的应用。该收购将加快微软云在医疗健康领域的发展。

　　对于这一收购，美国投资银行Stifel发布研报称，微软是Nuance公司的“合理买家”。

　　据悉，两家公司早在2019年就达成战略合作，Nuance的运营中已使用了微软Azure云服务和Office365办公套件，而微软使用Nuance解决方案扩展微软在医疗健康领域的云服务。从这一基础上来说，微软此番将Nuance收入囊中并不意外。

　　《中国经营报》记者从国内智能语音识别赛道中的多家企业内部人士处了解到，Nuance的高溢价对行业来说显然具有整体利好的影响。作为AI领域中最为成熟的技术之一，语音识别技术在垂直行业的渗透快速提升，同时市场竞争也在日益升级。

　　微软大手笔并购

　　微软公告显示，以每股56美元收购Nuance，较后者在前一交易日的收盘价溢价23%，这笔197亿美元的交易价值百科中还包括了Nuance的净债务，该交易计划在2021年底前完成。交易完成后，预计Nuance的财务表现将作为微软智能云部门的一部分体现，同时Nuance公司CEO马克·本杰明将继续担任CEO，向微软云与人工智能执行副总裁斯科特·格思里汇报。

　　对于国内消费者来说，成立于1992年的Nuance公司稍显陌生，但实际上，苹果语音助手Siri最早使用的语音识别技术解决方案便是Nuance，同时Nuance与Siri创始团队一样，均出身于美国斯坦福大学的SRI语音技术与研究实验室。除此之外，Nuance早在10年前就进入了中国市场，收购了摩托罗拉的中国研究院和核心团队，建立了较为完备的组织架构。值得一提的是，2019年10月，Nuance将旗下汽车业务独立拆分，成立的新公司Cerence同样在纳斯达克上市，Cerence在中国设有研发公司，主要业务是向汽车及物联网客户提供从自然语言理解、虚拟助手、人工智能到数字化软件一级供应商（Tier1）的整体解决方案。

　　马克·本杰明称，过去3年里，“该公司简化了投资组合，专注于医疗保健康和企业AI领域”，随着高级对话AI场景解决方案的市场需求不断增长，Nuance要抓住市场机遇，需要一个合适的平台，与微软的结合则提供了关键的机会。

　　深度科技研究院院长张孝荣认为，微软与Nuance合作进军医疗健康产业，Nuance在自身发展低迷时期接受微软收购，共同开发未来产业，双方业务互补有望实现共赢。

　　工信部赛迪研究院电子信息研究所副所长陆峰则指出，微软愿意以比Nuance前一个交易日收盘的价格溢价23%收购Nuance，主要原因是看中Nuance在智能语音领域的领导地位以及未来的发展潜力，特别是Nuance产品在美国医疗体系的应用规模和前景。另外，该公司股价较去年3月的低点上涨了两倍多，使其估值在此次交易前达到约130亿美元，未来随着智慧医疗的推进，该公司股价继续上扬的可能性非常大。

　　在陆峰看来，借助微软在软件和信息服务领域的市场规模和领导地位，Nuance智能语音服务将会与更多行业应用实现深度融合。相比同行竞争者，Nuance搭上了和行业应用融合的快班车，将会在更多领域得到探索或规模化应用。而随着智慧医疗的推进，智能语音服务将会在医疗服务中得到更加广泛深入的应用，医疗等专业领域语音服务需要专业的语音识别服务商，微软收购Nuance是为了弥补智慧医疗领域专业语音服务短板，以更好地增强其医疗领域产品智能化服务能力。

　　AI语音赛道火热

　　微软高价收购Nuance，使国内语音识别厂商的关注度相应提升，多名消息人士告诉记者，无论是对于与Nuance处在同一赛道的上市公司科大讯飞（002230.SZ），还是对于思必驰、云知声、北科瑞声等来说，这笔收购肯定是整体利好的，为其提升估值提供了一个“新故事”。以4月14日收盘价计算，科大讯飞报收47.52元/股，比年初上涨了16%，总市值超过1057亿元；就在半个月前，苏州思必驰信息科技有限公司宣布完成股份制改造，正式更名为“思必驰科技股份有限公司”。

　　前瞻研究院报告称，中国AI语音识别市场参与者众多，产业链分为上游、中游、下游。语音识别的上游主要是一些提供数据与云服务的企业。语音识别解码过程中包含了声学模型和语言模型的识别建模和模型训练两个部分。在运行过程中训练数据量和计算量需求极大，因此，能提供海量数据处理、存储以及高性能运算能力的云计算技术成为语音识别行业的应用热点。

　　语音识别的中游主要为将语音识别技术实现商业化落地的硬件及软件服务供应商。根据终端消费者类型，语音识别的中游厂商主要可以分为消费级市场和专业级市场。

　　而下游行业应用更加多样化，一站式服务需求广。语音识别作为AI交互的重要入口，在人工智能领域属于最重要和发展最为成熟的技术之一，目前已经以多种商业化形式广泛应用于下游市场。从应用领域来看，目前消费级市场主要应用于智能硬件、智能家居、智慧教育、车载系统等领域，专业级市场主要应用于医疗、公检法、教育、客服、语音审核等领域。

　　在前不久举行的2020中国人工智能产业年会上，中科院声学所教授颜永红提到，国家政策层面对人工智能的重视与支持，再加上国际开源软件的便利，使得包括语音识别在内的人工智能行业领域非常热闹。不过，智能语音识别仍面临一定的挑战与困难，包括“数据永远不够”“算法的开源软件是不是最新的”，以及芯片方面“卡脖子”等。

　　有目共睹，近年来中国AI语音需求逐渐爆发，包括智能音箱、车载设备等产品服务越来越普及。前瞻研究院的数据显示，2020年中国智能语音市场规模达到113.96亿元，同比增长19.2%，预计2026年中国智能语音市场规模将进一步增长，达到326.88亿元。尽管目前应用场景及智能程度仍有局限性，但未来AI语音识别市场的发展空间越来越广阔，与此同时赛道上参与厂商技术的比拼、应用场景的深耕，以及产业生态的竞争也会越来越凸显。

责任编辑：王婷

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