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全球最大语音识别公司Nuance的浮沉史(上)衰落篇

发布时间:2021-02-14    来源:鸭脖官网30552

本文摘要:Nuance是世界上仅次于的语音识别技术公司,在过去的十几年里,苹果、谷歌、三星玉女曾经得到过很多语音公司的贡献。

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Nuance是世界上仅次于的语音识别技术公司,在过去的十几年里,苹果、谷歌、三星玉女曾经得到过很多语音公司的贡献。之后,市场价格下跌、技术瓶颈、客户萎缩、退休潮、错过最佳销售时间等,最后被迫从专注于横向耕作算法的技术提供商转变为纵向扩大各行业解决方案的公司。Nuance依赖症和Nuance恐惧症(公共编号:)曾报道过Nuance的深刻报道,Nuance首次被认为是他们和苹果的合作。当时被被称为下一代交互系统的Siri使用了他们的语音技术后,这家名不见经传、无声钻研技术的公司瞬间被各媒体陆续曝光。

但是,在与苹果合作之前,他们已经与众多着名厂商保持了合作关系,其技术应用于手机、电视、汽车等产品,其中三星语音助手S-Voice也使用Nuance技术。由于整个语音技术市场Nuance独特,技术接近超级同类竞争对手,客户群对其依赖度非常低。Nuance的CEOPaulRicci是硅谷出名的冷酷角落,为了超越目的不择手段。

在任期间,他主导了60次收购,Ricci擅长利用诉讼手段巩固具有创新力的竞争对手,以非常低的价格收购或破产。创业公司Vlingo的首席执行官Dave的Grannan说:和Nuance竞争就像传染病一样,我们在和他们必要的竞争中任意领先,但是当你指出生活充满幸福的时候,大发雷霆!好日子就这样结束了。另一家创业公司Tellme的前CEOMcCue说,很多公司无法承受Nuance的压力,最后屈服,这样的事情大大再次发生。

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那个时期的Nuance享有意义的地位和行业发言权,相互联系的公司被迫俯首称臣,大公司们也忠贞三分。但是,这个顽固的声音巨头面临着空前的危机,自己静静地知道。声音帝国每天以后,Nuance在短时间内面临一系列可怕的问题,而且问题是连续的,有裂缝,整个环节都有可能崩溃。

技术天花板Nuance的语音技术基于统计数据的推测方法,重视语音(音节的声音)和境界来识别语言。在识别方面,Nuance的算法和专利领先于其他竞争对手。但是,语音识别技术并不高,特别是2010年以后,专利和算法在语音中应用于场景更小。

各声音的纯识别率逐渐变成同一水平线,差距仍然可以感受到。之后,如果不努力识别技术的话,道路会变宽,成本与提高的效果不成比例。客户萎缩在这个时候,深度自学前所未有的热情,广泛应用于语音技术,节省了很多语音模型的创立环节,可玩性、成本、时间大幅度上升,很多制造商纷纷涌入该行业与Nuance竞争。此时,苹果、三星、谷歌等公司为了摆脱Nuance的依赖,开始致力于开发自己的语音技术,Nuance的技术优势逐渐消失,顾客也逐渐萎缩。

核心人才频繁萎缩的客户开始成为一体人才,开发自己的语音产品,挖Nuance的角落是最现成的方法。苹果作为Nuance的战略合作伙伴,凿子的动作特别高调,苹果在Nuance的老巢波士顿安静地成立了语音技术研究开发团队,不仅招募了为Siri服务的语音技术人才,还招募了Nuance公司的许多干部和高级语音研究者,其中Nuance前开发的副社长LarryGillick和语音高级科学家Gunnnarmarman、Donmcalaster等。与此同时,谷歌为了避免Nuance的专利障碍,在Nuance工作了10年的领导创始人Mike加入Cohen,兼任语音领导开发了合适的语音识别技术。有趣的是,名世界副社长HugoBarra也是Nuance的产品经理,2008年被谷歌招募。

核心人员萎缩意味着Nuance的技术壁垒崩溃,大公司的依赖大幅度增加,对依赖技术输入提供收益的Nuance来说,与灭绝的灾害无异。错过最佳销售期的乔布斯明确提出并购Nuance的催促,但Nuance的CEO坚决拒绝了。

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行业指出,他们当时似乎错过了最佳卖出期。之后,Nuance陷入困境时,三星和百度也表明了收购Nuance的意向。语音交互代替多点触摸已成为科技界人士的共识,语音技术对于拥有亿多用户的企业来说,战略意义往往小于其实际价值。

但是,最后并购事项没有成功,分析师认为三星等公司主要考虑性价比,Nuance的员工达到15000人,并购交易规模在50亿美元到60亿美元以上,因此潜在的收购者吞并体积相当大的Nuance没有昂贵的问题。其次,三星最初通过收购Nuance,在一定程度上允许苹果、谷歌与业务方向的发展有关,但现实是各公司自己的语音技术已经成熟,因此夺取Nuance,可以制约与Nuance合作的企业这句话以前正式成立,现在成为了伪命题。潜在的收购者们不得已。

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总结Nuance这几年的经验,其衰退离不开技术这个词。首先Nuance自己遇到了语音科技吊顶,很难再有大突破。其次,借助深度自学的大潮,新算法的搅拌者们的追赶速度远远超过Nuance的期待,一发不可收获。此时,留下Nuance的时间可能已经不多了。

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