（文章來源：36氪）

當語音產業需求四處開花的同時，行業的發展速度反過來會受限于平臺服務商的供給能力。跳出具體案例來看，行業下一步發展的本質邏輯是：在具體每個點的投入產出是否達到一個普遍接受的界限。

離這個界限越近，行業就越會接近滾雪球式發展的臨界點，否則整體增速就會相對平緩。不管是家居、酒店、金融、教育或者其他場景，如果解決問題都是非常高投入并且長周期的事情，那對此承擔成本的一方就會猶豫，這相當于試錯成本過高。如果投入后，沒有可感知的新體驗或者銷量促進，那對此承擔成本的一方也會猶豫，顯然這會影響值不值得上的判斷。而這兩個事情，歸根結底都必須由平臺方解決，產品方或者解決方案方對此無能為力，這是由智能語音交互的基礎技術特征所決定。

從核心技術來看，整個語音交互鏈條有五項單點技術：喚醒、麥克風陣列、語音識別、自然語言處理、語音合成，其它技術點比如聲紋識別、哭聲檢測等數十項技術通用性略弱，但分別出現在不同的場景下，并會在特定場景下成為關鍵。看起來關聯的技術已經相對龐雜，但切換到商業視角我們就會發現，找到這些技術距離打造一款體驗上佳的產品仍然有絕大距離。

所有語音交互產品都是端到端打通的產品，如果每家廠商都從這些基礎技術來打造產品，那就每家都要建立自己云服務穩定，確保響應速度，適配自己所選擇的硬件平臺，逐項整合具體的內容（比如音樂、有聲讀物）。這從產品方或者解決方案商的視角來看是不可接受的。這時候就會催生相應的平臺服務商，它要同時解決技術、內容接入和工程細節等問題，最終達成試錯成本低、體驗卻足夠好的目標。

平臺服務并不需要閉門造車，平臺服務的前提是要有能屏蔽產品差異的操作系統，這是 AI+IOT 的特征，也是有所參照的，亞馬遜過去近 10 年里是同步著手做兩件事：一個是持續推出面向終端用戶的產品，比如 Echo，Echo Show等；一個是把所有產品所內置的系統 Alexa 進行平臺化，面向設備端和技能端同步開放SDK和調試發布平臺。雖然 Google Assistant 號稱單點技術更為領先，但從各方面的結果來看 Alexa 是當之無愧的最為領先的系統平臺，可惜的是 Alexa 并不支持中文以及相應的后臺服務。

國內則缺乏亞馬遜這種統治力的系統平臺提供商，當前的平臺提供商分為兩個陣營：一類是以百度、阿里、訊飛、小米、騰訊為代表的傳統互聯網或者上市公司；一類是以聲智等為代表的新興人工智能公司。新興的人工智能公司相比傳統公司產品和服務上的歷史包袱更輕，因此在平臺服務上反倒是可以主推一些更為面向未來、有特色的基礎服務，比如兼容性方面新興公司做的會更加徹底，這種兼容性對于一套產品同時覆蓋國內國外市場是相當有利的。

類比過去的 Android，語音交互的平臺提供商們其實面臨更大的挑戰，發展過程可能會更加的曲折。過去經常被提到的操作系統的概念在智能語音交互背景下事實上正被賦予新的內涵，它日益被分成兩個不同但必須緊密結合的部分。

這兩邊在操作上，屬性具有巨大差異。解決前者需要參與到傳統的產品生產制造鏈條中去，而解決后者則更像應用商店的開發者。這里面蘊含著巨大的挑戰和機遇。在過去功能型操作系統的打造過程中，國內的程序員們更多的是使用者的角色，但智能型操作系統雖然也可以參照其他，但這次必須自己來從頭打造完整的系統。（國外巨頭不管在中文相關的技術上還是內容整合上事實上都非常薄弱，不存在侵略國內市場的可能性）

隨著平臺服務商兩邊的問題解決的越來越好，基礎的計算模式則會逐漸發生改變，人們的數據消費模式會與今天不同。個人的計算設備（當前主要是手機、筆記本、Pad）會根據不同場景進一步分化。比如在車上、家里、酒店、工作場景、路上、業務辦理等會根據地點和業務進行分化。但分化的同時背后的服務則是統一的，每個人可以自由的根據場景做設備的遷移，背后的服務雖然會針對不同的場景進行優化，但在個人偏好這樣的點上則是統一的。

人與數字世界的接口，在現在越來越統一于具體的產品形態（比如手機），但隨著智能型系統的出現，這種統一則會越來越統一于系統本身。作為結果這會帶來數據化程度的持續加深，我們越來越接近一個百分百數據化的世界。