近日Business Insider（下文簡稱BI）報道稱亞馬遜的語音助手Alexa和智能音箱的業務虧損預計高達100億美元。且前段時間外媒表示亞馬遜計劃裁員約10000人，而受打擊最嚴重的部門之一是亞馬遜Alexa語音助手團隊。

2014年亞馬遜發布了Echo 智能音箱以及所搭載的 Alexa 智能語音助手，這個已經有8 年歷史的AI助理，已經成為全球人工智能領域的一款主要產品，Echo 設備僅在美國就售出了近5000萬部，讓語音助手成為科技界的潮流。這個擁有最復雜人工智能系統和超過30中不同機器學習系統的AI助手，在美國語音助手市場中排名第三且用戶數高達7160萬的Alexa卻被現實打敗。

從Alexa和其他幾款語音助手的現狀來看，科技技術讓人眼前一亮但觸摸到盈利的門檻卻無比艱難。即將到來的經濟大衰退，這些久久不盈利的“潮流”科技如果無法找到自身價值定位，都會成為各大企業“裁員”的重點對象。語音助手，止步在智能手機和智能音箱這里了嗎？

亞馬遜對于AlexaEcho系列的商業模式是這樣描述的：我們希望在人們使用我們的設備時賺錢，而不是在他們購買我們的設備時賺錢。

大部分企業對AI助手的期待都是如此，但是他們在市場上都表現平平。搭載在硬件設備上宛如一個娛樂語音，并沒有辦法帶來更多有效益的收入。Cortana是微軟作為智能手機端的AI嘗試，三年的時間讓微軟看到這個市場投入產出比的無窮差距，2019年安卓和IOS的Cortana被召回。與Cortana不同，亞馬遜、小米、蘋果、百度等廠商并沒有退場，不斷投入成本讓AI助手“燒”大“燒”強。

BI報道顯示，亞馬遜的Alexa和Prime 視頻所在的全球數字部門僅在2022年第一季度就虧損了30億美元。并且在此之前，該部門每年也要虧損超過 50 億美元。阿里財報顯示，2021年天貓精靈和達摩院在內的創新及其他業務虧損達到了 98 億元，今年前三季度，創新及其他業務的營收仍在同比下滑。百度在2018-2020年重金投入小度，據硬件行業人士分析每臺補貼金額超過 200 元，整體的補貼規模達到了數十億級別，最終在2020年分拆小度科技，獨立尋求外部融資。

沒有投入過多成本的京東、網易智能音箱便早早離場。但玩家也依然有玩家在進入，比如華為、榮耀等。到目前為止，智能語音助手仍然難以盈利，逐漸成為企業里坐吃山空的部門。是競爭激烈，市場飽和了嗎？

不是的。

Alexa、Siri、小米、小度等大部分語音助手都搭載在智能手機或智能音箱上，企業也只能通過銷售硬件設備回流。而AI助手卻無法通過用戶使用產生利益，且升級和維護支持語音助手的云計算服務的持續支出已然超出銷售智能硬件的利潤。

采用使用AI助手付費模式也行不通，目前的語音助手與消費者的互動多為“閑聊”，市場上大部分語音助手都無法創造出直觀的附加價值，并不具備明確的價值讓用戶為此單獨付費。

同時，目前用戶對隱私安全的注重度越來越高，特別是海外用戶。這也限制了AI助手去獲取用戶信息，僅作為娛樂助手為硬件設備增添色彩。

縱觀市場，受疫情影響和產業數字化需求拉動，智能語音助手的市場規模在持續擴張，2020 年智能語音助手的市場規模已經達到 241.1 億元，預計2022年有望達到365億元。

物聯傳媒制表

這個過億的市場，C端疲倦的AI助手，已經有小部分轉向了B端的智能家居和智能車載產品，但目前也只是作為一個智能家居的控制中心，尚未發揮價值最大化，語音助手的下一步要如何發展？

AI技術的不斷發展讓語音助手的功能越來越強大，逐漸走出小小的智能手機和可穿戴設備，在更多應用場景提供服務支持。第一代語音助手提出了使用語音作為與計算機的接口的關鍵思路，但還沒有創造出有利可圖的商業模式。

目前的語音助手幾乎都是被動式服務，而主動式語音助手是值得關注的方向。比如目前在大型商超看到的服務機器人已經搭載了看到人駐足識別人臉的主動打招呼功能，但交互功能并不十分完善。

其次是發展為特定場景的專業助手，把語音助手集成到應用場景的上下文和工作流中，讓它們有能力處理步驟更多、復雜度更高的任務。這種形式可以建立高效的B2B商業模式，特別是在那些需要大量手動操作的行業中，比如制造業、飯店、酒店等可以利用語音助手實現降本增效。第二代谷歌眼鏡在手工領域獲得了不錯的市場認可，這類業務場景的附加價值也將遠超普通消費級市場。

目前智能語音在To B市場的應用尚淺，像智能家居等普遍配套裝備的也沒能準確找到其價值爆發點，智能軟件是AI助手的一個重要領域，讓AI助手輔助交通、金融、安防、醫療、養老、環保、教育等將會比在C端能爆發出更大效益。

智能語音屬于人工智能產業，近些年中國人工智能產業也受到政府的高度重視，被視為核心產業之一。陸續出臺的多項政策也利好和鼓勵人工智能產業的發展和創新。同時，數據、算法和算力三大驅動因素為智能語音的發展打造著基礎，“東數西算”更是為海量數據運算提供了保障。

在B端這個尚未被完全打開的市場，其下游市場一片藍海。隨著數智化生活理念的深入，智能語音開始滲入車載語音、智慧教育、智能安防、智能家居、智慧醫療、智慧交通等領域，應用場景在不斷豐富，未來可期。