物聯網市場潛力巨大應用眾多，在繁多的應用中智能家居或許能優先落地。不過，除了物聯網標準和觀念阻礙智能家居的發展，手機作為目前首要的入口也大大影響了體驗。語音識別并不是一項新興的技術，但在智能家居甚至人工智能領域或許能大展身手。

　　物聯網與智能家居市場潛力可期

　　市場研究咨詢公司Gartner預測，2020年全球物聯網終端設備的出貨量將達到66億，而物聯網設備數量總數將達到208億，花費在物聯網上的總支出將達到約2420億美元。

　　Gartner同時預測，2017年以后智能家居將成為物聯網最大的用戶。有機構預測2016年中國智能家居市場規模增速將達到50.1%，并保持這一增速，到2018年中國智能家居市場規模將達到1396億元，市場規模約占全球總規模的32%，2020年中國智能家居市場規模將達到3000多億元。全球TOP100電信運營商中已有60%計劃進軍智能家居市場更讓我們有理由相信智能家居將會成為最先落地的物聯網應用。

　　語音識別技術 智能家居的另一大入口？

　　智能家居入口單一

　　無論是在正式還是非正式場合，談起智能家居總能聽到手機作為唯一入口的抱怨。舉個簡單的例子，當你安裝了智能燈具，但你想要打開或調整還要先找到手機打開APP。這時候可能很多人會選擇直接用開關解決問題而非使用手機。

　　智能家居的愿景很好，但目前的體驗確實還有很大的提升空間。關于手機作為智能家居的唯一入口的問題，艾拉物聯的聯合創始人、大中華區總裁Phillip張南雄就表示：“手機可能不是智能家居甚至物聯網的唯一入口，語音識別是一個很大的入口。”美的智慧總經理李強也表示，手機作為智能家居唯一入口的局面將被改變。

　　語音識別成為爭奪焦點

　　據悉，全球范圍人工智能公司多專攻深度學習方向，而我國人工智能方向的200家左右的創業公司有超過70%的公司主攻圖像或語音識別這兩個分類。全球都有哪些公司在布局語音識別？他們的發展情況又如何？

　　其實，早在計算機發明之前，自動語音識別的設想就已經被提上了議事日程，早期的聲碼器可被視作語音識別及合成的雛形。最早的基于電子計算機的語音識別系統是由AT&T貝爾實驗室開發的Audrey語音識別系統，它能夠識別10個英文數字。到1950年代末，倫敦學院（Colledge of London）的Denes已經將語法概率加入語音識別中。

　　1960年代，人工神經網絡被引入了語音識別。這一時代的兩大突破是線性預測編碼Linear Predictive Coding（LPC），及動態時間規整Dynamic Time Warp技術。語音識別技術最重大的突破是隱含馬爾科夫模型Hidden Markov Model的應用。從Baum提出相關數學推理，經過Rabiner等人的研究，卡內基梅隆大學的李開復最終實現了第一個基于隱馬爾科夫模型的大詞匯量語音識別系統Sphinx。