AI企业上市困局：秀肌肉时代已远去，还是没有新故事(8)

一方面，语音语义赛道由于声音识别难度较高而很难被标准化，规模化发展更是无从谈起；另一方面，语音语义技术需要长时间的训练和数据积累，也需要与不同的应用场景进行深层次融合，导致语音数据集扩充缓慢。

不过，思必驰并不仅仅局限在软件层面，其硬件业务也在发力之中，比如AI语音芯片、智能语音语言交互设备整机等，将其业务范围从智能家电、车载语音交互、智慧医疗等进一步扩大至消费电子、办公硬件等领域。

“目前，AI企业之间的同质化竞争其实已经非常严重，思必驰与不少AI企业存在着业务交织或重叠的现象，因此以差异化的方式深耕某些领域，或是实现扭亏为盈以及构筑护城河的根本。”李磊向「子弹财观」表示。

杨阔也倾向于AI企业应该深耕某些领域，“虽然定制化在业内属于普遍现象，但只要在某个领域做到五个客户时，产品重叠的部分就会越来越多，也就意味着可模块化的部分越来越多，实现以量摊薄成本。”

对于超过90%的AI企业而言，商业化落地仍是一场终极大考。过去AI企业需要“讲故事”，但现在则需要拿出实实在在的商业化落地方案和数据，毕竟“秀肌肉”的时代已经远去。

未来，AI企业之间的竞争不再是单纯的炫技，而是基于算力、数据、算法、应用场景的综合能力的对决，商业化落地也不再是单纯的纸上谈兵，而是一场残酷的、关乎生死存亡的贴身肉搏战。

*注：文中人名皆为化名。文中题图来自：视觉中国 ，基于RF协议 。