1.硬科技+声学算法：
- Echo智能音箱架构：麦克风阵列板、主板、功放分离（模拟麦克风导致A/D等占用空间，不便简化）；
- 优化方法：数字麦克风
- 解决方案：数字麦克风信号质量劣于模拟，为了保证效果，由此引入声学算法：唤醒、Beamforming、降噪、回声抵消、去混响等进行优化
- 声学算法与其他算法的差异：算法本身（如经典数值、非数值算法，甚至深度学习算法等）+反复测试、采集数据、修改硬件参数
2.小米的合作模式创新
- 合作伙伴：声智科技
- 合作模式：目前看来小米还处于试探阶段，通过产品低价战略。走性价比路线，一旦吸引大量的用户，由此会衍生出更多的新特征需求，如通话、环境监测、声纹识别等
3.智能音箱竞品分析
- 列举了目前国内的几大智能音箱以及智能音箱的鼻祖Echo：
智能音箱比较
4.智能音箱的下一步
- 智能音箱是远场交互的起点，而非终点，不要单独看智能音箱本身的发展，而需要从智能音箱铺开看未来可能存在的新特征需求，除此之外远场语音交互的发展也不容小觑。
- 国内智能音箱的路线一：“性价比”音箱
以小米为例：小米AI音箱的产品定位是低端蓝牙市场，将来也一定会如同小米手机一样，大打价格战，一路走低，“性价比”亲民路线，核心考验在于负责算法端的声智科技能否不断寻求突破，提升产品体验。
- 国内智能音箱的路线二：电视盒子
这一点打开的是电视盒子的市场，相当于盒子的市场升级，但技术实现较难，对声学和交互精度要求更高。
5.智能音箱的发展困局
- T（技术）：汉语的语音识别和语义交互以及对话式交互技术远未成熟，设备提供的交互体验距离真正无障碍的人机交互相差甚远，严重影响用户体验；
- E（用户层）：智能音箱的“核心价值”没有标准化，用户不知道究竟该为好的音质买单还是为智能买单；
- 企业：国内企业缺乏像亚马逊、谷歌那样跨越多个垂直领域进行资源整合的能力；类似亚马逊对echo的补贴经营策略，对于要求利润的制造商来说很难实现。
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