研究無止境，現在更多的是要如何落地吧，畢竟 IBM 的 Watson 也都開始裁員來，理論和實際結合起來，才是硬道理。

智慧語音方面的各種應用：

智慧裝置領域

如今智慧手機的普及率在中國為66%，說明一半以上的人都開始使用智慧手機，而語音助手作為智慧裝置的一項重要功能，可以將很多操作化繁為簡。當你在打算髮一條微博之時，倘若不使用語音助手，你將進行以下幾項操作：尋找微博圖例→點選微博圖例→點選新增按鈕→選擇文字編輯功能→編輯文字資訊→點擊發送。而當你選擇使用語音助手時，你只需要三步，1點選語音助手，2對語音助手說出想發的微博內容，3點擊發送。大大減少了你的時間成本。

汽車領域

當你在開車時，最需要用到的便是手和眼，然而此時不認識路的你急需要開啟導航為你指引方向。沒有智慧語音的你該怎麼做？停到路邊？開啟導航裝置？那萬一你正行使在高速路上無法停車怎麼辦？又或是騰出一隻手，一隻眼去戰戰兢兢的找尋導航裝置？這時一個能用語言便可以查詢的車載導航即可讓你省去了這些麻煩。你只需對他說一聲我想要去哪，智慧語音便會識別你的需求，從而分析出相應的目的地，最終輸出你所需要的結果。

智慧家居領域

語音互動現在在智慧家居領域掀起了一片狂潮，無論是亞馬遜Echo的面世，還是現如今的小米家族中的小愛同學，又或是天貓精靈，都成為大家樂意購買的產品。他們的實時互動，真的像是解放了你的雙手雙眼，你可以在幹別的事情的同時用聲音與他們進行交流。

客服領域

客服是一項簡單卻又高重複性的工作。而電銷類客服機器人能夠完成初級的溝通、篩選、統計工作，在問答時，透過一定的話術，來進行一些簡單的回答。可以解決將近70%左右的問題，大大介紹了人工的成本，提升企業運營的效率。

目前人工智慧研究的關注點主要集中在雲機器人技術以及人腦仿生計算技術兩方面。

包括日本、美國在內的多個國家都十分關注雲機器人的研究與開發，並透過發展相關技術，如機器人網路系統的計算方法、影象分析及處理技術、機器人控制系統的開放體系結構等，促進該領域的發展。

對於人腦仿生技術的發展，多建立在深度學習的基礎上，該技術的應用能夠使得電腦在某些方面像人類大腦那樣去工作，完成知識學習與總結。目前，IBM公司正專注於仿生晶片的開發。如今，很多國家都已加入研究隊伍，想要率先把握髮展先機。