本週二，微軟宣布以197億美元現金收購Nuance。這是微軟有史以來的第二大收購案，也是智能語音行業最大的一起併購案。從中不僅可以一窺這家價值近200億美元公司的養成路徑，還能看出一些關於智能語音行業的微妙變化。

因為買方和賣方分別代表著全球做智能語音的兩種派別：主營業務與語音技術關係不大的巨頭，以及靠語音技術謀生的技術公司。

微軟是當之無愧的全球科技巨頭，Nuance是全球智能語音行業的龍頭企業。Nuance委身於微軟，或許意味著——做智能語音技術的公司，最終歸宿可能都無法避免與巨頭糾纏。

而微軟願意投入大量現金收購Nuance，也表明了其探身細分專業市場的堅定決心和昂貴代價。

Nuance 20多年沈浮

要理解微軟為什麼收購Nuance，首先要了解這家公司的獨特價值。

Nuance從1996年在納斯達克上市至今，主要經歷了三個階段：從1996年-2011年的上升期；從2011年-2018年的低潮期；2018年之後的轉型期。

在上升期，Nuance主要靠技術輸出，給全球範圍的大中型客戶提供語音轉錄、語音交互類軟件產品以及配套的開發者工具。在2000年，鄧力（前微軟首席人工智能科學家）剛加入微軟負責語音識別方向的研究，就曾建議公司收購Nuance，但微軟覺得太貴了。20多年後，Nuance更貴了，股價從2000年的3美元至今增長16倍。

憑藉能廣泛應用到全球市場的軟件服務，以及大量的投資併購，Nuance在上升期的全球市場佔有率一度高達80%，全球直接或間接使用其產品的用戶超過20億，幾乎壟斷了金融、電信和醫療領域。

科大訊飛早年間還曾代理過Nuance的產品給國內銀行做呼叫中心，後來才逐漸研發出自己的語音識別技術。蘋果在2011年發布的Siri、三星在2012年發布的S-Voice等都曾採用Nuance的語音識別引擎技術。

Siri的面世讓Nuance這家技術供應商迎來了“高光時刻”，也激發了其他科技公司、創業公司對智能語音市場的狂熱，蘋果、谷歌、三星等公司早就悄悄自建團隊，準備靠深度學習技術彎道超車。

2010年之後，深度學習被廣泛應用到語音識別、語義理解、語音合成等場景中，讓語音技術的識別準確率大幅提高，而隨著谷歌、微軟、百度等公司開源深度學習框架，語音技術類項目的入門門檻大幅降低，語音識別、交互等功能也從能用逐漸變成好用，行業進入爆發期、競爭加劇。

此時的Nuance不僅在技術研發投入和投資併購上相比巨頭落後一籌，還要提防被他們挖牆腳。

從研發資金、人員數量上來看，自2010年以來，Nuance研發費用從未超過谷歌或微軟的5%，每年維持在3.3美元左右，研發人員大約有1500-2000人，研發團隊人數只是谷歌的10.8 %、微軟的5.4%。

谷歌在2004 年就挖走了Nuance 的聯合創始人Mike Cohen，讓其帶領谷歌語音識別團隊；蘋果在2011-2013年間先後將Nuance的前首席移動技術架構師Gunnar Evermann、前首席科學家Don McAllaster、前研發副總裁Larry Gillick招致麾下。

雖然從2005年開始，Nuance每年也會併購其他公司來構建技術和商業壁壘，可是還是逐漸被瓦解，客戶資源流失嚴重，多年處於虧損或微利狀態。到了2015年，Nuance成了“沒落的貴族”，蘋果、三星、百度等都曾提出收購意向，估值大約在50-60億美金之間。

從股價也可以看出，Nuance在2015年前後，股價一直在12-16美元之間波動，不再有新的增長態勢，直到2018年後進入調整期才被市場重新看好，股價猛增至最高50美元，直到如今微軟願意以其年收入13倍的價格完成收購。

不知是因為被曾經的合作夥伴“背叛”而“扎心太深”，還是因為價格不符合預期，2015年之後，這家老牌語音技術廠商開始放慢收購速度，逐漸步入調整期以自救。一個關鍵的核心策略是，在2018年進行大刀闊斧的業務調整。

從2000年-2018年，Nuance CEO 一直是Pual Ricci。據某員工向虎嗅透露，Paul是在矽谷出了名的狠角色，他非常擅長利用訴訟手段削弱競爭對手的市值，然後提出低價將其收購或讓它們破產。“Pual沒有技術型領導所謂的情節或偏執，對商業和技術的理解非常敏銳，也善於資本運作，有過併購上百家公司的經驗。”

在Paul的領導下，Nuance龐雜的業務體系已是“積重難返”。他在2016年就向董事會提出會在2018年初退休，但董事會在一年多時間內完全沒有人願意出來接下“爛攤子”，最後還是投資人多次批評董事會不作為，他們才開始尋找合適的候選人。

Mark Benjamin在2018年4月出任CEO，他梳理業務後非常吃驚。原來Nuance此前收購了70多個項目，建立了5家截然不同的業務部門——醫療業務、圖像業務、汽車業務、企業業務、含運營商業務和移動設備業務在內的其他業務，而且各業務部相當於是獨立的公司，只是共享了辦公場地和行政資源。“從增長角度來看，這種運營模式是不可持續的。”Mark談到。

在他的帶領下，Nuance開始做減法，在2019年將圖像業務以15億美元賣給了Kofax，同年11月份將汽車業務部門拆分成一家上市公司Cerence，留下能帶來80%營收的醫療業務和企業業務。

信息來源：Nuance公司官網、國泰君安證券研究

值得注意的是，Cerence靠繼承Nuance的1000多項核心專利、20多年的服務經驗、65家以上的合作夥伴關係、覆蓋全球70種語言的能力，短短2年間，已經成為一家頭部邊緣汽車智能語音服務商。

原先中國的200多名Nuance員工都劃分到了Cerence旗下。目前Cerence在國內的組織架構上非常完整，包括銷售、市場、產品、研發、雲端、交互、設計等部門，在上海、成都和北京都設有分部。中國、歐洲和美國是Cerence的三大主要市場。

去年國內所有合資和自主品牌賣出的搭載整車語音交互技術的車輛中，Cerence的市場份額超過科大訊飛（38.08%）、百度（7.24%）、同行者（5.31%）、騰訊（3.47% ）、思必馳（3.22%）等，佔據39.48%的市場。2020年Cerence總收入3.3億美元，預計到2024年實現營收6億美元，保持15%的年均複合增長。

Nuance的這招“金蟬脫殼”使用得非常巧妙，一邊尋找有錢金主來賣掉母公司，一邊早已提前落子一個新增市場。Cerence初步取得的成績也與近期火熱的“造車潮”不謀而合——汽車行業正在經歷電動化、智能化的變革。或許微軟願意收購Nuance，也有落子汽車行業的打算也未可知。

有一點可以肯定，將業務線瘦身後的Nuance，在醫療和企業服務領域，積累了在產品、渠道、服務等方面的優勢，可以讓微軟觸及到全美國77%的醫院，55%的醫生和75%的放射科人員，這將是一個超過千億美金的潛在新市場。

智能語音競賽新課題

Nuance在10年前就進入中國，但很難與本土公司抗衡。汽車業務能做起來，主要還是找到了合適的契機，合適的人和方法。

早期開拓中國市場不順利，一方面是因為當時Nuance的智能語音技術體驗並不好，員工在辦公室給客戶演示，如何喚醒一輛模型車中安裝的智能語音系統時，常常喊了幾聲“打電話”才能調出顯示屏上的電話頁面，員工們只能尷尬鼓掌。其次，科大訊飛等本土公司勢頭正強，常在競標中勝出。

Nuance的銷售團隊開始調整策略，決定先弄清楚一個關鍵問題：為什麼客戶總是傾向於選擇科大訊飛的技術方案？於是他們主動去客戶公司，找到關鍵決策人，一待就是好幾週。後來才發現，汽車客戶選擇科大訊飛也有不滿意之處——方案有些中規中矩。

於是，Nuance團隊提出了一個比較超前的方案。一方面在技術上，提出運用比競爭對手更前沿的“下一代自然語義理解”技術，雖然當時在全球範圍內，這一技術並無成熟案例；其次在費用上，客戶無需前期支付研發費用，而是分攤到量產車上。這樣就幫車廠將前期需投入上百萬美元的研發費用降為零，同時也能讓他們用上更前沿的技術。

該決策人果然讓Nuance挽回了客戶的心，團隊士氣大振，技術研發人員抓緊時間突破技術難點，業務人員靠著這種“洞察關鍵決策者需求”的能力和更有吸引力的技術方案，不斷從科大訊飛手中贏得更多客戶。

如果拿訂單的能力取決於銷售策略、商業洞察，那麼讓客戶滿意的關鍵還是在於整體方案能落地。好的客戶體驗跟技術的高低並不完全正相關。

“語音識別技術並不難，有很多開源的技術，難的是語義理解，這需要建立一個複雜的知識庫，將字詞和背後的意思聯繫起來，這就需要人工智能的能力。從語音識別整體的準確率來看，其實所有做語音識別的公司能力差距非常微小。”一位智能語音技術從業者告訴虎嗅。

早在2016年微軟研究院就宣布，經過機器學習算法對智能語音識別系統的訓練，文字識別率準確度可以達到94%。前幾天，百度宣布其語音識別技術在標準語料庫的訓練中準確率達到98.4% 以上，相較5年前，準確率提高了4.4%。雖然繼續深耕技術毋庸置疑，但不得不承認，所付出的成本和提升的效果，確實有些不成正比。

要想取得商業成功，很多時候還需要下功夫在技術之外的事情上。“尤其是to B 公司不僅要讓客戶滿意，還要與合作夥伴做好配合，才能互相成就。”Nuance前員工張齊對虎嗅談到，在服務汽車行業客戶時，他對這一點非常有感觸，因為一套完整的車載智能語音系統，需要跟車做深度集成，要與車廠、平台運營方、軟硬件供應商等不斷磨合。“只有當我們一起將方案推倒重來幾次，完成第一個項目的交付後，Nuance的汽車業務才算真正迎來了轉折點。”

在過去十多年的競爭中，智能語音消費級市場已初具格局。曾在該掀起風浪的巨頭們，早已不再滿足於“語音助手”、“智能音箱”的身份，在設備上，從手機、平板、電腦等移動設備，擴展到家庭、汽車、酒店等場景，功能上也從語音對話、逐漸向內容服務、決策服務、IoT設備管理等方向演，以語音為切入口的生態已初現雛形。

智能語音領域進入生態競爭的巨頭們，也早也從技術競爭轉向了新的課題——生態競爭。要增加生態競爭力，要么直接地買買買，要么更委婉地談合作。

像Nuance這樣的技術型公司，在消費級市場幾乎站不住腳，只能靠深耕細分行業市場，才能保有一席之地。Nuance分拆出Cerence，也算是找到了一個值得深耕的新增市場。微軟其實在智能語音的消費級市場中，也沒有嚐到多少甜頭，所以才從2015年以來，公司的重心回歸到擅長的企業級服務。

從1991年成立微軟研究院以來，微軟一直將語音技術作為主要的研究領域，可是每當谷歌、蘋果、亞馬遜在消費級市場做出創新時，微軟總是跟隨者，而不是引領者。比如蘋果的Siri在2011年發布後，谷歌在2012年就推出Google now，微軟在2014年才推出個人智能助理Cortana，同年亞馬遜已經推出在重新定義智能語音體驗的音箱Echo。

今年3月底，Cortana已被微軟在App Store和Google Play商店下架，並終止了包括Surface耳機在內的多種設備服務，僅在Windows中可以訪問Cortana。據微軟公佈的信息，Cortana之後會集成到Microsoft 365生產力應用中。在亞太市場有很高人氣的小冰也在去年分拆為獨立運營的公司。

直到微軟CEO薩提亞·納德拉在2015年提出，要把微軟的未來賭注押在AI上，通過AI來引領數字化變革，改變人們的工作、生活方式。微軟才加大對AI的投入，2016年微軟的研發投入是谷歌的3倍，高達120億美元，大部分的資金都流向AI。

同年微軟也發布了微軟雲的認知服務，包括5大類功能——視覺、語音、語言、知識和搜索。這是目前微軟提供智能語音服務的主要切入點。所以微軟收購Nuance，更重要的一個原因，還是在於去年第二季度給微軟帶來1/3營收的智能雲業務，需要深入細分行業，以尋求新的增長點。

Nuance能幫微軟補充在醫療領域的市場短板。此外，其技術也能整合到Team或者Azure中，甚至應用到財務顧問、客服等呼叫中心等業務。

醫療行業的廝殺才剛開始

過去巨頭在醫療領域早有佈局，但都基於自身優勢拓展市場，在細分行業內並沒有太多高調動作，但這次微軟大手筆收購Nuance，釋放了一個重要的信號——巨頭在醫療領域要開始搶占市場了。

醫療行業信息化、智能化其實很早就有大量公司前撲後繼地投身進來，前景看起來美好，卻總是難逃骨感的現實，實際上很多做醫療領域的AI公司大多倒在“落地難”三字上。

一個典型的案例就是IBM 。它很早就向醫療行業推銷Watson人工智能服務，宣稱可以幫助醫生進行疾病診斷和癌症治療。可是IBM Watson 過去10多年的發展舉步維艱，去年開始爆出裁員50%-70%，今年2月份，《華爾街日報》報導IBM已在尋求出售Watson Health業務。

從國內近10年的醫療行業智能化投資案例數量來看，近兩年資本市場對智慧病案、AI+輔助檢查、CDSS（臨床決策支持系統）、手術機器人、AI+基因檢查等曾經的熱門領域已經冷淡下來，更傾向AI+新藥研發。

微軟、蘋果、谷歌、亞馬遜、阿里、騰訊等科技巨頭在醫療領域的佈局，並沒有像IBM那樣直接切入核心的問診和治療，而是從邊緣的信息化開始做起，逐漸覆蓋到核心的、技術複雜程度更高的場景，但他們都想在這醫療市場搶占先機。

微軟早在2018年就成立名為“微軟醫療”的新部門，同時挖來了幾位醫療信息技術領域的專家坐鎮，要將醫療系統搬上雲端，同時實現雲計算與醫療研究的結合。2020年5月，微軟發布了第一個專門針對特定行業的雲計算解決方案——微軟醫療雲。

蘋果在醫療保健行業主要依靠終端設備中的Apple fitness+各種服務，比如使用蘋果手錶可以用內嵌心電圖監測功能測量佩戴者的心率、血氧含量，用戶能直接用手機下載醫院的診療單等。

亞馬遜一方面通過Alex來解決家中的醫療需求，比如發送個人健康數據、藥物提醒、呼救等。此外亞馬遜也與埃森哲和製藥巨頭默克合作，在AWS上創建了一個藥物開發平台。

谷歌的做法主要是通過可穿戴設備來收集用戶信息，最終目標是創建一種綜合搜索工具，將病人數據、診斷結果、實驗結果、住院記錄等進行分類聚合。谷歌也在為醫療行業開發了一套AI工具，來進行某些疾病，如癌症的早期檢測和診斷。

“從Azure的角度，現在需要在細分行業做深，尤其是醫療行業，收購Nuance可能標誌著Azure將迎來新的快速增長期。”小冰CEO李笛談到，微軟的語音技術加上Nuance的場景積累和用戶滲透。估計微軟在國內也很快會有面向醫療行業的“雲+語音”復刻案例。

早在2019年，微軟就與Nuance建立了”戰略合作夥伴關係”。微軟集成Nuance的語音技術、信號增強、文檔摘要等能力到Azure上，以實現智能臨床管理。比如自動捕捉記錄醫生和病人之間的對話，並通過AI進行語境分析和自動創建臨床記錄等。

電子病歷還只是一個切入口，有分析師預計，疫情得以控制後，基於雲計算、人工智能、物聯網、大數據等新興技術架構的醫療軟件信息系統正在快速被醫院所接受，以支持醫療保障、醫藥研發和生命科學等整個產業鏈的加速發展。

在全球醫療雲計算市場，據Vision Research，該市場規模將從2020年的109億美元增長到2028年的271億美元，年復合增長率為11.13%。從全球人工智能市場來看，據IDC的數據，到2025年其市場總值將達1270億美元，醫療行業將佔1/5的市場份額。

微軟這次大手筆收購在醫療行業深耕多年的Nuance，將攪動醫療行業多年的市場格局，新一輪的市場競爭已悄然開場。對做人工智能類的技術公司來說，將身處更劇烈的競爭環境，他們要快速證明自身價值，否則很難有行業話語權。