1、场驱动因素 2.2.1 需求端：下游需求增长，AI 语音识别市场空间稳步提高 在过去五年间，中国 AI 语音的需求最先在消费级市场爆发，主要得益于互联网及智能 硬件设备厂商加大语音识别的投入经费，以及厂商为提前占据市场推行的智能音箱硬件补 贴。目前，消费级产品及服务主要包括智能音箱、智能车载和智能硬件及消费级互联网增值 服务。然而，目前包括直接面向消费者的产品及服务在内，语音识别的相关应用及使用场景 仍具有局限性。未来，在消费级产品供应商和开发者共同构建产业生态圈的过程中，语音识 别技术将更好地与其他语音交互技术及软件功能融合， 为消费者提供更优质的体验， 未来 AI 语音识别市场将迎来广阔的
2、发展空间。 对于专业级市场而言， 主要的产品形式包括智能语音开放平台和行业解决方案， 下游应 用领域目前主要包括数字化水平相对较高的智慧医疗、智慧教育、企业客服、司法政务、金 融领域等。 AI 语音识别作为人机交互的重要入口之一， 除了在语音识别的领域表现出色外， 也要能更好地与其他智能语音技术（包括语义理解、远场语音识别、唤醒目标检测、全双工 交互、个性化识别技术等）进行融合，从而综合提升真实场景中的用户体验。近年来 AI 语 音识别专业级市场的快速增长主要原因除了深度神经网络算法为语音识别带来的准确率大 幅提升外，更重要的是其他智能语音和 AI 技术的发展带来了更广阔的应用场景，预计未来
3、专业级市场的商业化需求将得到进一步释放。 6 图 2-2：中国 AI 语音识别市场商用收入规模，2015-2024 年预测 * 统计对象包括：1）专业级市场：智能语音行业解决方案、智能语音开放平台等； 2）消费级市场：与语音识别直接相关的硬 件设备，如智能音箱及相应消费级软件和服务如个性化教与学平台、语音输入法、智慧考试等。以上商业化收入仅包括智能语音 直接相关收入，硬件收入及其他技术相关收入不纳入本市场规模。 2.2.2 技术端：算力、算法、大数据升级，AI 语音识别准确率持续提升 在过去 5-10 年，AI 语音识别技术的快速商业化的主要原因在于技术端的快速发展，如 计算能力的提升、算法框
4、架的优化和大数据的升级等。 图 2-3：中国 AI 语音识别市场技术发展情况 从计算能力来看，芯片处理能力的大幅提升、GPU 的大量应用、云服务的普及还 有硬件价格的快速下降共同为人工智能计算能力的提升提供了重要支撑； 从算法框架来看， 目前主流语音识别模型已经以深度神经网络为主导， 神经网络的 出现及普及为语音识别准确率的提升起到了重要作用； 7 从大数据来看， 更加贴近真实使用场景的语料库也为语音识别技术提供了更加有效 的训练素材，从而大幅提升了 AI 语音识别产品及服务的使用体验。以上底层技术 的升级，为语音识别技术的准确率提升及商用渗透提供了强大的市场驱动力。 2.2.3 政策端：人工
5、智能上升至国家战略地位，AI 语音识别行业加快布局和落地 人工智能发展水平一定程度上体现了各国最高的科技水平。 考虑到人工智能发展对于国 家经济发展的重要性，中国政府已针对人工智能行业颁布了多项国家层面的发展政策，自 2017 年以来人工智能行业已经连续三年被写入全国政府工作报告内。具体支持政策包 括项目发展基金、人才引进政策及其他国家扶持政策。目前，语音识别技术属于中国 AI 领 域中最为成熟落地的技术之一， 在国家政策的强力扶持下， 预计未来能够加速在垂直行业的 渗透和布局。 同时，在中国制造 2025的大背景和智能经济新形态下，各省市响应中央号召，截 至 2019 年上半年，已有 30
6、多个省市发布人工智能相关规划或专项政策，以人工智能为技 术手段，发挥当地产业集群优势，促进产学研融合及协同发展。 图 2-4：国家及地方相关政策及影响 2.3 中国 AI 语音识别市场趋势洞察 2.3.1 云计算渐发展，商业化前景更广阔 AI 语音识别发展至今，主流算法模型已经从模板匹配阶段转变为深度神经网络阶段。 在深度神经网络算法下，考虑到训练过程中大量数据的使用，计算量巨大，对于应用企业而 言，采用本地计算方式的算力门槛过高。而在当下的智能时代，日渐普及的云计算环境提升 8 AI 语音识别运算效率的同时也降低了企业的进入门槛， 因此大大促进了 AI 语音的技术发展。 语音识别终端把采集到
7、的语音片段进行模数转换后， 进行传送和决策， 然后通过通信网络将 语音数据上传至云端进行语音识别，反馈结果至语音识别终端。在此过程中，云计算可以完 成语音数据库和语言数据库的训练， 最高效输出反馈结果， 促进 AI 语音技术的准确率提高。 基于云计算的发展， 部分头部厂商也在逐渐推出基于云上的语音产品， 商业化落地的步 伐正在加快。在个别应用场景领域中，基于云计算的 AI 语音技术应用市场销售规模已近乎 领先于头部的基于传统硬件厂商所服务的市场规模，大量的独立软件开发商（ISV）趋于与 云上语音技术厂商达成合作关系， 从而在低成本的情况下在云开放平台上获取最前沿的云上 智能语音技术和行业语音解
8、决方案。 例如， 现已有超过 5 万家语音客户与阿里云智能语音达 成合作，覆盖多行业场景，包括中国移动、中央电视台、招商银行在内的传统行业的大型企 业。其中，在电话客服行业，与阿里达成合作的独立软件开发商（ISV）头部 8 家用户年销 售额接近 6 亿元人民币，在法院语音识别市场的联盟商 2019 年也达到年销售额 1.6 亿元人 民币。基于云计算的 AI 语音技术能够满足 ISV 在录音文件识别、实时语音识别、一句话识 别、语音自学习平台、短文本语音合成、长文本语音合成、语音唤醒、声纹识别、语音模组 和语音交互 SDK 等方面的技术需求，从而支撑他们实现和拓展更多的应用场景和渠道的发 展需求
9、。 2-5：神经网络模拟对于内存大小和计算能力的需求关系 2.3.2 多技术协同发展，语音交互更生动 语音识别属于人工智能中的感知智能， 其核心功能是将物理世界的信息转化成可供计算 9 机处理的信息， 为后续的认知智能提供基础。 因此， 语音识别作为人工智能的重要感知入口， 除了实现本身的单一功能外，还可以与其他 AI 技术进行深度集成，应用于更广泛的生活场 景中。通过前端语音交互提供入口，后端互联网提供服务，多种技术协同发展的形式，不仅 为单一的技术赋能，同时也能推动 AI 语音相关产业创新，有利于未来新兴产业的崛起。如 服务机器人、智能客服等新兴产业在 AI 语音识别的技术推动下正在快速发
10、展。 技术融合已成为当下的趋势，只有将多种技术充分结合，才能为用户带来更多价值。以 公检法领域为例，通过融合声学信号、模式识别、自然语言处理、语音合成等技术，可以实 现智慧庭审、 电信网络反欺诈、 虚拟法官、 声纹研判、 智能接警、 警务智能语音服务等功能， 为公检参与者提供全面高效的服务。 2-6：语音识别在公检法领域的技术应用和落地 10 2.3.3 语音技术渐开放，普惠生态更繁荣 智能硬件的“智能” ，体现在强大的感知能力、机器学习、自然语言理解等，而这些功 能十分依赖于大数据以及云计算技术的支撑。 目前， 这些数据和计算资源基本掌握在大型 AI 语音识别厂商手中，给 AI 生态的发展无
11、形中增设了障碍。此外，随着云计算、语音识别等 技术的发展， AI 语音将会渗透到各行各业中， 但各行业都有其独特的属性， 很难有一套通用 的 AI 语音技术适用于所有的行业。为适应多元化的行业应用，提高开发和应用效率，应渐 渐将定制化模型的能力开放，使开发者在前期模型训练阶段不拘于行业属性，授之以渔，定 制行业特属的算法模型，真正做到普惠生态。 目前，AI 语音厂商正在逐渐开始构建这样的普惠生态。AI 语音厂商基于可靠的技术基 础赋能行业升级，将软件和硬件结合，提供芯片端到语音算法、平台的一站式服务，并通过 平台化的方式开放其智能语音算法能力， 赋能其他合作伙伴高效开发针对性产品， 为整个 A
12、I 生态提供更为普惠的服务。打造 AI 普惠生态系统，需与 AI 行业独立软件开发商达成合作， 为其落地更多的应用场景降低技术使用门槛，合作提供更贴近需求、量身定制的解决方案。 如， 百度宣布语音技术接口永久免费开放， 提供语音识别、 语音合成、 语音唤醒多平台 SDK。 阿里云的语音交互技术服务平台聚焦语音的核心能力， 在基于云的开放式平台为中下游 ISV 提供包括了语音原子能力、开箱即用的行业模型、和自学习平台的一站式服务，紧靠行业伙 伴，和客户一起打造更贴近需求的产品。 2.4 中国 AI 语音识别市场关键成功因素分析 （1）强劲的技术支撑 AI 语音从技术突破开始，到应用、终端和场景的
13、不断突破，再回归到技术，渐成业内共 识。 语义识别的加入、 知识图谱的构建和技术的快速迭代， 也为智能语音技术进入 3%红线、 未来将会是一个普惠 AI 的时代，技术开放将会是 AI 时代非常重要的特点。尤其在当 下竞争激烈的环境下， AI 语音识别厂商技术的差距已经不太明显， 若能开放语音技术能力， 赋能行业伙伴，不仅可以快速抓住用户，占领市场，还能促进整体生态繁荣发展，普惠 AI 应用市场。 11 甚至达到更高识别率带来可能。 但由于 AI 语音发展时间从整个技术长河的角度而言并不长， 从听清逐渐实现听懂， 最后到满足用户随心所欲， 还需要不断的训练、 试验， 以及技术迭代。 对于语音识别
14、厂商而言，如何在现实场景下将声学、语言学等多学科技术融合，实现技术迭 代和算法提升，从而提供高准确率的语音识别服务是行业的重要成功因素之一。 （2）充足的语料积累 如果算法是 AI 语音技术的引擎， 那么 数据就是燃料。算法需要庞大的基于真实 场景的数据，并需要对数据进行相对精确 的标注，例如在建立声纹识别训练库时， 至少要保证性别比例分布为 50%5%， 并包含有不同年龄区间、不同地域口音等 训练样本。 因此， 对于语音识别厂商而言， 在垂直行业的真实场景下积累充足且及时的语音资料和文本资料， 并针对以上资料加以标注 及进行实时更新和迭代是优化用户体验和提升客户粘度的关键， 也是语音识别行业
15、的关键成 功因素之一。 （3）丰富的场景土壤 应用、终端和场景带来了大量应用数据，更为应用于语音识别的机器学习、深度学习带 来了技术突破。语音识别技术的爆发是源于大数据，数据量越多，语音识别的算法准确性越 高，语音识别的识别准确率相应越高。 此外， 语音识别技术需要丰富的场景土壤来培养快速的复杂场景处理能力。 在消费级用 户需求方面， 从语音识别技术发展的开端起， 消费者对语音识别技术就建立了高预期希 望利用新技术提升生活体验， 将高准确率的语音识别技术创造性地融入到日常场景中。 在专 业级用户需求方面，司法、医疗、教育、电信、交通等行业的政府及企业级用户需要语音识 别系统在实际业务应用中表现
16、出功能的可靠性和稳定性， 因此， 这些专业级用户在选择语音 识别产品时会通过严格的招投标选择最具实力和行业经验的 AI 语音识别产品和服务供应商。 面对日益提升的用户需求，AI 语音厂商需要积累丰富的场景经验，培养快速的复杂场景处 理能力以赢得市场。此外，用户在选定语音识别供应商后倾向于长期保持稳定合作，这也成 为 AI 语音厂商持续成功的因素之一。 12 3 中国 AI 语音识别市场竞争格局分析 沙利文通过深度访谈和调研市场领导者、参与者、用户及行业专家，查阅公开信息，制 定了一套包含一系列评价指标和市场权重的评价体系，并基于该评价体系对中国 AI 语音主 流厂商进行客观公正的评估，分析其在
17、中国的 AI 语音行业中增长力情况。 3.1 沙利文企业增长评价数据来源和研究主体 本报告数据来源于技术指数、市场数据及 AI 语音识别领域开发人员、服务提供商、行 业专家访谈等。报告的评价主体为中国 AI 语音识别主流厂商，按照其属性可分为 IT 及互联 网厂商、语音技术厂商两类。 IT 及互联网厂商：IT 及互联网厂商包括百度、阿里巴巴、腾讯、搜狗、小米等厂商。凭 借在互联网时代积累的大量资本，IT 及互联网厂商在众多科技领域成为了主要“玩家” 。与 依靠人工智能技术起家的 AI 垂直类企业不同，IT 及互联网厂商侧重以流量导向和满足庞大 用户群体验和创新需求为导向去做 AI 开发，更多以
18、流量和用户体验为导向，同时，会比传 统的语音技术厂商更加注重创新实践。 语音技术厂商： 语音技术厂商也可以分为传统语音技术厂商和创业厂商。 传统语音技术 厂商包括科大讯飞、小 i 机器人、捷通华声等拥有自己的核心智能语音芯片以及语音相关软 件系统的厂商，创业厂商包括云知声、思必驰、出门问问等专注于某些垂直领域（如汽车、 家电）来推广自己的语音技术和产品的厂商。 3.2 中国 AI 语音识别市场企业增长评价结果及分析 通过以上评价和模型计算，可得到综合评价值排名如下： 13 图 3-2：中国 AI 语音识别主流厂商竞争力分析 注：圆点颜色深浅代表客户指数值大小，圆点颜色最深表示客户指数值越大。
19、基于本模型的评价，阿里巴巴、科大讯飞、百度、腾讯均处于高竞争力区间，且阿里巴 巴在增长指数、创新指数和客户指数三个维度均表现突出。 阿里巴巴 阿里智能语音交互服务是业内领先的云原生语音服务平台， 对阿里集团内服务于超 过 99%语音场景，对外提供各类云上语音产品。 （1）在语音识别全产业链方面， 阿里云上语音技术在大量数据积累、 算法积累 （独创的下一代端到端语音识别技术 SCAMA和SAN-M算法， 基于CPU服务器的高并发、 实时/离线的语音识别能力） 、 工程积累（云原生 AI 技术、大规模弹性计算能力、支撑集团日均数亿请求服务能 力） 和阿里达摩研究院技术同步上云的成果加持下， 极大提
20、升了语音交互的准确率 和性能。阿里智能语音交互技术已解锁并成熟布局于多个场景中，包括智能客服、 14 智能质检、法庭庭审实时记录、实时演讲字幕、访谈录音转写、声纹登录、设备端 语音交互等场景，在政务、金融、物流、教育、电商、泛互联网、医疗、餐饮等多 个领域均有应用案例以及大量的客户积累。 （2）在市场方面，目前，阿里智能语音 分别在电话客服和法院语音识别的市场都占有领先的位置 （全国电话客服领域最大 的技术合作联盟； 与法院行业龙头应用厂商全部达成合作， 覆盖近万间线下法庭和 超过 1.5 万间线上法庭） 。阿里语音 AI 技术能在多个领域快速落地，占领市场并成 为行业客户认知度前列的云上语音
21、技术厂商， 关键因素之一是与大量的独立软件开 发商结成了阿里语音 AI 产业联盟。 （3）在企业经营和战略方面，阿里云在基建技 术的布局的规划方面，将继续加大投入对云操作系统、服务器、芯片、网络等核心 技术的研发，为语音 AI 与云的结合带来更具想象力的应用场景和价值空间。 （4） 在创新方面， 阿里重视对技术的研发投入和对行业的贡献， 其智能语音核心技术能 力是下一代端到端语音识别技术 SCAMA、SAN-M 技术和 DFSMN 技术，这几种 技术都是业界首次在非科研领域的应用并大获成功， 使得语音交互的准确率在高并 发的情况下获得大幅度提高， 同时 DFSMN 也已经面向全行业开源， 为行
22、业整体技 术提升做贡献。另外阿里在业内率先推出了自学习平台改变了语音 AI 生产关系， 即便行业实践者没有很多语音领域的专业知识， 也能够用阿里云自学习产品， 通过 灌注入行业内的数据和知识， 就能够获得所在行业不错的语音交互效果。 阿里的智 慧大屏解锁了多场景，阿里达摩院全球首创多模态语音交互方案，与语音、视觉、 自然语言理解多 AI 技术融合，能够实现在强噪音环境下的免唤醒人机交互，具有 突出的产品组合优势。 （5）在客户服务方面，阿里智能语音最为主要的商业策略就 是为其合作伙伴提供语音原子能力、 多个领域开箱即用模型和“自学习”平台， 赋 予客户产品“能说、会说、懂你”式的智能人机交互体
23、验，在将阿里云智能语音领 15 先技术赋能于产业联盟企业的同时， 构建一个更为完整和繁荣的 AI 语音应用生态， 普惠市场。 科大讯飞 科大讯飞是中国领先的智能语音技术提供商之一， 在语音识别等智能语音技术领域 拥有国际先进的成果， 主要业务包含智能语音和语言技术研究、 软件及芯片产品开 发、语音信息服务及电子政务系统集成，为企业、政府和个人提供智能应用。科大 讯飞技术优势在同行业中出众， 拥有自主知识产权的智能语音技术， 已推出覆盖大 型电信级应用到小型嵌入式应用， 以及满足不同应用环境的软硬件产品。 科大讯飞 在中文语音技术市场和语音合成产品市场都占有较大份额，应用于电信、金融、电 力、社
24、保等主流行业。科大讯飞结合自己核心的智能语音技术和人工智能的研究， 已经实现 AI 产品化的布局。在 To B 端，科大讯飞面向教育、政法、医疗、汽车和 客服等多个行业提供相应的解决方案， 如智能汽车方案中的飞鱼车机服务， 是一款 软硬数服一体化的智能车载设备， 将降噪、 唤醒和识别等智能语音技术及人工智能 技术应用于汽车，让用户在复杂的行车环境中轻松获取娱乐、通讯、导航、车身控 制等服务。在 To C 端，科大讯飞提供面向消费者的家庭、汽车、翻译等消费级个 人产品，包括硬件产品如讯飞学习机，讯飞翻译机，智能办公本等，以及软件产品 如讯飞输入法，AI 电视助手等。 百度 百度在 AI 开放平台
25、上提供语音识别的技术，共享 AI 领域的应用场景和解决方案。 提供产品包括短语音识别、实时语音识别、远场语音识别、音频文件转写、语音自 训练平台等，应用于手机应用语音输入、机器人对话、语音内容分析和实时语音转 16 写等场景。 百度的语音识别技术优势在于领先的语音识别技术， 提供自助训练专属 模型（使用业务场景文本语料，零代码自助训练语言模型，精准识别语音内容，有 效提升业务领域识别准确率使用）,可简单快速地接入（支持 API 及多种 SDK 接 口，领先识别解码技术提升识别速度） ，提供稳定性保障，收取费用较低。 腾讯 腾讯云语音识别目前主要应用于微信、王者荣耀、腾讯视频等内部业务使用，外部
26、 应用布局于录音质检、会议实时转写、法庭/审讯记录、语音输入法等场景；技术提 供主要功能为开放实时语音识别、 一句话识别和录音文件识别， 支持云端和嵌入式 两种服务模式。 腾讯云语音识别的主要优势在于有大量的用户基础和数据积累可应 用于丰富的行业场景， 收费价格较低 （购买预付费包后识别 1 小时语音不到 1 元） ， 字准率高达 97%，支持多语言识别能力（中文普通话，粤语，英语和韩语） ，有领 先的算法（基于创新网络结构 TLC-BLSTM，利用 ATTENTION 机制有效地对语 音信号进行建模，通过 Teacher-Student 方式提升系统鲁棒性，对通用以及垂直 领域下场景有领先业
27、界的识别精度和效率，提供自主提升准确率的功能。 3.3 沙利文评价模型的设计 本次沙利文针对中国 AI 语音识别主流厂商进行增长力评价，旨在确定市场未来的增长 机会，并评估能高效利用这些机会的公司。本次增长力评价主要评估两个关键指标：公司对 持续创新的关注以及将创新转化为持续增长的能力， 分别表现为创新指数 （Innovation Index） 和增长指数（Growth Index） 。此外，为体现公司的增长为客户带来的价值，同时将公司提 供的客户服务价值-客户指数（Customer Index）作为辅助评价指标。 创新指数（Innovation Index） ：公司对持续创新的关注。创新指数
28、是衡量公司开 发产品/服务/解决方案的能力的指标，这些产品/服务/解决方案的开发清楚地展示 17 了公司未来的趋势， 能够发展和扩展以服务多个市场， 并与客户的需求保持一致变 化的能力。 增长指数（Growth Index） ：公司将创新转化为持续增长的能力。增长指数是对公 司增长绩效和业绩记录的衡量， 以及其制定和执行完全一致的增长战略和愿景的能 力；健全的增长渠道系统；有效的市场；竞争策略；和以用户为中心的销售和营销 策略； 以及基于对未来的远见卓识和有效应对新挑战和机遇的能力， 持续制定新增 长战略的能力。 客户指数 （Customer Index） ： 公司能将其创新及增长能力最终转化
29、为产品及服务 提供给客户的能力， 也即提供的客户服务价值。 沙利文基于以上评价框架， 采用 360 度研究方法对中国 AI 语音识别主流厂商进行深入分析， 涵盖 AI 语音识别行业的整 个价值链，参考市场领导者、参与者、用户及行业专家意见，获得 AI 语音市场中 主流厂商的客观评价。 图 3-3：中国 AI 语音识别市场企业增长评价体系 核心评价指数 评价指标分类 指标 增长指数 产业：全产业链生态布局 上游-基础硬件和基础支撑能力 中游-平台和框架，基础核心技术 下游-应用场景 一站式服务的提供 市场：市场表现 市场份额 收入增长 合作伙伴赋能 企业：经营和战略 增长渠道丰富度及空间 战略布
30、局 创新指数 创新延展性 研发投入 产品组合 创新趋势协同 客户服务指数 客户需求协同 产品的普惠性 18 4 研究方法和研究范围介绍 4.1 研究方法 沙利文研究院布局中国市场，深入研究 10 大行业，54 个垂直行业的市场变化，已经积 累了近 50 万行业研究样本，完成近 10,000 多个独立的研究咨询项目。 研究院依托中国活跃的经济环境，从信息科技行业，大健康行业，新能源行业 等领域着手，研究内容覆盖整个行业的发展周期，伴随着行业中企业的创立，发展，扩 张， 到企业走向上市及上市后的成熟期， 研究院的各行业研究员探索和评估行业中多变 的产业模式，企业的商业模式和运营模式，以专业的视野解
31、读行业的沿革。 研究院融合传统与新型的研究方法， 采用自主研发的算法， 结合行业交叉的大 数据，以多元化的调研方法，挖掘定量数据背后的逻辑，分析定性内容背后的观点，客 观和真实地阐述行业的现状， 前瞻性地预测行业未来的发展趋势， 在研究院的每一份研 究报告中，完整地呈现行业的过去，现在和未来。 研究院秉承匠心研究，砥砺前行的宗旨，从战略的角度分析行业，从执行的层 面阅读行业，为每一个行业的报告阅读者提供值得品鉴的研究报告。 弗若斯特沙利文本次研究于 2020 年 12 月完成。 4.2 研究范围 沙利文中国 AI 语音识别市场研究报告基于对语音识别的理解， 从技术领域、 行业领域、 市场参与者
32、等多个维度对中国 AI 语音识别市场进行分析， 研究中国 AI 语音识别市场发展的 驱动因素，主要趋势，以及进入壁垒和成功关键因素，并对中国 AI 语音识别主流厂商进行 企业增长能力评价分析，为中国 AI 语音识别提供商及 AI 语音识别使用者提供参考。 行业领域范围：包括 AI 语音识别在中国不同行业领域中的应用，本报告将聚焦智慧 法院、智能客服、智慧交通等领域进行深入探讨。 市场参与者范围：包括 AI 语音识别产业链中提供软硬件、产品和服务的 AI 语音识 别提供商以及政府、企业、消费者、人工智能开发者等人工智能使用者。 哞哞直播新业态基地， 培育200家以上直播机构，挖掘2000名以上知
33、名“直播网红”“带货达人”。 到2022年，力争实现全市直播新业态年网络销售额达20亿元以上。 厦门市8月3日 厦 门 市 直 播 电 商 发 展 行 动 方 案 （2020-2022年） 力争实现直播电商年交易额突破百亿元，将厦门打造成为全国直播电商中心 城市 四川省 省商务厅4月8日 品质川货直播电商网络流量新高地 行动计划（2020-2022） 打造成为全国知名区域直播电商网络流量中心 武侯区8月28日 武侯区促进电商直播产业发展扶持 办法（试行） 打造西部电商直播第一区 成华区11月23日 成华区促进直播电商发展的十四条 政策措施 打造网络流量新高地，构建业态丰富、人才集聚、场景驱动的
34、产业生态 重庆市市商务委5月8日重庆市加快发展直播带货行动计划打造成直播应用之都、创新之都 省份发文单位时间政策目标 上海市 市政府办公厅4月8日 上海市促进在线新经济发展行动方 案（2020-2022） 打造成具有国际影响力、国内领先的在线新经济发展高地 市商务委12月4日 关于促进本市直播电商创新发展若 干措施的通知 激活直播电商上下游产业链包括直播电商基地、直播平台、MCN机构、专 业服务机构等在内各个市场主体的活力，培育一个能赋能上海建设国际消费 中心城市的直播电商新型生态圈 北京市市商务局6月10日 北京市促进新消费引领品质新生活 行动方案 推动实体商业推广直播卖货等新模式 河南省许
35、昌市6月29日 许 昌 市 直 播 电 商 发 展 行 动 方 案 （20202022年） 到2022年，构建10个直播电商产业集聚区，扶持20家具有示范带动作用的 直播机构，孵化50个网红品牌，培育1000名带货达人，将许昌打造成中部 地区直播电商领先城市。 河北省石家庄7月27日 石家庄市新媒体直播电商示范城市 网红人才成长计划（2020-2021 年） 建设国内新媒体直播电商示范城市，快速形成全覆盖宽领域高素质直播人才 队伍 辽宁省 大连市6月1日 大 连 市 直 播 电 商 发 展 行 动 计 划 （2020-2022年） 推进直播电商“12345”工程。大连打造成“东北网红经济第一区
36、”，东北 亚直播电商城市典范。 省商务厅8月12日 关于推动电商直播提质网红经济促 进网络消费的指导意见 到2022年底，建设100个电商直播示范基地，培育100万名辽宁各类电商直 播人才，孵化1000个辽宁特色电商直播品牌，全省电商直播带货实现年销售 额1000亿元 沈阳市11月6日 沈阳市电商直播发展（网红经济） 行动方案（2020-2022年 到2022年，使我市电商直播示范基地数量达到10个，网红经济街区数量达 到30个，MCN机构、电商直播服务机构及网红经纪公司数量达到100个，网 红品牌数量达到100个，培养10000名国内知名、具有东北特色的网红达人， 形成具有沈阳特色的电商直播
37、发展模式。 省份发文单位时间政策目标 黑龙江省省政府办公厅11月2日 黑龙江省直播电商发展三年行动计 划（20202022年） 到2022年底，力争建成一批直播电商共享基地（1个大型、5个中型、20个 区域直播电商共享基地），培育100个骨干企业、1000个网红品牌，培训10 万名直播销售和运营人员，将我省打造成为全国知名“直播电商之都”。实 现直播带货销售100亿元，集聚生态企业1000家，带动产值1000亿元 吉林省省商务厅12月14日 吉林省商务厅关于2020年度“直播 电商示范企业”推荐工作的通知 遴选出吉林省2020年度直播电商示范企业15家 西藏 自治区 省商务厅8月31日 关于促
38、进西藏直播电商发展的意 见 打造“四个一批”工程 直播电商区域发展指数 研究报告 2021.03 县域经济：抓住直播电商风口 作为国民经济的基本单元，县域经济的活跃度被视为国民经济的重 要风向标。 2020年中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划 和二三五年远景目标的建议中提出“发展县域经济，推动农村一二 三产业融合发展，丰富乡村经济业态，拓展农民增收空间。” 中国社会科学院财经战略研究院，2020年中国县域经济发展报告 显示，全国百强县（市）GDP总和占全国的9.6%，有32个县（市） GDP超千亿。 2020年受疫情影响，各地复工复产纷纷借助数字化手段创新，县市 长纷纷走进直播
39、间，通过“直播”为当地农副产品“带货”。“市长直 播”、“县长直播”这种方式，能有效增强农产品的品牌效应，提升农 产品附加值，让更多农民走上致富增收的道路，也深受消费者欢迎。 阿克苏：特色农产品，淘宝直播卖嗨了 2020年4月24日，阿克苏市市委常委、副市长袁建强和市委常委、 阿克苏商贸物流产业园管委会党工委书记张欣走进“淘宝live 市长来 了阿克苏专场”直播间，化身“带货主播”，和淘宝主播一道宣传推 介阿克苏市特色农产品。“我们阿克苏水土光热资源丰富，一年光照 时间达2800多个小时，夏季日间超过12个小时。在加上11月份打霜后， 昼夜温差大，所以我们的冰糖心苹果才这么甜，糖度最低都有17
40、 度。” 从产品产地优势到口感特色，与网友进行互动。 刚刚开播10分钟，直播间观看人数就超过了25万，原本14时就要结束的直播，架不住网友们的热情“攻击”，17种 商品初一上架就被秒光，现场的店主们纷纷拿出电话调货，整场直播硬是往后延迟了1个小时才结束。众多网友评论留言， “最美阿克苏”“买买买”。 据统计本次直播观看量达40万人，达成销售订单3600余个。疫情影响下，直播带货，带火疆货，将阿克苏的特产推 荐给全国网友，为巩固脱贫攻坚成果助力。 直播电商迈向万亿市场，成为拉动消费新引擎 国际咨询机构毕马威研究报告，2020年直播电商整体规模将突破万亿，达到10500亿元，渗透率将达到8.6%
41、据商务部数据显示，2020年我国重点监测电商平台累计直播场次超2400万场 直播场景越来越丰富多样，产业带直播、老字号直播、非遗直播、文化旅游导览直播、教育公开课直播等纷纷涌现 市场规模今年有望破万亿 直播电商：市场规模（亿元）直播电商：增速（%，右轴） 0% 50% 100% 150% 20,000 200% 25,000 300% 250% 15,000 10,000 5,000 0 4,338 19,950 283% 210% 10,500 90% 142% 366 20172018 1,400 20192020E2021E 8.6% 14.3% 4.1% 1.6% 0.5% 20172
42、01820192020E2021E 16% 14% 12% 10% 8% 6% 4% 2% 0% 直播电商在电商市场中的渗透率 来源：毕马威、阿里研究院迈向万亿市场的直播电商2020.10 指数编制目的及口径说明 213 基于指数分析，助力地方政府， 合理制定并实施直播电商促进 政策，实现直播电商可持续发 展。 政策引导 基于指数分析，发掘直播产业 发展特色区县，总结、梳理县 域直播电商特征及典型模式， 供其他区域发展参考借鉴。 案例发掘 通过淘宝直播2020年数据分 析，从5个维度（直播商品消 费、直播内容供给、直播内容 消费、直播质量、产业促进等） 对全国各区域直播电商发展情 况进行量化评
43、估。 量化评估 数据来源：淘宝直播，2020年全年数据 本报告“区域”包括市辖区、县级市及直辖市下辖区、县，该区域2020年淘宝直播引导成交规模超5000万元 编制目的 口径说明 指数构建方法 直播电商区域发展指数 直播商品消费指数 主 播 直 播 引 导 成 交 额 指 数 主 播 直 播 引 导 成 交 额 增 长 率 指 数 商 家 直 播 引 导 成 交 额 指 数 商 家 直 播 成 交 占 比 指 数 直播内容供给指数 主 播 直 播 场 次 指 数 主 播 直 播 总 持 续 时 长 指 数 直 播 主 体 ( 达 人 + 机 构） 数 量 指 数 直 播 商 家 数 量 指 数
44、 直 播 场 次 增 长 率 指 数 直 播 商 家 渗 透 率 指 数 直播内容消费指 直 播 观 看 次 数 指 数 直 播 观 看 总 时 长 指 数 直 播 互 动 次 数 指 数 直播质量指数 直 播 退 货 率 指 数 直 播 纠 纷 率 指 数 直 播 平 均 商 品 价 格 档 次 指 数 直 播 成 交 评 分 指 数 产业促进指数 直 播 产 业 政 策 指 数 直 播 基 地 指 数 指标权重设定 一级指标二级指标一级指标权重二级指标权重 直播商品消费指数 该区县主播直播引导成交额指数 40% 25% 该区县主播直播引导成交额增长率指数25% 该区县商家直播引导成交额指数
45、25% 该区县商家直播成交占比指数25% 直播内容供给指数 该区县主播直播场次指数 25% 16% 该区县主播直播总持续时长指数16% 该区县直播主体(达人+机构）数量指数16% 该区县直播商家数量指数16% 该区县主播直播场次增长率指数16% 该区县直播商家渗透率指数16% 直播内容消费指数 该区县直播观看次数指数 15% 33% 该区县直播观看总时长指数33% 该区县直播互动次数指数33% 直播质量指数 该区县直播退货率指数 15% 25% 该区县直播纠纷率指数25% 该区县直播平均商品价格档次指数25% 该区县直播成交评分指数25% 产业促进指数 该区县直播产业政策指数 5% 50% 该
46、区县直播基地指数50% 直播电商区域发展指数百强地区 排名省市区 直播内容供给 指数 直播内容消费 指数 直播商品消费 指数 直播质量指数 产业促进 指数 总指数 1浙江省杭州市滨江区25.59 100.00 100.00 81.40 100.00 78.61 2广东省广州市白云区100.00 42.69 41.57 64.23 100.00 62.66 3浙江省杭州市江干区59.29 44.15 65.09 63.67 100.00 62.03 4上海市-浦东新区31.88 51.83 52.55 92.63 100.00 55.66 5浙江省杭州市余杭区51.71 35.91 52.33 65.32 100.00 54.04 6浙江省杭州市萧山区38.44 24.93 59.49 58.09 100.00 50.86 7江苏省连云港市东海县70.20 13.55 30.48 65.26 50.10 44.07 8浙江省金华市义乌市66.56 11.11 13.43 75.95 100.00 40.07 9广东省广州市天河区43.59 20.73 27.47 60.18 100.00 39.02 10北京市-朝阳区42.22 8.35 22.24 81.5
