在半导体和芯片行业发展条件和需求等因素的驱动下，5G芯片、光学芯片、AI芯片、物联网芯片、汽车电子芯片、第三代半导体、微机电系统芯片、半导体设备和材料等子行业正在出现风险投资机会。

专用语音识别芯片近年来悄然流行。在人机对话的语音交互中，语音识别、语义理解、语音合成、任务执行等都是在云中进行的。在终端端，语音识别芯片用于将智能语音设备拾取的多通道声音进行处理并传输到云端，并将反馈结果以语音的形式输出。如果说云是智能语音设备的大脑，那么语音识别芯片就是连接人和“云大脑”的桥梁。

目前，智能扬声器的快速发展正成为语音识别芯片崛起的重要推动力。据产业链各方消息，志东预测，智能音箱的市场规模有望在今年年底达到3000万台。这意味着只有智能音箱的发展，才会推动语音识别芯片市场达到3000万数量级。虽然无法与拥有数十亿计算单元的手机芯片相比，但作为一个新的品类，它仍处于快速发展期。

芯片产业有完整的生态链，上游半导体企业进行芯片材料和设备的研发和生产；中游加工企业进行芯片设计、制造、封装和测试等。；华为、苹果等公司都是芯片的实际应用。到2020年初，全球芯片总产值达到4000多亿美元，有几十个子行业，每个子行业聚集了很多企业。

2019年10月24日，科大讯飞在1024开发者日再次发布四款新生态产品，其中包括由联合生态合作伙伴打造的家电行业专用语音识别芯片CSK400X系列。据了解。算法方面，CSK400X系列芯片计算能力可达128GOPS/s，采用深度神经网络算法解决家中噪音问题，支持200个唤醒字作为命令字。在语音识别方面，芯片内嵌全栈语音能力，包括降噪、语音分离、回声消除、本地和云语音识别、本地和云语音合成、在线全双工交互能力。

在语音识别芯片领域，SonicTechnology利用其前端声学技术开发了麦克风阵列系列芯片。在CCBN2018展会上，盛智科技推出国内首款低功耗麦克风阵列芯片SAI101C，集成独家优化的低功耗唤醒和远场ASR技术，可支持线性、环形、L形地层，在低成本、快速集成方面具有强大优势。

许多算法公司大力推广语音识别技术的应用，形成算法与终端应用解决方案融合的产业格局，逐步开始自主研发或与传统芯片设计公司合作推出研发芯片，形成互补竞争的语音算法与芯片设计公司格局。

一些研究人员认为，从语音识别芯片所走的道路来看，第三方通用芯片的不可避免的衰落有着深刻的原因。一般芯片的缺点是:对麦克风阵列和回声消除技术的理解难以配合；算法要不断迭代，功耗要毫瓦，很难将算法和通用芯片架构深度融合；另外，数据安全性也很难保证。

AI芯片的核心产品指标只有两个:一个是计算能力和性价比，一个是算法支持普适性。性能和成本是AI芯片进入大规模商用的重要考虑因素。AI语音专用“核心”比通用“核心”具有更强的场景应用性和适应性。由于专用AI语音识别芯片需要与特定场景进行接口，所以在设计初期充分考虑要应用的语音算法和芯片的匹配计算能力，保证软件算法和硬件芯片在应用中能够紧密适配、充分耦合是非常重要的。

总之，在半导体和芯片行业发展条件和需求等因素的驱动下，5G芯片、光学芯片、AI芯片、物联网芯片、汽车电子芯片、第三代半导体、微机电系统芯片、半导体设备和材料等子行业正在出现风险投资机会，那些在技术研发和产品制造方面综合实力较强的企业有望在新一轮市场竞争中脱颖而出。