197 亿美元收购 Nuance，微软在造什么局？

[CathyHuang]

出品｜虎嗅科技组

作者｜乐见

头图 | 视觉中国

本周二，微软宣布以 197 亿美元现金收购 Nuance。

这是微软有史以来的第二大收购案，也是智能语音行业最大的一起交易。从中不仅可以一窥这家价值近 200 亿美元公司的养成路径，还能看出一些关于智能语音行业的微妙变化。

因为买方和卖方分别代表着全球做智能语音的两种派别：主营业务与语音技术关系不大的巨头，以及靠语音技术谋生的技术公司。

微软是当之无愧的全球科技巨头，Nuance 是全球智能语音行业的龙头企业。Nuance 委身于微软，或许意味着——做智能语音技术的公司，最终归宿可能都无法避免与巨头纠缠。

而微软愿意投入大量现金收购 Nuance，也表明了其探身细分专业市场的坚定决心和昂贵代价。

Nuance 20 多年沉浮

要理解微软为什么收购 Nuance，首先要了解这家公司的独特价值。

Nuance 从 1996 年在纳斯达克上市至今，主要经历了三个阶段：从 1996 年 -2011 年的上升期；从 2011 年 -2018 年的低潮期；2018 年之后的转型期。

在上升期，Nuance 主要靠技术输出，给全球范围的大中型客户提供语音转录、语音交互类软件产品以及配套的开发者工具。在 2000 年，邓力（前微软首席人工智能科学家）刚加入微软负责语音识别方向的研究，就曾建议公司收购 Nuance，但微软觉得太贵了。20 多年后，Nuance 更贵了，股价从 2000 年的 3 美元至今增长 16 倍。

凭借能广泛应用到全球市场的软件服务，以及大量的投资并购，Nuance 在上升期的全球市场占有率一度高达 80%，全球直接或间接使用其产品的用户超过 20 亿，几乎垄断了金融、电信和医疗领域。

科大讯飞早年间还曾代理过 Nuance 的产品给国内银行做呼叫中心，后来才逐渐研发出自己的语音识别技术。苹果在 2011 年发布的 Siri、三星在 2012 年发布的 S-Voice 等都曾采用 Nuance 的语音识别引擎技术。

Siri 的面世让 Nuance 这家技术供应商迎来了 " 高光时刻 "，也激发了其他科技公司、创业公司对智能语音市场的狂热，苹果、谷歌、三星等公司早就悄悄自建团队，准备靠深度学习技术弯道超车。

2010 年之后，深度学习被广泛应用到语音识别、语义理解、语音合成等场景中，让语音技术的识别准确率大幅提高，而随着谷歌、微软、百度等公司开源深度学习框架，语音技术类项目的入门门槛大幅降低，语音识别、交互等功能也从能用逐渐变成好用，行业进入爆发期、竞争加剧。

此时的 Nuance 不仅在技术研发投入和投资并购上相比巨头落后一筹，还要提防被他们挖墙脚。

从研发资金、人员数量上来看，自 2010 年以来，Nuance 研发费用从未超过谷歌或微软的 5%，每年维持在 3.3 美元左右，研发人员大约有 1500-2000 人，研发团队人数只是谷歌的 10.8%、微软的 5.4%。

谷歌在 2004 年就挖走了 Nuance 的联合创始人 Mike Cohen，让其带领谷歌语音识别团队；苹果在 2011-2013 年间先后将 Nuance 的前首席移动技术架构师 Gunnar Evermann、前首席科学家 Don McAllaster、前研发副总裁 Larry Gillick 招致麾下。

虽然从 2005 年开始，Nuance 每年也会并购其他公司来构建技术和商业壁垒，可是还是逐渐被瓦解，客户资源流失严重，多年处于亏损或微利状态。到了 2015 年，Nuance 成了 " 没落的贵族 "，苹果、三星、百度等都曾提出收购意向，估值大约在 50-60 亿美金之间。

从股价也可以看出，Nuance 在 2015 年前后，股价一直在 12-16 美元之间波动，不再有新的增长态势，直到 2018 年后进入调整期才被市场重新看好，股价猛增至最高 50 美元，直到如今微软愿意以其年收入 13 倍的价格完成收购。

不知是因为被曾经的合作伙伴 " 背叛 " 而 " 扎心太深 "，还是因为价格不符合预期，2015 年之后，这家老牌语音技术厂商开始放慢收购速度，逐渐步入调整期以自救。一个关键的核心策略是，在 2018 年进行大刀阔斧的业务调整。

从 2000 年 -2018 年，Nuance CEO 一直是 Pual Ricci。据某员工向虎嗅透露，Paul 是在硅谷出了名的狠角色，他非常擅长利用诉讼手段削弱竞争对手的市值，然后提出低价将其收购或让它们破产。"Pual 没有技术型领导所谓的情节或偏执，对商业和技术的理解非常敏锐，也善于资本运作，有过并购上百家公司的经验。"

在 Paul 的领导下，Nuance 庞杂的业务体系已是 " 积重难返 "。他在 2016 年就向董事会提出会在 2018 年初退休，但董事会在一年多时间内完全没有人愿意出来接下 " 烂摊子 "，最后还是投资人多次批评董事会不作为，他们才开始寻找合适的候选人。

Mark Benjamin 在 2018 年 4 月出任 CEO，他梳理业务后非常吃惊。原来 Nuance 此前收购了 70 多个项目，建立了 5 家截然不同的业务部门——医疗业务、图像业务、汽车业务、企业业务、含运营商业务和移动设备业务在内的其他业务，而且各业务部相当于是独立的公司，只是共享了办公场地和行政资源。" 从增长角度来看，这种运营模式是不可持续的。"Mark 谈到。

在他的带领下，Nuance 开始做减法，在 2019 年将图像业务以 15 亿美元卖给了 Kofax，同年 11 月份将汽车业务部门拆分成一家上市公司 Cerence，留下能带来 80% 营收的医疗业务和企业业务。

信息来源：Nuance 公司官网、国泰君安证券研究

值得注意的是，Cerence 靠继承 Nuance 的 1000 多项核心专利、20 多年的服务经验、65 家以上的合作伙伴关系、覆盖全球 70 种语言的能力，短短 2 年间，已经成为一家头部边缘汽车智能语音服务商。

原先中国的 200 多名 Nuance 员工都划分到了 Cerence 旗下。目前 Cerence 在国内的组织架构上非常完整，包括销售、市场、产品、研发、云端、交互、设计等部门，在上海、成都和北京都设有分部。中国、欧洲和美国是 Cerence 的三大主要市场。

去年国内所有合资和自主品牌卖出的搭载整车语音交互技术的车辆中，Cerence 的市场份额超过科大讯飞（38.08%）、百度（7.24%）、同行者（5.31%）、腾讯（3.47%）、思必驰（3.22%）等，占据 39.48% 的市场。2020 年 Cerence 总收入 3.3 亿美元，预计到 2024 年实现营收 6 亿美元，保持 15% 的年均复合增长。

Nuance 的这招 " 金蝉脱壳 " 使用得非常巧妙，一边寻找有钱金主来卖掉母公司，一边早已提前落子一个新增市场。Cerence 初步取得的成绩也与近期火热的 " 造车潮 " 不谋而合——汽车行业正在经历电动化、智能化的变革。或许微软愿意收购 Nuance，也有落子汽车行业的打算也未可知。

有一点可以肯定，将业务线瘦身后的 Nuance，在医疗和企业服务领域，积累了在产品、渠道、服务等方面的优势，可以让微软触及到全美国 77% 的医院，55% 的医生和 75% 的放射科人员，这将是一个超过千亿美金的潜在新市场。

智能语音竞赛新课题

Nuance 在 10 年前就进入中国，但很难与本土公司抗衡。汽车业务能做起来，主要还是找到了合适的契机，合适的人和方法。

早期开拓中国市场不顺利，一方面是因为当时 Nuance 的智能语音技术体验并不好，员工在办公室给客户演示，如何唤醒一辆模型车中安装的智能语音系统时，常常喊了几声 " 打电话 " 才能调出显示屏上的电话页面，员工们只能尴尬鼓掌。其次，科大讯飞等本土公司势头正强，常在竞标中胜出。

Nuance 的销售团队开始调整策略，决定先弄清楚一个关键问题：为什么客户总是倾向于选择科大讯飞的技术方案？于是他们主动去客户公司，找到关键决策人，一待就是好几周。后来才发现，汽车客户选择科大讯飞也有不满意之处——方案有些中规中矩。

于是，Nuance 团队提出了一个比较超前的方案。一方面在技术上，提出运用比竞争对手更前沿的 " 下一代自然语义理解 " 技术，虽然当时在全球范围内，这一技术并无成熟案例；其次在费用上，客户无需前期支付研发费用，而是分摊到量产车上。这样就帮车厂将前期需投入上百万美元的研发费用降为零，同时也能让他们用上更前沿的技术。

该决策人果然让 Nuance 挽回了客户的心，团队士气大振，技术研发人员抓紧时间突破技术难点，业务人员靠着这种 " 洞察关键决策者需求 " 的能力和更有吸引力的技术方案，不断从科大讯飞手中赢得更多客户。

如果拿订单的能力取决于销售策略、商业洞察，那么让客户满意的关键还是在于整体方案能落地。好的客户体验跟技术的高低并不完全正相关。

" 语音识别技术并不难，有很多开源的技术，难的是语义理解，这需要建立一个复杂的知识库，将字词和背后的意思联系起来，这就需要人工智能的能力。从语音识别整体的准确率来看，其实所有做语音识别的公司能力差距非常微小。" 一位智能语音技术从业者告诉虎嗅。

早在 2016 年微软研究院就宣布，经过机器学习算法对智能语音识别系统的训练，文字识别率准确度可以达到 94%。前几天，百度宣布其语音识别技术在标准语料库的训练中准确率达到 98.4% 以上，相较 5 年前，准确率提高了 4.4%。虽然继续深耕技术毋庸置疑，但不得不承认，所付出的成本和提升的效果，确实有些不成正比。

要想取得商业成功，很多时候还需要下功夫在技术之外的事情上。" 尤其是 to B 公司不仅要让客户满意，还要与合作伙伴做好配合，才能互相成就。"Nuance 前员工张齐对虎嗅谈到，在服务汽车行业客户时，他对这一点非常有感触，因为一套完整的车载智能语音系统，需要跟车做深度集成，要与车厂、平台运营方、软硬件供应商等不断磨合。" 只有当我们一起将方案推倒重来几次，完成第一个项目的交付后，Nuance 的汽车业务才算真正迎来了转折点。"

在过去十多年的竞争中，智能语音消费级市场已初具格局。曾在该掀起风浪的巨头们，早已不再满足于 " 语音助手 "、" 智能音箱 " 的身份，在设备上，从手机、平板、电脑等移动设备，扩展到家庭、汽车、酒店等场景，功能上也从语音对话、逐渐向内容服务、决策服务、IoT 设备管理等方向演，以语音为切入口的生态已初现雏形。

智能语音领域进入生态竞争的巨头们，也早也从技术竞争转向了新的课题——生态竞争。要增加生态竞争力，要么直接地买买买，要么更委婉地谈合作。

像 Nuance 这样的技术型公司，在消费级市场几乎站不住脚，只能靠深耕细分行业市场，才能保有一席之地。Nuance 分拆出 Cerence，也算是找到了一个值得深耕的新增市场。微软其实在智能语音的消费级市场中，也没有尝到多少甜头，所以才从 2015 年以来，公司的重心回归到擅长的企业级服务。

从 1991 年成立微软研究院以来，微软一直将语音技术作为主要的研究领域，可是每当谷歌、苹果、亚马逊在消费级市场做出创新时，微软总是跟随者，而不是引领者。比如苹果的 Siri 在 2011 年发布后，谷歌在 2012 年就推出 Google now，微软在 2014 年才推出个人智能助理 Cortana，同年亚马逊已经推出在重新定义智能语音体验的音箱 Echo。

今年 3 月底，Cortana 已被微软在 App Store 和 Google Play 商店下架，并终止了包括 Surface 耳机在内的多种设备服务，仅在 Windows 中可以访问 Cortana。据微软公布的信息，Cortana 之后会集成到 Microsoft 365 生产力应用中。在亚太市场有很高人气的小冰也在去年分拆为独立运营的公司。

直到微软 CEO 萨提亚 · 纳德拉在 2015 年提出，要把微软的未来赌注押在 AI 上，通过 AI 来引领数字化变革，改变人们的工作、生活方式。微软才加大对 AI 的投入，2016 年微软的研发投入是谷歌的 3 倍，高达 120 亿美元，大部分的资金都流向 AI。

同年微软也发布了微软云的认知服务，包括 5 大类功能——视觉、语音、语言、知识和搜索。这是目前微软提供智能语音服务的主要切入点。所以微软收购 Nuance，更重要的一个原因，还是在于去年第二季度给微软带来 1/3 营收的智能云业务，需要深入细分行业，以寻求新的增长点。

Nuance 能帮微软补充在医疗领域的市场短板。此外，其技术也能整合到 Team 或者 Azure 中，甚至应用到财务顾问、客服等呼叫中心等业务。

医疗行业的厮杀才刚开始

过去巨头在医疗领域早有布局，但都基于自身优势拓展市场，在细分行业内并没有太多高调动作，但这次微软大手笔收购 Nuance，释放了一个重要的信号——巨头在医疗领域要开始抢占市场了。

医疗行业信息化、智能化其实很早就有大量公司前扑后继地投身进来，前景看起来美好，却总是难逃骨感的现实，实际上很多做医疗领域的 AI 公司大多倒在 " 落地难 " 三字上。

一个典型的案例就是 IBM 。它很早就向医疗行业推销 Watson 人工智能服务，宣称可以帮助医生进行疾病诊断和癌症治疗。可是 IBM Watson 过去 10 多年的发展举步维艰，去年开始爆出裁员 50%-70%，今年 2 月份，《华尔街日报》报道 IBM 已在寻求出售 Watson Health 业务。

从国内近 10 年的医疗行业智能化投资案例数量来看，近两年资本市场对智慧病案、AI 辅助检查、CDSS（临床决策支持系统）、手术机器人、AI 基因检查等曾经的热门领域已经冷淡下来，更倾向 AI 新药研发。

微软、苹果、谷歌、亚马逊、阿里、腾讯等科技巨头在医疗领域的布局，并没有像 IBM 那样直接切入核心的问诊和治疗，而是从边缘的信息化开始做起，逐渐覆盖到核心的、技术复杂程度更高的场景，但他们都想在这医疗市场抢占先机。

微软早在 2018 年就成立名为 " 微软医疗 " 的新部门，同时挖来了几位医疗信息技术领域的专家坐镇，要将医疗系统搬上云端，同时实现云计算与医疗研究的结合。2020 年 5 月，微软发布了第一个专门针对特定行业的云计算解决方案——微软医疗云。

苹果在医疗保健行业主要依靠终端设备中的 Apple fitness 各种服务，比如使用苹果手表可以用内嵌心电图监测功能测量佩戴者的心率、血氧含量，用户能直接用手机下载医院的诊疗单等。

亚马逊一方面通过 Alex 来解决家中的医疗需求，比如发送个人健康数据、药物提醒、呼救等。此外亚马逊也与埃森哲和制药巨头默克合作，在 AWS 上创建了一个药物开发平台。

谷歌的做法主要是通过可穿戴设备来收集用户信息，最终目标是创建一种综合搜索工具，将病人数据、诊断结果、实验结果、住院记录等进行分类聚合。谷歌也在为医疗行业开发了一套 AI 工具，来进行某些疾病，如癌症的早期检测和诊断。

" 从 Azure 的角度，现在需要在细分行业做深，尤其是医疗行业，收购 Nuance 可能标志着 Azure 将迎来新的快速增长期。" 小冰 CEO 李笛谈到，微软的语音技术加上 Nuance 的场景积累和用户渗透。估计微软在国内也很快会有面向医疗行业的 " 云 语音 " 复刻案例。

早在 2019 年，微软就与 Nuance 建立了 " 战略合作伙伴关系 "。微软集成 Nuance 的语音技术、信号增强、文档摘要等能力到 Azure 上，以实现智能临床管理。比如自动捕记录医生和病人之间的对话，并通过 AI 进行语境分析和自动创建临床记录等。

电子病历还只是一个切入口，有分析师预计，疫情得以控制后，基于云计算、人工智能、物联网、大数据等新兴技术架构的医疗软件信息系统正在快速被医院所接受，以支持医疗保障、医药研发和生命科学等整个产业链的加速发展。

在全球医疗云计算市场，据 Vision Research，该市场规模将从 2020 年的 109 亿美元增长到 2028 年的 271 亿美元，年复合增长率为 11.13%。从全球人工智能市场来看，据 IDC 的数据，到 2025 年其市场总值将达 1270 亿美元，医疗行业将占 1/5 的市场份额。

微软这次大手笔收购在医疗行业深耕多年的 Nuance，将搅动医疗行业多年的市场格局，新一轮的市场竞争已悄然开场。对做人工智能类的技术公司来说，将身处更剧烈的竞争环境，他们要快速证明自身价值，否则很难有行业话语权。

参考资料：

1. 全球汽车软件 AI 语音领军者，天风证券，2020 年

2. 计算机行业：从 NUANCE 的沉浮看科大讯飞的核心竞争力，国泰君安证券，2019