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Nuance是全球最大的语音识别技术公司，这十几年里，其经历了无数次起起落落：曾被苹果、Google、三星捧在手上，被绝大多数语音公司为之朝贡。之后却连连遭遇市值暴跌、技术瓶颈、客户流失、离职潮、错过最佳出售时间等，最终不得不从只专注纵向深耕算法的技术提供商转型为横向扩展各行业解决方案的公司。
| “Nuance依赖症”和“Nuance恐惧症”
雷锋网曾多次报道过关于Nuance的深度文章，文中指出Nuance第一次被众人熟知源于他们与苹果之间的合作。当时被誉为下一代交互系统的Siri采用了他们的语音技术后，这家名不见传、闷声钻研技术的公司瞬间被各大媒体相继曝光。其实在与苹果合作之前，他们已经跟多家知名厂商保持合作关系，其技术被应用于手机、电视机、汽车等产品中，其中三星的语音助手S-Voice也采用了Nuance的技术。
由于整个语音技术市场Nuance一家独大，技术远超同类竞争对手，使得客户群对其依赖度都非常高。
Nuance的CEO Paul Ricci是硅谷出了名的狠角，为达到目的不择手段。在任期间他主导了60次并购，Ricci极为擅长利用诉讼手段削弱那些具有创新力的竞争对手，以便用非常低的价格对其进行收购，或让它们破产。初创公司Vlingo的 CEO Dave Grannan说到：
和Nuance竞争就像传染性病一样，我们在和他们的直接竞争中处处领先，但就当你认为生活充满了美好时，呯！好日子就这样结束了。
而另一家初创公司Tellme的前CEO McCue曾提到，很多公司无法顶住Nuance的压力，最终屈服，而且这样的事情还在不断发生。
那个时期的Nuance拥有绝对的地位和行业话语权，任何与之相联系的公司不得不向它俯首称臣，巨头们对其也礼让三分。
然而，这个傲慢自大的语音巨擘正在面临空前的危机，自己却悄然不知。
| 语音帝国每况日下
之后，Nuance在短时间内同时面临一系列的致命问题，而且问题都是连环性的，一处破裂，整个环节都有可能崩塌。
Nuance的语音技术是以统计推断方法为基础，着眼于音素（音节的声音）和语境来识别话语。在识别方面，Nuance的算法和专利均领先其他竞争对手。然而语音识别技术并非高不可攀，尤其在2010年以后，专利和算法在语音应用场景中的作用越来越小。各家语音的纯识别率逐渐趋于同一水平线，差距不再可感。如果继续深耕识别技术，路会越走越窄，成本与提升的效果远不成正比。
就在此时，深度学习空前火热，其被广泛应用于语音技术当中，省去很多语音模型创建环节，使得难度、成本、时间均大幅下降，一大批厂商纷纷涌入这个行业与Nuance在同一维度展开竞争。而此时苹果、三星、Google等公司为了摆脱对Nuance的依赖，也开始着力于开发自己的语音技术，Nuance在技术上的优势逐渐不在，客户也慢慢流失。
流失的客户开始聚拢人才，开发自己的语音产品，而挖Nuance墙角就是最现成的办法。苹果作为Nuance的战略合作方，其挖人动作最为高调，苹果在Nuance的老巢波士顿悄悄设立语音技术研发团队，不仅吸纳了为Siri服务的语音技术人才，更是将Nuance公司的多名高管和高级语音研究人员招募进来，其中包括Nuance前研发副总裁Larry Gillick以及语音资深科学家Gunnar Evermann、Don McAllaster等。
与此同时，Google为了避开Nuance的专利障碍，挖走在Nuance工作十年的联合创始人Mike Cohen，让其担任“语音掌门”开发相应的语音识别技术。有趣的是，小米全球副总裁Hugo Barra，也曾是Nuance的产品经理，于2008年被Google招入麾下。
核心人员流失意味着Nuance的技术壁垒被变相“瓦解”，大公司对它的依赖不断减小，这对于依靠技术输出来获取收入的Nuance来说，无异于灭顶之灾。
乔布斯曾提出收购Nuance的请求，但被Nuance CEO一口回绝。业界认为他们当时显然错过了最佳出售期。
之后在Nuance进退两难之时，三星和百度也均流露出收购Nuance的意向。语音交互替代多点触控已成为科技界人士的共识，语音技术对拥有过亿用户的企业来说，战略意义往往大于其实际价值。但最后收购事项并未顺利进展，分析师指出三星等公司主要考量到了这两个问题：一个是性价比，Nuance的雇员超过15000人，如果进行收购交易规模将在50至60亿美金以上，因此潜在收购者吞并体量庞大的Nuance存在是否划算的问题。
其次，三星最初构想通过收购Nuance从而在一定程度上限制苹果、Google在相关业务方向的发展，但现实是各个公司的自有语音技术已经趋于成熟，因此“拿下Nuance，就可以制约与Nuance合作的企业”这句在以前成立的话，现在已成为伪命题。潜在收购者们只好作罢。
回顾Nuance这些年的经历，其衰落离不开“技术”两字。首先Nuance自己碰到了语音技术的天花板，很难再有大的突破。其次，借着深度学习大潮，使用全新算法的搅局者们的追赶速度远远超出Nuance的预想，变得一发不可收。而此时留给Nuance的时间似乎已经不多了。
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