Nuance是全球最大的語音識別技術公司，這十幾年裡，其經歷了無數次起起落落：曾被蘋果、Google、三星捧在手上，被絕大多數語音公司為之朝貢。之後卻連連遭遇市值暴跌、技術瓶頸、客戶流失、離職潮、錯過最佳出售時間等，最終不得不從只專注縱向深耕算法的技術提供商轉型為橫向擴展各行業解決方案的公司。
| 「Nuance依賴症」和「Nuance恐懼症」
雷鋒網曾多次報導過關於Nuance的深度文章，文中指出Nuance第一次被眾人熟知源於他們與蘋果之間的合作。當時被譽為下一代交互系統的Siri採用了他們的語音技術後，這家名不見傳、悶聲鑽研技術的公司瞬間被各大媒體相繼曝光。其實在與蘋果合作之前，他們已經跟多家知名廠商保持合作關係，其技術被應用於手機、電視機、汽車等產品中，其中三星的語音助手S-Voice也採用了Nuance的技術。
由於整個語音技術市場Nuance一家獨大，技術遠超同類競爭對手，使得客戶群對其依賴度都非常高。
Nuance的CEO Paul Ricci是矽谷出了名的狠角，為達到目的不擇手段。在任期間他主導了60次併購，Ricci極為擅長利用訴訟手段削弱那些具有創新力的競爭對手，以便用非常低的價格對其進行收購，或讓它們破產。初創公司Vlingo的 CEO Dave Grannan說到：
和Nuance競爭就像傳染性病一樣，我們在和他們的直接競爭中處處領先，但就當你認為生活充滿了美好時，呯！好日子就這樣結束了。
而另一家初創公司Tellme的前CEO McCue曾提到，很多公司無法頂住Nuance的壓力，最終屈服，而且這樣的事情還在不斷發生。
那個時期的Nuance擁有絕對的地位和行業話語權，任何與之相聯繫的公司不得不向它俯首稱臣，巨頭們對其也禮讓三分。
然而，這個傲慢自大的語音巨擘正在面臨空前的危機，自己卻悄然不知。
| 語音帝國每況日下
之後，Nuance在短時間內同時面臨一系列的致命問題，而且問題都是連環性的，一處破裂，整個環節都有可能崩塌。
Nuance的語音技術是以統計推斷方法為基礎，著眼於音素（音節的聲音）和語境來識別話語。在識別方面，Nuance的算法和專利均領先其他競爭對手。然而語音識別技術並非高不可攀，尤其在2010年以後，專利和算法在語音應用場景中的作用越來越小。各家語音的純識別率逐漸趨於同一水平線，差距不再可感。如果繼續深耕識別技術，路會越走越窄，成本與提升的效果遠不成正比。
就在此時，深度學習空前火熱，其被廣泛應用於語音技術當中，省去很多語音模型創建環節，使得難度、成本、時間均大幅下降，一大批廠商紛紛湧入這個行業與Nuance在同一維度展開競爭。而此時蘋果、三星、Google等公司為了擺脫對Nuance的依賴，也開始著力於開發自己的語音技術，Nuance在技術上的優勢逐漸不在，客戶也慢慢流失。
流失的客戶開始聚攏人才，開發自己的語音產品，而挖Nuance牆角就是最現成的辦法。蘋果作為Nuance的戰略合作方，其挖人動作最為高調，蘋果在Nuance的老巢波士頓悄悄設立語音技術研發團隊，不僅吸納了為Siri服務的語音技術人才，更是將Nuance公司的多名高管和高級語音研究人員招募進來，其中包括Nuance前研發副總裁Larry Gillick以及語音資深科學家Gunnar Evermann、Don McAllaster等。
與此同時，Google為了避開Nuance的專利障礙，挖走在Nuance工作十年的聯合創始人Mike Cohen，讓其擔任「語音掌門」開發相應的語音識別技術。有趣的是，小米全球副總裁Hugo Barra，也曾是Nuance的產品經理，於2008年被Google招入麾下。
核心人員流失意味著Nuance的技術壁壘被變相「瓦解」，大公司對它的依賴不斷減小，這對於依靠技術輸出來獲取收入的Nuance來說，無異於滅頂之災。
賈伯斯曾提出收購Nuance的請求，但被Nuance CEO一口回絕。業界認為他們當時顯然錯過了最佳出售期。
之後在Nuance進退兩難之時，三星和百度也均流露出收購Nuance的意向。語音交互替代多點觸控已成為科技界人士的共識，語音技術對擁有過億用戶的企業來說，戰略意義往往大於其實際價值。但最後收購事項並未順利進展，分析師指出三星等公司主要考量到了這兩個問題：一個是性價比，Nuance的僱員超過15000人，如果進行收購交易規模將在50至60億美金以上，因此潛在收購者吞併體量龐大的Nuance存在是否划算的問題。
其次，三星最初構想通過收購Nuance從而在一定程度上限制蘋果、Google在相關業務方向的發展，但現實是各個公司的自有語音技術已經趨於成熟，因此「拿下Nuance，就可以制約與Nuance合作的企業」這句在以前成立的話，現在已成為偽命題。潛在收購者們只好作罷。
回顧Nuance這些年的經歷，其衰落離不開「技術」兩字。首先Nuance自己碰到了語音技術的天花板，很難再有大的突破。其次，借著深度學習大潮，使用全新算法的攪局者們的追趕速度遠遠超出Nuance的預想，變得一發不可收。而此時留給Nuance的時間似乎已經不多了。
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