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AI火花集|从“听命令”到“懂人心”,阿里云携手嘉兴声芯拆解智能语音落地路径

2025-09-09 17:43 · 稿源: 站长之家用户

未来,AI硬件将穿过“机械响应”的门槛,真正走进用户的生活细节。

“语音将成为下一代人机交互的核心入口,就像鼠标定义了PC时代,触屏定义了移动时代。”谷歌前CEO埃里克·施密特的预判,正被行业数据加速验证。

IDC《2024年全球AI语音交互设备市场报告》显示,2024年全球语音交互设备出货量突破5亿台,同比增长28%,其中搭载端云协同技术的设备占比超60%;同时,QuestMobile调研数据指出,72%的用户在智能硬件交互中优先选择语音方式,“动口不动手”已成为主流需求。

与此同时,智能硬件赛道陷入“算力不够、模型难选、成本高企、竞争激烈” 等多重难题。端侧设备受限于SOC芯片算力,难以支撑大模型复杂运算;市场上大模型种类繁多,厂商难以为不同场景匹配最优模型;硬件升级、云端调用双重成本挤压利润空间,叠加产品同质化严重,行业亟需一套可落地的“破局方案”。

嘉兴声芯智能科技有限公司(以下简称“嘉兴声芯”)是一家专注于智能语音交互解决方案的人工智能企业,其核心成员由来自Nuance、摩托罗拉、科大讯飞、盛大创新院的资深专家组成,团队专注智能语音技术领域超过20年。

依托团队的深厚积累,嘉兴声芯掌握了自研的端侧核心技术,涵盖语音信号处理、语音唤醒、声纹识别、语音识别、语音合成等关键环节。在此基础上,公司结合阿里云通义大模型能力,在AI玩具、车载后装等场景撕开缺口,为传统硬件厂商提供高性价比AI升级方案。

本期「AI火花集」切入智能语音赛道,对话嘉兴声芯总经理何昕,一同探索语音交互如何让AI硬件从“机械响应”走向“读懂人心”。

端云分工,破解AI硬件核心痛点

AI硬件落地,绕不开三个关键命题:如何确保隐私安全?如何避免指令响应延迟?如何平衡性能与成本?

嘉兴声芯与阿里云的合作体系中,“端侧做减法、云端做加法” 的协同模式成为解决这些痛点的最优解之一。

嘉兴声芯UVOICE方案的端侧技术,为智能硬件打造“灵敏的耳朵”和“高效的神经中枢”。在硬件适配层面,声芯科技针对ARM、RISC-V、DSP等主流芯片架构优化算法模型,可在RTOS/Linux小系统上流畅运行。这意味着传统家电、低价玩具等算力有限的设备,无需更换芯片就能接入语音交互功能,硬件升级成本直线下降。

其自研的3A语音信号处理算法,能在嘈杂环境中过滤掉背景噪音;离线指令词处理,避免依赖云端导致的延迟;支持多唤醒词制定,且能通过声纹区分用户,为后续云端个性化服务提供基础。

“端侧处理的核心是‘做减法’——只把干净、非隐私的信号传给云端。”何昕表示,用户的声音包含大量隐私信息,若直接上传云端存在泄露风险,而嘉兴声芯的端侧方案能在本地完成噪音过滤、唤醒验证、隐私数据隔离,仅将“提纯后的有效语音信号”传输至云端,从源头保障数据安全。

在此基础之上,阿里云则通过大模型与算力,将信号转化为“可理解的需求”,最终实现“听得清、听得懂、能回应”的完整交互闭环。

在语义理解层面,上一代传统自然语言处理技术,对语义的理解局限于固定句式与关键词,一旦用户说话支支吾吾、使用倒装句,或表达模糊,设备就会“卡壳”。通义大模型凭借海量数据训练与先进的语义分析算法,让设备的理解能力实现质的飞跃。

这种“听得懂”的能力,还延伸到了方言与复杂语境的处理上。中国方言“十里不同音”,部分方言甚至可被视作“外语”,这给语音交互的全国性落地带来巨大挑战。阿里云通过持续优化大模型的方言识别能力,目前已在四川话、粤语,以及川普、粤普等带方言的普通话上实现突破。当四川用户说“把空调调低点儿”,设备能精准识别“调低”的指令;当广东用户用粤语说“打开电视”,也能快速响应。

“云端大模型的方言能力在不断提升,而声芯的端侧技术能确保方言信号清晰传递,两者结合才能让更多用户享受语音交互的便捷。”何昕说道。

在个性化服务落地层面,阿里云大模型的“千人千面”能力,让AI硬件从“标准化工具”变成“懂用户的伴侣”。依托大模型对用户行为数据的分析与学习,结合嘉兴声芯传递的精准声纹与语音信号,设备可实现更细分的需求匹配。

此外,阿里云的算力支撑也为嘉兴声芯的技术迭代提供了关键动力。语音算法的优化、多麦克风阵列的调试、方言模型的训练,都需要处理海量的语音数据,对算力的需求极高。阿里云凭借飞天智算平台,为声芯提供了高效、稳定的计算资源。

AI玩具与车载后装率先破局

脱离场景的技术难以落地,嘉兴声芯与阿里云的端云协同方案,并非“一刀切”的通用型产品,而是针对不同场景的痛点定制解决方案。其中,AI玩具凭借“低试错成本、高需求匹配”成为技术落地的“天然试验场”,车载后装则依托存量燃油车的庞大市场成为商业化突破的关键赛道。

针对AI玩具场景,嘉兴声芯在阿里云技术支持下,跳出“功能堆砌”的行业误区,以“情绪价值”为核心,重新定义AI玩具的交互逻辑。

在端侧,通过ANS+AEC+VAD组合技术,过滤家庭环境中的电视声、脚步声等噪音,确保孩子的指令能被精准捕捉;支持唤醒词定制与声纹识别,让玩具只响应特定孩子的声音,强化“专属陪伴”感;同时实现语音打断、多轮交互功能,孩子可随时插话提问,避免传统玩具“必须等说完才能回应”的生硬体验。

在云端,接入阿里云ASR(语音识别)、TTS(语音合成)与通义大模型,让玩具具备“有温度的交互”能力。当孩子分享“今天在幼儿园得了小红花”时,玩具会用欢快的语调祝贺;当孩子委屈倾诉时,能温柔安慰并给出简单建议,而非机械回复“知道了”。

目前,该方案已与汤姆猫、通通音响等知名IP及硬件厂商展开合作。

在车载后装场景,随着新能源汽车的普及,智能座舱已成为用户购车的重要考量因素,并同步带动存量燃油车用户对智能化的需求。

但传统的车载智能化升级方案存在两大痛点:一是成本高,需要更换中控屏、加装多个传感器,动辄数千元,超出多数用户的预算;二是适配难,不同品牌、型号的燃油车硬件结构差异大,方案难以批量复制。

基于此,嘉兴声芯推出车载后装大模型语音交互方案。

该方案具备四大优势:其一,高语义理解,依托通义大模型,能识别模糊指令,避免传统车载语音“必须说固定话术”的局限;其二,个性化服务,根据用户历史交互数据,实现个性化指令、偏好设置等;其三,多轮对话连贯,支持“导航到公司-顺便加个油-避开拥堵路段”的连续指令,无需重复唤醒设备;其四,离线在线结合,在无网络或弱网络环境下,本地处理可保障基本功能,网络良好时利用云端LLM增强功能。

除AI玩具与车载后装外,嘉兴声芯的端云协同方案已在智能家居场景初步落地,其推出的AI闹钟、点读笔等产品销量已达700万台左右;同时,公司也在开拓新的智能硬件品类,进一步扩大端云协同的应用边界。

“未来的智能硬件,不是‘能说话’就够了,而是要成为‘懂你的伴侣’。”何昕的这句话或许正是嘉兴声芯与阿里云合作的终极目标。

当端侧技术的精准感知遇上云端大模型的深度理解,AI硬件将真正跳出“工具属性”,成为融入用户生活的智能伙伴。而在端侧AI市场的赛道上,这场“端云协同”的合作,无疑已抢占了先机。

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