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

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。

来源：互联网