近年来，AI语音赛道的融资热度持续攀升，多家初创公司获得大额投资。从智能音箱到AI耳机，从语音助手到具身智能机器人，AI语音技术正以前所未有的速度渗透进日常生活。这场技术浪潮的背后，是大模型对声音这种基础能力的重新定义，让声音从单纯的「输入输出」升级为可编程的交互引擎。

声智作为深耕声学+AI交叉领域的老牌技术公司，在大模型浪潮中迅速调整战略，推出自家的AI耳机产品。这家成立于2016年的企业，曾为小爱同学、天猫精灵等智能音箱提供远场声学交互技术。如今，他们正以C端产品形态，参与AI语音市场的激烈竞争。声智副总裁黄赟贺透露，其旗下AI耳机出货量已接近100万套，显示出市场对AI语音技术的强烈需求。

01 AI语音为何现在爆发了？

过去两年，AI语音赛道呈现爆发式增长，众多初创团队获得大额融资。这种现象的背后，是大模型技术对声音处理能力的革命性提升。传统语音识别系统需要人工标注语音数据，通过大量人工标注建立语义模型。而大模型的出现，让语音标注工作可以由AI系统自主完成，大幅降低开发成本。

以智能音箱为例，早期产品需要单独开发语音识别和语义理解模块。当用户说「点外卖」时，系统必须识别出「点外卖」这个指令，并调用相应的服务接口。这个过程涉及复杂的代码编写和功能开发。但大模型的加入，让这些功能可以像调用API一样灵活组合。AI系统能直接解析用户指令中的隐含意图，实现更自然的交互。

更关键的是，大模型对多模态数据的深度理解能力，让声音处理进入新维度。传统语音识别系统主要关注文字信息，而大模型可以捕捉到声音中的情绪特征、声源距离、环境噪音等信息。这种能力让AI系统能像人一样理解声音的「情感色彩」，而不仅仅是识别文字。

02 真正的语音交互，不是「Voice」而是「Sound」

很多人误以为语音交互就是「Voice」（语音），其实真正的交互核心在于「Sound」（声音）。Sound包含的元素远比Voice丰富，它涵盖了语调、音量、语速、环境噪音等多维度信息。当AI系统能接收完整的Sound信号时，就能更精准地理解用户的意图。

比如在嘈杂环境中，传统语音助手可能听不清用户的指令，而具备Sound感知能力的系统能自动过滤背景噪音。这种能力让AI交互突破了物理环境的限制，无论用户身处何地，都能获得流畅的语音体验。

03 语音交互的卡点：物理层面的声学挑战

尽管大模型带来巨大进步，但语音交互仍面临核心挑战——声学问题。我们常说的「听清、听懂、会说」三要素中，「听清」是最基础也是最难突破的环节。物理层面的限制让AI系统在复杂环境中难以准确捕捉用户指令。

以具身智能机器人为例，金属材质的机身和电驱动系统会产生大量噪声，影响语音识别效果。很多机器人在室外环境中需要大声喊叫才能被识别，这大大降低了交互效率。声学技术的突破，比如环境噪声抑制、底噪控制、混响回响处理等，成为提升语音交互质量的关键。

04 语音交互的下一站：实现「共情」

当前AI应用的用户留存率不高，一个重要原因是人机交互的门槛。文字问答需要用户具备一定的表达能力，而语音交互让交流更自然。这种变化正在开启人机交互的新阶段——「共情模式」。

未来的语音交互系统将具备情绪识别、意图理解、声纹识别等能力。当AI能通过语调判断用户的情绪状态，根据用户需求调整回应方式，甚至通过声纹识别区分不同用户时，人机互动将更加贴近真实对话。这种情感化交互不仅能提升用户体验，更能建立更深层次的用户黏性。

从「Voice」到「Sound」的跨越，标志着AI语音技术进入新阶段。当AI系统能构建「声学世界模型」，理解声音在物理世界中的传播规律时，具身智能机器人将不再「失聪」。这种技术突破，正在重塑人机交互的未来图景。