过去短短半年，AI 语音赛道热度飙升，融资消息频传，科技巨头与初创企业纷纷加码布局。大额融资涌向早期团队，语音模型与产品密集发布，Siri 也被传将更换 “大脑” 以跟上语音交互的步伐。这股热潮背后，究竟是什么逻辑在推动 AI 语音领域集中爆发？声智副总裁黄赟贺从行业局内人的视角，揭示了这场变革的深层原因。
一、大模型赋能：让声音成为 “可编程” 的交互引擎
AI 语音初创团队在近两年接连斩获大额融资，大模型的出现堪称关键转折点。声智副总裁黄赟贺指出，大模型让声音这项基础能力首次实现 “可编程化”。在此之前，文字、图像、视频早已能被代码自由调用与处理，但声音却因内部结构复杂，难以被软件直接 “编程” 和 “理解”。传统语音识别往往局限于将声音转为文字再进行处理，例如深圳、成都等地曾有大量团队人工将语音转换为文字并标注特征与意向。
大模型的介入彻底改变了这一局面。它取代人工完成打标签工作，速度与准确性远超人力。以往语音开发每新增功能都需从头编写代码，开发智能音箱 “点外卖” 功能，需单独构建语音识别与语义逻辑，成本高、周期长；如今借助大模型，这些难题迎刃而解。更重要的是，大模型凭借对多模态数据的深度理解与对声学信号的细致解析，能够直接捕捉、理解声音中除文字外的更多信息，如频率、振幅、情绪特征等，使声音真正成为可被 “编程” 的交互引擎。
二、从 “Voice” 到 “Sound”：重新定义语音交互本质
在黄赟贺看来，多数人对语音交互存在认知误区，将其等同于 “Voice”（语音），实则真正的语音交互核心是 “Sound”（声音），“Voice” 只是其中一部分。“Sound” 涵盖了语调、音色、节奏、情绪等丰富元素，更包含环境音，而环境音中蕴藏着大量非语音信息，如背景音乐、环境噪音、物体发声，以及人类语音中的非语义信息，如语气词、叹息声等。
例如，用户咳嗽时与 AI 交流，AI 能识别咳嗽并提醒多喝水；在咖啡馆中用户要求 “找个安静的地方”，AI 不仅要理解指令，还需从背景音判断环境嘈杂，进而推荐图书馆。真正的语音交互要求 AI 全面感知和理解声学场景中的关键元素，只有这样才能理解用户深层需求，提供精准、个性化且富有情感的交互，实现 “听懂” 言外之意与心声。
三、声学难题：烧钱也难突破的语音交互卡点
尽管大模型大幅提升了 AI “听懂” 和 “会说” 的能力，但语音交互仍存在核心卡点 —— 声学问题。这一卡点源于物理学层面的限制，“听清” 作为语音交互的基础环节，受物理因素制约严重。若 AI 无法准确接收用户指令，即便理解和表达能力再强也无济于事。
以具身智能为例，电驱动机器人存在电路噪声大、关节噪声明显的问题，金属材质还会导致声音穿透衰减。在室外环境中，机器人更难听清指令，使得许多机器人不得不依赖遥控器控制。解决这些问题需要在环境噪声抑制、电路底噪抑制等声学层面取得突破，这不仅是技术难题，更需要大量时间采集声音数据并进行训练，并非单纯投入资金就能解决。由于声学领域专业人才稀缺，谷歌、微软等科技巨头常通过收购声学初创公司来获取核心能力，足见声学能力对构建下一代人机交互系统的重要性。
四、人机 “共情”：语音交互的下一站
当前许多 AI 应用日活与留存率不佳，一个重要原因是文字问答交互门槛过高，对用户学识与表达能力有一定要求。而语音交互正开启全新的 “共情模式”，有望打破这一困境。
黄赟贺设想，未来语音交互界面将由多种要素构成：情绪识别功能可通过分析语调、音量等判断用户情感状态；意图理解能洞察用户话语背后的真实需求；声纹识别可区分不同用户并提供个性化服务；情绪生成则让 AI 回应更具情感温度。这些要素标志着 AI 从 “功能导向” 向 “情感导向” 转变，能够实现与人共情，提升交互质量与亲密感。
此外，当 AI 将感知范围从 “Voice” 拓展到 “Sound”，便可构建 “声学世界模型”。该模型能理解声音在物理世界中的产生、传播与交互规律，具备 “声学常识” 和 “声学推理” 能力，如分辨物体落地声音、通过回声判断空间大小等。未来，若将声学世界模型与视觉、语言大模型深度融合，具身智能机器人将摆脱 “失聪” 与冰冷形象，这也是声智等企业正在探索的方向。
AI 语音赛道的这半年爆发，是大模型技术驱动、交互理念革新、突破卡点探索与未来趋势追寻共同作用的结果。尽管前路仍有诸多挑战，但随着技术不断演进，语音交互或将重塑人机交互的未来图景 。
以上文章剖析了 AI 语音赛道爆发逻辑。若你觉得某些部分的深度、案例或表述方式需调整，欢迎随时提出，我会进一步修改。