K 歌 & 语聊
AI实时语音作为人机自然交互的基础能力，其稳定性与交互体验，正成为呼叫智能体与实体AI硬件开拓海外增量市场的重要基础。
当前，市场上不少对话式AI方案，采用ASR、大模型、TTS模块简单拼接的方式搭建语音交互能力。这类方案在测试环境中可实现基础对话效果，但在真实场景下，环境噪声、多人并行发言、用户随时插话打断等情况，都会暴露能力短板。行业落地难点，主要有两大方面：一是交互延时，在并发量较高时，大模型Token生成速度下降，会直接拉高AI实时语音的响应延迟；二是听觉感知能力不足，模型难以区分不同说话人，易受背景杂音干扰，无法对用户的打断动作做出合理处理。
针对上述行业痛点，声网推出对话式AI引擎与呼叫智能体两款产品，布局呼叫智能体、Physical AI实体硬件两大赛道。呼叫智能体能够支持接听来电与主动外呼，侧重于业务效率提升，该产品已于2026年进入商业化阶段。Physical AI实体硬件赛道依托国内成熟供应链，海外市场关注度较高，但赛道普遍面临用户留存难题。不少AI硬件产品仅能带来短期体验新鲜感，难以深度融入用户日常生活，无法跳出玩具属性。
实体AI硬件想要实现长期情感陪伴价值，声纹识别与长期记忆是关键技术支撑。依托声纹识别能力，在AI实时语音交互中可识别对话者身份，基于身份信息建立专属记忆，沉淀用户与AI之间的对话内容，把碎片化对话转化为可持续的陪伴体验。呼叫智能体与实体AI硬件虽然应用方向不同，但底层共用对话式AI引擎底座，统一承载实时语音交互相关技术能力。
从行业发展脉络来看，OpenAI、MiniMax、智谱等模型厂商，在实时语音对话项目落地阶段，均选择联合声网，共同处理公网环境下延时、人声区分、嘈杂环境识别等工程问题。自然的人机对话不是单一模块的能力叠加，而是音频采集、传输、识别、推理、合成全链路协同优化，依靠工程手段补齐大模型在真实交互场景下的短板。
AI出海市场已经进入新阶段，单纯依靠模型能力很难支撑长期业务拓展。声网将持续攻克打磨稳定可用的AI实时语音交互能力，为呼叫智能体与实体AI硬件挖掘海外增量市场提供支撑，推动对话式AI技术完成从产品研发到商业化落地的完整闭环。
