AI硬件上半场：增强型音频为王

引言：AI硬件时代，所有的音频类产品都要用“增强型音频”重做一遍。”

过去三十年，耳机、音箱、手表、眼镜这些“只能当配件”，但在AI时代，它们会变成“最重要的入口和出口”——像眼睛、嘴巴、耳朵一样，必须与“大脑”（大模型）对接。而“音频为王”并不是一句口号，它是在这条“入口/出口”逻辑里自然推导出来的阶段性结论：当你要让AI真正嵌入生活，先让它听得见、说得出、用得上；让用户每天都愿意用、持续用。

为什么音频对AI终端越来越重要？

随着2025年AI大模型的逐渐轻量化和普及，以AI眼镜、AI玩具为代表的AI智能硬件开始成为消费电子领域的热点。过去两年里，各种形态密集出现——AI眼镜、随身挂件、会议录音设备、车载座舱语音、机器人语音模组……它们看起来分散，但有一个共同特征越来越清晰：语音正在从“偶尔喊一声”的功能，变成承载生产力任务的核心入口。

对于AI硬件的上半场来说，音频类产品正变得越来越重要。谁能把AI能力放进更低打扰、更高频、更容易形成习惯的交互链路里，谁就更可能先拿到真实用户与真实数据闭环。

值得一提的是，当语音进入会议纪要、采访转写、直播收音、多人发言归因、声纹识别，甚至“随时随地的个人助理”这种更贴近业务流程的场景后，系统对音频硬件的要求开始进一步“升级”：不是听得见就行，而是要在真实噪声环境里稳定地听清、分清、对齐、可复现。在这个背景下，“音频为王”不再只是口号，而是正在转化为事实：AI硬件上半场，决定体验上限的往往不是你能跑多大的模型，而是你能不能把想听的声音尽可能“采干净”。

那么AI智能硬件对音频的要求体现在哪里呢？

1.它在真实环境里是否稳定可用？（咖啡厅、车内、会议室、多说话者、远距离、风噪）

2.它是否足够低打扰，能形成高频习惯？（触发成本低、退出机制明确、延迟可接受）

3.它能否量产交付并长期迭代？（功耗、成本、调参、一致性、供应链）

在这些维度上，音频天然占了“上半场红利”。因为对大多数终端而言，显示/光学/空间计算链条更长、工程不确定性更大；而音频链路（麦克风、阵列、前端算法、ASR与后端理解）更成熟，更容易在有限周期内把“可用性”做出来。

过去的语音类产品（如智能音箱）常停留在“唤醒词”层面，偶尔误唤醒、偶尔听不清，用户还能容忍；现在语音开始承载转录、归因、记录、助理等生产力任务，“听不清”就不再是体验问题，而是结果错误、工作流断裂。

“我觉得现在不一样了，现在它（音频）是一个商业务用途了，有点要求高了。”来自加拿大的音频方案解决提供商Soundskrit 的中国区总监严更真对笔者表示，过去麦克风常被视为“成熟品类”，但现在语音入口更频繁、更长期在线、任务更接近“业务用途”，输入质量的短板会被成倍放大，这就对音频硬件提出了更高的要求。“我觉得其他的它都有可能不同的硬件……但本质上还是会有一个增强型的音频。”

所谓“增强型音频”，不等于把降噪拉满，也不等于更激进的后处理。它更接近一种底座能力：在更多真实场景里，让系统稳定地区分目标声源与环境噪声，并尽可能保留原声、降低失真，为后端识别与理解提供更可靠的输入。

增强型音频的主要应用场景？

在会议系统的场景里，严更真举例提到希望提升对讲话者方向识别精度；在约4米距离做到4°角度识别精度，并强调距离越远越难。在车载场景里，他提到与上汽、吉利等主机厂交流，认为智能座舱会把“声音分区”推成刚需：前后排隔离、识别哪个座位在讲话等；并提到与ADI做过方案交流、相对车内常见ECM方案可提升约20 dB。

在机器人场景，嘈杂环境下，即便工作人员把麦克风递到嘴边反复说，系统仍可能反应不佳。他的归因是，很多团队早期更关注运动控制，音频交互容易被低估；但一旦进入真实人群环境，问题会集中爆发。对“AI硬件上半场”的判断因此更清晰：越接近真实世界，越会发现“听不清”是硬瓶颈。

主流音频方案的缺陷和瓶颈？

在AI硬件的上半场，很多团队会经历同一条曲线：最初大家更关心模型、算力、功能列表；但产品真正进入用户环境后，会越来越意识到——输入端是上限。输入不干净，后端再强也要付出更重的计算、更激进的滤波、更复杂的补偿，最终仍可能在噪声、多说话者、远距离条件下失败。

严更真强调“先把声音采干净”，背后其实是一个工程常识：很多任务（转写准确率、说话人分离、发言归因、声纹识别）不是单纯靠模型就能无限抬升的，它们对信号质量高度敏感。尤其是多人场景——采访、圆桌、会议室——如果源头没有把空间信息和目标声源分离做好，后端会非常吃力，甚至直接不可用。

在今天的主流音频方案里，“全向麦克风+阵列+算法”依然是最普遍、最成熟的路线：全向麦负责无差别拾取，阵列通过空间采样形成方向性，算法做波束形成、差分、去噪、回声消除等，把目标声音“洗出来”。严更真并不否认这条路径的成熟，但他认为它正在逼近一个技术瓶颈：越想在复杂环境里变得更可用，系统就越“重”。

第一，定向的性能损耗很现实。

他用业内常见的口径举例，单颗全向麦可能做到约70 dB，但两颗全向麦做差分形成“八字形”波束时，会产生明显损耗，最终可能落到51–55 dB区间。这种损耗可能会带来系统有效性能。

“我们单芯片定向麦克风简单的示意图就是这个：单芯片不需要算法，原始数据输出，就能形成很好的8字型波束拾音区，就能隔离90度和270度方向的噪声”，严更真表示。

第二，尺寸与结构约束会反噬小型化。

麦克风阵列要好用，通常需要麦克风之间保持一定间距。严更真转述业内常见经验：两颗全向麦做定向时，间距约2厘米效果更可靠。

值得一提的是，可穿戴设备、随身设备、AI眼镜、手机内部堆叠等AI终端都对体积有着严苛的要求，这对音频链路要求“做小、做薄、做紧凑”。如果指向拾音必须依赖2厘米间距的阵列，很多形态天然就被卡住。

Soundskrit提供的全球最小尺寸3D空间拾音阵列

严更真强调，Soundskrit方案的卖点之一是：两个定向麦之间不必像传统阵列那样依赖间距。在某些“录音卡片”类设备上，传统可能会用5、6个麦克风做阵列，而他们可能用“两个定向麦+一个全向麦”紧凑摆放就能达到不错效果。对更简单的场景， “一个就能实现很好的指向”。

第三，系统复杂度与量产压力会抬升。

阵列数量越多、算法越重，调参、功耗、成本、一致性测试都会上升。更关键的是，一些场景并不希望“处理很重”——例如希望保留原声质感的讲话与音乐场景，过度降噪会带来失真与不自然感，最终又会回到“输入端不够干净”的问题。

这三点叠加，会把AI智能终端推向一个尴尬区间：要么你做得足够“重”以满足复杂场景，但代价是功耗/成本/体积/调参难度；要么你做得足够轻，但在真实环境里可用性不足。增强型音频之所以被强调，本质上就是要在这组矛盾里寻找更平衡的解法。

在严更真的描述里，Soundskrit的方案仍属于MEMS麦克风路线，但关键差异不是“多加几颗麦”，而是把方向信息更早地引入到单颗器件的输出里。他的表述是：在振动薄膜的上下各开一个孔，让声音从两个方向进入薄膜，从而引入可利用的相位/路径差，帮助识别主讲人、抑制侧向噪声，“我们的硅麦在震动薄膜的上下各开了一个孔……通过相位识别谁是主讲人？”

他强调的核心逻辑是：让定向能力从“算法结果”变成“信号起点”。当指向性来自物理层输出，你在定向模式下就不必像“全向阵列差分”那样先付出明显的性能损耗，再靠算法把它补回来。

严更真表示，这种方案“单芯片也能输出指向性”，甚至可以在不依赖复杂算法的情况下得到“八字形”原始输出。当方向性来自物理层，你在定向场景里不必经历“先差分相减导致损耗、再补偿”的过程，因此在“定向模式下的有效性能”可能更划算。对终端厂商而言，这种“有效性能”往往比单点指标更重要——因为它直接对应真实场景的可用性。

算法依赖下降

对成本极敏感、只需要“做到不错指向性”的场景，单芯片甚至不配复杂算法，依靠结构输出也能达到专业级定向效果。

对场景复杂、需求更强的应用，算法依然重要——比如要在不同环境切换波束宽度、在“保留环境音”与“更强降噪”之间做选择、在会议室做360°识别并快速锁定讲话者：“加算法会更灵活……会议室模式要 360 度，谁讲话就瞬间形成拾音区。”

他还把“保留原声”与“强降噪”之间的对冲讲得很直白：算法越重，失真风险越高；很多场景更希望通过“波束/拾音区”这种相对线性的方式去隔离噪声，而不是把声音“洗得面目全非”。因此，“增强型音频”的关键并不在于更激进的后处理，而是更可靠的空间分离与目标增强。

硬件的强大并不是替代算法的重要性，而是在帮助算法。他提到采访、圆桌、多人会议往往要做声纹识别、多说话者分离与发言归因，但商业级期望很高：只要归因错了，纪要就会混乱，关键信息会被揉成一团。他认为即便头部算法公司，在真实复杂环境里也未必能轻松满足更高要求。

因此他更愿意把Soundskrit的价值定位为“从物理层增强目标信号”，让后端ASR/声纹/大模型更容易吃到高质量输入。

商业落地，哪种AI硬件更需要增强型音频？

如果说“增强型音频”是AI硬件上半场的底座能力，那么1月17日在深圳举行的品声AI生态圈战略发布会，可以被看作一个更贴近产业端的注脚：终端厂商在产品定义与供应链组织上，正在把“语音交互+记录/转写/翻译”当作更容易规模化落地的入口，并试图在AI眼镜放量前完成方案卡位与生态集结。

作为深耕AI赛道的一站式音频方案提供商，品声科技同时也是音频芯片供应商中科蓝讯的核心生态伙伴。在“AI生态圈战略”环节，品声科技与多家生态伙伴共同站台，覆盖AI眼镜品牌、AR光学、Micro-LED与SoC等关键环节，包括：AI眼镜厂商李未可，AR光学解决方案商谷东科技、尼卡光学，Micro-LED厂商鸿石智能，以及百度、SoC芯片厂商中科蓝讯、安凯微等。陆振李在会上表示公司已“跑通智能眼镜供应链”，看好AI时代智能眼镜市场空间，并称“不惧竞争”。

在活动现场，品声科技展示了其客户的多款AI硬件方案，覆盖智能穿戴、智能交互、健康关怀、娱乐生活四大AI产品线。其中智能穿戴以AI眼镜为核心，围绕三条路线展开：音频交互、第一视角记录、轻量AR显示。

采用品声科技方案的AI眼镜，具有实时翻译、会议记录、智能问答等功能

针对直播主的智能直播唛

便携的K歌投影仪

翻译+求助的AI随身蓝牙音箱

玩具造型的AI智能音箱

AI智能耳机方案

这三条路线里，“音频交互”被放在最易落地的位置：它更贴近上半场的现实约束——功耗、成本、量产节奏、用户习惯门槛。

在AI音频眼镜方案上，品声科技将其定位为“移动办公与跨语言沟通”的入口，主打功能包括：实时问答、跨语种翻译、录音转写、会议纪要等。值得注意的是，这组功能几乎都强依赖输入端质量：翻译与转写的体验上限并不只由模型决定，更多时候是被嘈杂环境、串音、远距离、多人说话这些采集问题锁死。这也与前文“先把声音采干净”的判断形成呼应——当眼镜被设定为“长期在线的语音入口”，音频链路的工程能力就不再是“加分项”，而是“产品能不能成立”的底层门槛。

现场披露的参数也集中围绕“可用、低功耗、可量产”展开：该方案扬声器功率0.5W、工作频率20Hz–20kHz，蓝牙距离≥10米；静态电流≤5µA，连续音乐播放约6小时，并提到可内置热门AI工具矩阵以覆盖办公、学习等场景。

HTC VIVE官网

在AI眼镜赛道，严更真认为“起量的还是以音频为主”。他提到一个与HTC相关的量产案例：麦克风放在鼻梁位置、上下开孔，其中一个孔朝下，并称测试反馈很好。他描述的现象是：即便拾音方向朝下，旁边更低位置的人讲话也会被压制，这对“只听佩戴者”的交互非常关键。

笔者认为，终端厂商真正要解决的，不是“能不能接入AI”，而是“接入后能不能在真实世界稳定工作”。AI眼镜由于重量的限制，目前体验最成熟的就是音频类产品，而长期在线意味着任何输入质量问题都会被放大——误识别、串音、多说话者混淆，都会直接破坏“随身助理”的可信度。对终端厂商来说，增强型音频正是在为这种“长期入口”打底。笔者认为，只要AI眼镜把“转写/纪要/翻译/助理”当作核心能力，音频采集就会立刻成为体验底座。

最后，借鉴瑞芯微创始人励民说过的一句话作为收尾——：“AI时代，所有的产品都要用AI重做一遍”。

笔者认为，“AI硬件时代，所有的AI音频类产品都要用增强型音频重做一遍。”