01、起點：當銷售管理成為一場“盲人摸象”

2016 年，我創(chuàng)立了武漢賽思云科技有限公司，起初專注于車企CRM SaaS服務領(lǐng)域，服務的都是那些極度重視銷售流程的客戶。2018年起，我們開始合作比亞迪，為它的全系品牌做銷售系統(tǒng)支撐。這讓我們得以深入扎根到一線銷售服務場景。在服務這些客戶的過程中，我們逐漸發(fā)現(xiàn)一個問題：“CRM 記錄的是結(jié)果，而不是過程；數(shù)據(jù)存的是“發(fā)生了什么”，而不是“怎么發(fā)生的”。尤其是那些依賴于線下溝通進行銷售或服務的企業(yè)，他們最真實的一線數(shù)據(jù)，其實都“沉在了聲音里”。銷售現(xiàn)場到底發(fā)生了什么，組織完全“聽不見”。

這導致：企業(yè)管理者如同“盲人摸象”，只能通過結(jié)果倒推過程，而員工則在缺乏反饋的循環(huán)中重復低效溝通。

一位汽車經(jīng)銷商客戶告訴我們，在他們公司長期存在以下問題：

行為黑洞：大量基層員工與客戶互動、與服務對接的具體操作過程永遠消失在系統(tǒng)之外。銷售人員的推薦是否精準，服務工程師的維護是否標準？這些全都不知道。

溝通鴻溝：客戶需求、產(chǎn)品反饋、一線建議等關(guān)鍵信息在層層傳遞中被稀釋甚至扭曲，導致企業(yè)決策與一線實際嚴重脫節(jié)。

成本迷思：靠傳統(tǒng)人工填表記錄、事后總結(jié)的方式收集分析數(shù)據(jù)，如同給企業(yè)套上一件沉重的“數(shù)據(jù)鎧甲”。時間成本、人力成本、效率折損構(gòu)成的巨大無形成本遠超企業(yè)預估。

這正是為何許多數(shù)字化改革在辦公端流暢運轉(zhuǎn)，但落地到一線卻如泥牛入海。

那一刻我意識到：聲音不僅是信息載體，更是企業(yè)數(shù)字化升級的最后一公里。企業(yè)真正的數(shù)據(jù)金礦不在服務器里，而在每天數(shù)百萬次被遺忘的線下對話中。這些聲音里藏著客戶最真實的需求、服務最致命的漏洞、組織最稀缺的經(jīng)驗，但它們就像宇宙中的暗物質(zhì)，明明構(gòu)成了商業(yè)世界90%的質(zhì)量，卻從未被數(shù)字化工具捕捉。

于是，DuDuTalk的種子悄然萌芽——我們要用技術(shù)讓每一段對話“被聽見、被理解、被賦能”。

02、破局：從硬件入手，在無人區(qū)建立新規(guī)則

確定方向和目標后，在怎么設計產(chǎn)品形態(tài)和到底進駐什么領(lǐng)域，我們團隊初期還產(chǎn)生了不小的分歧。一開始，我們想對標國外銷售智能獨角獸Gong，直接接入企業(yè)的語音，簡單的做后端分析即可。但長期的銷售一線軟件產(chǎn)品服務經(jīng)驗讓我們意識到，“AI革命的真正瓶頸，不是算法不夠先進，而是數(shù)據(jù)采集的“時空斷裂”。

線上場景的語音數(shù)據(jù)往往很容易獲得，一些企業(yè)也有現(xiàn)成的。但線下場景之所以成為企業(yè)數(shù)字化盲區(qū)，很大一部分原因就是因為數(shù)據(jù)采集的困難。因此當友商爭相布局單一云端分析軟件和大模型時，我們要打造“智能硬件+AI應用+場景洞察”三位一體軟硬結(jié)合的解決方案，實現(xiàn)從語音采集到分析到應用賦能的全鏈路閉環(huán)。

在采集端，一開始，我們想用手機App采集銷售對話。但現(xiàn)實給了當頭一棒——銷售因抵觸心理刻意遠離手機，數(shù)據(jù)完整度不足40%，且手機作為一個通訊和娛樂工具，無法達到專業(yè)音頻采集設備的音頻采集質(zhì)量，難以用作后續(xù)分析，在續(xù)航、集中管理上也硬傷重重。

這時候我們又嘗試隨市場主流，做一款WiFi的語音采集設備，結(jié)果在實際推到門店的過程也是發(fā)現(xiàn)困難重重。

一是給員工增加很大工作量，他們不僅要配合給設備配對，還因為wifi上傳大文件容易卡頓問題導致每次工作完都要放回充電塢進行數(shù)據(jù)上傳。

二是數(shù)據(jù)不具備實時性，往往信息隔夜才能知曉。

三是場景受限，像一些外出脫離wifi或者店里wifi信號覆蓋弱的地方，設備就無法進行語音數(shù)據(jù)的傳輸，更無法與后臺保持長連接，這也導致企業(yè)無法實時知曉這些設備的運行情況和人員使用情況，增加管理難度。

正是這些挫敗，讓我們看清真相：沒有硬件的場景穿透力，就沒有數(shù)據(jù)革命的根基。目前市面上的語音采集硬件，都沒有從根本上解決現(xiàn)場銷售和服務場景的語音采集難題。

于是歷經(jīng)數(shù)月打磨和研發(fā)，我們于2022年推出了業(yè)內(nèi)首款4G智能工牌，顛覆性的解決因環(huán)境嘈雜、場景多樣、傳輸延時、續(xù)航不足、部署復雜、管理困難等造成的現(xiàn)場語音采集難問題，真正實現(xiàn)“無感知、全量級”線下行為數(shù)字化。并在后續(xù)相繼推出面向營業(yè)廳柜臺服務場景的4G桌面拾音盒子，業(yè)內(nèi)首款面向門店銷售服務場景的4G拾音胸牌以及80小時業(yè)內(nèi)頂配續(xù)航的4G拾音胸牌SX401，不斷引領(lǐng)著行業(yè)創(chuàng)新和進化。

我們剛推出4G拾音工牌的時候行業(yè)主流的是wifi和藍牙的方案，當時不僅我們的客戶甚至我們的同行都不認為4G是個很好的方案。

在市場推廣初期，有些首次接觸工牌產(chǎn)品的客戶選擇了wifi的工牌，但是一段過去后，這些客戶都紛紛轉(zhuǎn)頭來選擇了我們。他們無一例外都表明，我們的4G拾音工牌無論是在傳輸實時性、穩(wěn)定性、使用便捷性、場景適配性還是管理便捷性上都明顯優(yōu)于藍牙和wifi方案的產(chǎn)品。

更有意思的現(xiàn)象是，從2024年開始，那些當初不看好4G拾音方案的同行，也開始紛紛關(guān)注這個賽道。

而目前，我們的4G拾音終端也早已成功在20+行業(yè)的近200家客戶中落地，是4G拾音工牌領(lǐng)域單體客戶出貨量最大的品牌。

03、進化：從工具到語音驅(qū)動的企業(yè)“AI大腦”

當硬件破局解決了數(shù)據(jù)采集的「時空斷裂」，我們也同步開始思考如何讓算法與場景深度融合，真正釋放出 AI 的生產(chǎn)力。

過去幾年，人工智能技術(shù)的快速發(fā)展為我們提供了破局的契機。自然語言處理（NLP）、語音識別、情感分析等技術(shù)的成熟和ChatGpt、DeepSeek這樣的大模型的橫空出世，使得機器能夠更精準地理解人類語言，并在復雜場景中提供智能化的輔助。

但問題是，這些技術(shù)大多集中在云端、實驗室、或者高凈值用戶的場景中。而在現(xiàn)實世界的大量中小企業(yè)、傳統(tǒng)行業(yè)、實體門店里，尤其一線的銷售和服務場景里，AI的存在感非常低。

不是他們不需要AI，而是AI還沒有學會如何“落地”。

AI必須“貼地飛行”——它需要足夠輕量、足夠貼近實際工作流程、足夠低成本部署，并且能夠迅速產(chǎn)生可見的價值。這也是我們設計DuDuTalk軟硬件產(chǎn)品的核心理念。

在硬件層，我們已經(jīng)通過輕量化的4G便攜式拾音設備硬件，快速適配企業(yè)門店銷售 、上門服務、窗口服務等多場景的語音采集需求。且無縫嵌入業(yè)務流程，實現(xiàn)無感知采集（佩戴工牌即可自動完成錄音、上傳）。

在軟件層，結(jié)合對不同行業(yè)客戶的具體業(yè)務場景的深度理解，我們實現(xiàn)AI對銷售和服務場景的深度洞察，解決了以往存在在線下銷售和服務過程中的這幾個關(guān)鍵問題：

1、從過程盲區(qū)到可視化呈現(xiàn)：還原真實的溝通場景，無論是線下門店的服務對話，還是上門服務的溝通互動，都能完整記錄并生成結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

2、從模糊感知到精準營銷：真實呈現(xiàn)每一位客戶的訴求、每一個服務的流程執(zhí)行情況。從海量對話中提取客戶需求、識別銷售瓶頸甚至通過"高轉(zhuǎn)化話術(shù)"的提煉，幫助普通員工快速提升技能。

3、從被動響應到主動預測：快速識別、自動預警一線銷售和服務過程中的違規(guī)行為及風險話術(shù)，讓管理者從傳統(tǒng)的事后追溯和補救，進化為提前的預測和防患。

4、從經(jīng)驗驅(qū)動到數(shù)據(jù)決策：管理者不再依賴結(jié)果數(shù)據(jù)，而是通過對話分析，實時監(jiān)控團隊表現(xiàn)，真正讓一線聲音直達核心管理層，打造端到端的數(shù)字驅(qū)動決策鏈。

這種"技術(shù)-場景-價值"的三重閉環(huán)，使DuDuTalk真正實現(xiàn)了AI能力從實驗室到業(yè)務場景的跨越式落地。而這種革新的本質(zhì)，是讓 AI 成為組織的「數(shù)字神經(jīng)元」—— 它不僅記錄業(yè)務流程，更能預判趨勢、優(yōu)化決策、提升組織效率、創(chuàng)造增量價值。

04、啟示：線下場景的AI滲透法則

回望 DuDuTalk 的發(fā)展歷程，我們總結(jié)出實體經(jīng)濟 AI 滲透的「黃金三角法則」：

1、硬件筑基：沒有場景化硬件，AI 就是無源之水。我們用 4G 工牌、桌面拾音盒子等產(chǎn)品，在物理世界建立數(shù)據(jù)采集的「毛細血管網(wǎng)絡」。

2、算法深耕：通用大模型需要「場景化訓練」。針對特定行業(yè)和場景沉淀垂直模型和行業(yè)術(shù)語庫，正是 AI「貼地飛行」的關(guān)鍵引擎之一。

3、生態(tài)共生：拒絕「技術(shù)孤島」，通過 API 開放、SaaS 集成，讓 AI 真正融入企業(yè)的業(yè)務流程。

05、未來展望：做企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的“聲音密碼”

曾有人問：“你們究竟賣軟件還是賣硬件？”我的回答是：“我們提供的是銷售和服務過程的可視化能力?！?/strong>