在科技浪潮的尖端，一個新時代正悄然開啟。NVIDIA創(chuàng)始人黃仁勛曾預(yù)言，未來通用人工智能(AGI)將不再局限于虛擬世界，而是能夠與物理世界深度交互的“物理AI”。圖靈獎得主楊立昆和計算機科學(xué)家李飛飛也一致認(rèn)為，賦予AI感知物理世界的能力是實現(xiàn)真正智能的關(guān)鍵一步。要讓AI真正融入現(xiàn)實世界，除了需要“眼睛”(計算機視覺)，“耳朵”(聲音感知)同樣至關(guān)重要。

谷歌近期發(fā)布的Perch 2.0生物聲學(xué)模型，通過識別海洋生物和鳥類的聲音，展示了AI在特定聲學(xué)領(lǐng)域的巨大潛力。然而，這僅僅是一個開始。與Perch 2.0的專一性不同，聲智科技正在打造一個更為宏大且通用的“AI耳朵”，其聲音事件和情感識別能力遠(yuǎn)超垂直領(lǐng)域，為AI感知和理解物理世界提供了更為堅實的基礎(chǔ)。

01核心能力

聲智聲學(xué)AI模型的“通才”之道

聲智科技在其最新論文中，對“AI的聽覺”給出了一個更具通用性和商業(yè)價值的定義。展示了兩個超越現(xiàn)有垂直模型的關(guān)鍵能力：

1、聲音事件識別：構(gòu)建物理世界的聽覺地圖

如果說Perch 2.0專注于生物聲學(xué)領(lǐng)域的專家，那么聲智的聲學(xué)模型則更像一位“通才”，其能力范圍遠(yuǎn)超單一物種。它擁有一個包含500多種聲學(xué)事件的龐大分類體系，展現(xiàn)出令人驚嘆的廣譜聲音事件識別能力。它不僅僅局限于生物聲學(xué)，而是能夠識別海量、多元化的日常聲音，從環(huán)境噪音到特定事件，例如：

家庭與安防場景： 識別門鈴聲、電話鈴聲、玻璃破碎聲、警報聲、嬰兒哭聲等。這使得智能家居系統(tǒng)能夠更主動、更智能地響應(yīng)。

交通與城市管理： 識別汽車?yán)?、警車鳴笛、救護車警報、飛機引擎聲等。這為智慧交通和城市管理提供了實時、可靠的聽覺數(shù)據(jù)。

工業(yè)與設(shè)備監(jiān)控： 識別機器故障、設(shè)備異常運轉(zhuǎn)、工具掉落等聲音。這在工業(yè)自動化和預(yù)測性維護中具有巨大應(yīng)用價值。

這種泛化能力意味著聲智的聲學(xué)AI模型能夠像人耳一樣，實時捕捉并理解物理世界中各種各樣的聲音線索。這些聲音不再是單純的聲波，而是被賦予了意義的“事件”，是物理世界狀態(tài)變化的信號。這不僅是數(shù)據(jù)的收集，更是對現(xiàn)實世界動態(tài)的高階理解。

2、情感識別：感知世界的“情緒”溫度

除了客觀的聲音事件，聲智的聲學(xué)AI模型更進一步，深入到人類交流的核心—情感識別。其技術(shù)能夠分析語音中的聲調(diào)、語速、音色等聲學(xué)特征，從而識別出說話者的情緒狀態(tài)，例如：

積極情緒： 高興、興奮、滿意。

消極情緒： 悲傷、憤怒、焦慮、恐懼。

中性情緒： 平靜、疲憊。

該模型不僅能識別物理事件，還能高精度地捕捉和識別聲音中的情感。在車載場景中，它可以識別出駕駛員的疲勞或煩躁情緒，并主動進行干預(yù);在醫(yī)療領(lǐng)域，它能夠通過聲音輔助診斷情緒障礙。

聲音事件識別回答了“發(fā)生了什么”，而情感識別則回答了“感受如何”。這兩種能力的結(jié)合，讓AI不再只是一個冷冰冰的執(zhí)行者，而是能夠感知物理世界的動態(tài)、理解人類情感變化的“智能體”。這標(biāo)志著AI的感知維度從冰冷的物理事件，擴展到了人類的情感世界，是實現(xiàn)更高級人機交互的關(guān)鍵。

02 技術(shù)深度

物理模型與強化學(xué)習(xí)的融合創(chuàng)新

聲智聲學(xué)AI模型的強大源于其獨有的技術(shù)框架。它創(chuàng)造性地融合了非線性聲學(xué)計算與強化學(xué)習(xí)，突破了傳統(tǒng)聲學(xué)模型在復(fù)雜物理環(huán)境(如強噪音、高混響)中的局限。該模型引入了非線性物理方程，使AI能夠內(nèi)在理解聲波傳播的物理規(guī)律，從而在極端環(huán)境中實現(xiàn)遠(yuǎn)場定位、弱信號檢測與超強降噪。

突破傳統(tǒng)線性模型：傳統(tǒng)的聲學(xué)模型(如幾何房間模型)在處理復(fù)雜、嘈雜或強混響環(huán)境時，表現(xiàn)力不足。而聲智的模型利用Westervelt和KZK等非線性聲學(xué)方程，能夠捕獲更高階的聲學(xué)現(xiàn)象，如諧波生成、波形畸變和沖擊波形成。這種方法使得模型在遠(yuǎn)場定位、弱信號檢測和魯棒降噪方面表現(xiàn)出色。

強化學(xué)習(xí)的自適應(yīng)能力：該框架將物理模型嵌入到強化學(xué)習(xí)驅(qū)動的控制回路中。這使得系統(tǒng)能夠根據(jù)環(huán)境變化實時自適應(yīng)地調(diào)整參數(shù)，例如聲學(xué)濾波系數(shù)和波束形成權(quán)重。這種“物理+AI”的混合策略，在挑戰(zhàn)性極高的聲學(xué)環(huán)境中(如高噪音、強混響和多聲源干擾)展現(xiàn)出優(yōu)于純數(shù)據(jù)驅(qū)動方法的性能。

這與楊立昆所倡導(dǎo)的“世界模型”理念高度契合。他認(rèn)為，真正的通用人工智能(AGI)必須能通過觀察和交互來理解世界的因果關(guān)系。聲智的模型，正是通過“物理+AI”的混合策略，讓AI實現(xiàn)了對聲學(xué)世界的“物理級”理解。

03 全球視野

AI聽覺正在引領(lǐng)下一次范式變革

從谷歌的鳥鳴，到聲智所描繪的物理世界交響曲，我們正見證AI感知能力從單一維度向廣譜、泛化演進的趨勢。這不僅是技術(shù)層面的突破，更蘊含著巨大的商業(yè)化潛力。

在智能家居領(lǐng)域，一個能識別嬰兒哭聲、門鈴、玻璃破碎的聲學(xué)AI，將讓安防和家庭助理系統(tǒng)變得更加智能和主動，創(chuàng)造全新的用戶體驗。在工業(yè)領(lǐng)域，通過聲音識別設(shè)備異常，可以實現(xiàn)更高效的預(yù)測性維護，大幅降低停機成本。在智慧城市管理中，聲學(xué)AI可以實時監(jiān)控交通、公共安全等情況，提升城市運行效率。這種廣譜的聽覺能力，使得AI可以深入到每一個需要實時感知的物理場景，創(chuàng)造出新的產(chǎn)品形態(tài)和商業(yè)模式。它不再僅僅是技術(shù)演示，而是能直接轉(zhuǎn)化為可觀的商業(yè)價值。聲智的聲學(xué)AI模型不僅是前瞻性的技術(shù)探索，更是為未來物理AI產(chǎn)業(yè)化鋪就的一條黃金賽道。