4月10日,28岁的邱生峰完成了人生第一场公开演讲。他出生时因缺氧导致脑瘫,发音不太清晰,这一次,AI帮助他达成了演讲的心愿。和他一起站上演讲台的,还有一位63岁的退休建筑师、一位机械工程专业的大四学生、一位为家人病历焦头烂额的产品经理,以及为7亿东南亚人打造母语大模型的团队负责人。他们各自探索AI工具,解决了困扰自己和他人多年的真实问题。 上述五人开展的这场演讲活动由一席联合阿里通义实验室举办。在AI热浪下,这一次镜头转向了普通人,五位演讲者的故事指向同一个趋势:AI正在从专业工具变成通用能力,让不懂代码的你我,开始定义产品、填补世界缺口。
AI向善,听懂更多声音
性格外向的邱生峰总有很多问题想和朋友探讨,可发音不清让他少了开口的勇气,性格逐渐收敛,这种角色转换并不好受。他深刻体会到,构音障碍者的困境从来不是生理上的“说不清”,而是环境里的“不愿等”。邱生峰后来考上了重庆大学数学系、成为算法工程师。他发现中国有超过一千万构音障碍者,却缺乏一款成熟的辅助产品,开发AI产品的核心难点不在算法,而在数据层面中文构音数据也极其稀缺。
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上海生声不息科技公司创始人邱生峰。
2025年,在参加通义实验室与魔搭社区举办的“小有可为”AI向善比赛后,他创办了产品“燃言”。这款产品能听懂他的话,再翻译成文字,呈现在屏幕上。他拉着三十多位种子用户每天录音打磨,独自去北京路演争取支持。“有用户说他讨厌在外面被家人替代表达,有用户说希望用自己的声音参与社交。”邱生峰说,“这些需求定义了我们的产品。”
在新加坡,AI Singapore的Jian Gang Ngui和他的团队,也试图让7亿东南亚人拥有懂自己语言的大模型。东南亚拥有1200多种语言,基于全球主流大模型架构,Jian Gang团队开发了SEA-LION——专为东南亚设计的大模型家族,参数规模从40亿到700亿不等,团队还邀请母语者参与数据质量评估与文化筛选。在一场开发者挑战赛中,参赛者基于SEA-LION构建了手语实时翻译来服务听障人士;团队还为新加坡外籍劳工部署了母语聊天机器人,帮助他们了解权益和医疗资源。一位劳工在测试时说:“SEA-LION说到了我心里。”
不同专业、不同年龄,用AI解决需求
邱生峰和Jian Gang聚焦填补沟通上的鸿沟,63岁的赵伟程则用AI重新激活了四十年的行业积累。据介绍,在他所在的装配式建筑领域,需用尽量少的构件适配多样的项目,长期依赖人工翻图、逐行录入。退休后,赵伟程把行业规则“教”给AI。一个曾需3名博士、4名硕士耗时3个月的项目,他1个人用5天就完成了。
自己会玩AI还不够,赵伟程开设AI公益课程,学员已超千人,从学会注册、登录账号开始,退休老人开始用AI解读体检报告、整理日记里的人生故事。他在现场表示,他的学员年龄从8岁到80岁都有。对于AI会不会替代我这一问题,赵伟程的回答是:“它能不能让我重新成长一次?只要你还在生长,你就还在未来里面。”
这位郑州轻工业大学机械专业的大四学生范文涵,在好朋友的农学院实验室发现,他们真正头疼的不是“养麦子”而是“判麦子”——数据全靠手记,判断全靠经验。这唤起了他儿时了解到的干旱导致小麦减产的记忆。
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千问大模型00后开发者、郑州轻工业大学机械工程专业大四学生范文涵。
他设想用AI解决问题,拉着几个机械电子背景的同学一起研究,发现不需要从头搭建AI,只需要找到“投喂”数据的现成工具。在对比了很多开源大模型后,他们选择了Qwen3-1.7B模型。借助千问开发者社区完整的技术链路,历经七八个月、两千多份真实育种数据分析,AI最终输出抗旱评分与育种建议,人工记录时间缩短2/3,准确率稳定在92%以上。“解决问题,不应该受到专业的限制。”这成为范文涵现在的口头禅。
产品经理戴嘉玮也把AI对准了另一个长尾需求。作为慢性病患者家属,他十几年间跑遍十几家医院,每次换院都要口头复述冗长病史。他搜遍应用市场找不到合适工具——多年的经验告诉他,不是技术做不到,而是需求太个人化,没有商业动力去解决。
于是,他基于Qwen3-VL的多模态能力开发了“Aura”智能健康助手,拍照上传化验单即可生成病程时间线和就诊简报,数据完全留在本地。“技术的温度,或许不在于它能实现多伟大的叙事,而在于它愿意为多小的需求弯腰。”戴嘉玮在演讲结尾提到。
采写:南都N视频记者 林文琪
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