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观点与汤敬华面对面:做AI时代的“沟通者” |博鳌·浪潮中成长

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编者按:2026年,变革的浪潮正以前所未有的深度和广度重塑每一个行业。置身事内,我们需要把科技落到实业里,让创新触达真实的产业场景。

这是全新的周期,为顺应新的形势,观点新媒体继续推出“2026博鳌观点访谈”系列报道——“博鳌·浪潮中成长”。

通过对全产业链代表性企业的调研与交流、深度采访与对话,探寻变革中的成长新逻辑。希望这股力量汇入时代的浪潮,在落地中转化为高质量发展的现实推力。

观点网 维多利亚港的午后,天光如一层薄纱覆在港面上。从尖沙咀一栋临海高楼的落地窗向外望,中环的建筑群像一排沉默的琴键,货轮缓缓划过,拖出一道浅白的尾迹。

汤敬华比约定时间早了十分钟到,身着白色衬衫,深色西裤,语速从容。当话题转入人工智能的技术脉络,目光愈发专注,语速虽缓,却字字落在实处。

汤敬华是声通科技创始人兼董事长,这家公司于2024年7月10日在港交所主板挂牌上市,成为“交互式AI第一股”。

据2025年福布斯中国人工智能科技企业TOP50发布信息,声通科技在城市管理及行政场景下,以约14%的市场占有率位居全国第一。

但汤敬华身上并没有“科技新贵”标签。

1995年他进入东华大学攻读工业自动化,2005年从上海交通大学软件工程硕士毕业,读研期间创办声通科技,一晃已近二十年。

始于“沟通”

汤敬华回忆创业之初的思考:“当时在想,我们是做通信软件,还是做客户关系管理?后来想明白了,我们是在做沟通。”

“如果未来企业内部的沟通、与客户的沟通越来越重要,那么我们的技术,就会有越来越大的市场。”公司的名字“声通”,就带有这层意味:让声音通达。

改革开放后前三十年解决的是供给与需求之间的矛盾。彼时谁能更快、更好地生产,谁就能占据先机。

如今,人们更多的是对美好生活的追求。在追求“好不好”的时候,每个客户对“好”的定义千差万别。

在汤敬华看来,企业需要感知并积极回应客户的差异化需求,这本质上是沟通能力的延伸。无论是政府治理还是企业协作,沟通在产业链和价值实现闭环中的权重将持续上升。


基于这一逻辑,声通科技将自身定义为一家“企业级交互式人工智能公司”,并将核心业务聚焦于三大场景:智能网联、城市服务和养老。

在智能网联领域,声通科技是少数深度参与国家级试点的企业之一。

2024年,随着工信部等五部门批复首批“车路云一体化”应用试点城市,声通科技通过全资子公司四川声通玄武,深度参与了绵阳项目的平台搭建与算法开发。

公开信息显示,该项目计划投入230辆无人驾驶车辆,覆盖乘用车、商用车、扫地车、售货车等十余种业态,应用场景高度多元。

汤敬华还强调了技术推广“节奏”的重要性。若在短时间内替换所有人类司机,易引发社会问题。如果把周期拉长,就让他们能有机会转岗成为安全员、培训师,继续发光发热。

基于这一理念,声通科技于2025年成立了“可信AI产业应用创新实验室”,专门研究AI技术在养老、智能网联、政府数字治理三大方向上的最佳落地节奏。

在城市服务领域,声通科技已服务全国超130个城市的12345政务服务热线。

汤敬华把城市服务归纳为四大板块,包括居住、工作、休闲,以及串联三者的交通系统。

“我们持续深耕城市服务体系中的沟通基础设施。”从政务服务热线起步,声通正逐步向社区下沉,将沟通能力延展至城市治理的每一根“毛细血管。”

养老则是声通科技下一个战略重点方向。

与其他企业瞄准高净值人群、高端养老社区不同,声通科技选择了一条更具情怀的路径——致力于服务广大的老年人群体。

“绝大多数中国老人更可能选择居家养老,有能力承担高昂养老费用的群体很有限。”

在四川内江,声通科技已开始服务当地老年群体,其中相当一部分是孤寡老人;在上海崇明,声通正在洽谈合作,希望以科技手段为乡镇老人提供安全保障。

面对乡村老人居住分散、城市养老模式难以复制的现实挑战,声通以经济型智能终端+城市级服务平台为核心架构,构建了分层递进的养老守护体系。

底层是摔倒监测、一氧化碳预警等全天候安全防护,保障基本生存安全;上层是主动式对老关怀服务,通过AI语音交互实现每日情感连线、健康随访与生活协助。

汤敬华进一步表示:“我们希望将每户人家的一次性投入控制在约两三百元,分摊至每月仅需十至二十元,低廉的月均成本让地方政府可持续支付成为可能。”

声通在养老业务上的发力逻辑,是用技术能力去回应那些沉默的、基层的、长期未被充分满足的真实需求。

在汤敬华看来,科技向善的落脚点,应当是让最需要帮助的群体同样享受到技术红利。

不做拿着锤子找钉子的人

从城市治理、智能网联到养老服务,AI(人工智能)正以前所未有的速度渗透到社会运转的脉络之中,承担着越来越核心的交互甚至辅助决策角色。

另一方面,大模型的“幻觉”问题、技术落地的商业闭环,都在提醒从业者,技术越向前一步,对“人”的理解就越不能缺席。

交互式AI在应用场景中,往往需要面对既想追求更高智能又需守住可信底线的双重难题。


如何在“智能”与“可信”之间找到平衡?

汤敬华给出的解题思路,藏在声通科技的“智图”系统中:先让大模型“大胆推测”,再用知识图谱“小心论证”,给AI装上“逻辑白盒”。

大模型灵活却容易“一本正经胡说八道”;知识图谱则将规则、业务逻辑沉淀为结构化的事实网络,给大模型的每一次输出提供一个可追溯、可验证的"可信坐标系"。两者协同,既保留了交互流畅感,又约束了幻觉的产生。

AI的终极价值不在于模型参数的多寡,而在于能否可信地嵌入真实场景,让每一次推理都经得起追问。

年报显示,2025年,声通科技总收入突破10亿元大关,经调整净利润约1.4亿元。在AI热潮下,声通科技何以持续成长?

汤敬华认为,声通的“场景倒逼算法”和“可信多模型融合”两条路线,功不可没。

与许多从技术出发、寻找应用场景的AI公司不同,声通科技选择从市场需求出发,倒推导技术方案。

汤敬华生动形象地阐释:“当你手里只有一把锤子的时候,看什么都是钉子。倘若要把钉子拔出来,锤子就不是最好的工具,用老虎钳、用锥子,性价比更高。”依据具体场景反推适用的算法组合,而非以一种算法套用所有场景。

这种务实,构成了声通科技的第一个“不一样”。

第二个“不一样”,则是对“可信”的执着。

汤敬华认为,企业级AI与消费级AI的核心差异之一,是企业场景中AI不仅要能输出答案,还必须给出可解释的逻辑链条。

“不能完全是个‘黑盒’,讲不出道理。”

为此,声通科技从一开始就走上了多模型融合的技术路线:在一个系统架构中综合运用经验统计、逻辑推理、知识图谱等多种算法,根据具体场景需求搭配出最优解。

2025年,公司又花了一整年时间提升系统的“自学习”能力,使模型在使用过程中持续进化,而不必完全依赖重新训练。

汤敬华透露:“最新带有反思能力的多模型融合系统,在我们内部测试中可以提升12%的准确度。”

值得关注的是,汤敬华还介绍了公司下一阶段的技术攻坚方向。

“声通今年最重要的任务,就是把我们的基础模型从大模型升级到世界模型。”


世界模型,是当前人工智能领域最前沿的方向之一。与大语言模型专注于处理文本信息不同,世界模型试图让AI理解物理世界的运行规律,包括空间关系、因果关系、物体的持久性等底层认知能力。

如果说大模型让AI学会了“读书”,那么世界模型则让AI开始“认识世界”。

真正的商业化起点

面对当前AI行业是否存在“泡沫”的追问,汤敬华坦言:任何新兴行业在起步阶段都难免伴随泡沫,“但关键是泡沫底下有没有干货,干货比例究竟有多大”。

他拿起笔,在纸上勾勒出一条起伏的曲线,这是Gartner技术成熟度曲线。汤敬华向观点新媒体细细解释道:2021年大模型刚问世时,正处于期望膨胀的顶峰,“彼时,大家觉得AI无所不能”。

随后行业滑入“泡沫低谷”,才恰恰是真正的商业化起点。

“融资环境最为宽松的时期是在期望顶峰,因为大家投的是希望和未来。但真正的盈利能力与经济价值的实现,通常始于谷底之后的爬升阶段。”

值得关注的是,从2005年创业到2020年筹备上市,声通科技从未进行过外部融资,始终保持盈利状态。

“我们创业前十五年持续投入研发,前提是研发成果必须能落地、可变现。”汤敬华强调:“这或许源于我们的认知局限。”

但回顾来看,恰恰使声通规避了泡沫的陷阱。

对于马斯克及其企业被质疑为“庞氏骗局”的说法,汤敬华并不认同。他认为,判断的关键在于技术转化是否存在实体落地。

“马斯克无论最终成败,其星链、火箭、汽车等产品均已落地,具备真实的产业价值。”


谈及未来竞争格局,汤敬华判断,通用大模型和算力基础设施将趋于高度集中,最终可能仅存少数几家主导者。

但在垂直场景中,像声通这样深耕行业二十年的企业仍拥有显著机会:“大型科技企业追求的是广泛的市场覆盖,而在具体细分场景中需要专业知识、专用模型和长期积累的行业经验。

值得关注的是,汤敬华认为当前声通科技的市值存在显著低估。

“积极的市值管理我们肯定是要做的,站在老股东解禁后股价承压的时点,我们正适当推进员工激励计划,并引入产业战略合作伙伴。”

在汤敬华看来,只要社会对沟通和个性化服务的需求持续增长,交互式人工智能的市场空间便将不断拓展。

“过去二十年,忽视与客户沟通能力建设的企业,被市场淘汰的概率显著偏高。”汤敬华如是说。

以下为观点新媒体对声通科技董事长汤敬华先生的采访实录(节选):

观点新媒体:从上海起步到总部迁至武汉,声通形成“上海闵行+武汉光谷”双城架构,双总部布局是出于何种考虑?

汤敬华:我们现在是双总部,研发中心和全球中心在上海,但是管理和营销中心放在了武汉,等于说管理总部还有上市主体的注册都在武汉。

武汉是中国中部的中心,到全国哪个地方都近,高铁三小时差不多能覆盖大部分区域,这对我们在国内发展是一个关键。

目前我们百分之九十的业务还是来自国内,但现在要往海外走,而上海作为世界级的城市,将是出海的依托。

观点新媒体:声通科技现在把养老作为一个重点方向,主要切入的是哪一段?

汤敬华:可能更需要关怀的是居家老人,甚至是乡镇的居家老人。中国绝大多数的老人还是居家养老,掏得起一个月七八千到一万多的老人是少数。

如果沉下去看一看,乡村的老人,哪怕在上海崇明,生活条件和市区都不一样。市区每个小区可以放一个老人食堂,乡村做不到,老人住得很分散。

我们要解决的是用非常经济的智能终端,加上城市级的服务智能体,及时发现老人需要救助的情况。

我们希望一个家庭的一次性投入在两三百块钱,分摊到两三年,每个月可能只需要十块钱、二十块钱,就能把安全底线守住。

四川内江已经在服务,里面有相当一批属于孤寡老人。最近跟上海崇明也在谈合作,尝试怎么用科技力量服务乡镇老人。

除了安全,还有精神陪伴,这些都是人工智能能做的。

观点新媒体:在交互式人工智能这个赛道,您觉得竞争激烈吗?最大的挑战是什么?

汤敬华:其实这个行业竞争一点都不激烈。

举个例子,广安那边在进行一个数字园区的招标,建筑标有两千多家投标,信息化平台就三家投标。在全国范围内能和我们形成竞争的,可能在五家左右。

现在最大的挑战其实不是行业竞争,而是客户对人工智能的向往和实际技术能力之间的落差。

今天的人工智能还没有大家想象的那么强,很多工厂连数字化、信息化都还没做到,感应设备都没有。

人工智能要能像老师傅那样,看到什么就知道怎么做,还有很长的路要走。

观点新媒体:请详细介绍下公司智能网联、无人驾驶业务的布局与商业化进展。

汤敬华:我们是国家发改委无人驾驶智能网联首批试点企业,负责的绵阳试点是全国业态最复杂的城市级试点。

绵阳试点投放200多台无人驾驶设备,涵盖乘用车、商用车、扫地车、售货车等十余种车型,区别于武汉千台单一乘用车的试点模式,覆盖城市全场景公共商业化应用。

基于试点经验,我们今年重点布局封闭区域特种无人驾驶车辆改装,通过并购嘉兴本地企业入局该赛道,主打矿山卡车、景区摆渡车等慢速特种车辆改造。

开放道路L4、L5级无人驾驶硬件改造成本高达50-80万,商业闭环难以跑通;而封闭区域慢速车辆仅需15万左右改装成本,可替代2-3名作业人员,商业化价值清晰。

我们的核心优势不止是车辆改装,更是数字孪生+车路协同+能源管理的全链路解决方案,可对接矿山生产系统、景区文旅服务体系,实现智能化深度融合。


观点新媒体:声通在低空经济方面有布局吗?

汤敬华:低空经济方面,我们没有做无人机的改造,但有布局场景。

在海南万宁参股了一家公司,拿下九片沙滩做无人驾驶的场景试点。九片沙滩的正中间是海南第二大渔港,我们考虑用智能体调度无人驾驶和机器人,把服务资源连接起来。

在上海崇明岛,我们也准备做低空+农业旅游。另外在珠海航展上还订了两辆小鹏汇天的飞行汽车,准备放在上海和万宁两个场景。

观点新媒体:您之前提到,现在很多大模型公司估值很高,但真正能落地的不多,AI一级市场的泡沫还存在吗?声通如何避免踩坑?

汤敬华:2021-2022年是一轮泡沫的大爆发,那个时候大家对新技术充满了激情的想象,对产业来说那是一个特别好的阶段。

但这两年开始慢慢回归了,当然大家还在不断试错,因为新技术天天在涌现,每个都想解决一些问题,但是实际中还是受到周边环境的一些限制,这个需要磨合。泡沫肯定还是有,但比以前好很多了。

怎么避免踩坑呢?其实就是不要拿自己的技术去找市场,而是应该从市场的场景倒推应该用什么技术方案。

我们二十年来一直是这样做的,从通信到数字化到人工智能,一路迭代。

观点新媒体:您觉得未来三到五年,交互式人工智能最大的增量市场在哪里?企业级AI的竞争格局会有什么变化?

汤敬华:我看好两个最大的赛道,一个是养老,一个是智能网联车和交通。智能网联不仅仅是车,未来包括低空经济等方面都包括在内。

这两个都是大产业,而且我们对这些场景有很深的积累。

竞争格局方面,我觉得通用模型和算力会越来越集中,当年百模大战到今天一只手就数得过来,可能还会再有淘汰。

但是我们这种垂类的、有特种场景需求的模型,是有机会跑出来的。

因为我们拥有他们没有的场景,二十年基于场景做解决方案和核心技术。具象到城市治理、智能网联这样的场景,有专业的知识、专门的学习方法,通过多种模型融合并搭配最合适的解决方案,我们是很有经验的。

观点新媒体:声通2025年研发开支2.24亿,同比增长67.7%,主要投向何处?“多模态感知+多模型思考+多智能体协同”三层架构中,哪一层投入优先级最高、技术攻关最难?

汤敬华:我们的研发投入在增加,这里面有一部分是投入算力平台的,现在研发投入可能一半都要投给算力和相关的训练平台。

AI的尽头也不只是算力,数据、模型、算力三个方面是要平衡的。三层架构里,肯定是中间的多模型思考最重要,先把脑子弄清楚,然后再补全感知,最后才能协同合作。

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