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厂商评估
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凭借全球软件定义实时网（SD-RTN™），构建了难以被单纯模型厂商复制的工程化低延时壁垒。在对话式 AI 的落地过程中，单纯依靠模型推理速度的提升已难以满足商业级应用对实时性的苛刻要求。 声网的护城河在于其耗时十余年构建的全球实时网络 SD-RTN™，这使其能够应对全球范围内散点爆发的交互需求，尤其是在跨国、跨运营商以及弱网环境下的传输稳定性。当前的对话式 AI 应用往往涉及“点对网”的复杂拓扑结构，即智能体可能集成不同云厂商的语音合成与大模型服务，这种链路导致延迟极难控制。 声网通过底层网络优化与端侧引擎的结合，支持低至 650ms 的端到端响应延迟，并能确保在 80% 丢包率下对话依然流畅。对于试图从模型层反向切入实时交互领域的竞争对手（如硅谷的 Eleven Labs 等）而言，这种全球范围内的网络基础设施建设和实时传输算法的积累，是短期内难以逾越的技术壁垒。
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坚持“被集成”的中立生态策略，通过全栈工具链解决模型选型与编排的碎片化难题。面对市场上层出不穷的大模型和语音技术供应商，声网并未选择自研大模型与之竞争，而是采取了极其开放的生态策略。 声网的对话式AI 引擎目前已兼容全球几乎所有主流大模型厂商（如 OpenAI、MiniMax、智谱 AI 等）以及各类 ASR 和 TTS 服务。为了解决开发者在组合这些碎片化能力时的选择困难，声网推出了“AI 模型评测平台”，基于真实数据对不同模型的速度、质量、成本进行多维度量化评估，涵盖了 89 个模型及全球主要节点。 同时，通过“对话式 AI Studio”提供可视化编排能力，企业无需编写复杂代码即可完成 Prompt 定义、插件调用及工作流配置。这种全栈式的工具链服务，实际上充当了应用层与模型层之间的“连接器”和“适配器”，不仅帮助客户规避了绑定单一模型厂商的风险，还通过标准化的接口降低了多模型集成的开发与维护成本。
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针对语音交互的“最后一公里”体验，在端侧信号处理与对话逻辑控制上具备深厚的技术积淀。在大模型具备了基本的思考与生成能力后，决定用户体验的关键往往在于交互的流畅度与自然感，即“最后一公里”体验。 声网利用其在音频算法领域的积累，重点攻克了语音活动检测（VAD）、智能打断和噪声抑制等核心痛点。声网将 VAD 技术提升到了与语音识别同等重要的高度，通过语义 VAD 和 Turn-taking（轮次判定）算法，有效解决了 AI 抢话、反应迟钝或对背景人声误触发的问题。其“优雅打断”功能支持 340ms 的极速响应，能够过滤无语义的附和词（如“嗯”、“啊”），使人机对话节奏更接近真人交互。 此外，针对噪声环境，声网引入了“选择性注意力锁定”和声纹识别技术，能够屏蔽 95% 的环境噪声并锁定特定说话人，这对于智能硬件、车载及户外移动场景下的落地具有决定性意义。
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通过软硬一体化的开发套件与参考设计，显著降低了生成式AI 在物联网终端的落地门槛。智能硬件被视为对话式 AI 最具潜力的增长点之一，但硬件开发涉及复杂的芯片适配、驱动调试及声学结构设计。 声网敏锐地捕捉到了这一需求，推出了软硬一体的“对话式 AI 开发套件”，适配了博通、乐鑫、展锐等主流芯片平台。该套件不仅预置了优化的音频算法和连接能力，还提供了开源的参考设计，使得开发者能在“1 小时跑通 Demo，1 天完成原型”。 特别是在视觉理解能力的加入后，声网的方案赋予了硬件“看、听、说”的多模态能力，支持双屏互动、摄像头实时解析等功能。这种交钥匙式的解决方案，极大地缩短了 AI 陪伴公仔、智能眼镜、家居机器人等创新产品的研发周期，加速了生成式 AI 技术在物理世界的渗透。 -
极具竞争力的成本控制与以业务价值为导向的服务标准，推动了对话式AI 从尝鲜走向规模化商用。随着企业对 AI 投入回归理性，成本效益（ROI）成为技术落地的关键考量。声网通过技术优化显著降低了对话式 AI 的使用成本，其语音对话服务价格低于 0.1 元/分钟，处于行业领先水平，大幅降低了企业的试错门槛。 更为重要的是，声网在服务标准上正在从传统的 SLA（服务可用性）向业务价值指标转型。针对客服、教育、金融等不同垂直行业，声网开始协助客户建立基于“智能水平”的评判标准，如客户满意度、任务完成率、催收回款率等。 这种深入业务场景、关注实际产出的服务模式，不仅增强了客户黏性，也使得声网能够通过支持 Function Call（工具调用）和 CRM 系统对接，帮助企业实现从简单的“信息问答”向复杂的“任务执行”转型，从而获取更高的商业价值。
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典型客户
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入选证书
