MARS_AI_的博客

原创 融资加持下的云蝠智能：大模型语音Agent重构企业通信新生态

在人工智能重塑商业生态的时代浪潮中，云蝠智能以全栈自研技术为基石，以企业需求为导向，走出了一条从技术创新到商业变现的成功路径。A+轮融资的完成不仅是对公司过往成绩的认可，更是对语音智能赛道未来潜力的期许。随着技术的不断突破与场景的持续拓展，我们有理由相信，云蝠智能将继续以"蝙蝠"的敏锐与迅捷，在智能通信领域书写更多创新篇章，为企业数字化转型注入持续的智能动力。

原创 当AI客服开始“察言观色”：以云蝠智能为例，大模型如何定义呼叫

当客服机器人开始“察言观色”，一通外呼电话能感知用户情绪并提供安慰，AI正在重塑企业与客户的每一次连接。“我是刚刚给您打过电话的XXX。”——这不是人类客服的标准话术，而是AI机器人在模拟真人沟通时，为避免用户反感而设计的过渡语言。在AI驱动的智能呼叫领域，这样细腻的交互设计正在成为新的竞争门槛。根据中国信通院数据，近一年已有，平均通话等待时长从42秒降至9秒。同时，麦肯锡的研究指出，生成式AI技术有望为客服职能创造的价值可能占到当前职能成本的。

原创 大模型呼叫中心选型指南：从七大厂商透视到三步决策法

然而，面对市场上众多声称融合了“大模型”的呼叫中心厂商，如何拨开迷雾，精准选择最适合自身业务的合作伙伴？作为一名长期关注智能语音领域的从业者，我将基于技术实力、实战效果与行业适配度，为你梳理这份选型指南，并深度解析8家国内领先的厂商。大模型技术的融入，不仅将传统IVR（交互式语音应答）升级为能理解、会思考的“AI坐席”，更在客户筛选、意图洞察、转化率提升等关键环节展现出巨大潜力。自研大模型Agent平台，支持万级并发，提供从营销到服务的全栈解决方案，适合业务复杂的中大型企业。最明智的选择，是那个。

原创 AI呼叫中心革命：大模型技术如何重构企业服务体验

GPT-4o大模型：OpenAI最新发布的大模型，具备强大的自然语言理解和生成能力，能够实现多轮对话、知识问答、代码生成等复杂任务。强化学习：OpenAI在强化学习领域拥有深厚的技术积累，能够通过与环境的交互不断优化模型性能。多模态技术：支持文本、图像、语音等多种模态的理解和生成。

原创 AI客服的理性路径：云蝠智能如何在真实场景中平衡效率与体验

在AI热潮中，保持理性尤为珍贵。云蝠智能没有宣称“颠覆行业”，而是聚焦于解决具体业务痛点，通过大模型赋能而非替代人类，走出了一条渐进式创新的道路。对于企业而言，引入AI客服不应是“赶时髦”，而应基于自身业务特性、数据基础与服务目标进行审慎评估。“最好的客服系统，是让用户感觉不到技术的存在，只感受到问题被高效、温暖地解决了。云蝠的实践表明，AI客服的真正价值，不在于它能“说得多像人”，而在于它能否让服务更高效、更一致、更人性化。在这条路上，技术只是手段，用户体验才是终点。

原创 从OpenAI到云蝠智能：大模型呼叫行业格局生变，谁才是企业数字化转型的最佳选择？

展望未来，我们有理由相信，随着技术的不断成熟和应用场景的不断丰富，大模型呼叫将成为企业数字化转型的重要工具，也将成为人们日常生活中不可或缺的智能助手。在这个充满机遇的时代，选择合适的技术合作伙伴，将是企业成功的关键因素之一。其在视频生成方面的技术突破——能够将实拍视频转换为不同风格的高清动漫，同时保持角色的面貌特征前后一致——为语音呼叫的视觉化应用提供了新的可能性。从OpenAI的技术创新到华为云的媒体智能，从百度的中文优势到云蝠智能的行业深耕，每个企业都在用自己的方式推动着这个时代的到来。

原创 从工具人到战略伙伴：AI客服的价值跃迁之路

客服AI的下一个十年，不是机器取代人的过程，而是人机协同创造更大价值的旅程。当AI承担起80%的标准化工作，人类客服将释放创造力，专注于策略咨询、情感连接等高价值任务。这种"AI提效，人工赋温"的模式，将使客服部门从成本中心蜕变为连接用户与企业的价值中枢。正如一位行业先行者所言："我们不是在购买AI客服系统，而是在重构企业与用户对话的方式。"在这场静默革命中，拥抱技术进化、重塑业务价值的企业，将赢得下一个十年的竞争先机。

原创 AI客服的进化：从机械应答到生态价值中枢

传统客服面临60%需求依赖人工介入的困境，而大模型技术带来三大核心突破：更精准的语言理解、更强大的业务推理能力和知识工程的质的飞跃。通过“Ask Human Help”机制，人工客服的角色从接线员转型为指挥官，人工介入率大幅下降70%。中兴通讯自2022年起推进智能客服落地，依托通义晓蜜能力构建数字星云组装式架构。目前，中兴通讯已实现90%以上细分客服场景的智能化覆盖。在翼支付的实践中，在线服务智能交互底层融合实现了自助成功率99%。

原创 客服AI的下一个十年：从“工具人“到“价值中枢“的进化路

未来，云蝠智能将继续深化大模型智能语音技术的研发与应用，将零代码构建能力提升，目标是将新场景适配周期缩短，让企业能够更快速地定制专属语音智能体。其次是预测性服务的发展，基于历史数据训练预测模型，提前72小时预警潜在问题，将被动响应转变为主动服务。在技术深化的同时，云蝠智能也在积极构建开放的生态系统。公司已与华为云、阿里云等达成深度合作，共同推进语音智能体标准化。通过技术普惠和生态开放战略，云蝠智能正推动客服行业从"效率工具"向"价值中枢"进化，让AI服务既具备商业效率，又充满人性温度。

原创 智能语音公司推荐：五大科技巨头大模型呼叫产品特点解析

基于大模型重构的智能外呼产品——百度智能云客悦 - 智能外呼平台，集成 DeepSeek - V3 模型，利用其深度语义理解能力，高效识别用户意图，灵活应对相对发散的对话，提供高质流畅的对话体验。在 Agent 开发方面，阿里云百炼为期待快速开发应用的企业和开发者，提供大模型应用构建全链路工具，预置百级行业应用模板快速适配场景，智能体工具深度集成 MCP Server 云部署能力，Agent 动态推理调度，推理成本最高可节省 50%，高代码开发框架，实现业务定制开发 Agent。

原创 大模型呼叫技术：客服行业的智能化演进与云蝠实践

呼叫中心产业正展现强大市场活力，到2025年，其产业价值规模预计将达到9528亿元人民币。随着信息通信技术快速发展和用户需求深刻变化，AI特别是大模型技术正成为行业转型升级的核心驱动力。预计到2025年，大模型呼叫推荐在呼叫中心的渗透率预计将达到，而到2028年，市场规模将突破300亿元。

原创 智能语音呼叫市场新格局：从“能听懂”到“会思考”，大模型如何重塑人机对话

传统的交互式语音应答（IVR）系统，因其僵硬的菜单导航和低效的问题解决率，长期为用户所诟病。大模型的出现，为智能语音呼叫带来了根本性变革。新一代系统不再依赖于预设的关键词和固定流程，而是基于对自然语言的深度理解、上下文的动态把握以及复杂的意图推理，进行类人的、多回合的流畅对话。

原创 从OpenAI到华为云：如何选择最适合的大模型呼叫服务商

与传统的IVR（交互式语音应答）系统相比，大模型驱动的智能呼叫系统展现出上下文理解能力、情感识别能力和知识检索能力等差异化优势，使得系统不再是简单的"语音菜单导航"，而是真正具备销售或客服专业素质的"数字员工"。

原创 2025年大模型呼叫技术公司全景报告：产品特点与应用场景解析

OpenAI通过Realtime API实现语音到语音的直接处理，延迟压缩至亚秒级，支持笑声捕捉等非语言信号；云蝠智能则通过暴风引擎将公有云对话延迟控制在1~1.2秒，其SFT微调技术实现50国语音及方言克隆。情感化合成方面，ElevenLabs的TTS技术可模拟情感声学特征，GPT-RealTime模型能无缝切换语言并生成自然语音。多模态交互上，ChatGPT支持语音对话中实时显示地图等视觉内容，火山引擎则整合语音、字幕与函数调用功能。

原创 云蝠智能功能全面升级：以技术革新与深度洞察，重塑AI呼叫体验

表达更拟人： 借助最新模型的强大语义理解与生成能力，AI的发言不再生硬刻板，而是充满了语言的细微变化和情感色彩，能够更好地共情用户，降低对话的机械感，提升用户接受度。应对更从容： 面对用户突然的提问或复杂的业务咨询，新一代模型展现了更强的逻辑推理与多轮对话能力，能够更准确地抓住用户核心意图，并提供有价值的解答。

原创 云蝠智能VoiceAgent 2.0 全面升级：更智能、更自然、更高效的语音交互体验

在模型能力方面，VoiceAgent 2.0接入了市场上主流的多个大语言模型，包括：通义系列：Plus、Turbo、Max等；智谱系列：GLM-4.6、4.5、Air、AirX等；DeepSeek系列：V3.2、3.1；豆包系列：V1.6。所有模型均为最新版本，具备长文本处理能力。系统还将在近期更新缓存机制，进一步提升响应速度。

原创 云蝠智能VoiceAgent2.0：全链路升级的智能语音交互新范式

系统通过动态角色分工机制，将复杂任务拆解为专业子任务，分配给具备对应能力的AI模块并行处理。以客户综合服务场景为例，当用户同时咨询产品信息、投诉服务问题并申请售后时，系统可自动将产品介绍任务分配给产品知识Agent，投诉处理交给情绪分析与问题解决Agent，售后申请分配给流程办理Agent，各模块协同完成信息整合后形成统一回复。

原创 从通话接听到多链路赋能，VoiceAgent2.0打造智能服务新生态

多AI协同互动功能为复杂对话场景提供了技术支撑，通过动态角色分工机制实现多智能体协同处理。系统可根据对话复杂度自动分解任务，分配至具备相应专业能力的AI模块并行处理，如将数据查询任务分配给信息检索模块，情感分析任务分配给自然语言理解模块。这种协同模式突破了单一AI模型的能力边界，有效提升了系统处理多轮、多意图复杂对话的效率与准确性。

原创 云蝠智能 VoiceAgent 2.0：全栈语音交互能力升级

VoiceAgent 2.0 在知识管理方面采用了RAG（检索增强生成）架构，对传统AI系统中常见的“知识碎片化”问题进行了系统化治理。通过对海量片段化知识进行二次加工与重组，系统能够生成高质量的Q&A知识结构，显著提升了AI对用户问题的理解能力与答案命中率。

原创 声音不止被AI“听见”，更能被“理解”：云蝠智能VoiceAgent的技术实践

传统的语音识别系统，本质上解决的是“听见”的问题——将声音信号转化为文字。但。成立于2018年的云蝠智能，作为国家高新技术企业，最初也遵循着行业通用的规则式客服路径。面对传统呼叫中心日均处理仅300-500通电话、人力成本占比超60%的行业痛点，云蝠智能选择了全面转向大模型语音智能体的技术革新。

原创 距离开讲仅剩 4 天！云蝠智能【声・纪元】论坛，解码语音科技的核心力量

这是一次面向AI语音技术的思想碰撞，是一次与行业领先者共同探索语音智能体的深度对话。人工智能的浪潮已从“感知”走向“认知”，而实时语音技术，正是这波浪潮中的弄潮儿。它不再是冷冰冰的指令应答，而是有温度、有逻辑、能思考的“智能体”。倒计时4天，让我们相约云蝠智能【声·纪元】。我们已准备好全新的产品、深度的内容与精彩的互动。那么，请别错过这次与VoiceAgent2.0面对面、与行业先锋零距离的机会。主办的「声·纪元」VoiceAgent实时语音智能论坛即将于。诚邀您共赴一场AI语音交互前沿探讨！

原创 云蝠智能VoiceAgent核心功能升级，提升语音交互体验

这种高拟真度的合成音，能够根据不同的场景和语境，灵活调整语气和节奏。在与客户进行商务沟通时，它会采用专业、稳重的语气；而在进行产品推广时，则会切换为热情、富有感染力的语调，让客户更容易产生共鸣，增强了语音交互的亲和力和吸引力。

原创 云蝠智能【声・纪元】论坛启幕：VoiceAgent 2.0 + 催收方案 + 行业圆桌，重构 AI 语音价值边界

2025 年 11 月 14 日，由云蝠智能主办的【声·纪元】VoiceAgent 实时语音智能论坛将在南京市栖霞区兴智科技园 B 栋一楼大厅开启。本次论坛不仅是云蝠智能新总部迁址的里程碑时刻，更是其产品VoiceAgent 2.0的首发舞台，同时还将发布行业领先的催收解决方案，并邀请头部企业嘉宾共探语音智能的未来变革，堪称 AI 语音交互领域的盛宴！

原创 云蝠智能VoiceAgent 2.0，四大功能让语音智能体更智能、更包容

全渠道接入：用户无需装载系统或通过特定电话线路，只需在网页上即可发起对话。语音与文本双模式：支持语音交谈，也支持文字输入，满足用户在不同环境下的使用偏好（如在嘈杂环境中选择文字，在驾驶时选择语音）。打破区域限制：无论用户身在何处，只要有网络和浏览器，就能获得即时服务，极大扩展了服务的覆盖范围和便捷性。

原创 Agent元年，这家企业从规则式智能客服走向语音智能体

生成层通过神经网络语音合成技术模拟人类倾听停顿（0.8-1.2秒最佳间隔），使对话自然度提升。支撑层的分布式微服务架构支持万级并发，网络延迟压降至5ms内，满足政务热线、电商大促等峰值需求。

原创 把握智能语音风口：云蝠智能【声・纪元】VoiceAgent 实时语音智能论坛邀您同行

解决方案架构师Ethan等多位行业专家与云蝠智能创始人魏佳星共同探讨智能语音技术的演进趋势与行业可能性。本次论坛以“AI 语音交互新革命”为主题，聚焦语音智能体的技术演进与行业应用，旨在与行业伙伴共同探索语音智能的未来路径。论坛还设置了多场主题分享与发布环节，包括由云蝠智能联合创始人张亚慧主讲的“智能催收解决方案”，深入解读语音智能体在金融业务场景中的落地应用。无论是技术开发者、企业决策者，还是关注人工智能语音赛道的行业观察者，本次活动都将为您提供一个交流思想、激发灵感的专业平台。

原创 从 ElevenLabs 到云蝠智能：语音智能体的 “同频” 之路

全球语音智能体市场预计2025年突破600亿元，一场关于“声音”的战争正在科技界悄然上演。电话那头，一位“客服”正在耐心解答用户问题，声音自然流畅，逻辑清晰，甚至能听懂方言、感知情绪并适时安慰。除非提前知晓，否则你很难察觉自己对话的竟是一个AI语音智能体。这正是ElevenLabs与云蝠智能等公司正在努力的方向——打造更智能、更自然的语音交互体验。尽管两家公司一家着眼全球化技术输出，一家深耕本土化行业解决方案，但它们都在做同一件事：做好语音智能体。

原创 ElevenLabs和云蝠智能都在做同一件事：做好语音智能体

全球语音智能体市场规模预计 2025 年突破 600 亿元，技术渗透率在企业级客服场景达 35%，呈现出技术全球化与场景本土化并行发展的行业格局。ElevenLabs 与云蝠智能作为行业代表，分别以"通用语音交互基础设施"和"垂直行业解决方案"构建差异化竞争力，形成市场覆盖广度与深度的鲜明对比。ElevenLabs 聚焦底层技术突破，其语音合成自然度达 92%，支持 70+ 语言、5000+ voices，2025 年 8 月全球月活用户达 350 万，业务覆盖有声书配音、医疗培训等多元场景。

原创 云蝠智能VoiceAgent 9月升级概览：从功能交互到用户体验

9 月，云蝠智能围绕产品智能化水平与用户操作体验提升，持续推进产品迭代，共发布 4 个版本（8.2.7、8.2.8、8.2.9、8.3.1），覆盖话术、智能体、呼叫中心三大核心模块。本次升级以“技术优化+功能创新”为双驱动，通过底层技术改进与新功能开发，增强产品在实际业务场景中的应用价值。

原创 云蝠智能大模型呼叫技术在催收场景下的专业应用解析

从技术视角来看，云蝠智能大模型呼叫系统在催收场景的应用，体现了现代人工智能技术对传统行业的赋能价值。其核心优势不在于简单替代人工，而是通过深度语义理解、多模型协同和持续学习优化，为催收工作提供了更加高效、合规且人性化的技术支持。随着大模型技术的持续进化，以及强化学习、联邦学习等配套技术的成熟，智能呼叫系统在催收等金融风控场景的应用还将进一步深化，实现从被动响应到主动服务的跨越。当AI能够真正理解语义、感知情绪并协同业务流时，企业与客户的连接将进入全新境界，而技术人则在这一过程中发挥着不可或缺的推动作用。

原创 解锁创意新玩法！10 款好用AI工具：语音、绘图、办公、编程，小白也能当大神

2025 年的 AI 工具生态已从单一功能走向场景化解决方案，无论是企业级客户管理、内容创作，还是团队协作，都能找到适配的智能助手。以下 10 款工具凭借技术突破与用户口碑脱颖而出。

原创 云蝠智能：数据驱动的智能商业联络系统

正如云蝠智能CEO魏佳星所言：“工程师可以故意让AI不完美，比如算数学题时故意算错，而且还要啰嗦地拒绝。” 这种对人性化细节的关注，体现了技术产品中罕见的情感智能。：系统底层创新性地融合了自研的“神鹤AI”垂直行业模型与通义、DeepSeek等通用基座大模型。与高度工程化的系统设计，这确保了它在复杂商业环境中既能保持专业，又具备通用灵活性。这种数据收集与分析能力的质变，极大地提升了决策效率与准确性。，通过持续学习机制，在不变更核心架构的情况下不断提升性能。在商业应用中，合规性不是可选项，而是前提条件。

原创 AI 对话工具全景盘点

原创 大模型实时响应，通话告别预加载！

您可以这样理解：传统的变量是AI座席在拨打电话前，手中已经拿到的用户档案（如姓名、公司、历史订单）。而“实时函数”则是为AI座席配备了一位“实时助理”。在通话过程中，当用户提出一个新问题或透露一个关键信息时，AI可以实时地、按需地向这个“助理”发出指令，查询最新的、未预先加载的数据，并立即基于查询结果进行回应。例如：“王先生，我们看到您上周购买的某某产品（提前获取的订单变量），现在使用感受如何？用户说：“我还有个手机号是138****，你能查一下那个号的套餐吗？AI回应：“好的，请稍等，我为您查询。

原创 技术共振：云蝠智能大模型呼叫全面适配Qwen3-Max模型

Qwen3-Max 的技术赋能堪称关键突破：其超万亿参数规模与 36T tokens 预训练基础，为复杂语义理解提供了强大支撑，在 SWE-Bench Verified 编程测试中 69.6 分的成绩，印证了其精密逻辑处理能力。

原创 大模型呼叫技术路径：从预训练到Agent智能体的演进与挑战

高质量数据短缺与算力消耗激增的背景下，大模型呼叫技术正从单一模型响应向复杂Agent系统跃迁。2025年世界人工智能大会上，商汤科技首席科学家林达华指出：“大模型的技术发展到今天，可以说在繁花似锦的背后，也进入了一个。”这个十字路口体现为技术路径上的多重分化，从预训练与强化学习的选择，到开源与闭源的权衡，核心都围绕着一个主题：如何让大模型更高效、可靠地响应人类指令与现实任务需求。

原创 云蝠智能Voice Agent重磅上线：开启网页语音交互

自主话术生成引擎让用户只需用自然语言描述业务需求，系统即可基于行业知识库与最佳实践，通过深度思考和联网检索自动生成对话指令。电商场景中，AI能根据促销策略动态生成个性化话术，覆盖“商品推荐-库存查询-订单确认”全流程。

原创 云蝠智能大模型呼叫：一句话生成语音智能体的技术实践

功能分工机制：大模型负责流程调度与资源分配，主攻深层意图识别，支撑专业知识推理，专注情感交互，形成优势互补的处理网络；动态校验体系：生成智能体时，系统会自动启动多模型交叉验证，比如用智谱 AI 校验催收话术的合规性，用通义千问补充上下文关联能力，降低信息 “幻觉” 风险；持续学习能力：智能体部署后，可通过 RAG 技术实时学习企业新增知识库，配合分钟级数据看板，让每一次交互都成为模型优化的依据。

原创 声音解码：云蝠智能大模型以声辨人

基于声调、频率、共振峰等参数毫秒级判定说话人性别通过声音质感、语速变化等特征划分年龄阶段（青年/中年/老年等分层）结合上下文语义实现情绪状态辅助判断

原创 云蝠智能大模型呼叫对话延迟无限接近1秒

在智能客服系统令人窒息的等待中，云蝠智能带来的技术革命让对话延迟降至接近1秒，重塑了人机交互体验。传统的呼叫系统通常需要3-5秒响应时间，甚至更长，这种延迟不仅影响用户体验，也大大降低了沟通效率。云蝠智能通过其Voice Agent技术架构，在网络延迟方面已压降至。这一突破使得端到端的整体对话延迟无限接近1秒，为实时语音交互提供了流畅体验。