「声动千行 · 音生万象」：2026年10月27日，上海——百融智能举办「百融声动」品牌与产品发布会，发布以「百融声动」为统一品牌、以“VoxOne”为统一语音智能底座的Voice AI产品体系，覆盖企业级硅基客服（百服）、智能营销（百盈）与语音交互开放平台（百语）三条产品线，并首次完整披露该业务在AICC（AI智能联络）场景下的技术底座、落地成果与商业模式。VoxOne依托自研BR-Voice系列模型矩阵与大规模真实通话数据沉淀，针对窄带识别、实时打断、业务闭环等企业级痛点深度优化，端到端响应时延低于500ms、公开测评集字错误率低至2.30%，可满足从大型企业定制化部署到中小企业轻量化上线的多元需求。

从「能对话」到「能对结果负责」

发布会释放的信息很集中：百融智能把Voice AI从“能对话”推进到“能对结果负责”，声动VoxOne正是这一转变的统一载体。发布的是产品，验证的是业务——模型人人可得之后，竞争已从“能不能做”进入“谁能把结果交付出来”。

那么，为什么是语音？

01 为什么是语音：AI最难的一块，也是最贴近业务现场的一块

第1组数据来自人类沟通本身：清醒状态下的沟通中，45%用于倾听、30%用于语音表达，合计75%属于语音类沟通；79%的企业员工遇到需迅速行动的问题时优先用语音对齐，76%的客户在面对复杂业务与高风险问题时优先语音沟通。美国得克萨斯大学与芝加哥大学的研究亦显示，语音比纯文字交流带来更强的社会联结感，且不会增加尴尬感。

但对AI而言，语音恰恰最难。百融智能用三道关卡描述企业级语音AI的门槛：

企业级语音AI的三道关卡 ① 听懂需求：从听清字句 → 到理解意图 ② 自然交流：从一问一答 → 跟得上追问 · 打断 · 改口 ③ 办成业务：从对话回应 → 任务执行与结果交付

难在三处：一句话同时携带两层信息，须捕捉词句、停顿与情绪，分辨那是反问还是礼貌的拒绝；语音是信息维度受限的通道，传统通话为每秒8,000次采样的窄带标准，声学信息少于宽带音频，百融智能已针对真实语音环境预训练，并持续打磨窄带识别、降噪、用户打断与对话轮次判断；语音还是动态的，用户会沉默、会改口、会用语气代替事实表达不满，也会在情绪升高时要求转人工。

「听清不等于听懂，听懂不等于答对，答对不等于答好，答好不等于解决问题」

差的不是模型参数，而是对业务流程的理解、对系统的接入能力与对结果负责的机制。消费级场景一次交互失败的代价是一次重试，企业联络场景则可能是一次投诉——这正是百融智能把Voice AI做成底座，而非功能点的原因。

02 同一底座，三副面孔：VoxOne · 百服／百盈／百语

百融声动VoxOne是百融智能的统一语音智能底座，定位“企业级生产可用的Voice AI”，面向AICC场景输出对结果负责的硅基员工。Vox是拉丁语的「声音」，One代表底座的唯一。

百服 · 企业级硅基客服。据官网，百服是面向企业联络中心的Agentic客服硅基员工，独立承接高频标准化服务并完成真实业务处理，具备7×24小时稳定承接、现有CC与业务系统轻接入、服务过程可监控可衡量三项特点，覆盖咨询、查询、核验与办理等场景。发布会上以三种形态呈现：

百服 · 三种形态：百服 Prime · 旗舰：百服硅基客服的旗舰品牌，硅基员工已进入物流、航司、券商、银行、运营商等行业；百服 Lite · 一体机：面向重视数据隐私、希望快速轻量部署的中小企业，全私有化本地部署 · 数据不出内网 · 无需重构系统 · 最快当天上线 · 预置行业话术与业务流程，无需调教；百服 Aura · 外勤形态：为外勤人员而造，把语音沟通全量沉淀为可追溯记录。

百盈 · 智能营销。据官网，百盈是营销Agent，覆盖客户洞察、精准触达、智能交互与转化跟进，融合精准洞察、主动触达与拟人化对话能力（官网“百盈”产品页、VoxOne品牌页）。

百语 · 语音交互开放平台。面向多元生态提供全双工实时语音交互，用户可随时打断、补充或修正需求，落地于AI陪伴玩具、智能穿戴与行业智能终端，支持语音API、芯片与模组适配、端云协同，六项原子能力包括抗噪拾音、优雅打断、人声甄别、复杂声场适配等；根据官网，其依托Realtime语音引擎与AI智能硬件服务平台，提供低延时、易集成的语音能力。

产品回答的是“能不能做”。更深一层的问题是：跑起来了吗？

03 已经跑通的落地场景

最被关注的案例来自物流：超过60%的咨询集中在查件、催件、时效等标准化问题上，人工座席被重复咨询消耗，大促与节假日呼入量暴增时接通率显著下降。落地后，该场景硅基客服日处理通话近1.5万通（上线初期不足1,000通），最长单通已超20分钟并独立处理完问题，累计服务用户超百万人；来电由AI独立接待，复杂事项携服务记录转人工并经监控质检持续优化，目前已在某头部物流公司全场景落地，VoxOne Family客户满意度99.7%。

跨行业复制正在发生：百服Prime的硅基员工已进入物流、航司、券商、银行、运营商等行业；券商侧截至2026年8月已签约及在途客户持续增加，某头部券商的硅基客服员工数量年内数倍扩容——客户验证效果后主动扩容，是企业级AI最难伪造的信号。官网VoxOne品牌页亦已上线“快递助手”“航空客服”等可交互场景。

可复制的是方法，难以复制的是产生这些结果的东西。而让“结果”可被计量的，是商业模式本身。

04 按结果付费：RaaS与自研技术底座

本次发布的产品全部采用RaaS（Results as a Service，结果即服务）计价：按成功完成的工单或有效通话数、按实际部署的硅基员工数、按促成的业务规模分润。以物流客户为例，硅基客服单次成功通话的收费低于相应人工座席综合成本，客户同时减少招聘与培训支出。百融智能不是把AI工具卖给客户，而是把原本由人工座席承担的任务与流程接过来，让人工座席更聚焦于深度沟通与情绪关怀。

支撑这套模式的是自研模型矩阵。发布会展示了BR-Voice端到端语音多模态大模型与BR-LLM-Proactive主动引导式对话大模型（全景网援引中国消费者报 10-27）：

 自研模型矩阵 · 关键指标 < 500 ms　端到端响应时延　｜　2.30%　AISHELL2公开测评集字错误率97.03%　行业热词检索F1值　｜　96.35%　对话轮次感知F1值95.00%　TTS拟人度　｜　3× ／ ↓30%　响应速度提升／推理成本下降 参数规模压缩在0.4B—30B区间 · 自研推理引擎采用并行流式架构。

百融智能为真实语音环境预训练专属模型，自研Vortex流式推理引擎把语音识别、大模型理解与语音合成改为并行流式架构，实现“边听、边解析、边输出”，整体响应速度提升3倍以上、推理成本下降30%（全景网援引中国消费者报 10-27；新浪客户端 10-23）。BR-Voice将语音识别、合成与副语言理解纳入统一技术体系——AI不仅识别“说了什么”，还理解“是怎么说的”；相关测试中性别、年龄、情绪识别准确率分别为99.28%、95.86%、90.29%。

外部榜单方面：BR-Voice在INTERSPEECH 2026的MLC-SLM 2026挑战赛任务二「多语种对话语音理解」中以94.84%官方准确率位列全球第三、国内产业界前列（110余支队伍参赛，覆盖14种语言、约2,100小时真实双人长对话）；在VoiceBench公开评测基准中，BR-Voice-Reasoner以90.46分位列当前公开榜单第二；在IEEE SLT 2026 SmartGlasses挑战赛中四项任务全部进入全球前五，两项口语语言理解任务获全球第二（全景网 10-27；凤凰网 08-20；凤凰网科技 08-28）。2026年8月，百融智能凭“BR-Voice全栈语音体系”入选DBC德本咨询、《互联网周刊》联合发布的“2026企业级AI Agent应用TOP50”，同榜企业包括字节跳动、阿里巴巴、华为、腾讯。

榜单证明模型能力，却证明不了交付能力。这两件事之间，还差着一段最费力的路。

05 从模型到交付：前99公里与FDE团队

百融智能在发布会上反复强调：模型更强、能操作电脑，并不等于可以直接落地企业。真正的门槛在“前99公里”——流程与系统的稳定性、可控性与安全性，ERP／CRM与内部系统的打通，以及业务流程设计；只有这99公里铺好，最后1公里的执行能力才有意义。为此公司配置FDE（Forward Deployed Engineer，前沿部署工程师）团队，深入客户现场梳理业务需求、操作规则与系统环境，把人工流程转化为AI工作流，从用户交互、任务处理到系统回写与结果交付形成闭环，上线后依实际效果持续迭代。产业协同方面，百融智能与志行合力在AI+BPO方向推动人机协同服务——标准化任务由AI承接，复杂事项由人工承接

06 三种视角，汇聚在同一场发布会

对企业客户，讲清AI交付的验收标准如何界定、转人工由谁触发、收费口径与结果如何对应，以及现有系统要赋能到什么程度——从直接接入既有联络中心，到全私有化本地部署、数据不出内网的开箱即用形态，都会给出明确边界。对行业与生态伙伴，呈现能力跨行业复制的路径与交付体系进展，以及百语面向智能终端的生态输出。对媒体，提供各项业务数据的统计口径与可核对材料。

百融智能创始人兼CEO张韶峰此前给出的路径是“先验证、再复制、再放大”，本次发布会是它在Voice AI上的完整呈现。「AI Roll-up为Contact Center的产业协同与智能化升级提供了一条新路径」百融智能在发布会结束时表示，将持续深耕客户服务场景，与产业伙伴推进人机协同升级。

关于百融智能

百融智能是一家以企业级智能体（Agent）为核心、以“硅基员工”重构千行百业生产力的人工智能科技公司。公司围绕“岗位导向×协同进化×结果计价”构建企业级智能体体系，自研多模态基础模型，并面向语音交互等高时延敏感场景打造专用语音大模型与实时语音栈，叠加多行业领域专属模型，形成覆盖感知、理解、决策与执行的一体化智能体技术底座；在此之上构建了以结果云Results Cloud为核心的结果交付体系，并由百工AgentOS统一承担多智能体的编排、协同、治理与审计。