让AI听懂更多声音 解决问题不需要专业对口

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。

演讲活动由一席联合阿里通义实验室举办，AI热浪下，将镜头转向了普通人。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，也能定义产品、填补世界缺口。

图说：一席×通义实验室，将镜头转向普通人，看见AI热浪中的每个“我”。

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”。考上重庆大学数学系、成为算法工程师的邱生峰发现，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——中文构音数据极其稀缺。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”——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。”

图说：上海生声不息科技公司创始人邱生峰

邱生峰为千万构音障碍者找回声音，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。”

图说：SEA-LION模型开发负责人Jian Gang Ngui

邱生峰和Jian Gang聚焦填补沟通鸿沟，63岁的赵伟程则用AI重新激活了四十年的行业积累。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。他还将一位自闭症儿童的话语转化为视觉作品《妈妈来了》，受邀参加海外AIGC艺术展。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、登陆账号开始，退休老人开始用AI解读体检报告、整理日记里的人生故事。AI会不会替代我？对于这个年轻人感到焦虑的问题，老赵的回答是：“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。”

图说：AI创作者、面向退休人群的AI公益讲师赵伟程

赵伟程证明了年龄不是门槛，范文涵则证明了专业也不是。这位郑州轻工业大学机械专业的大四学生，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。这唤起了他儿时干旱导致小麦减产的记忆，都2026年了，能不能用AI帮他们省点力气？他拉着几个机械电子背景的同学开始研究，发现不需要从头搭建AI，只需要找到“投喂”数据的现成工具，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。

图说：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

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。他还在演讲中分享了其他的故事：百元成本的AI导盲眼镜、罕见病社区的信息助手——那些曾因太小众被忽略的需求，正被AI激活。

图说：AI产品经理、独立开发者戴嘉玮

“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。”正如戴嘉玮在演讲结尾所说，在AI降低技术门槛的时代，这句话适用于每一个人。