觀點與湯敬華面對面：做AI時代的“溝通者” ｜博鰲·浪潮中成長

編者按：2026年，變革的浪潮正以前所未有的深度和廣度重塑每一個行業。置身事内，我們需要把科技落到實業里，讓創新觸達真實的産業場景。

這是全新的周期，為順應新的形勢，觀點新媒體繼續推出“2026博鰲觀點訪談”系列報道——“博鰲·浪潮中成長”。

通過對全産業鏈代表性企業的調研與交流、深度采訪與對話，探尋變革中的成長新邏輯。希望這股力量匯入時代的浪潮，在落地中轉化為高質量發展的現實推力。

觀點網 維多利亞港的午後，天光如一層薄紗覆在港面上。從尖沙咀一棟臨海高樓的落地窗向外望，中環的建築群像一排沉默的琴鍵，貨輪緩緩劃過，拖出一道淺白的尾迹。

湯敬華比約定時間早了十分鐘到，身着白色襯衫，深色西褲，語速從容。當話題轉入人工智能的技術脈絡，目光愈發專注，語速雖緩，卻字字落在實處。

湯敬華是聲通科技創始人兼董事長，這家公司于2024年7月10日在港交所主闆挂牌上市，成為“交互式AI第一股”。

據2025年福布斯中國人工智能科技企業TOP50發布信息，聲通科技在城市管理及行政場景下，以約14%的市場占有率位居全國第一。

但湯敬華身上並沒有“科技新貴”標簽。

1995年他進入東華大學攻讀工業自動化，2005年從上海交通大學軟件工程碩士畢業，讀研期間創辦聲通科技，一晃已近二十年。

始于“溝通”

湯敬華回憶創業之初的思考：“當時在想，我們是做通信軟件，還是做客戶關系管理？後來想明白了，我們是在做溝通。”

“如果未來企業内部的溝通、與客戶的溝通越來越重要，那麼我們的技術，就會有越來越大的市場。”公司的名字“聲通”，就帶有這層意味：讓聲音通達。

改革開放後前三十年解決的是供給與需求之間的矛盾。彼時誰能更快、更好地生産，誰就能占據先機。

如今，人們更多的是對美好生活的追求。在追求“好不好”的時候，每個客戶對“好”的定義千差萬别。

在湯敬華看來，企業需要感知並積極回應客戶的差異化需求，這本質上是溝通能力的延伸。無論是政府治理還是企業協作，溝通在産業鏈和價值實現閉環中的權重将持續上升。

基于這一邏輯，聲通科技将自身定義為一家“企業級交互式人工智能公司”，並将核心業務聚焦于三大場景：智能網聯、城市服務和養老。

在智能網聯領域，聲通科技是少數深度參與國家級試點的企業之一。

2024年，随着工信部等五部門批復首批“車路雲一體化”應用試點城市，聲通科技通過全資子公司四川聲通玄武，深度參與了綿陽項目的平台搭建與算法開發。

公開信息顯示，該項目計劃投入230輛無人駕駛車輛，覆蓋乘用車、商用車、掃地車、售貨車等十余種業态，應用場景高度多元。

湯敬華還強調了技術推廣“節奏”的重要性。若在短時間内替換所有人類司機，易引發社會問題。如果把周期拉長，就讓他們能有機會轉崗成為安全員、培訓師，繼續發光發熱。

基于這一理念，聲通科技于2025年成立了“可信AI産業應用創新實驗室”，專門研究AI技術在養老、智能網聯、政府數字治理三大方向上的最佳落地節奏。

在城市服務領域，聲通科技已服務全國超130個城市的12345政務服務熱線。

湯敬華把城市服務歸納為四大闆塊，包括居住、工作、休閑，以及串聯三者的交通系統。

“我們持續深耕城市服務體系中的溝通基礎設施。”從政務服務熱線起步，聲通正逐步向社區下沉，将溝通能力延展至城市治理的每一根“毛細血管。”

養老則是聲通科技下一個戰略重點方向。

與其他企業瞄準高淨值人群、高端養老社區不同，聲通科技選擇了一條更具情懷的路徑——致力于服務廣大的老年人群體。

“絕大多數中國老人更可能選擇居家養老，有能力承擔高昂養老費用的群體很有限。”

在四川内江，聲通科技已開始服務當地老年群體，其中相當一部分是孤寡老人；在上海崇明，聲通正在洽談合作，希望以科技手段為鄉鎮老人提供安全保障。

面對鄉村老人居住分散、城市養老模式難以復制的現實挑戰，聲通以經濟型智能終端+城市級服務平台為核心架構，構建了分層遞進的養老守護體系。

底層是摔倒監測、一氧化碳預警等全天候安全防護，保障基本生存安全；上層是主動式對老關懷服務，通過AI語音交互實現每日情感連線、健康随訪與生活協助。

湯敬華進一步表示：“我們希望将每戶人家的一次性投入控制在約兩三百元，分攤至每月僅需十至二十元，低廉的月均成本讓地方政府可持續支付成為可能。”

聲通在養老業務上的發力邏輯，是用技術能力去回應那些沉默的、基層的、長期未被充分滿足的真實需求。

在湯敬華看來，科技向善的落腳點，應當是讓最需要幫助的群體同樣享受到技術紅利。

不做拿着錘子找釘子的人

從城市治理、智能網聯到養老服務，AI（人工智能）正以前所未有的速度滲透到社會運轉的脈絡之中，承擔着越來越核心的交互甚至輔助決策角色。

另一方面，大模型的“幻覺”問題、技術落地的商業閉環，都在提醒從業者，技術越向前一步，對“人”的理解就越不能缺席。

交互式AI在應用場景中，往往需要面對既想追求更高智能又需守住可信底線的雙重難題。

如何在“智能”與“可信”之間找到平衡？

湯敬華給出的解題思路，藏在聲通科技的“智圖”系統中：先讓大模型“大膽推測”，再用知識圖譜“小心論證”，給AI裝上“邏輯白盒”。

大模型靈活卻容易“一本正經胡說八道”；知識圖譜則将規則、業務邏輯沉澱為結構化的事實網絡，給大模型的每一次輸出提供一個可追溯、可驗證的"可信坐標系"。兩者協同，既保留了交互流暢感，又約束了幻覺的産生。

AI的終極價值不在于模型參數的多寡，而在于能否可信地嵌入真實場景，讓每一次推理都經得起追問。

年報顯示，2025年，聲通科技總收入突破10億元大關，經調整淨利潤約1.4億元。在AI熱潮下，聲通科技何以持續成長？

湯敬華認為，聲通的“場景倒逼算法”和“可信多模型融合”兩條路線，功不可沒。

與許多從技術出發、尋找應用場景的AI公司不同，聲通科技選擇從市場需求出發，倒推導技術方案。

湯敬華生動形象地闡釋：“當你手里只有一把錘子的時候，看什麼都是釘子。倘若要把釘子拔出來，錘子就不是最好的工具，用老虎鉗、用錐子，性價比更高。”依據具體場景反推适用的算法組合，而非以一種算法套用所有場景。

這種務實，構成了聲通科技的第一個“不一樣”。

第二個“不一樣”，則是對“可信”的執着。

湯敬華認為，企業級AI與消費級AI的核心差異之一，是企業場景中AI不僅要能輸出答案，還必須給出可解釋的邏輯鏈條。

“不能完全是個‘黑盒’，講不出道理。”

為此，聲通科技從一開始就走上了多模型融合的技術路線：在一個系統架構中綜合運用經驗統計、邏輯推理、知識圖譜等多種算法，根據具體場景需求搭配出最優解。

2025年，公司又花了一整年時間提升系統的“自學習”能力，使模型在使用過程中持續進化，而不必完全依賴重新訓練。

湯敬華透露：“最新帶有反思能力的多模型融合系統，在我們内部測試中可以提升12%的準确度。”

值得關注的是，湯敬華還介紹了公司下一階段的技術攻堅方向。

“聲通今年最重要的任務，就是把我們的基礎模型從大模型升級到世界模型。”

世界模型，是當前人工智能領域最前沿的方向之一。與大語言模型專注于處理文本信息不同，世界模型試圖讓AI理解物理世界的運行規律，包括空間關系、因果關系、物體的持久性等底層認知能力。

如果說大模型讓AI學會了“讀書”，那麼世界模型則讓AI開始“認識世界”。

真正的商業化起點

面對當前AI行業是否存在“泡沫”的追問，湯敬華坦言：任何新興行業在起步階段都難免伴随泡沫，“但關鍵是泡沫底下有沒有幹貨，幹貨比例究竟有多大”。

他拿起筆，在紙上勾勒出一條起伏的曲線，這是Gartner技術成熟度曲線。湯敬華向觀點新媒體細細解釋道：2021年大模型剛問世時，正處于期望膨脹的頂峰，“彼時，大家覺得AI無所不能”。

随後行業滑入“泡沫低谷”，才恰恰是真正的商業化起點。

“融資環境最為寬松的時期是在期望頂峰，因為大家投的是希望和未來。但真正的盈利能力與經濟價值的實現，通常始于谷底之後的爬升階段。”

值得關注的是，從2005年創業到2020年籌備上市，聲通科技從未進行過外部融資，始終保持盈利狀态。

“我們創業前十五年持續投入研發，前提是研發成果必須能落地、可變現。”湯敬華強調：“這或許源于我們的認知局限。”

但回顧來看，恰恰使聲通規避了泡沫的陷阱。

對于馬斯克及其企業被質疑為“龐氏騙局”的說法，湯敬華並不認同。他認為，判斷的關鍵在于技術轉化是否存在實體落地。

“馬斯克無論最終成敗，其星鏈、火箭、汽車等産品均已落地，具備真實的産業價值。”

談及未來競争格局，湯敬華判斷，通用大模型和算力基礎設施将趨于高度集中，最終可能僅存少數幾家主導者。

但在垂直場景中，像聲通這樣深耕行業二十年的企業仍擁有顯著機會：“大型科技企業追求的是廣泛的市場覆蓋，而在具體細分場景中需要專業知識、專用模型和長期積累的行業經驗。

值得關注的是，湯敬華認為當前聲通科技的市值存在顯著低估。

“積極的市值管理我們肯定是要做的，站在老股東解禁後股價承壓的時點，我們正适當推進員工激勵計劃，並引入産業戰略合作伙伴。”

在湯敬華看來，只要社會對溝通和個性化服務的需求持續增長，交互式人工智能的市場空間便将不斷拓展。

“過去二十年，忽視與客戶溝通能力建設的企業，被市場淘汰的概率顯著偏高。”湯敬華如是說。

以下為觀點新媒體對聲通科技董事長湯敬華先生的采訪實錄（節選）：

觀點新媒體：從上海起步到總部遷至武漢，聲通形成“上海闵行+武漢光谷”雙城架構，雙總部布局是出于何種考慮？

湯敬華：我們現在是雙總部，研發中心和全球中心在上海，但是管理和營銷中心放在了武漢，等于說管理總部還有上市主體的注冊都在武漢。

武漢是中國中部的中心，到全國哪個地方都近，高鐵三小時差不多能覆蓋大部分區域，這對我們在國内發展是一個關鍵。

目前我們百分之九十的業務還是來自國内，但現在要往海外走，而上海作為世界級的城市，将是出海的依托。

觀點新媒體：聲通科技現在把養老作為一個重點方向，主要切入的是哪一段？

湯敬華：可能更需要關懷的是居家老人，甚至是鄉鎮的居家老人。中國絕大多數的老人還是居家養老，掏得起一個月七八千到一萬多的老人是少數。

如果沉下去看一看，鄉村的老人，哪怕在上海崇明，生活條件和市區都不一樣。市區每個小區可以放一個老人食堂，鄉村做不到，老人住得很分散。

我們要解決的是用非常經濟的智能終端，加上城市級的服務智能體，及時發現老人需要救助的情況。

我們希望一個家庭的一次性投入在兩三百塊錢，分攤到兩三年，每個月可能只需要十塊錢、二十塊錢，就能把安全底線守住。

四川内江已經在服務，里面有相當一批屬于孤寡老人。最近跟上海崇明也在談合作，嘗試怎麼用科技力量服務鄉鎮老人。

除了安全，還有精神陪伴，這些都是人工智能能做的。

觀點新媒體：在交互式人工智能這個賽道，您覺得競争激烈嗎？最大的挑戰是什麼？

湯敬華：其實這個行業競争一點都不激烈。

舉個例子，廣安那邊在進行一個數字園區的招標，建築標有兩千多家投標，信息化平台就三家投標。在全國範圍内能和我們形成競争的，可能在五家左右。

現在最大的挑戰其實不是行業競争，而是客戶對人工智能的向往和實際技術能力之間的落差。

今天的人工智能還沒有大家想象的那麼強，很多工廠連數字化、信息化都還沒做到，感應設備都沒有。

人工智能要能像老師傅那樣，看到什麼就知道怎麼做，還有很長的路要走。

觀點新媒體：請詳細介紹下公司智能網聯、無人駕駛業務的布局與商業化進展。

湯敬華：我們是國家發改委無人駕駛智能網聯首批試點企業，負責的綿陽試點是全國業态最復雜的城市級試點。

綿陽試點投放200多台無人駕駛設備，涵蓋乘用車、商用車、掃地車、售貨車等十余種車型，區别于武漢千台單一乘用車的試點模式，覆蓋城市全場景公共商業化應用。

基于試點經驗，我們今年重點布局封閉區域特種無人駕駛車輛改裝，通過並購嘉興本地企業入局該賽道，主打礦山卡車、景區擺渡車等慢速特種車輛改造。

開放道路L4、L5級無人駕駛硬件改造成本高達50-80萬，商業閉環難以跑通；而封閉區域慢速車輛僅需15萬左右改裝成本，可替代2-3名作業人員，商業化價值清晰。

我們的核心優勢不止是車輛改裝，更是數字孿生+車路協同+能源管理的全鏈路解決方案，可對接礦山生産系統、景區文旅服務體系，實現智能化深度融合。

觀點新媒體：聲通在低空經濟方面有布局嗎？

湯敬華：低空經濟方面，我們沒有做無人機的改造，但有布局場景。

在海南萬甯參股了一家公司，拿下九片沙灘做無人駕駛的場景試點。九片沙灘的正中間是海南第二大漁港，我們考慮用智能體調度無人駕駛和機器人，把服務資源連接起來。

在上海崇明島，我們也準備做低空+農業旅遊。另外在珠海航展上還訂了兩輛小鵬匯天的飛行汽車，準備放在上海和萬甯兩個場景。

觀點新媒體：您之前提到，現在很多大模型公司估值很高，但真正能落地的不多，AI一級市場的泡沫還存在嗎？聲通如何避免踩坑？

湯敬華：2021-2022年是一輪泡沫的大爆發，那個時候大家對新技術充滿了激情的想象，對産業來說那是一個特别好的階段。

但這兩年開始慢慢回歸了，當然大家還在不斷試錯，因為新技術天天在涌現，每個都想解決一些問題，但是實際中還是受到周邊環境的一些限制，這個需要磨合。泡沫肯定還是有，但比以前好很多了。

怎麼避免踩坑呢？其實就是不要拿自己的技術去找市場，而是應該從市場的場景倒推應該用什麼技術方案。

我們二十年來一直是這樣做的，從通信到數字化到人工智能，一路叠代。

觀點新媒體：您覺得未來三到五年，交互式人工智能最大的增量市場在哪里？企業級AI的競争格局會有什麼變化？

湯敬華：我看好兩個最大的賽道，一個是養老，一個是智能網聯車和交通。智能網聯不僅僅是車，未來包括低空經濟等方面都包括在内。

這兩個都是大産業，而且我們對這些場景有很深的積累。

競争格局方面，我覺得通用模型和算力會越來越集中，當年百模大戰到今天一只手就數得過來，可能還會再有淘汰。

但是我們這種垂類的、有特種場景需求的模型，是有機會跑出來的。

因為我們擁有他們沒有的場景，二十年基于場景做解決方案和核心技術。具象到城市治理、智能網聯這樣的場景，有專業的知識、專門的學習方法，通過多種模型融合並搭配最合适的解決方案，我們是很有經驗的。

觀點新媒體：聲通2025年研發開支2.24億，同比增長67.7%，主要投向何處？“多模态感知+多模型思考+多智能體協同”三層架構中，哪一層投入優先級最高、技術攻關最難？

湯敬華：我們的研發投入在增加，這里面有一部分是投入算力平台的，現在研發投入可能一半都要投給算力和相關的訓練平台。

AI的盡頭也不只是算力，數據、模型、算力三個方面是要平衡的。三層架構里，肯定是中間的多模型思考最重要，先把腦子弄清楚，然後再補全感知，最後才能協同合作。

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